Модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений при поиске пострадавших под завалами

Мокшанцев, Александр Владимирович

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений при поиске пострадавших под завалами

кандидата технических наук: Мокшанцев, Александр Владимирович
город: Москва
год: 2013
специальность ВАК РФ: 05.13.10

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений при поиске пострадавших под завалами»

Автореферат диссертации по теме "Модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений при поиске пострадавших под завалами"

МОКШАНЦЕВ АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ ПОСТРАДАВШИХ ПОД ЗАВАЛАМИ

Специальность: 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

12 ДЕК 2013

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2013 005543464

005543464

МОКШАНЦЕВ АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ ПОСТРАДАВШИХ ПОД ЗАВАЛАМИ

Специальность: 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2013

Работа выполнена в учебно-научном комплексе автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.

Научный руководитель: Топольский Николай Григорьевич,

заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор, научный руководитель учебно-научного комплекса автоматизированных систем и информационных технологий Академии ГПС МЧС России

Официальные оппоненты: Минаев Владимир Александрович,

заслуженный работник высшей школы РФ, доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник МГТУ им. Баумана

Одинцов Леонид Григорьевич,

заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор,

главный научный сотрудник ФГБУ ВНИИ ГОЧС

(ФЦ) МЧС России

Ведущая организация: Академия гражданской защиты МЧС России

Защита диссертации состоится 26 декабря 2013 г. в 14:00 на заседании диссертационного совета Д 205.002.01 при Академии Государственной противопожарной службы МЧС России по адресу: 129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, 4, зал совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.

Автореферат разослан 25.11.2013 г.

Отзыв на автореферат с заверенной подписью и печатью просим направить в Академию Государственной противопожарной службы по указанному адресу.

Телефон для справок: (495) 683-19-05.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Эффективность проведения работ по поиску и обнаружению пострадавших под завалами в результате ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного и техногенного характера в значительной степени определяется оперативностью принятия управленческих решений, а также состоянием технической оснащенности привлекаемых пожарно-спасательных формирований, в том числе пожарных частей, аварийно-спасательных и других подразделений и служб МЧС России.

Различные условия, в которых осуществляется поиск пострадавших под завалами, требуют совершенствования процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, прежде всего разработки моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Разработка методов поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами является одним из важнейших путей снижения времени их обнаружения, поскольку требуется находить оптимальные варианты принятия управленческих решений, распределять имеющиеся в наличии силы и средства при проведении поисковых работ на завалах, когда возникает риск неправильного определения приоритета в организации и выполнении спасательных работ.

Актуальность работы вызвана необходимостью внедрения современных моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений и создания систем поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Принятие управленческих решений является одним из важнейших аспектов управления осуществлением поиска и обнаружения пострадавших при ЧС. Правильная оценка обстановки, складывающейся на завалах разрушенного здания при ЧС, возможные осложнения и последствия при управлении силами и средствами для поиска пострадавших, находящихся под завалами - наиболее важные задачи, которые требуют применения современных технологий для их решения.

Диссертационная работа посвящена разработке моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, а также созданию концепции системы поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами с целью снижения времени обнаружения, а, следовательно, и снижения гибели пострадавших под завалами.

Объектом исследования является процесс управления поиском и обнаружением пострадавших под завалами, образовавшимися в результате ЧС, взрывов и пожаров.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы принятия управленческих решений в процессе поиска и обнаружения пострадавших под завалами.

Целью исследования является снижение времени обнаружения пострадавших под завалами с помощью моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Системный анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов.

2. Разработка математических моделей и алгоритмов поддержки принятия решений следующих управленческих задач:

- определение оптимального маршрута обследования завалов спасателями;

- формирование спасательных групп для поиска и обнаружения максимального числа пострадавших под завалами;

- определение способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами;

- распределение спасателей для выполнения поисковых работ по участкам завала;

- определение вероятности обнаружения пострадавших без сознания под завалами.

3. Разработка концепции системы поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами.

Методы исследования. В диссертации использованы методы исследования операций, теории вероятностей и случайных процессов, системного анализа, теории графов, линейного программирования и другие.

Научную новизну представляют следующие полученные автором новые результаты и разработанные модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами:

- системный анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов;

- графовая модель и алгоритм определения оптимального маршрута обследования спасателями завалов;

- математическая модель и алгоритм поддержки принятия решений по определению оптимального количества групп спасателей для поиска и обнаружения пострадавших под завалами;

- модель и алгоритм определения способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами;

- теоретико-игровая модель и алгоритм поддержки принятия управленческого решения по распределению спасателей по участкам завала;

- модель определения вероятности обнаружения пострадавших без сознания под завалами;

- структура системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Практическая ценность и значимость работы заключаются в том, что использование предлагаемых математических моделей и алгоритмов и создание концепции системы поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами позволят снизить время поиска и, следовательно, увеличить число спасённых из завалов путём определения оптимального маршрута обследования спасателями завалов, определения оптимального количества групп спасателей, выбора способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами, распределения спасателей по участкам завала, расчёта вероятности обнаружения пострадавших без сознания.

Достоверность полученных результатов обеспечивается применением апробированного математического аппарата, проведением испытаний по обнаружению пострадавших на полигоне, апробацией моделей и алгоритмов в ходе вычислительных экспериментов.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на научно-технических конференциях «Системы безопасности» международного форума информатизации (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2011 -2013 гг.), I и II международных научно-практических конференциях «Пожаротушение: проблемы, технология, инновации» (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2012-2013 гг.), I и II научно-практических конференциях молодых учёных и специалистов «Проблемы техносферной безопасности» (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2012-2013 гг.), научно-практической конференции «Обеспечение безопасности жизнедеятельности» (Минск, Командно-инженерный институт МЧС Республики Беларусь, 2012), научно-технических семинарах учебно-научного комплекса автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной противопожарной службы МЧС России (2010 - 2013 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе 4 работы опубликованы в рецензируемых изданиях, включенных в перечень ВАК России, 4 работы опубликованы в единоличном авторстве, получено 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Личный вклад автора. В совместных публикациях основные результаты, связанные с разработкой математических моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами, получены автором самостоятельно, в работах [18 - 20] автор принимал участие в программировании алгоритмов.

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы:

- в Конструкторском бюро опытных работ концерна «Созвездие» Мин-промторга России при разработке, производстве и опытных испытаниях программно-аппаратного комплекса по поиску и обнаружению пострадавших под завалами;

- в Академии Государственной противопожарной службы МЧС России в учебном процессе при проведении занятий по дисциплинам «Информационные технологии управления», «Информационно-аналитические технологии государственного и муниципального управления», «Информационные технологии в сфере безопасности»;

- при проведении НИР «Автоматизированный комплекс поиска пострадавших в завалах в результате аварий и взрывов на промышленных предприятиях».

Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения.

На защиту выносятся:

- результаты системного анализа процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов;

- графовая модель и алгоритм определения оптимального маршрута обследования спасателями завалов;

- математическая модель и алгоритм поддержки принятия решений по определению оптимального количества поисковых групп для поиска и обнаружения пострадавших под завалами;

- модель и алгоритм определения способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами;

- теоретико-игровая модель и алгоритм поддержки принятия управленческого решения по распределению спасателей по участкам завала;

- модель определения вероятности обнаружения пострадавших без сознания под завалами;

- структура системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и 2 приложений. Общий объём диссертации 153 страницы. Работа иллюстрирована 53 рисунками и 45 таблицами. Библиографический список включает 112 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В главе 1 «Анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов» приведена статистика человеческих потерь в результате крупных землетрясений XX - XXI века (рис. 1), проанализированы данные о ЧС, происшедших на территории Российской Федерации.

Выполнен сравнительный анализ технических разработок, применяемых при поиске и обнаружении пострадавших под завалами. Анализ показал, что программно-аппаратный комплекс, разработанный Конструкторским бюро опытных работ концерна «Созвездие» Минпромторга России совместно с Академией ГПС МЧС России и предназначенный для поиска и обнаружения пострадавших под завалами, не только не уступает аналогам по глубине

б

зондирования, но и превосходит их по времени непрерывной работы, массе, габаритным размерам, диапазону рабочих температур, стоимости. По этой причине он взят за основу при разработке системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, предлагаемой в диссертации.

0.» «

- !г

в 1ЛЭООО

Рис. 1. Статистика человеческих потерь при крупных землетрясениях XX - XXI века

Успешное управление имеющимися в наличии силами и средствами при проведении поисковых работ на завалах невозможно без сочетания различных способов поиска. Поэтому в работе предлагается создание моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений при использовании различных способов поиска (сплошного визуального обследования; по свидетельствам очевидцев; звукового; кинологического; с использованием специальных приборов).

Исследование способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами, используемых при проведении поисковых работ, показало, что необходимым условием при обнаружении пострадавших под завалами является использование эффективных управленческих решений. Показано, что перспективным направлением развития при проведении поиска и обнаружения пострадавших, находящихся под завалами, является применение программно-аппаратного комплекса поиска и обнаружения пострадавших под завалами на основе сверхширокополосных портативных радаров.

Проведен системный анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами (рис. 2), в результате которого выявлены факторы, оказывающие наибольшее влияние на процесс поиска и обнаружения пострадавших под завалами.

Приборы поиска н обнаружения

Способы поиска пострадавших

Спасатель

Процесс поиска и обнаружения

пострадавших под завалами

Рис. 2. Диаграмма системного анализа процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами

Анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами при ЧС, пожарах и взрывах показал, что необходима разработка системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, позволяющая решать ряд новых и важных задач: определять оптимальный маршрут обследования спасателями завалов, определять оптимальное количество поисковых групп, разработать методику поиска и обнаружения пострадавших под завалами, определять вероятность обнаружения пострадавших под завалами и др. Решения этих задач предлагаются во 2 и 3 главах.

В главе 2 «Модели и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами при чрезвычайных ситуациях и взрывах» разработан и исследован ряд математических моделей и алгоритмов, предназначенных для использования в составе автоматизированной системы поддержки принятия решений, применяемых при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Одной из управленческих задач является планирование и организация последовательности действий спасателей при перемещении от одного объекта к другому в процессе выполнения спасательных работ. Для решения этой задачи разработаны графовая модель и алгоритм определения оптимального маршрута обследования завалов спасателями.

Для формирования оптимального маршрута обследования п завалов (участков завала) необходимо выбрать один лучший из (и-1)! вариантов по критерию времени или длины маршрута.

Предложена графовая модель и алгоритм определения оптимального пути обследования завалов спасателями, включающая в себя два метода: а) метод ветвей и границ; б) венгерский метод.

Работа алгоритма показана на конкретном примере. Пусть одной группе спасателей необходимо произвести поиск пострадавших на п завалах, причем расстояния между завалами заданы ориентированным графом с взвешенными дугами:

С = (X,У); X = {х,х„}; У = }; г,у е {1,2,..., п\ где X - множество вершин (завалов);

У - множество дуг (отрезков маршрута уи спасателей от / завала к у завалу);

р(уч) - вес дуги уи графа с (время или расстояние прохождения участка маршрута уи).

Пример конкретного графа С для поиска пострадавших на шести завалах (« = 6) представлен на рис. 3.

ХЗ

Рис. 3. Пример графа С = (X, У)

Пусть для данного графа С заданы следующие веса ребер: Р\г =1°;/31з =12' Ры =9; Рц = 19; р16 =13; р21 = 7; р2Ъ =8; р24 = 2; р25 = 26; р2й = 5; Рз\ =13; А: = 2 и РъА =17; Ръ5 = 4; Дб =2; Рлл = 3; /?42 =18; /?43 =16; р45 =14;р46 =12;Л, = 31;р52 =11;р53 =23; р5А =18; р56 =6; р61 =4;рй2 =30;р63 =7; Рб4=9;?65=8.

Выберем в качестве маршрута для графа в произвольный маршрут:

У0={У12>У23,У34>У45>У56>У61)-

В этом случае суммарный вес маршрута будет равен суммарному весу дуг маршрута У„:

ИХ0) = р,2+р2Ъ+ръ,+рЛ5 +р56 +Рб1 =10 + 8 + 17 + 14 + 6 + 4 = 59. Используя метод ветвей и границ, находим маршрут У, обследования шести завалов с минимальным суммарным весом ЦУ"):

К Ун, Узб,Уы Уи'Уи)-

ЦУ') = Р„+Р13 + Р36 + Р65 + Р52+Р24 =3 + 12 + 2 + 8 + 11 + 2 = 38.

Маршрут перемещения группы спасателей между п завалами, соответствующий У*, представлен на рис. 4.

Хз

Рис. 4. Последовательность перемещения спасателей между завалами

Таким образом, вес ЦУ^) маршрута ^'сократился более чем в 1,5 раза по сравнению с весом Ь(У0) произвольного маршрута У0.

Применение метода ветвей и границ позволяет определить оптимальный маршрут обследования спасателями завалов, используя только одну группу спасателей.

Показано, что венгерский метод позволяет определить оптимальный маршрут обследования спасателями завалов, используя несколько групп спасателей. В частности при работе двух групп спасателей оптимизация маршрута обследования шести завалов с использованием венгерского метода приводит к нахождению двух оптимальных маршрутов У"_ :

У1 = (У\ 2. У2 А 'У*1) > Г2 = (л 5 > У5 6. У6 3 )' Г2 = (У, 2> 4 > Уз 5 . У А1 < 6 • Уб 3 )•

ЦГ,') = р,2+р24 + /741 =10 + 2 + 3 = 15, ЦГ?) = р35+р56 + р6$ =4 + 6 + 7 = 17, Ь(У'_) = ДГ2) + ЦУ;) = 15 +17 = 32.

В этом случае последовательность перемещения двух групп спасателей между п завалами представлена на рис. 5.

Хз

Рис. 5. Последовательность перемещения двух групп спасателей между завалами

10

Таким образом, суммарный вес двух маршрутов Щ') сократился более чем в 1,8 раза по сравнению с произвольным маршрутом ЦУ0) = 59.

Разработана блок-схема алгоритма определения оптимального маршрута обследования завалов спасателями, которая представлена на рис. 6.

Модель определения оптимального маршрута обследования завалов спасателями позволяет определять последовательность перемещения спасателей между завалами с минимальной длиной прохождения маршрута.

Рис. 6. Блок-схема алгоритма определения оптимального маршрута обследования завалов спасателями

Разработаны модель и алгоритм определения оптимального количества групп спасателей для поиска и обнаружения максимального числа пострадавших под завалами (рис. 7).

Использование данной модели и алгоритма определения оптимального количества поисковых групп рассмотрим на примере, в котором необходимо найти оптимальное количество поисковых групп А, Б, В при использовании средств поиска и обнаружения, в которые входят специальные приборы: акустические, радиоволновые, оптические и кинологический способ (собаки).

Пусть количество единиц средств поиска и обнаружения, входящих в поисковую группу, равно для А - 5, для Б - 2, для В - 4. Общее количество средств (приборов: акустических, радиоволновых, оптических; собак), имеющихся в наличии - 2000 единиц. Количество личного состава, необходимого для формирования одной поисковой группы: для А - 4 человека, для Б - 5 человек, для В - 4 человека. Общее предельное количество личного состава для всех групп — 1000 человек. Пусть предельное количество обнаруженных пострадавших равно для группы А-10 пострадавших, Б-8 пострадавших, В - 12 пострадавших. Пусть задан критерий оптимизации - максимальное ко-

личесгво обнаруженных пострадавших под завалами. Пусть в поисковую группу А должно входить не менее 100 единиц средств поиска и личного состава. Пусть в поисковую группу Б должно входить не менее 50 единиц средств поиска и личного состава. Для группы В ограничений не имеется.

I Кошою

/ II обнаружен»

Используемый критерий — максимальное количество обнаруженных пострадавших

,- -1-7

/ Ввод ограничений / 4

Соешшснис м

4

Выполнение рас

Формирование к I рупн С1

Вы 11:1 максим обнаруженные

Рис. 7. Блок-схема алгоритма определения оптимального количества групп спасателей для поиска и обнаружения пострадавших под завалами

Пусть х,, х2, х3 - количество комбинированных спасательных (поисковых) групп А, Б, В, соответственно. Тогда математическая модель определения оптимального количества поисковых групп для поиска пострадавших под завалами имеет вид:

Г = 10 хх, + 8 хх, + 12хх3 —>тах. 5х, + 2х2 + 4х3 < 2000 4х, 5х2 + 4дг3 < 1000 • х, >100 х, >50 гпг2,г3> 0.

Для решения задачи определения оптимального количества поисковых групп по данной математической модели воспользуемся симплекс-методом.

Вводим дополнительные переменные х4 >0, х5 >0, х6 =0, х7 >0 для того, чтобы неравенства преобразовать в равенства.

5х, + 2х2 + 4х, +хл= 2000 4х, + 5х2 + 4; х, -х6 =100 х, — х, = 50.

Чтобы выбрать начальный базис, вводим искусственные переменные х8 > О, хд > 0 и очень большое число М{М —> °о).

/7 = 10хх,+8хх, +12хх3+0хх5+0хх6+0хх7-Мхх8 -Мхх, —мпах. '5х, + 2х2 + 4х3 + х4 = 2000 4х, + 5х2 + 4х3 +х5 <1 ООО • х, - х6 + х8 = 100 х, - х7 + х, = 50 _г1,г2,Гз,г4,Гз,г6,г7,г„/-9 >0.

В качестве базиса возьмем:

х4 = 2000; х5 =1000; х8 = 100; х9 = 50.

Определяем целевую функцию:

1=1

Вычисляем оценки по формуле:

/ [

Оптимальное количество поисковых групп для поиска и обнаружения пострадавших под завалами должно соответствовать условию:

А; >0.

Если отрицательные оценки отсутствуют, то оптимальное количество поисковых групп для поиска и обнаружения пострадавших под завалами определяется следующими величинами, найденными в результате решения задачи симплекс-методом по данному алгоритму х, =100;х, =50; х3 =175/2 = 87,5 = 88;х4 = Ю50;х5 = 0;х6 =0;х7 =0;^тч =2450.

Таким образом необходимо иметь в наличии х, = 100 единиц средств поиска и обнаружения пострадавших под завалами для формирования поисковой группы А, х2 =50 единиц средств поиска и обнаружения пострадавших под завалами для формирования поисковой группы Б и х3=88 единиц средств поиска и обнаружения пострадавших под завалами для формирования поисковой группы В. Максимальное количество обнаруженных пострадавших под завалами при этом составит =2450 человек.

Использование эффективных современных технологий поиска пострадавших под завалами определяет особенности применения сил и средств, участвующих в поисково-спасательных работах.

Выбор способа обследования завала зависит от таких основных факторов, как окружающая среда, структура завала, состояние пострадавших.

На основе проведенного системного анализа процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами разработана модель определения методов поиска и обнаружения пострадавших под завалами (рис. 8). Здесь связь факторов и способов обследования завала обозначена стрелками.

Факторы обследования завала имеют связи, которые показывают возможность сочетания применяемого способа обследования завала с теми или иными факторами.

Рис. 8. Модель определения способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами

На основе данной модели разработана блок-схема алгоритма определения комбинированного способа обследования участков завала (рис. 9).

Рис. 9. Блок-схема комбинированного алгоритма поиска и обнаружения пострадавших под завалами

Разработана теоретико-игровая модель и алгоритм поддержки принятия управленческого решения по оптимизации распределения спасателей по участкам завала разрушенного здания, которая включает в себя ряд критериев оптимизации, рассмотренных в диссертации.

Критерий максимакса. Критерий максимакса ориентирован на самые благоприятные состояния природы, этот критерий выражает оптимистическую оценку ситуации. Критерий максимакса рассчитывается по формуле:

W = шах(а/:).).

При этом выбираем максимальный элемент тах{а¡¡). В соответствии с выбранным элементом следует выбор оптимальной стратегии W.

Критерий Байеса. По критерию Байеса за оптимальную стратегию принимается та чистая стратегия А-„ при которой максимизируется средний выигрыш или минимизируется средний риск г. Критерий Байеса рассчитывается по формуле:

W = mM^(ai] X Pj)).

При этом выбираем максимальный элемент max(at]). В соответствии с выбранным элементом следует выбор оптимальной стратегии W.

Критерий Лапласа. При неизвестных вероятностях состояний «природы» принимается, что все они равновероятны, т.е.:

W = —, у = 1,...,«. п

Выбор решения определяется критерием Лапласа, при котором лицо, принимающее решение, выбирает ту стратегию А,, при которой

W = тах (— У а..).

Критерий Вальда. По критерию Вальда за оптимальную принимается та стратегия, которая в наихудших условиях гарантирует максимальный выигрыш, т.е.:

W — max min aijt

Критерий Вальда ориентирует на самые неблагоприятные состояния природы, т.е. этот критерий выражает пессимистическую оценку сложившейся ситуации.

Критерий Севиджа. Критерий минимального риска Севиджа рекомендует выбирать в качестве оптимальной стратегии ту, при которой величина максимального риска минимизируется в наихудших условиях, т.е. обеспечивается:

W = min(max х /-„).

Критерий Сэвиджа ориентирует на самые неблагоприятные состояния природы, т. е. этот критерий выражает пессимистическую оценку ситуации. Находим матрицу рисков. Риск - мера несоответствия между разными возможными (результатами) принятия определенных стратегий. Максимальный выигрыш в j-м столбце bs = тах(о^) характеризует благоприятность состояния природы.

Критерий Гурвица. Критерий Гурвица является критерием пессимизма - оптимизма. За оптимальную принимается та стратегия, для которой выполняется соотношение:

W = max (а min а„ + (1 — a) max а„).

1 < i <in 1 <>SH 1 1 <J<n J

При a = 1 получим критерий Вальда, при а = О получим оптимистический критерий (максимакс).

Критерий Гурвица учитывает возможность как наихудшего, так и наилучшего для человека поведения природы. Чем хуже последствия ошибочных решений, тем больше желание застраховаться от ошибок, тем а ближе к 1.

Критерий Ходжа-Лемана. Для каждой строки рассчитываем значение критерия Ходжа-Лемана по формуле:

W = тах(и а/у х р. + (1 - и) х min(a);j).

Выбираем максимальный элемент таВ соответствии с выбранным элементом следует выбор оптимальной стратегии W.

Разработана блок-схема теоретико-игрового алгоритма принятия управленческого решения при распределении спасателей по участкам завала, которая представлена на рис. 10.

Рис. 10. Блок-схема теоретико-игрового алгоритма принятия управленческого решения при распределении спасателей на завалах

Применение критериев позволяют определить оптимальную стратегию управленческого решения при распределении спасателей по участкам завала.

При этом выбираем такую стратегию Ат оптимального управленческого решения, которую наибольшее число раз выдавали критерии. Поэтому, если у лица, принимающего решение, нет никаких обоснованных серьезных возражений, то в качестве оптимальной можно рассматривать стратегию Ат.

Разработана программа поддержки принятия управленческого решения при распределении спасателей на завале (рис. 11), реализующая теоретико-игровой алгоритм. На программу получено свидетельство Роспатента о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Рис. 11. Программное обеспечение поддержки принятия управленческого решения при распределении спасателей на завале теоретико-игровым методом

Разработана модель определения вероятности обнаружения пострадавших под завалами, находящихся в бессознательном состоянии. На рис. 12. представлена матрица вероятностей наличия пострадавших под завалом в бессознательном состоянии.

РТ

а"

Р± р,

А"

II

р.

Рд Рк р„ р,2

2 3 4 5 б 7 8 9 101 I 12

О - человек находится без сознания • - человек находится в сознании

Рис. 12. Матрица вероятностей

Работа модели показана на примере. Пусть под завалом разрушенного здания находится 12 пострадавших, из которых 4 пострадавших - без сознания, в пострадавших - в сознании. Требуется определить с какой вероятностью Р будет 2 пострадавших без сознания из 6 обнаруженных пострадавших.

Построено дерево исходов при обнаружении двух пострадавших без сознания (рис. 13).

Рис. 13. Дерево исходов при обнаружении 2 пострадавших без сознания

По дереву исходов получено 57 возможных исходов последовательностей обнаружения пострадавших. С вероятностью Р =0,546 будет обнаружено 2 пострадавших без сознания из 6 пострадавших.

В главе 3. «Система поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами» разработана блок-схема алгоритма поиска и обнаружения пострадавших под завалами с применением специальных приборов (рис. 14).

Рис. 14. Блок-схема алгоритма поиска и обнаружения пострадавших под завалами с применением специальных приборов

Разработана структура системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами с использованием программно-аппаратного комплекса на основе сверхширокополосного радара для поиска пострадавших (рис. 15).

Рис. 15. Структура системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами 19

Предполагается, что разработанная структура системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами входит в состав автоматизированной информационно-управляющей системы планирования мероприятий по предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.

С целью практической реализации предлагаемых управленческих решений по поиску пострадавших под завалами разработаны методические рекомендации по применению автоматизированной системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, используемые в Конструкторском бюро опытных работ концерна «Созвездие» Минпромторга России.

Проведены полевые испытания программно-аппаратного комплекса на основе сверхширокополосного радара, входящего в структуру автоматизированной системы поддержки принятия решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами, на испытательном полигоне МЧС России в г. Ногинске Московской области. При этом получены результаты измерения глубины обнаружения пострадавших под бетонными плитами (рис. 16).

3,5

^ Проверка

3 работоспособности

2,5

1,5

0,5

I

модуля на основе печатных антенн

2 ................................................................................................................................................................................................... (глубина

обнаружения, м)

I Проверка

1 раоогоспосооности

модуля на основе рупорных антенн 0 - (глубина

Две бетонные Бетонная плита- Слой грунта - обнаружения, м)

плиты воздух - бетонная бетонная плита

плита

Рис. 16. Результаты измерений на двух участках завала испытательного полигона

Технические характеристики программно-аппаратного комплекса на основе сверхширокополосного радара для поиска и обнаружения пострадавших под завалами представлены в табл. 1.

Таблица 1

Технические характеристики программно-аппаратного комплекса на основе

Диапазон дальности действия с возможностью сдвига начала отсчета, м до 20

Разрешающая способность, см менее 1

Толщина кирпичной стены, за которой обнаруживается человек,м не менее 0,8

Стройматериалы, через которые возможна работа кирпич, бетон, железобетон, камень, оштукатуренная стена, гипсокартон и др.

Сектор обзора: 70 градусов в горизонтальной плоскости, 90 градусов в вертикальной плоскости

Габаритные размеры (с планшетом), мм 344x200x260

Масса (с планшетом), кг 3,5

Время автономной работы (с планшетом), ч не менее 4

Диапазон рабочих температур, °С -20 ... +50

В результате испытаний программно-аппаратного комплекса для поиска и обнаружения пострадавших под завалами сформулированы выводы:

1. Не выявлено ложных срабатываний ни на одном из двух участков испытательного полигона.

2. Обнаружен пострадавший по его дыханию, шевелению рукой, поворотам корпуса на участке № 1 испытательного полигона:

- под двумя бетонными плитами на глубине 1,5 м с использованием антенного модуля на основе печатных антенн;

- под двумя бетонными плитами на глубине 2,5 м с использованием антенного модуля (рупорных антенн);

- под бетонной плитой - слоем воздуха - бетонной плитой на глубине

2 м с использованием антенного модуля (печатных антенн);

- под бетонной плитой - слоем воздуха - бетонной плитой на глубине

3 м с использованием антенного модуля (рупорных антенн).

3. Обнаружен человек по его дыханию, шевелению рукой, поворотам корпуса на участке № 2 испытательного полигона:

- под слоем грунта - бетонной плитой на глубине 1,5 м с использованием антенного модуля (печатных антенн);

- под слоем фунта - бетонной плитой на глубине 2 м с использованием антенного модуля (рупорных антенн).

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В диссертации решена научная задача по разработке моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений при поиске пострадавших под завалами. Основные результаты диссертационной работы сводятся к следующему:

1. Проведен системный анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов.

2. Разработаны графовая модель и алгоритм поддержки принятия решений по определению оптимального маршрута обследования завалов спасателями, позволяющая минимизировать время прохождения маршрута.

3. Разработаны математическая модель и алгоритм поддержки принятия решений по определению оптимального количества групп спасателей для поиска и обнаружения пострадавших под завалами, позволяющие формировать состав поисковых групп и их оснащение с целью обнаружения максимального количества пострадавших под завалами.

4. Разработаны модель и алгоритм определения способов поиска и обнаружения пострадавших под завалами, позволяющие принять решение по выбору способа поиска пострадавших в зависимости от структуры завала, окружающей среды и возможного состояния пострадавших.

5. Разработаны теоретико-игровая модель и алгоритм поддержки принятия управленческого решения по распределению спасателей по участкам завала, позволяющие сократить время поиска. Разработана модель определения вероятности обнаружения пострадавших без сознания под завалами.

6. Разработана структура системы поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами, позволяющая определять оптимальный маршрут, длину и время прохождения маршрута, количество групп спасателей, их оснащенность, способы поиска, распределение спасателей по участкам завала и определять вероятность обнаружения пострадавших, находящихся в бессознательном состоянии. Составлен и отлажен комплекс машинных программ, реализующих эти модели и алгоритмы, зарегистрированных Роспатентом. Проведенные испытания подтвердили работоспособность и эффективность моделей, алгоритмов и программ, положенных в основу автоматизированной системы поддержки принятия решений по обнаружению и спасению пострадавших под завалами.

7. С целью практической реализации предлагаемых управленческих решений по поиску пострадавших под завалами разработаны методические рекомендации по применению автоматизированной системы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, применяемые на практике.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах: В научных изданиях, рекомендованных ВАК России

1. Мокшанцев A.B., Топольский Н.Г. Модели, методы и алгоритмы поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, образующимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. - Вып. 4 (50). — 2013. - 17 с.

2. Симаков В.В., Тетерин И.М., Топольский Н.Г., Мокшанцев A.B. и др. О применении модуля ближней радиолокации в автоматизированных системах предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. — Вып. 2 (42). -2012.-8 с.

3. Топольский Н.Г., Симаков В.В., Мокшанцев A.B. и др. Многофункциональный портативный радар для изменения толщины льда // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. Вып. 1 (41). - 2012. - 5 с.

4. Топольский Н.Г., Атюкин A.A., Мокшанцев A.B. и др. Алгоритм оптимизации проверки объектов инспектором надзорной деятельности // Технологии техносферной безопасности: Интернет-журнал. - Вып. 1 (47). - 2013. - 8 с.

В других научных изданиях

5. Симаков В.В., Топольский Н.Г., Мокшанцев A.B. и др. Мобильный радиоэлектронный комплекс для поиска пострадавших при чрезвычайных ситуациях // Материалы двадцатой научно-технической конференции «Системы безопасности» - СБ-2011. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2011.-С. 9-12.

6. Топольский Н.Г., Симаков В.В., Мокшанцев A.B. Мобильный радиолокационный комплекс для поиска людей при обрушении строительных конструкций // Материалы международной научно-практической конференции «Пожаротушение: проблемы, технология, инновации». - М.: Академия ГПС МЧС России, 2012. - С. 147-148.

7. Мокшанцев A.B. Поиск людей под завалами с помощью мобильного радиолокационного комплекса // Материалы международной научно-практической конференции молодых учёных и специалистов «Проблемы техносферной безопасности» - М.: Академия ГПС МЧС России, 2012. -С. 119-120.

8. Мокшанцев A.B. Применение мобильного радиолокационного комплекса поиска пострадавших под завалами // Обеспечение безопасности жизнедеятельности: проблемы и перспективы: сборник материалов VI международной научно-практической конференции курсантов (студентов), слушателей магистратуры и адъюнктов (аспирантов): в 2 ч. Ч. 1. — Минск: КИИ, 2012. — С. 286-288.

9. Симаков В.В., Тетерин И.М., Топольский Н.Г., Мокшанцев A.B. и др. Модуль ближней радиолокации в автоматизированных системах предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций // Материалы двадцать первой научно-технической конференции «Системы безопасности» - СБ-2012. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2012. - С. 5-9.

10. Симаков В.В., Топольский Н.Г., Мокшанцев A.B. и др. Обнаружение пострадавших в завалах с использованием контрольно-индикационного прибора // Материалы двадцать первой научно-технической конференции «Системы безопасности» - СБ-2012. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2012.-С. 9-11.

11. Мокшанцев A.B. Алгоритм расчёта количества радиолокационных приборов для поиска пострадавших под завалами при чрезвычайных ситуациях // Материалы международной научно-практической конференции молодых учёных и специалистов «Проблемы техносферной безопасности» - 2013. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2013. - С. 186-187.

12. Мокшанцев A.B. Метод поиска людей в завалах с помощью мобильного радиолокационного комплекса // Материалы международной научно-практической конференции молодых учёных и специалистов «Проблемы техносферной безопасности» - 2013. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2012.-С. 188-190.

13. Топольский Н.Г., Мокшанцев A.B., Нгуен Т.К. Игровая модель с поиском и обнаружением пострадавших при обрушении строительных конструкций // Материалы международной научно-практической конференции «Пожаротушение: проблемы, технология, инновации». - М.: Академия ГПС МЧС России, 2013. - С. 155-157.

14. Топольский Н.Г., Симаков В.В., Мокшанцев A.B. и др. Мобильный радиолокационный комплекс поиска пострадавших под завалами // Научно-технический каталог — 2013: Лучшие-технические разработки ученых Академии ГПС МЧС России в области пожарной безопасности. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2013. - С. 52-53.

15. Топольский Н.Г., Симаков В.В., Мокшанцев A.B. Программно-аппаратный комплекс спасения пострадавших под завалами в мегаполисах // «Стратегия развития мегаполиса (некоторые аспекты)». М.:Информиздат. 2013. - С. 251-256.

16. Топольский Н.Г., Атюкин A.A. Мокшанцев A.B. и др. Методика оптимизации маршрута обследования объектов надзора // Материалы двадцать первой научно-технической конференции "Системы безопасности - 2012". М.: Академия ГПС МЧС России, 2013. - С. 25-27.

17. Топольский Н.Г., Атюкин A.A., Мокшанцев A.B. и др. Графовая модель оптимизации обследования объектов при предупреждении и ликвидации чрезвычайных ситуаций // Международная конференция XXI «Проблемы управления безопасностью сложных систем» - 2013.

Свидетельства о госрегистрации программ для ЭВМ

18. Топольский Н.Г., Симаков В.В., Мокшанцев A.B. и др. Расчет количества радиолокационных приборов для поиска пострадавших под завалами при чрезвычайных ситуациях. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013615214 от 30 мая 2013 года (Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам).

19. Топольский Н.Г., Городецкий Я.И., Мокшанцев A.B. и др. Автоматизированная система поддержки принятия управленческих решений при чрезвычайных ситуациях и пожарах с использованием платежной матрицы. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013617554 от 20 августа 2013 года (Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам).

20. Тетерин И.М., Топольский Н.Г., Мокшанцев A.B. и др. Поддержка принятия решений по поиску пострадавших, эвакуации людей из зданий и организации тушения пожаров на основе теоретико-игровой модели. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2013660875 от 21 ноября 2013 года (Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам).

Академия ГПС МЧС России 129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, 4

Подписано в печать 25.11.2013 г. Тираж 100 экз. Заказ № 623. 23

Текст работы Мокшанцев, Александр Владимирович, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

\

АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОТИВОПОЖАРНОЙ СЛУЖБЫ

МЧС РОССИИ

Мокшанцев Александр Владимирович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОИСКЕ ПОСТРАДАВШИХ ПОД ЗАВАЛАМИ

Специальность: 05Л3.10. Управление в социальных и экономических системах

Научный руководитель заслуженный деятель науки РФ доктор технических наук, профессор Топольский Н.Г.

Москва 2013

0420145187?

На правах рукописи

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание учёной степени кандидата технических наук

Содержание

стр.

Введение 4

Глава 1. Анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших 10 под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов

1.1. Анализ человеческих потерь при крупных землетрясениях 10

1.2. Сравнительная характеристика чрезвычайных ситуаций, 12 происшедших на территории Российской Федерации

1.3. Классификация методов принятия решений 17

1.4. Системный анализ процесса поиска и обнаружения постра- 18 давших под завалами

1.5. Выводы по первой главе 23 Глава 2. Модели и алгоритмы поддержки принятия унравленче- 24 ских решений при поиске и обнаружении пострадавших

иод завалами при чрезвычайных ситуациях и взрывах

2.1. Графовая модель и алгоритм определения оптимального 24 маршрута обследования спасателями завалов

2.2. Математическая модель и алгоритм поддержки принятия 37 решений по определению оптимального количества поисковых групп для поиска и обнаружения пострадавших под завалами

2.3. Модель и алгоритм определения способов поиска и обна- 46 ружения пострадавших под завалами

2.4. Теоретико-игровая модель и алгоритм поддержки принятия 63 управленческого решения по распределению спасателей по участкам завала

2.5. Модель определения вероятности обнаружения пострадав- 69 ших без сознания под завалами

2.6. Выводы по второй главе 77

Глава 3. Система поддержки принятия управленческих решений 79 при поиске и обнаружении пострадавших под завалами

3.1. Система поддержки принятия управленческих решений 79 при поиске и обнаружении пострадавших под завалами

3.2. Программно-аппаратный комплекс на основе сверхширо- 84 кополосного радара для поиска и обнаружения пострадавших

под завалами

3.3. Результаты полевых испытаний программно-аппаратного 93 комплекса на основе сверхширокополосного радара для поиска

и обнаружения пострадавших под завалами

3.4. Методические рекомендации по применению программно- 95 аппаратного комплекса на основе сверхширокополосного радара для поиска и обнаружения пострадавших под завалами

3.5. Выводы по третьей главе 101 Основные выводы и результаты 103 Литература 105 Список сокращений 116 Приложение 1 117 Приложение 2 130

з

Введение

Актуальность исследования. Эффективность проведения работ по поиску и обнаружению пострадавших под завалами в результате ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС) природного и техногенного характера в значительной степени определяется оперативностью принятия управленческих решений, а также состоянием технической оснащённости привлекаемых пожарно-спасательных формирований, в том числе пожарных частей, аварийно-спасательных и других подразделений и служб МЧС России.

Различные условия, в которых осуществляется поиск пострадавших под завалами, требуют совершенствования процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, прежде всего разработки моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Разработка методов поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами является одним из важнейших путей снижения времени их обнаружения, поскольку требуется находить оптимальные варианты принятия управленческих решений, распределять имеющиеся в наличии силы и средства при проведении поисковых работ на завалах, когда возникает риск неправильного определения приоритета в организации и выполнении спасательных работ.

Актуальность работы вызвана необходимостью внедрения современных моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений и создания систем поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами.

Принятие управленческих решений является одним из важнейших аспектов управления осуществлением поиска и обнаружения пострадавших при ЧС. Правильная оценка обстановки, складывающейся на завалах разрушенного здания при ЧС, возможные осложнения и последствия при управле-

нии силами и средствами для поиска пострадавших, находящихся под завалами - наиболее важные задачи, которые требуют применения современных технологий для их решения.

Диссертационная работа посвящена разработке моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений при поиске и обнаружении пострадавших под завалами, а также созданию концепции системы поддержки принятия управленческих решений по поиску и обнаружению пострадавших под завалами с целью снижения времени обнаружения, а, следовательно, и снижения гибели пострадавших под завалами.

Объектом исследования является процесс управления поиском и обнаружением пострадавших под завалами, образовавшимися в результате ЧС, взрывов и пожаров.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы принятия управленческих решений в процессе поиска и обнаружения пострадавших под завалами.

Целью исследования является снижение времени обнаружения пострадавших под завалами с помощью моделей и алгоритмов поддержки принятия управленческих решений.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

¡.Системный анализ процесса поиска и обнаружения пострадавших под завалами, образовавшимися в результате чрезвычайных ситуаций, аварий, пожаров и взрывов.