автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели алгоритмы расчета параметров информационного взаимодействия национального центра управления в кризисных ситуациях с источниками информации

Условные обозначения и сокращения.5.

Введение.6.

Глава 1. Анализ состояния и основных направлений совершенствования информационного взаимодействия национального центра управления в кризисных ситуациях с источниками информации.12.

1.1. Система управления единой государственной системой предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.12.

1.2. Национальный центр управления в кризисных ситуациях.19.

1.3. Система информационного обмена.24.

1.3.1. Назначение и состав системы информационного обмена.24.

1.3.2. Классификация информации циркулирующей в системе информационного обмена.27.

1.3.3. Анализ процессов сбора, обработки и распределения информации в системе информационного обмена.30.

1.4. Анализ состояния и тенденций развития систем управления в чрезвычайных ситуациях зарубежных государств.35.

1.4.1. Система управления в чрезвычайных ситуациях США.36.

1.4.2. Система общественной безопасности 911 .37.

1.4.3. Европейские службы спасения 112.39.

1.5. Постановка задачи исследования.42.

Выводы по главе 1 .44.

Глава 2. Модели и алгоритмы обоснования требований к своевременности и полноте информации в интересах решения прикладных задач национального центра управления в кризисных ситуациях .45.

2.1. Алгоритм формирования рациональных требований к своевременности информации.45.

2.2. Выбор архитектуры баз данных национального центра управления в кризисных ситуациях.48.

2.2.1. Общие сведения о базах данных.48.

2.2.2. Архитектура баз данных.50.

2.2.3. Элементы теории реляционных баз данных.55.

2.3. Теоретические основы применения метода анализа иерархий для формирования рациональных требований к полноте информации.61.

2.3.1. Методика подготовки и проведения экспертизы.62.

2.3.2. Формальная обработка результатов экспертизы.65.

2.4. Алгоритм формирования рациональных требований к полноте информации.77.

2.5. Общий алгоритм обоснования требований к своевременности и полноте информации.83.

Выводы по главе 2.85.

Глава 3. Модели и алгоритмы оценки достоверности сообщений о чрезвычайных ситуациях.86.

3.1. Математические модели оценки достоверности сообщений от ненадежного источника информации.86.

3.1.1. Оценка апостериорной достоверности сообщений от ненадежного источника информации.87.

3.1.2. Оценка вероятности правильного обнаружения.89.

3.1.3. Оценка вероятности ложной тревоги.91.

3.1.4. Оценка априорной вероятности возникновения чрезвычайной ситуации.92.

3.2. Алгоритм оценки достоверности сообщений от ненадежного источника.101.

3.3. Модель и алгоритм оценки достоверности сообщения по данным нескольких ненадежных источников.103.

3.3.1. Принципы оценки достоверности информации, поступающей от нескольких ненадежных источников.103.

3.3.2. Оценка достоверности сообщения от двух источников информации.108.

3.3.3. Оценка достоверности сообщения от нескольких источников информации.112.

Выводы по главе 3 .116.

Россия — страна с огромной территорией, на которой расположено множество потенциально опасных объектов природного и техногенного характера. Несмотря на принимаемые меры, число чрезвычайных ситуаций на этих объектах остается недопустимо высоким. В «Концепции национальной безопасности Российской Федерации» отмечено, что потери людей и материальных средств от чрезвычайных ситуаций нередко сопоставимы с потерями в вооруженных конфликтах [79]. В этих условиях безопасность от ЧС является для России ключевой задачей.

Для решения этой задачи в России создана единая государственная система предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций, повседневное управление которой возложено на МЧС [60, 61, 70]. По оценкам специалистов [34, 74] в настоящее время возможности РСЧС не в полной мере соответствуют уровню угроз национальной безопасности Российской Федерации от катастроф и ЧС.

Существует два пути повышения возможностей РСЧС: экстенсивный и интенсивный. Экстенсивный путь предполагает увеличение количества сил и средств постоянной готовности, привлекаемых к работам по предупреждению чрезвычайных ситуаций, к работам по их ликвидации. Интенсивный путь связан с увеличением степени реализации потенциала имеемых сил и средств за счет совершенствования системы управления и системы подготовки личного состава.

Обстановка в условиях катастроф и ЧС по сложности, динамизму изменения, неполноте и противоречивости информации соответствует обстановке, складывающейся при ведении боевых действий[34]. Известно, что хорошая система управления войсками способна удвоить эффективность боевых действий, [4]. Используя аналогию с вооруженными силами, специалисты МЧС утверждают, что совершенствование системы управления окажет большее влияние на эффективность функционирования РСЧС, чем аналогичное по затратам увеличение численности сил и средств постоянной готовности [34].

Одно из важнейших направлений совершенствования систем управления - автоматизация процессов информационного взаимодействия, [48]. Это в полной мере относится и к системе управления РСЧС. Основным звеном автоматизированной системы управления РСЧС является национальный центр управления в кризисных ситуациях. НЦУКС будет по настоящему эффективным в том случае, если он сможет своевременно формировать интегрированную картину обстановки в зонах чрезвычайных ситуаций, вырабатывать прогноз ее развития и планы по применению сил, привлекаемых к аварийно-спасательным работам. Качественное решение этих задач возможно только при наличии у каждой категории должностных лиц органов управления полной, достоверной и своевременной информации по кругу своих обязанностей.

Для организации информационного взаимодействия в РСЧС создана система информационного обмена. Информация, поступающая в НЦУКС от различных источников через систему информационного обмена, отличается с одной стороны избыточностью, а с другой - неполнотой и противоречивостью. Широкие возможности современных технических средств по добыванию информации и высокая насыщенность информацией многочисленных источников вошли в резкое противоречие с ограниченными возможностями оперативного состава автоматизированных систем по оценке, обработке и распределению поступающей информации [10]. Один из наиболее целесообразных путей преодоления этого противоречия связан с автоматизацией выбора для каждой категории должностных лиц НЦУКС информации представляющей наибольший интерес, с учетом ее своевременности, полноты и достоверности.

Следовательно, для повышения эффективности функционирования НЦУКС нужны модели и алгоритмы автоматизированного выбора параметров информационного взаимодействия НЦУКС с источниками информации.

Таким образом, тема диссертации является актуальной. Подтверждением актуальности темы является то, что она соответствует пункту 6 федеральной целевой программы «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года», [63].

Особая актуальность темы диссертации связана с ускорением изменений, происходящих в обществе. Необходимая скорость принятия решений начинает все более и более превышать предельно возможные скорости принятия решений человеком [86, 87, 88]. Для повышения скорости принятие решений человеком необходимо как можно большее количество информационной работы перекладывать на вычислительную технику. Но переложить выполнение какой-либо информационной работы на ЭВМ можно только в том случае, если существуют соответствующие модели и алгоритмы.

Цель диссертационной , работы - поиск научно обоснованных технологических решений по сбору, обработке и распределению информации о ЧС в интересах повышения эффективности НЦУКС.

Теоретическим базисом исследования являются концепции современной автоматизации процессов анализа и обработки информации в системах управления организационно-технического типа, а методологическими средствами — методология проектирования систем управления сложными организационно-техническими системами и методы математического моделирования.

Объектом исследования является национальный центр управления в кризисных ситуациях, а предметом — процессы информационного взаимодействия НЦУКС с источниками информации.

Задачи диссертагщонного исследования:

1. Произвести анализ состояния и основных направлений совершенствования информационного взаимодействия национального центра управления в кризисных ситуациях с источниками информации

2. Разработать научно-методический аппарат для оценки своевременности данных, поступающих от источников информации, для выбора рационального состава информации в интересах решения прикладных задач НЦУКС и для оценки достоверности информации, поступающей от ненадежных источников.

3. Разработать рекомендации по организации информационного взаимодействия национального центра управления в кризисных ситуациях с источниками информации для решения ряда прикладных задач.

Для решения указанных задач в диссертационной работе использовались методы.

- общей теории систем [35, 46, 47, 48, 71, 76],

- теории дифференциальных уравнений [53],

- теории вероятностей, математической статистики и теории случайных функций [11, 14, 31,51],

- теории массового обслуживания [22, 30, 33, 92],

- математического программирования [12, 20, 28, 37, 38, 77, 91],

- теории принятия решений [6, 8, 13, 16, 18, 42, 44, 45, 50, 73, 75],

- общей теории управления [2, 3, 4, 5, 9, 14, 26, 27, 32, 43, 48, 54, 86],

- экспертных оценок [7, 23, 24, 41, 72],

- теории реляционных баз данных[6, 8, 13, 16, 18, 42, 44, 45, 50, 73,

75].

Основные научные результаты, выносимые на защиту.

1. Теоретические основы применения метода анализа иерархий для формирования рациональных требований к полноте информации.

2. Общий алгоритм обоснования требований к своевременности и полноте информации.

3. Модели и алгоритмы оценки достоверности сообщений о чрезвычайных ситуациях.

Новизна первого научного результата состоит в адаптации метода анализа иерархий к решению задачи формирования рациональных требований к полноте информации, поступающей на НЦУКС от источников информации. Применение метода анализа иерархий позволяет поставить задачу формирования рациональных требований к полноте информации как задачу математического программирования - задачу «о ранце».

Новизна второго научного результата состоит в формализации процессов анализа информационных потребностей НЦУКС, с учетом требований к своевременности и качеству решения прикладных задач НЦУКС в рамках заданных стоимостных ограничений.

Новизна третьего научного результата состоит:

- в использовании статистического подхода для получения оценок вероятностей правильного обнаружения чрезвычайной ситуации и вероятности ложной тревоги;

- в использовании теории массового обслуживания для оценки априорной вероятности возникновения чрезвычайной ситуации;

- в использовании многомерной формулы Байеса для оценки апостериорной достоверности сообщений по данным от нескольких ненадежных источников.

Достоверность выдвинутых в диссертации положений и выводов обоснована и подтверждена применением апробированных методов исследования и практическим внедрением результатов диссертационной работы.

Теоретическая значимость работы состоит в разработке научно-методического аппарата для оценки и обоснования элементов информационного взаимодействия в сложных системах управления организационно-технического типа.

Практическая г{енность работы заключается:

- в оценке влияния различных типов информации на эффективность решения национальным центром управления в кризисных ситуациях ряда прикладных задач;

- в разработке методики оценки достоверности сообщения о чрезвычайной ситуации по данным трех ненадежных источников информации.

Предложенные в диссертации модели и алгоритмы могут быть использованы для совершенствования специального математического и программного обеспечения НЦУКС.

Результаты диссертационного исследования внедрены в деятельность Северо-Западного регионального центра МЧС Росси, ГУ МЧС России по Московской области, отдельные теоретические положения диссертации используются в учебном процессе на кафедре автоматики и сетевых технологий Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России.

Основные результаты диссертационной работы докладывались на заседаниях кафедры автоматики и сетевых технологий Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, а также на: VI Международной научно-практической конференции «Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий ЧС», Санкт-Петербург, 19 октября 2007 г.; Международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы», Санкт-Петербург, 23-24 апреля 2008 г.; III Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 20-21 мая 2008 г.

По теме диссертации опубликовано 5 научных работ, из них 2 по перечню ВАК.

Структура и объем диссертационной работы: диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы. Общий объем - 147 е., из которых: оглавление - 4 е., условные обозначения и сокращения - 1 е., основного текста -134 с. (таблиц - 49, рисунков -11 ), библиография - 8 с. (93 наименования + 5).

Выводы:

1. На этапе управления РСЧС в повседневном режиме или в режиме ликвидации ЧС одной из важных задач является задача оценки достоверности оперативной информации, поступающей от ненадежных источников.

2. Для оценки достоверности оперативной информации целесообразно использовать подход, основанный на различных вариантах формулы Байеса.

3. Для оценки вероятности правильного обнаружения и вероятности ложной тревоги, которые входят в формулу Байеса в качестве переменных, целесообразно использовать подход, основанный на статистических оценках.

4. Для оценки априорной достоверности информации, также входящей в формулу Байеса в качестве переменной, целесообразно использовать теорию массового обслуживания.

5. Качество оценки достоверности информации может быть повышено при комплексном учете информации, поступающей от нескольких ненадежных источников.

Глава 4. Практические рекомендации по организации информационного взаимодействия национального центра управления в кризисных ситуациях с источниками информации

4.1. Практические рекомендации по оценке влияния информации различных видов на эффективность национального центра управления в кризисных ситуациях

Во второй главе диссертации разработаны алгоритм оценки своевременности информации и алгоритм выбора рационального состава информации в интересах решения прикладных задач НЦУКС. Для того, чтобы использовать эти алгоритмы в полном объеме, необходимо выполнить большую предварительную работу по структуризации задач, по оценке информационных потребностей, по представлению информационных потребностей в виде нормализованной базы данных реляционного типа, по оценке стоимости добывания, сбора и распределения информации с учетом требований к ее своевременности. Решение этих задач для сложных организационно-технических систем является достаточно сложным делом [12] и выходит за рамки диссертационного исследования.

Поэтому рассмотрим упрощенный вариант применения этих алгоритмов. В этом варианте не используется в явном виде зависимость стоимости информации от ее вида и от требований к своевременности доведения до должностных лиц. Тем не менее, ее решение позволяет найти относительный вклад информации каждого вида в эффективность функционирования НЦУКС, а, следовательно, и оценить, сколько материальных средств, из выделенных на совершенствование системы информационного обмена НЦУКС, может быть использовано на совершенствование обмена тем или иным видом информации.

Глава 4 118

В приведенном ниже варианте алгоритма для лучшей идентификации его с алгоритмами главы 2, сохранены названия шагов алгоритмов п.п. 2.1 и 2.4,

Шаг 1. Выявить перечень задач, которые должна решать РСЧС

F = \ f\ ' fl fm } »

В п. 1.2 первой главы диссертации описана организационная структура НЦУКС. К основным подразделениям НЦУКС относятся: оперативно-аналитический отдел, центр мониторинга и прогнозирования ЧС, отдел по организации деятельности ОКСИОН, телекоммуникационный центр и запасной пункт управления. Запасной пункт управления решает те же задачи, что и основной, в случае возникновения непредвиденных обстоятельств. Отдел по организации деятельности ОКСИОН решает только задачу оповещения населения. Поэтому из дальнейшего рассмотрения мы их исключим.

В пункте 1.2 приведены задачи, которые должны решать подразделения НЦУКС. Выделим из этих задач те, которые связаны с непосредственной деятельностью оперативно-аналитического отдела, центра мониторинга и прогнозирования и телекоммуникационного центра, несколько детализировав их:

Задача 1. Сбор оперативной информации о ситуации в потенциально опасных зонах, о фактически возникших ЧС.

Задача 2. Разработка прогнозов возникновения и развития ЧС.

Задача 3. Разработка планов ликвидации ЧС.

Задача 4. Управление силами и средствами РСЧС в ходе выполнения мероприятий по предупреждению и ликвидации ЧС.

Шаг 2. Выявить требования к максимально допустимому времени начала решения каждой задачи: t\,t2,

При реализации этого шага будем исходить из того, что «. время представления информации для ЧС по которым время наступления

Глава 4 119 неблагоприятных факторов ожидается менее чем через 4 часа должно быть не более 15 мин. с момента получения соответствующей информации Центром поддержки принятия решений или запроса от оперативной дежурной смены НЦУКС», [56, 58, 66, ].

Шаг 3. Выявить информационные потребности каждой прикладной задачи.

В п. 1.3.2 приведена классификация оперативной информации. Выделим те ее элементы, которые необходимы для решения вышеуказанных четырех задач:

Элемент информации 1. Информация о вероятности или факте возникновения ЧС.

Элемент информации 2. Информация о координатах зоны ЧС.

Элемент информации 3. Информация об административно-территориальных образованиях, попадающих в зону ЧС и численность населения проживающего в них;

Элемент информации 4. Информация о погодных условиях в зоне

ЧП.

Элемент информации 5. Информация о силах, средствах и ресурсах РСЧС, которые могут быть привлечены для ликвидации ЧС и последствий ЧС.

Элемент информации 6. Прогнозная информация о ЧС от взаимодействующих организаций.

Шаг 4. Структурировать информационные потребности каждой задачи: поделить информационные потребности каждой задачи на минимальные неделимые элементы информации.

Будем считать элементы информации, выявленные на шаге 3 структурир ованными.

Шаг 5. Все, полученные таким образом наборы Ф, объединяются, в результате чего образуется множество Ф = {<рх,(р2,.,(рп} элементов информации, необходимых для решения т прикладных задач.

Глава 4 120

Множество элементов информации, выявленных на шаге 3, и есть множество Ф.

Шаг 6. Сформировать матрицу А, составленную из коэффициентов влияния элементов информации на прикладные задачи,

Будем считать, что каждый из шести элементов информации влияет (в некоторых случаях опосредованно) на качество решения каждой из четырех задач, выявленных на шаге 1 алгоритма.

Шаг 7. Найти гу = /, • ац.

Шаг 8. Найти требования к своевременности каждого элемента информации.

В результате получим, что время представления информации для ЧС по которым время наступления неблагоприятных факторов ожидается менее чем через 4 часа должно быть не более 15 мин. с момента получения соответствующей информации Центром поддержки принятия решений или запроса от оперативной дежурной смены НЦУКС.

Шаг 9. Для каждой из четырех прикладных задач сформируем матрицу парных сравнений Ак, элемент а* которой равен дроби» аи = /и;, • где: и/и м>) - коэффициенты важности 1-го и у'-го элементов информации для задачи к, таблицы 4.1 - 4.4.

Заключение

Целью исследования являлось повышение эффективности национального центра управления в кризисных ситуациях РСЧС России за счет научно обоснованных технологических решений по сбору, обработке и распределению информации о чрезвычайных ситуациях. Цель исследования достигнута.

В результате исследования получены три новых достоверных научных результата:

1. Теоретические основы применения метода анализа иерархий для формирования рациональных требований к полноте информации.

2. Общий алгоритм обоснования требований к своевременности и полноте информации.

3. Модели и алгоритмы оценки достоверности сообщений о чрезвычайных ситуациях.

Ясно, что полученные результаты не полностью покрывают все теоретические и прикладные аспекты организации обеспечения информацией национального центра управления в кризисных ситуациях. Например, одним из перспективных направлений повышения эффективности НЦУКС за счет научно обоснованных технологических решений по сбору, обработке и распределению информации о ЧС, не исследованных в диссертации, является направление, связанное с разработкой методов и моделей интеллектуального анализа и обработки данных.

Автор благодарит научного руководителя заслуженного работника высшей школы, доктора технических наук, профессора Куватова В. И. за ценные советы, высокую требовательность и благожелательность к соискателю в процессе работы над диссертацией. Автор также глубоко благодарен кандидату технических наук, доценту Смирнову А. С. за I ценные консультации по ряду ключевых вопросов исследования.

1. Автоматизированные информационные системы в экономике: Учебник /Под ред. Г. А. Титоренко. — М: ЮНИТИ, 1998.

2. Агеев С. А. и др. Направления повышения устойчивости автоматизированных систем управления специального назначения. В журнале «Автоматизация процессов управления» № 1. Ульяновск. ГУП «МАРС», 2004г.

3. Акимов, Лесных, Радаев. Основы анализа и управления риском в природных и техногенных сферах. Учебное пособие. 2004.

4. Алтухов П.К. и др. Основы управления войсками. М.: Воениздат, 1984.

5. Ансофф И. Стратегическое управление. Пер. с англ. — М.: Экономика, 1989.

6. Артре III. Структурный подход к организации баз данных: Пер с нагл. — М.: Финансы и статистика, 1989.

7. Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. — М.: «Статистика», 1980.

8. Бойко В. В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 1989.

9. Бурганова Л. А. Теория управления: Учеб. пособие. — М.: ИНФРА-М, 2005.

10. Вартанесян В.А. Радиоэлектронная разведка. М.: Военное издательство, 1991, 254 с.

11. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Издательство физико-математической литературы, 1962.

12. Викулов С.Ф., Жуков Г.П. Военно-экономический анализ и исследование операций.-М.: Воениздат, 1987.

13. Гайдамакин Н. А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс: Учеб. пособие. — М.: Гелиос АРВ, 2002.

14. Гвардейцев М. И., Кузнецов П. Г., Розенберг В. Я. Математическое обеспечение управления меры развития общества. М.: Радио и связь, 1996 — 126 с.

15. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2001 480 с.

16. А. Гончаров. Access 97 в примерах. «Питер» — Санкт-Петербург, 1997.

17. Демехин Ф. С. Куватов Е. В. Алгоритм оценки достоверности обнаружения пожара по сигналам пожарных извещателей. В журн. Пожаровзры-вобезопасность № 3, 2006 г, Стр. 70-73.

18. Дейт К. "Введение в системы баз данных". Москва. Мир. 1980.

19. Р. Дженнингс. Microsoft Access 2000 в подлиннике. BHV Санкт-Петербург, 2000.

20. Захаров И.Г. Теория компромиссных решений при проектировании кораблей. Л.:Судостроение, 1987 136 с.

21. ГОСТ 34.003—90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Термины и определения — М.: Изд-во. стандартов, 1991.

22. Денисов А. А., Колесников Д. Н. Теория больших систем управления. Л.:Энергоиздат, 1982.

23. Дэвид Г. Методы парных сравнений. — М.: Статистика, 1978.

24. Евланов JI. Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. — М.: Статистика, 1978.

25. Зароченцев К. Д., Худяков А. И. Экспериментальная психология. М.: Проспект, 2006-208 с.

26. Игнатьева А. В. Максимцов М. М. Исследование систем управления. ЮНИТИ, М.: 2000-127 с.

27. Ивановский JI. В., Потехин В. С. Исследование систем управления: Электронное учебное пособие. СПб.: ИУЭ 2002.

28. Интриллигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория, М.: Прогресс, 1975 386 с.

29. Калина Р. Автоматизированная система МЧС (АИУС РСЧС). http://iemas.ru.

30. Крайников А. В. и др. Вероятностные методы в вычислительной технике. М.: Высшая школа, 1986.

31. Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями. Т.1. М.:Мир, 1979.

32. Корнеев И. К., Машуриев В. А. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001 164 с.

33. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями. Т.2. М.: Мир, 1979.

34. Концепция создания Национального центра управления в кризисных ситуациях. М.: МЧС, 2005 35 с.

35. Костров А. В. Системный анализ и принятие решений. —Владимир: ВГТУ, 1995.

36. Кострюков В.Ф., Котухов М.М., Ниесов В.А. Методы и средства поддержки принятия решений в АССОИУ на базе новых информационных технологий. М.: МО, 1992 296 с.

37. Куватов В. И., Величко Г. А. Исследование операций. СПб.: ВМИРЭ, 2005-440 с.

38. Куватов В. И. Линейная оптимизация. СПб.: ВМИРЭ, 1995 168 с.

39. Кульпинов С. Роль и задачи РСЧС. http://www/gr-obor.narod.ru/.

40. Культин Н. Программирование в Turbo Pascal 7.0 и Delphi. BVH -Санкт-Петербург, 1999.

41. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений,—М.: Наука, 1996.

42. Д. Лидванский. Введение в многомерные системы управления базами данных. В журн. Программист. №1, М.:2001.

43. Лодон Дж., Лодон К. Управление информационными системами, 7—е изд. /Пер. с англ. под ред. Д. Р. Трутнева. — СПб.: Питер, 2005.

44. С. Макашарипов. Программирование баз данных на VISUAL BASIC в примерах. «Питер» Санкт-Петербург, 1997.

45. Мейер Д. Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. — М.: Мир, 1987.

46. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. — М.: Мир, 1978.

47. Мессарович М., Мако Д., Такахара И. Теория многоуровневых иерархических систем. — М.: Мир, 1973.

48. Мухин В. И. Исследование систем управления. — М.: Издательство «Экзамен», 2006.

49. Национальный центр управления в кризисных ситуациях. http://iemag.ru. ?

50. П.Нортон, Дж. Мюллер. Windows 98. Энциклопедия системных ресурсов. BVH Санкт-Петербург, 2001.

51. Осипов А.Н., Кириллов А.Л.,. Бородин И.В. Модели систем освещения обстановки на море. Петродворец: ВМИРЭ, 2001 156 с.

52. Основы государственной политики в области обеспечения безопасности населения страны в современных условиях» (4.12.2003 г. № Пр-2194, 4.12.2003 г. № Пр-2196, 5.01.2004 г. № Пр-12).

53. Пискунов И.С. Дифференциальное и интегральное исчисление для втузов. М.: Наука, 1985. -301 с.

54. Плотников В. Н., Зверев В. Ю. Оптимизация оперативно-организационного управления. М.: Машиностроение, 1980 232 с.

55. Положение о национальном центре управления в кризисных ситуациях. Приложение к приказу МЧС России от 15.11. 2006 № 653

56. Положение о системе и порядке информационного обмена в рамках единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций. М.:МЧС, 2007- 12 с.

57. Постановление Правительства Российской Федерации от 29 апреля 1995 г. № 444 «О подготовке ежегодного государственного доклада о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».

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

59. Постановление Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2003 г. № 794 «Положение о единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций».

60. Постановление Правительства Российской Федерации от 27 мая 2005 г. № 335: «О единой государственной системе предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций».

61. Постановление Правительства Российской Федерации от 21 мая 2007 г. № 304 «О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».

62. Пояснительная записка по внесению изменений в федеральную целевую программу «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного итехногенного характера в Российской Федерации до 2010 года», М.: МЧС, 2008 11 с.

63. Приказ МЧС России от 7 июля 1997 № 382 «О введении инструкции о сроках и формах представления информации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».

64. Приказ МЧС России от 08 июля 2004 г. № 329 «Об утверждении критериев информации о чрезвычайных ситуациях»

65. Распоряжение Президента Российской Федерации от 23 марта 2000 г. № 86-рп «О создании системы мониторинга, лабораторного контроля и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».

66. Ч. Рассел, Ш. Кроуфорд. Эффективная работа с Windows NT Server. «Питер» Санкт-Петербург, 1998.

67. Рейман J1. Д. Информационное общество и роль телекоммуникаций в его становлении //Вопросы философии. 2001. № 3. С. 3—9.

68. Решение Морской коллегии при Правительстве Российской Федерации от 6 апреля 2005 г. № МФ-П4-16пр.

69. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. —М.: Радио и связь, 1991.

70. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1993.

71. Савицкий Н. И. Технология организации, хранения и обработки данных: Учеб. пособие. — М.: ИНФРА-М, 2001.

72. Салов.С. С. План развития системы управления МЧС России с использованием ресурса национального центра управления в кризисных ситуациях на 2007 -2010 годы. Доклад на заседании коллегии МЧС. М.: 2007.

73. Системы управления базами данных и знаний /Под ред. Ан Н. Наумова. — М.: Финансы и статистика, 1991.

74. Системный анализ и принятие решений. Словарь справочник. Под ред. Волковой В.Н., Козлова В.Н. М.: Высшая школа, 2004, 614 с.

75. Taxa X. Введение в исследование операций, том 2. М.: Мир, 1985 — 482с.

76. Указ Президента Российской Федерации от 10 января 2000 года № 24, «Концепции национальной безопасности Российской Федерации».

77. Указ Президента Российской Федерации от 12 мая 2004 г. № 611 «О мерах по обеспечению информационной безопасности Российской Федерации в сфере международного информационного обмена».

78. Указ Президента Российской Федерации от 11 июля 2004г. № 868 «Положение о Министерстве Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий».

79. Ульман Дж. Основы систем баз данных: Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1988.

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

81. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»;

82. Хансен Г., Хансен Дж. Базы данных: разработка и использование: Пер с англ. — М.: БИНОМ, 1999.

83. Цыганов В.В., Бородин В.А., Шишкин Г.Б. Интеллектуальное предприятие. Механизмы овладения капиталом и властью. М.: Университетская книга, 2004.

84. B.B. Цыганов, И.Г. Малыгин, A.A. Ближин. Адаптивные механизмы управления пожарно-спасательными подразделениями. СПб.: СПбИ ГПС МЧС РФ, 2005.

85. Чаусов Ф.С. Управление сложными конфликтами. Новый подход к принятию решений. СПб.: Морской Корпус Петра Великого Санкт-Петербургский военно-морской институт, 2003, 252 .

86. Чернов В. П. Математика для топ менеджеров. СПб.: Наука, 2002-398с.

87. Шахраманьян М. А. Новые технологии в задачах обеспечения национальной безопасности России-М.: ФЦ ВНИИ ГОЧС МЧС России, 2003398 стр.).

88. Шолин H.A. Анализ основных направлений совершенствования РСЧС // Подготовка кадров в системе предупреждения и ликвидации последствий ЧС. Материалы Междунар. науч.-практ.конф.Санкт-Петербург, 19 октября 2007 г. СПб.:СПбУ ГПС МЧС России, 2007. 0,25 п.л.

89. Шолин H.A. Выбор архитектуры баз данных НЦУКС // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Материалы Междунар. науч.-практ.конф.Санкт-Петербург, 23-24 апреля 2008 г. СПб.:СПбУ ГПС МЧС России, 2008. 0,3 п.л.

90. Шикин Е. В., Чхартишвилли А. Г. Математические методы и модели в управлении. М.: ДЕЛО, 2002 440 с.

91. Эмалграби и др. Исследование операций, т. 1. М.: Мир, 1981 624с.

92. Codd Е. F. Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Comm/of ACM. —1970.