автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и алгоритмы управления пожарными рисками в жилом секторе крупных городов

На правах рукописи

Некрасов Денис Павлович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОЖАРНЫМИ РИСКАМИ В ЖИЛОМ СЕКТОРЕ КРУПНЫХ ГОРОДОВ

Специальность 05.13.10 - управление в социальных и

экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 о НОЯ 2011

Воронеж - 2011

4858879

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Воронежский государственный архитектурно-строительный университет

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Балашов Владимир Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Юрасов Владислав Георгиевич

кандидат технических наук, доцент Морозов Владимир Петрович

Ведущая организация: Воронежская государственная

лесотехническая академия

Защита диссертации состоится 25 ноября 2011г. в 13:00 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 212.033.03 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу:

394006, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84, ауд. 3220.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Автореферат разослан 24 октября 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Белоусов В.Е.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. По данным ФГУ ВНИИПО МЧС России на территории страны продолжается рост пожаров по самым разным направлениям. Так только за 2010 год зафиксировано 187600 пожаров, погибло 13946 человек, а прямой материальный ущерб составил 11 миллиардов 193 тысячи рублей. Более 36% приведенных показателей составляют данные по жилому сектору многоквартирных домов.

Государство постоянно наращивает силы и средства для предотвращения и тушения пожаров в жилом секторе, так финансирование данного направления по сравнению с 2004 годом увеличилось в 3 раза; снизилось время прибытия пожарных подразделений и время тушения пожара почти на 18 %; в 3,5 раза увеличилось количество учений различного масштаба; созданы общегосударственный и региональные центры управления; проведены профилактических мероприятия в области пожарной безопасности в жилом секторе; постоянно проводится повышение уровня профессиональной подготовки участников тушения пожаров; создана газодымозащитная службы во всех подразделениях противопожарной службы регионов; совершенствуются нормативно-правовые акты, регламентирующие деятельность пожарной охраны и многое другое. Столь масштабные мероприятия государства должны были привести к серьезному эффекту, но этого не случилось. Число пожаров в жилом сектора и гибель людей остается на недопустимо высоком уровне. Причем гибнет в основном трудоспособное население в возрасте от 20 до 50 лет (более 38 %).

Столь неутешительная статистика свидетельствует о том, что борьба с пожарами в жилом секторе должна осуществляться, прежде всего, по их предупреждению, а здесь одних усилий противопожарной службы МЧС России явно недостаточно. Необходимо привлечение органов местного самоуправления, самих жителей многоквартирных домов и их управляющих компаний, которые должны быть мотивированы к такой деятельности. Однако сегодняшняя нормативная база уже явно недостаточна для формирования такой структуры взаимодействия вышеперечисленных участников программы противодействия пожарам, так целевые функции их различны.

Следовательно, существующая система управления рисками в жилом секторе не может решить главную цель - добиться существенного снижения пожаров и гибели людей, хотя расходы бюджетов всех уровней непрерывно возрастают. Поэтому изыскание новых научных подходов к решению задачи минимизации рисков возникновения пожаров в жилом секторе при оптимальном управлении ресурсами регионов и противопожарной службы МЧС России является актуальным в научном и практическом плане.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам инициативного гранта Российского фонда фундаментальных исследований: 10-07-00463-а «Разработка математических моделей, синтез методов и алгоритмов при управлении бизнес-процессами в системах организационного управления».

Цель исследования заключается в разработке и исследовании моделей и алгоритмов управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе крупных городов противопожарной службой региона, обеспечивающих повышение уровня безопасности таких объектов при заданном уровне ресурсов.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:

> проанализировать существующие системы управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе крупных городов (СУР);

> разработать и обосновать модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы с целью определения областей компромисса для оптимальных вариантов их мотивации и планирования;

> определить механизм страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожара на объекте собственности или эксплуатации;

> синтезировать модель классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз;

> сформировать модель для прогнозирования состояний СУР позволяющую с высокой степенью вероятности оценивать значение важных факторов на возможность пожара;

> разработать модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности;

> провести экспериментальные исследования предложенной структуры СУР, проанализировать результаты и получить оптимальный вариант.

Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, распознавания объектов, системного анализа, теории игр, динамики средних, теории вероятности, теории принятия решений, динамического программирования.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Синтезирована модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы, позволяющая определить области компромисса их целевых функций для выбора оптимальных вариантов планирования;

2. Получен механизм обязательного страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожаров, позволяющий дифференцировать и оперативно изменять индивидуальную ставку в зависимости от состояния закрепленных объектов;

3. Сформирован алгоритм классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для.определения степени их потенциальных угроз, позволяющий в отличие от существующих исключить возможность включения фактора в несколько классов рисков за счет синтеза решающих правил распознавания, основанных на существенном использовании экспертной информации.

3. Сформирована модель, для прогнозирования состояний СУР позволяющая существенно повысить достоверность исходов за счет выявления на основе критерия Фишера факторов существенно влияющих на результат деятельности и диапазона их значений.

4. Разработана модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности, позволяющие уменьшить выделяемые для предупреждения и ликвидации пожаров материальные и транзакционные ресурсы за счет снятия неопределенности в матрицах рисков для должностных лиц.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных исследований синтезированы модели и алгоритмы обеспечивающие управление рисками возникновения пожаров в жилом секторе региона на основе предупреждения нежелательных ситуаций а также минимизацию ресурсов противопожарной службы, органов местной власти и самоуправления на выполнение запланированных задач за счет нахождения равновесия Нэша в их действиях при установленной дифференцированной ставке страхования.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практике работы закрытого акционерного общества научно-производственное объединение «Элар» (г. Воронеж).

Модели и механизмы включены в состав учебных курсов «Информационные технологии безопасности жизнедеятельности», в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете и Воронежском институте государственной противопожарной службы МЧС России.

Апробация работы. Материалы диссертации, ее основные положения и результаты доложены и обсуждены на международных и республиканских конференциях, симпозиумах и научных совещаниях в 2007 - 2010 гг., в том числе - 5-я международная конференция «Системы управления эволюцией организацией» (г. Салоу, Испания; г. Воронеж, 2007 г.); материалы международной конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (г. Воронеж, 2007 г.); «62 - 64 научно - технические конференции ВГАСУ» (г. Воронеж 2007 - 2010 гг.); межд. науч.- практич. конференция «Пожарная безопасность: проблемы и перспективы» (22 сентября 2010, г. Воронеж); 65-й всероссийской научно-практической конференции «Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий», Пенза, 2010.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ общим объемом 91 страница (лично автором выполнено 62 с).

Личный вклад автора в работах, опубликованных лично и в соавторстве. состоит в следующем: в работах [4], [8] автором разработана взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы; в работе [12] автору принадлежит механизм обязательного страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожаров; в работах [5] , [6] автор предлагает алгоритм классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз; в работах [3], [7], [9], [10] автором предложен модель, для прогнозирования состояний СУР; в работах [1], [2], [8], [11] автору принадлежит модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, грех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 131 страницу основного текста, 38 рисунков, 19 таблиц и приложения. Библиография включает 141 наименование.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первом главе проанализированы существующие варианты систем управления рисками возникновения пожаров жилого сектора крупных городов, дается классификация таких рисков, определяются механизмы анализа состояний рисков и способы их корректировки с целью приведения к требуемым параметрам, а также меры для минимизации последствий наступившей чрезвычайной ситуации.

В соответствии с классификацией МЧС РФ пожары отнесены к чрезвычайным ситуациям техногенного характера важными особенностями которых являются многообразие и неповторимость их проявления. Основными

Рис. 1. Основные причины пожаров в жилом секторе

умышленный поджог; нарушение правил установки и эксплуатации электрооборудования: нарушение правил эксплуатации при проведении ремонтных работ; курение в недопустимых местах; нарушение правил эксплуатации бытовых газовых приборов; неосторожное обращение с огнем: неправильное содержание жилья, мест общего пользования и дворовых территорий и т.д.

Как видно из рисунка основными виновниками пожаров являются сами жильцы и управляющие компании и никакие действия противопожарной службы переломить ситуацию не могут уже много лет. Объяснить эту парадоксальную ситуацию возможно только с точки зрения теории систем организационного управления. Рассматривая модель взаимодействия активных участников такой системы: противопожарную службу МЧС. муниципалитет, управляющие компании и самих жильцов можно сделать следующие выводы: целевые функции каждого из игроков различны и разнонаправлены; за меры по предотвращению риска пожара готовы расплачиваться только противопожарная служба, муниципалитет ежегодно планирует в бюджете защищенную статью по преодолению последствий пожара, а жильцы и управляющие компании вообще не готовы вкладывать средства и проводить мероприятия по предотвращению «гипотетического» риска пожара. Наглядно такое расхождение целевых функций можно рассмотреть на рис. 2.

Рис. 2. Целевые функции участников программы по минимизации риска пожара

Анализируя этот график можно сделать вывод, что область компромисса между игроками при заданных условиях практически маловероятна, что и объясняет низкую эффективность всех проводимых мероприятий.

Уровень риска пожара в жилом секторе представляет собой вероятностную величину (Рр = Р/и)), зависящую от самых различных причин. Независимыми переменами, по которым оценивается пожара в жилом секторе, являются время и ущерб, а для прогноза риска определяется частота пожаров Л, измеряемая как отношение числа этих событий N к соответствующим промежуткам времен Т.

А —

Для управления риском такого пожара противопожарная служба МЧС должна проводить целенаправленную деятельность по реализации наилучшего из возможных способов уменьшения рисков до уровня, который общество считает приемлемым, исходя из существующих ограничений на ресурсы и время.

С учетом того, что распределение времен между появлениями таких событий описывается распределением Пуассона вероятность возникновения хотя бы одного пожара, определяется в соответствии со следующим соотношением:

I I

р,, = Ш1 М = Л\ехр(-А1 )Л = 1- ехр(-Л1); и п

Управление риском возникновения пожара в жилом секторе проводится по следующим направлениям: определив вероятность возникновения пожара, находят класс таких рисков, затем планируют комплекс мероприятий по снижению уровня риска: проверки пожарной безопасности с выдачей предписания на устранение недостатков, месячники безопасности, учения, тренировки и т.д. Однако, для появления областей компромисса у заинтересованных сторон необходимо введение страхования ответственности за ущерб от пожара для собственников жилья и управляющих компаний третьим. Необходимо последовательное решение задач представленных во введении.

Во второй главе рассматривается задача разработки математической модели для системы управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе.

В разделе 2.1 рассматривается модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы с целью определения областей компромисса для оптимальных вариантов их мотивации и планирования.

Простейшей игровой моделью является взаимодействие игроков - центров (ГПС, муниципалитета, управляющей компании, страховой компании) и

Рис. 3. Схема организационного управления при управлении рисками пожаров в жилом секторе

Стратегиями собственников (С) и управляющих компаний (УК) является выбор действия у ¡А, принадлежащего множеству допустимых (то есть, удовлетворяющих существующим ограничениям) действий А.

8

Стратегией противопожарной службы (ПС) и муниципалитета (М) является выбор функции стимулирования сг(»)е М, принадлежащей допустимому множеству М и ставящей в соответствие действию С и УК некоторое неотрицательное вознаграждение, выплачиваемое им ПС и М, то есть

Выбор действия уг'А требует от С и УК затрат с(у) и приносит центру результат Н{у). Причем Щу) -показатель эффективности (минимальный уровень риска пожара - Л,у), равный частному результатов деятельности у на значение плана ПС и М х, т.е. Н(у)=у /х.

Интересы участников данной организационной системы отражены их целевыми функциями, которые обозначим соответственно: И (у) и/(у).

Предположим, что использовалась некоторая система стимулирования о( ), при которой С и УК выбирал действие хЩР(а()). Если взять другую систему стимулирования ст(), которая будет равна минимальному вознаграждению всюду, кроме точки х.

\<г(х\у>х:

Стп ,у<х.

то и при новой системе стимулирования <у( ) это же действие С и УК у-х будет доставлять максимум его целевой функции.

Проанализировав различные базовые механизмы стимулирования, среди которых наиболее интересными оказались скачкообразные и пропорциональные выбрана составная (рис.4), которая: обладает необходимой гибкостью; ориентирует агентов на постоянное развитие, заключающееся в более качественном выполнении поставленных задач; позволяет оценить результаты деятельности агентов; расхождение в целевых функциях стремится к 0.

С; с

ас(х,у)

Ддг

Рис. 4. Система стимулирования смешанного типа (С; - дополнительные стимулирующие действия;

Ах - отклонение от значения плана х)

Рассмотрим функционирование механизма на примере стимулирования: собственника и управляющей компании. Параметр называется планом - желательным с точки зрения ПС и М результатом деятельности С и УК. Точках формируется на основе отраженных в задачах ПС мероприятиях. ПС присваивает критериям плановые значения, которые должны быть достигнуты С

и УК. Сумма значений этих коэффициентов образует числовое значение плана ПС:

* = !>,. Ч (2)

где х, - плановая оценка по 1-ой задаче; г - номер задачи; 2, - весовой коэффициент приоритетности; п - количество задач.

Чтобы выделить первостепенные задачи, следует ввести весовой коэффициент приоритетности г/, таким образом, чтобы значение коэффициента более значимых задач было выше, чем значение меньших по приоритету. Например (рис. 5).

Рис. 5. Пример назначения плановой оценки для С и УК

Тогда, оценка результатов деятельности С и УК - это выявление соответствия суммарного значения всех его действий у значению плана л: При этом, необходимо учесть важный момент: УК и С не всегда будут четко выполнять поставленные задачи. Одни задачи будут выполнены в большей мере, другие - в меньшей. Чтобы учесть это, введем дополнительный коэффициент к„,- (коэффициент выполнения /-ой задачи).

— уIII С и УК ' Ут центра

где: у„{ с и ук - степень выполнения задачи / собственником и управляющей компанией; >'„,„„,„,,„ - весовой коэффициент задачи /', установленный ПС и М.

Тогда оценку деятельности С и УК можно осуществить следующим образом:

у = 1у,*к«**, О)

м

В зависимости от степени достижения плана х, УК и С получают коэффициенты страхового тарифа а (рис. 4).

Для оценки результатов деятельности УК и С проводятся проверки со стороны ПС и М в которых участвует страховой инспектор. Значение оценки результата комиссия определяет, основываясь на табл. 1.

Итоговое числовое значение оценки по каждой задаче определяется методом медианы, которая делит ряд на две равные (по числу единиц) части - со значениями меньше медианы и со значениями больше медианы. В ран-

ю

жированных рядах с нечетным числом показателей данных нахождение медианы сводится к отысканию порядкового номера медианы по формуле:

иМе = (п + \)11 (4)

где п - число членов ряда.

Табл. 1

Значение оценки Характер результата

1 -1,5 Результаты соответствуют задаче

0,7 - 0,9 Результаты имеют незначительные недостатки

0,3 - 0,6 Результаты имеют существенные недостатки

0-0,2 Результаты не соответствуют задаче

В случае четного объема ряда медиана равна средней из двух вариантов, находящихся в середине ряда. Для определения объективности оценок, опросив экспертов и получив результат экспертизы R, воспользуемся следующей формуле:

(5)

±d{r„R)

¡=\

где: а, — коэффициент объективности эксперта; г, — мнение z'-го эксперта; R — результат экспертизы (среднее мнение), вычисленное методом медиан; d{rj, R) — абсолютное расстояние от мнения /'-го эксперта до среднего мнения

R; п — количество экспертов; £ d{r: ,R)— сумма расстояний от всех мнений

м

экспертов до среднего мнения R.

Оценки экспертов, чей коэффициент объективности >0,5 - рекомендованы к рассмотрению. Мнения с коэффициентом <0,5 снижают объективность всего экспертного опроса. Такие оценки следует исключать из рассмотрения.

Рассмотрим пример нахождение коэффициента объективности экспертов (исходные данные с промежуточными вычислениями приведены в табл. 2):

с1(эксп.А, R) = |0,9-0,7|+|0,7-0,9|+|0,8-0,8|+|0,4-0,6|+|1-1|=0,6 (1(эксп.В, R) = 10,7-0,71+10,9-0,91+10,7-0,81+10,6-0,61+11,1-11=0,2 «1(эксп.С, R) = |0,5-0,7|+|0,9-0,9|+|0,9-0,8|+|0,6-0,6|+|0,7-11=0,6

Табл. 2

Номер задачи Оценка ПС А Оценка М В Оценка Стр С

1 0,9 0,7 0,5

2 0,7 0,9 0,9

3 0,8 0,7 0,9

4 0,4 0,6 0,6

5 1 1,1 0,7

и

¿с/(г;,К)=0,6+0,2+0,6=1,4

аА = 1 -0,6/1,4 = 0,5714; аВ=\ -0,2/1,4 = 0,8571; аС= 1-0,6/1,4 = 0,5714. Итак, муниципалитет В имеет наибольшую объективность; наименьшую

Рис. 6. Диаграмма объективности экспертных оценок

После того, как отчет экспертной комиссии заполнен и подписан всеми заинтересованными сторонами, страховая компания определяет конкретный тариф ответственности за риск пожара перед третьими лицами для С и УК.

Рассмотрим механизм обязательного страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожаров (раздел 2Л). В данной работе будем рассматривать только механизм взаимодействия страхователей на период предупреждения риска пожара в жилом секторе. Поскольку не все страхователи одинаково относятся к риску возникновения пожара, различаются вероятностями наступления страхового случая и соответствующими потерями. Основным эффектом, требующим учета при взаимном страховании, является возможность манипулирования информацией, при этом, поскольку не все страхователи одинаково относятся к риску, то необходимо его перераспределение между ними при условии, что они обладают достаточно полной информацией друг о друге (собственники и управляющая компания).

В контексте этого страхования целевая функция собственника имеет

вид:

/*', = //, - I/а,*г, I е /, (6)

где Н, отражает доход получаемый /-м страхователем, включая его затраты на проведение предупредительных мероприятий (компенсируются ПС и М в виде скидок по коэффициентам бонус-малус (а,)); г - страховой взнос определяемый в каждом конкретном регионе.

Будем считать, что целевая функция С стремится к нулю, тогда:

Н, = 1/а*г

Мотивация собственника осуществляется в зависимости от выполнения плана противопожарных мероприятий через зависимость:

= ГС,(х) + £ у = х ' [0, у * х

тогда:

С,+<5=7/аД

следовательно:

С, + £

я,с=---(7)

Из анализа зависимости (7) можно сделать следующие выводы: если собственник не проводит никаких мероприятий по противопожарной безопасности, то его целевая функция становится отрицательной, а тариф максимальным; если собственник провел необходимые минимально мероприятия, то он компенсирует свои затраты в виде понижающего коэффициента и если мероприятия выступают за рамки утвержденного плана по повышению пожарной безопасности, то устанавливается специальный понижающий коэффициент.

Затраты собственника компенсируются в пределах ограничения общего компенсационного фонда, выделяемого муниципалитетом на каждый жилой дом Я. Тогда мы получаем классическую задачу стимулирования слабо связанных агентов. В этом случае манипулирование информацией со стороны собственников становится невыгодным, т.к. будет применен механизм пропорционального распределения ресурсов.

Теперь рассмотрим указанный механизм для управляющей компании. Тогда зависимость (6) можно представить в виде:

Р, =С1+8---р121 (8)

а,

где: XI - страховое возмещение третьи лицам при наступлении страхового случая для возмещения вреда здоровью и имуществу; р, - вероятность наступления страхового случая.

Мотивация УК осуществляется по тем же принципам, что и собственников жилья: т.е. по степени выполнения точки плана противопожарных мероприятий, нос ограничением на ресурс компенсаций со стороны муниципалитета. Тогда коэффициент бонус-малус для УК:

С, + 6+р,г., (9)

г

Анализ выражение (9) позволяет сделать вывод, что затраты и риск возникновения пожара и как следствие выплаты пострадавшим имеют обратно пропорциональную зависимость и эффективны по Парето в равновесии в доминантных стратегиях.

Альтернативой для (7) и (9) является использование следующего механизма страхования. Страхователи заключают договор, в котором по специальной методике рассчитывается риск пожара от значений важных факторов, а затем в конце рассматриваемого периода (когда реализовались страховые

случаи) они полностью компенсируют «пострадавшим» ущерб, а размер взноса каждого из страхователей определяется на основании сообщенных в начале периода оценок. Ожидаемое возмещение при этом равно L = £ pQ:,

к/

следовательно, сумма взносов должна равняться L, то есть

5>,(s)=i, (10)

i€/

Тогда, ожидаемое значение целевой функции страхователя имеет вид:

F, = h-r{s),iel, (11) а условие выгодности участия во взаимном страховании:

r,{s) <р, Qi, /' е I. (12)

Если выбрать следующий механизм управления, при котором взнос каждого страхователя пропорционален сообщенному им ожидаемому ущер-* бу:

= L, iel, (13)

je/

то максимум (11) достигается при минимальных сообщениях, то есть механизм (13) является манипулируемым.

В результате мы опять получаем механизм обратного распределения ресурсов, что делает невыгодным для собственников и управляющих компаний сообщать ПС и М недостоверную информацию. Для «борьбы» с искажением информации необходимо привлечение к выборочной проверке комиссий в составе представителей: страховой компании, муниципалитета и противопожарной службы.

В разделе 2.3 рассмотрена модель классификации жилого сектора (ЖС) и территорий закрепленных за управляющими компаниями по уровням потенциальных и реальных пожарных рисков объекта. Для проведения классификации необходима следующая информация: данные о жилом объекте и дворовой территории; данные об объектах противопожарной охраны и сигнализации; сведения об уровне применяемой технологии эвакуации населения; данные об износе основных фондов жилья; информация о плотности жильцов и т.д.

Тогда статистическая информация задается в виде матрицы "объект— признак". Пусть X = {X1, ..., Хш} - множество признаков. Каждый признак Х'е X (i= 1,..., m) имеет алфавит значений dorn Х'={х(......х [ }.В матрице данных присутствуют факторы влияющие на пожарную безопасность некоторого выделенного класса А и других классов, которые будем обозначать через А . Множеством вершин графа G' является dorn Xf. Дуга между вершинами х,' (1 = l....k) и хр '(р = l...k) проводится тогда, когда с точки зрения эксперта наличие у ЖС значения х,' большей степени говорит о принадлежности этого фактора риска для ЖС к выделенному классу А чем наличие у этого объекта значения х р'. Необходимо для любого тестируемого ЖС определить, к какому из классов (А или Л ) он относится.

Рассмотрим алгоритм построения решающих правил распознавания, основанный на существенном использовании экспертной информации.

Шаг 1. Прямая проверка распределения для ЖС обучающей выборки на точки подпространства X, ...,. Тогда совокупность неизвестных точек подпространства X, обозначим через А и ЖС добавляем в множество проекций обучающей выборки в X,

Шаг 2. Строится матрица попарных предпочтений R={r(j, меж-

ду ЖС из множества - обучающая выборка, дополненная ЖС, который имеет координаты добавленной точки из Д. Пусть ЖС 1, (любой из выбранных для упорядочения, в том числе и добавленный из Л) имеет в подпространстве X, ..., координаты (х' ,..., х[), а ЖС р (тоже любой из той же совокупности) - координаты (xf,..., xf) .

Шаг 3. Если r/() = 1, то ЖС 1 в большей степени относится к классу А, чем ЖС р. Далее для любого элемента i из подмножества H<W ( |W|=n+l ) определяется "вес":

л Н)= I гц- (14)

JeW III Jell

Любой ЖС е, спроектированный на X, ..., : если попадает в расширенный класс А, то относится к А; если попадает в расширенный класс А, то относится к А , а во всех остальных случаях даётся отказ от распознавания по этому решающему правилу,

Рассмотренная модель позволяет, используя обучающую выборку при проведении распознавания тестируемого ЖС не только отнести его к конкретному классу угроз по шкале пожарных рисков, но и расширив данную шкалу проводить более адекватную оценку угроз, когда необходимо выделить ресурсы ПС МЧС и муниципалитетов, позволяющие минимизировать риски возникновения пожаров.

В разделе 2.4 рассматривается модель, для прогнозирования состояний СУР позволяющую с высокой степенью вероятности оценивать значение важных факторов существенно влияющих на риск возникновения пожара.

Тогда СУР можно представить в виде классической модели серого ящика (рис. 7),

«2U21 «а «2.1

Сшл<щ упрдкяшмв рмсявм

Г4/П. <». /Ъг) 1*

Стралмов tepw? •

Рис.7. Модель прогнозирования состояний СУР

где: х, - диапазон значений факторов на входе системы (задается экспертами); Л/ - вычисленная вероятность риска возникновения пожара; м- текущий страховой тариф.

Проведя разбиение СУР на подсистемы: ГПС МЧС; муниципалитет; управляющая компания; собственники жилья получим рис.8.

субъектам управления

В ходе эксперимента получена следующая модель:

£(>; ) = я„ + 1 а,хц +11 я„Л,Л, (15)

/=I /Л

где можно получить чистые квадратичные эффекты atj. Пусть п факторов х,

и т факторов у, объединены в т*п групп {X,..... X„}*{Y|,..., Ym}. Эти т*п

групп проверяются в плане эксперимента разрешения III. Тогда мы знаем, что:

N М

5>,=0, у = О,/ = 1,...,/

и если факторы / и/ принадлежат одной группе (класс пожарных рисков для собственников жилья), то = Если же ФактоРы j и/ при-

надлежат к двум различным группам (риски от действий управляющих компаний), то X (х,,х ') = о, а I (уцУц *) = I (+1) = м

В плане проведения эксперимента Плэкета—Бермана взаимодействие двух факторов можно выразить как линейную комбинацию главных эффектов и общего среднего. Отсюда столбец взаимодействия между / и /, допустим х1Г, удовлетворяет условию:

/=о

ИЛИ

я

xfx/=£a,xf- (17)

Следовательно,

I *,л' V' = I х т "=5>,Х ХЛ " = №,". (18)

( / /=О / I

где последнее равенство следует из (16) и (17). Главный эффект оценивается из:

а„=~р,„У,, (19)

откуда

] = ~ I ^(У; ) = + I Ах, + 11 а]кхдхш

= ^ ЯX */„ + Х>у I V» + X X I

N \ 1 ] I / /| /

Проанализируем выражение (20): в силу (18) первое слагаемое обращается в нуль; в силу (20) и (19) второе слагаемое сводится к Л^Хл, где фактор 5 принадлежит к той же группе, что и р (или фактор р и есть сам фактор 5, если р = «); в силу (19), последнее слагаемое сводится к N Хл/'.-ш,

где факторы з.шир принадлежат трем различным группам (а множитель чр = 1 для плана 2®;''). Таким образом,

Е[сср | = 2£агаЛ1хвхЯрЕ!1.<>„. (21)

Далее приводится матрица планирования для 7 - факторного отсеивающего эксперимента по вычислению вероятности риска пожара многоквартирного дома от деятельности собственников жилья.

Таким образом, определив важность факторов на входе СУР на вероятность пожара, проводим анализ в стандартизованной процедуре АЫОУА диапазона их значений и исследуем зависимость функции распределения результата по экстремальным параметрам, что позволит выстроить для нас оптимальный план функционирования СУР, а в динамике работы предвидеть нежелательные последствия и упреждать их.

№ опыта Факторы Результат Опыта

0 i 2 3 4 5 6 7

1 + + + + + + + + 95

2 + - + - + - 98

3 + + - - + + - 87

4 + + + + 105

5 + + + - - 83

6 + + + - + 81

7 + ■ + - - - + + 91

8 + - + + + - 85

St 356 357 368 385 348 369 372

Sy 369 368 357 340 377 356 353

А 13 11 И 45 29 13 19

ранг 4,5 6,7 6,7 1 2 4,5 3

В разделе 2.5 рассматривается модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности, позволяющие уменьшить выделяемые для предупреждения и ликвидации пожаров материальные и транзакционные ресурсы за счет снятия неопределенности в матрицах рисков для должностных лиц.

Сравнение полученных значении с плановыми (полученными в ходе имитационного моделирования):

Сравнение полученных значений со значениями .V осуществляет инспектор ГПС в ходе плановых проверок; по сообщениям других жильцов или сотрудников управляющих компаний, а также участковых инспекторов. В качестве показателя следует использовать результативность мероприятий ПБ, которая соответствует отношению значения у к значению .г.

Э, = г /х (22)

где Э - результативность ¡-го С; у, - оценка деятельности ¡-го С; х- значение плана (ГПС).

Результаты сравнений заносятся в таблицу, где указаны промежутки расхождений, количество С в каждом из промежутков и их процентное соотношение к общему числу. Па основании этих данных инспектор ГПС строит диаграмму расхождений, где па оси .V отмечаются интервалы, а на оси у -процент от общего числа С, попадающих в эти интервалы что позволит выделить наиболее критичные группы С (рис. 9).

Рис. 9. Диаграмма расхождений

Из анализа рис. 9 видно, что отклонившимися от значений плана являются группы А, В и С. При этом, собственники, попадающие в группу А. превысили значение плана ГПС и должны быть поощрены. Собственники в группах В и С наоборот, не достигли значений плана и находятся в неблагоприятной зоне. Их действия требуют корректировки.

Задача оптимального управления для СУР формулируется на основе критерия пессимизма-оптимизма Гурвица:

N - max({^ min, аи + (1 - х) тахг а,7}. (23)

Выбор данного критерия обусловлен тем, что в зависимости от класса опасности ЖС коэффициент / выбирается в диапазоне от 0 до 1 и устанавливается на текущий бюджетный год муниципалитетом, т.е. при /=] получается максиминный критерий Вальда (для жилого сектора, имеющего высокий риск пожара), а при /=0 - получается критерий минимаксного риска Сэвид-жа (для жилого сектора, имеющего минимальный риск возникновения пожаров).

Далее выполняем следующий алгоритм:

Шаг 1 - строим платежную матрицу для инспекторов ГПС и управляющих компаний.

11нспектор ГПС'

\ % \ Л, \ 5,1 1

Ац аш от ОЦ1 ГИ

Ац аш ат ащ Опт ги

от ат ат ОЦт Г„

А,, а 1*1 аш О/гая 1»

Р. Р, Р. Р, Р.

В строках матрицы устанавливаются стратегии должностного лица -А,-, ('выигрышами будем считать затраты по выделяемым ресурсам на предупреждение пожаров или минимизацию последствий от них - а^, в столбцах откладываем значения состояний ЖС применительно к вероятности их возникновения - Б]). Последний столбец характеризует средний риск инспектора ГПС по выбранной стратегии. Аналогичную матрицу строим для управляющей компании;

Шаг 2- записываем в трех последних столбцах платежной матрицы пессимистическую оценку выигрыша а,, оптимистическую и>, и их средневзвешенное К, по формуле (23);

Шаг 3- находим максимальное значение К; и определяем ресурсы, требуемые ГПС для минимизации рисков;

Шаг 4- затем строим матрицу рисков для чего в каждом столбце платежной матрицы определяем наибольшее значение шах а„ = Д;

П-адижяа я си тр ■ я *

Л» А;[ А и Л*

л„ С>/ Сы

Ац с;; »и

Си С:,

А„ с,. сл

р, ?, Р,

Шаг 5- затем вычисляем среднее взвешенное значение максимумов столбцов по формуле:

1-1

где Р - вероятности возникновения состояний ЖС, рассчитанные ранее.

Шаг 6- нетрудно убедиться, что величина среднего риска обращается в минимум тогда, когда средний выигрыш для ГПС - в максимум (что соответствует минимуму затрачиваемых ресурсов);

Шаг 7- определяем для каждой строки платежной матрицы наименьший выигрыш и записываем в виде дополнительного столбца справа (я,), а затем находим из данного столбца максимальное значение a¡ и соответствующую ей оптимальную стратегию ГПС;

Шаг 8- сравнивая полученные значения стратегий ГПС и соответствующее им ресурсное обеспечение выбираем ту стратегию, которой соответствует значение коэффициента К,.

Полученная модель позволяет выбирать для каждого объекта ЖС тот набор ресурсов, который соответствует уровню его риска, что приведет к существенному снижению затрат ГПС и муниципалитета на обеспечение своей деятельности.

В третьей главе рассмотрены экспериментальные исследования предложенной структуры системы управления рисками и получен ее оптимальный вариант.

В первом параграфе рассмотрены требования к СУР которая предназначена для обеспечения снижения рисков возникновения пожаров, а также минимизации ресурсов ГПС и муниципалитетов при их ликвидации. Основные фазы деятельности разработанной системы состоят в следующем: становление уровней приемлемого риска, исходя из экономических и социальных факторов; мониторинг окружающей среды, анализ риска для жизнедеятельности населения и прогнозирования пожаров; принятие решений о целесообразности проведения превентивных мероприятий защиты; рациональное распределение средств на превентивные меры по снижению риска и меры по уменьшению последствий пожаров и т.д. Представлен вариант определения эталонных вариантов бизнес - деятельности ЖС и УК в целях развертывания элементов предложенных моделей и механизмов на базе программной оболочки ВР-\Ут 4.1.

Во втором параграфе обосновываются методические положения по внедрению обязательных и добровольных механизмов страхования ответственности собственников и УК, доказано, что даже отсутствие статистики за предыдущие годы не является препятствием для его использования. Далее рассматриваются технические средства, которые могут быть использованы для практической реализации разработанных в диссертации моделей и механизмов.

В третьем параграфе дается оценка эффективности разработанным моделям и механизмам, которые обеспечивает снижение ресурсов применяемых ГПС и муниципалитетами по предотвращению пожаров жилого сектора на

18 %. Общее снижение рисков возникновения пожаров в жилом секторе снизилось по сравнению с существующими моделями управления на 25%.

В заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы. Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ РАБОТЫ

В ходе выполнения диссертационного исследования получены следующие основные результаты:

• проанализированы существующие системы управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе крупных городов;

• разработана и обоснована модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы с целью определения областей компромисса для оптимальных вариантов их мотивации и планирования;

• определен механизм страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожара на объекте собственности или эксплуатации;

• синтезирована модель классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз;

• сформирована модель для прогнозирования состояний СУР позволяющую с высокой степенью вероятности оценивать значение важных факторов на возможность пожара;

• разработана модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности;

• проведены экспериментальные исследования предложенной структуры СУР, проанализированы результаты и получен оптимальный вариант.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: Статьи, опубликованные в изданиях, определенных ВАК РФ:

1. Некрасов Д.П. Информационная система интеллектуальной поддержки решений при оценке, выборе и координации региональных проектов по охране окружающей среды. [Текст] /Некрасов Д.П., Половинкина А.И.// ВЕСТНИК Воронежского государственного технического университета. Том 5, № 7, 2009 - С. 92-96.

2. Некрасов Д.П. Многокритериальная модель поддержки принятия решений при анализе объектов контроля. [Текст] /Белоусов В.Е., Некрасов Д.П., Крахт Л.Н. //Известия Тульского гос. университета. Выпуск 13. Тула, 2009-С. 147-152.

Статьи, материалы конференций

3. Некрасов Д.П. Модель оценки качества измерений на основе лингвистической переменной. [Текст] /Белоусов В.Е., Некрасов Д.П.// «Системы управления эволюцией организации». (7-ая международная конференция, 711 апреля 2008 г. Риччионе, Италия). Изд-во ООО «Научная книга», Воронеж, 2008-С. 139-141.

4. Некрасов Д.П. Механизм минимизации манипулированием информацией в системах организационного управления. [Текст] /Баркалов С.А., Некрасов Д.Г1., Сычев А.П.// Материалы науч.-практич. конф.« Образование, наука, производство и управление», г. Старый Оскол 20-21 ноября 2008, ТОМ 111-С. 112-119.

5. Некрасов Д.П. Модель классификации потенциально опасных объектов. [Текст] //«Управление в организационных системах». РОССИЯ, Воронеж, Изд-во ООО «Научная книга», 2009 - С. 144-148.

6. Некрасов Д.П. Механизм классификации объектов по степени возникновения риска чрезвычайной ситуации. [Текст] /Некрасов Д.П., Половин-кина А.И. // Межд. науч.-практич. мультиконф. «Управление большими системами - 2009г.» (17-19 ноября, г. Москва). Том 1. Изд-во ООО «Научная книга», 2009-С. 183-186.

7. Некрасов Д.П. Прогнозирование состояний сложных объектов на основе метода имитационного моделирования. [Электронный] /Белоусов

B.Е., Некрасов Д.П., Половинкина А.И.// Итоги 65-й всероссийской научно-практической конференции «Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий», Пенза, 2010- №570.

8. Некрасов Д.П. Мотивационное управление в смешанных задачах организационного управления. [Текст] /Балашов В.Г., Некрасов Д.П.//Научный вестник ВГАСУ, серия «Управление строительством», Изд-во ВГАСУ, №3, 2011 - С. 245-252.

9. Некрасов Д.П. Определение состояний объектов методом группового учета аргументов. [Текст] /Балашов В.Г., Некрасов Д.П.//Научный вестник ВГАСУ, серия «Управление строительством», Изд-во ВГАСУ, №3, 2011 -

C. 253-258.

10. Некрасов Д.П. Механизмы функционирования организационных систем с помощью имитационных игр. [Текст] / В книге: Баркалова С.А., Белоусова В.Е., Маиляна A.J1. «Теория и практика имитационного моделирования при управлении социально-экономическими системами»// Воронеж, ООО «Научная книга», 2009 - С. 174-192.

11. Некрасов Д.П. Применимость процессного подхода к разработке СУБП [Текст] / В книге: Баркалов, В.Е.Белоусов, M.JI. Бурлаков, JI.H. Крахт, Б.А. Шиянов «Управление бизнес-процессами»// Воронеж, ООО «Научная книга», 2011 - С. 70-81.

12. Некрасов Д.П. Механизмы совместного финансирования региональной безопасности. [Текст] /Жердев A.B., Некрасов Д.П., // Межд. науч.-практич. конференция. Пожарная безопасность: проблемы и перспективы (22 сентября 2010, г. Воронеж). Часть 1. ВИ ГПС МЧС России, 2010 - С. 52-60.

Подписано в печать 21.10.2011. Формат60x84 1/16. Усл.-печ. л. 2,0.

Бумага для множительных аппаратов. Тираж 100 экз. Заказ № f

Отпечатано в отделе оперативной типографии Воронежского государственного архитектурно-строительного университета 394006, Воронеж, ул. ХХ-летия Октября, 84

Введение.

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПОЖАРОВ В ЖИЛОМ СЕКТОРЕ

1.1 Пожар как разновидность чрезвычайной ситуации.

1.2 Управление рисками при пожаре.

1.3 Анализ единой государственной системы защиты населения от 37 чрезвычайных ситуаций.

1.4 Страхование ответственности рисков.

1.5 Предупреждение чрезвычайных ситуаций.

1.6 Недостатки существующей системы управления пожаров в жилом секторе.

1.5 Критерии эффективности при управлении рисками возникновения пожаров и постановка задач исследования.

2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПОЖАРОВ В ЖИЛОМ СЕКТОРЕ.

2.1 Модель взаимодействия ГПС И МО.

2.2 Модель классификации ЖС.

2.3 Механизм прогнозирования состояний СУР.

2.4 Механизм анализа состояния СУРЖС.

2.5 Модель и алгоритм функционирования системы управления рисками пожаров.

3. ВАРИАНТ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПОЖАРОВ ЖИЛОГО СЕКТОРА.

3.1. Механизмы формирования СУРЖС.

3.2. Особенности функционирования и задачи системы управления рисками пожаров жилого сектора.

3.3 Проверка эффективности СУРЖС.

Актуальность темы. По данным ФГУ ВНИИПО МЧС России на территории страны продолжается рост пожаров по самым разным направлениям. Так только за 2010 год зафиксировано 187600 пожаров, погибло 13946 человек, а прямой материальный ущерб составил 11 миллиардов 193 тысячи рублей. Более 36% приведенных показателей составляют данные по жилому сектору многоквартирных домов.

Государство постоянно наращивает силы и средства для предотвращения и тушения пожаров в жилом секторе, так финансирование данного направления по сравнению с 2004 годом увеличилось в 3 раза; снизилось время прибытия пожарных подразделений и время тушения пожара почти на 18 %; в 3,5 раза увеличилось количество учений различного масштаба; созданы общегосударственный и региональные центры управления; проведены профилактических мероприятия в области пожарной безопасности в жилом секторе; постоянно проводится повышение уровня профессиональной подготовки участников тушения пожаров; создана газодымозащитная службы во всех подразделениях противопожарной службы регионов; совершенствуются нормативно-правовые акты, регламентирующие деятельность пожарной охраны и многое другое. Столь масштабные мероприятия государства должны были привести к серьезному эффекту, но этого не случилось. Число пожаров в жилом сектора и гибель людей остается на недопустимо высоком уровне. Причем гибнет в основном трудоспособное население в возрасте от 20 до 50 лет (более 38 %).

Столь неутешительная статистика свидетельствует о том, что борьба с пожарами в жилом секторе должна осуществляться, прежде всего, по их предупреждению, а здесь одних усилий противопожарной службы МЧС России явно недостаточно. Необходимо привлечение органов местного самоуправления, самих жителей многоквартирных домов и их управляющих компаний, которые должны быть мотивированы к такой деятельности. Однако сегодняшняя нормативная база уже явно недостаточна для формирования такой структуры взаимодействия вышеперечисленных участников программы противодействия пожарам, так целевые функции их различны.

Следовательно, существующая система управления рисками в жилом секторе не может решить главную цель - добиться существенного снижения пожаров и гибели людей, хотя расходы бюджетов всех уровней непрерывно возрастают. Поэтому изыскание новых научных подходов к решению задачи минимизации рисков возникновения пожаров в жилом секторе при оптимальном управлении ресурсами регионов и противопожарной службы МЧС России является актуальным в научном и практическом плане.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам инициативного гранта Российского фонда фундаментальных исследований: 10-07-00463-а «Разработка математических моделей, синтез методов и алгоритмов при управлении бизнес-процессами в системах организационного управления».

Цель исследования заключается в разработке и исследовании моделей и алгоритмов управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе крупных городов противопожарной службой региона, обеспечивающих повышение уровня безопасности таких объектов при заданном уровне ресурсов.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач: проанализировать существующие системы управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе крупных городов (СУР); разработать и обосновать модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы с целью определения областей компромисса для оптимальных вариантов их мотивации и планирования; определить механизм страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожара на объекте собственности или эксплуатации; синтезировать модель классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз; сформировать модель для прогнозирования состояний СУР позволяющую с высокой степенью вероятности оценивать значение важных факторов на возможность пожара; разработать модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности; провести экспериментальные исследования предложенной структуры СУР, проанализировать результаты и получить оптимальный вариант.

Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, распознавания объектов, системного анализа, теории игр, динамики средних, теории вероятности, теории принятия решений, динамического программирования.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Синтезирована модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы, позволяющая определить области компромисса их целевых функций для выбора оптимальных вариантов планирования;

2. Получен механизм обязательного страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожаров, позволяющий дифференцировать и оперативно изменять индивидуальную ставку в зависимости от состояния закрепленных объектов;

3. Сформирован алгоритм классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз, позволяющий в отличие от существующих исключить возможность включения фактора в несколько классов рисков за счет синтеза решающих правил распознавания, основанных на существенном использовании экспертной информации.

3. Сформирована модель, для прогнозирования состояний СУР позволяющая существенно повысить достоверность исходов за счет выявления на основе критерия Фишера факторов существенно влияющих на результат деятельности и диапазона их значений.

4. Разработана модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности, позволяющие уменьшить выделяемые для предупреждения и ликвидации пожаров материальные и транзакционные ресурсы за счет снятия неопределенности в матрицах рисков для должностных лиц.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных исследований синтезированы модели и алгоритмы обеспечивающие управление рисками возникновения пожаров в жилом секторе региона на основе предупреждения нежелательных ситуаций а также минимизацию ресурсов противопожарной службы, органов местной власти и самоуправления на выполнение запланированных задач за счет нахождения равновесия Нэша в их действиях при установленной дифференцированной ставке страхования.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практике работы закрытого акционерного общества научно-производственное объединение «Элар» (г. Воронеж).

Модели и механизмы включены в состав учебных курсов «Информационные технологии безопасности жизнедеятельности», в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете и Воронежском институте государственной противопожарной службы МЧС России.

Апробация работы. Материалы диссертации, ее основные положения и результаты доложены и обсуждены на международных и республиканских конференциях, симпозиумах и научных совещаниях в 2007 - 2010 гг., в том числе - 5-я международная конференция «Системы управления эволюцией организацией» (г. Салоу, Испания; г. Воронеж, 2007 г.); материалы международной конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (г. Воронеж, 2007 г.); «62 - 64 научно - технические конференции ВГАСУ» (г. Воронеж 2007 - 2010 гг.); межд. науч.-практич. конференция «Пожарная безопасность: проблемы и перспективы» (22 сентября 2010, г. Воронеж); 65-й всероссийской научно-практической конференции «Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий», Пенза, 2010.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ общим объемом 91 страница (лично автором выполнено 62 с).

Личный вклад автора в работах, опубликованных лично и в соавторстве, состоит в следующем: в работах [4], [8] автором разработана взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы; в работе [12] автору принадлежит механизм обязательного страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожаров; в работах [5] , [6] автор предлагает алгоритм классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз; в работах [3], [7], [9], [10] автором предложен модель, для прогнозирования состояний СУР; в работах [1], [2], [8], [11] автору принадлежит модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

• проанализированы существующие системы управления рисками возникновения пожаров в жилом секторе крупных городов;

• разработана и обоснована модель взаимодействия различных органов системы управления муниципальных образований и противопожарной службы с целью определения областей компромисса для оптимальных вариантов их мотивации и планирования;

• определен механизм страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожара на объекте собственности или эксплуатации;

• синтезирована модель классификации рисков возникновения пожаров жилого сектора для определения степени их потенциальных угроз;

• сформирована модель для прогнозирования состояний СУР позволяющую с высокой степенью вероятности оценивать значение важных факторов на возможность пожара;

• разработана модель анализа состояний СУР и алгоритм ее функционирования для различных условий деятельности; проведены экспериментальные исследования предложенной структуры СУР, проанализированы результаты и получен оптимальный вариант.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Ансофф И. Стратегическое управления. М., Экономика, 1989.

2. Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев C.B. Комплексное оценивание в задачах регионального управления. Препринт. М.: Институт проблем управления РАН, 2002 г.

3. Архипова H.H., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. М.: РГГУ, 1998, с. 316.

4. Баркалов С.А., Белоусов В.Е. Механизм агрегирования комплекса операций размерности 3. Печатный. Известия ТГУ. Выпуск 11, Тула 2006 -С.149-153.

5. Баркалов С.А., Белоусов В.Е. Применение имитационных игр для повышения региональной безопасности. Вестник ВГТУ, №2, Том 3, Воронеж, 2007 С.167-172.

6. Баркалов С.А. Механизм сбалансированной эффективности систем управления. Научный вестник ВГАСУ Н.т. журнал Выпуск №2, 2006 С. 28 - 31.

7. Блачев Р.Н., Семенов И.Б. Оценка социально-экономических последствий чрезвычайных событий. Вопросы экономики, № 1, 1991, с. 59-63.

8. Бурков В.Н., Щепкин A.B. Механизмы обеспечения безопасности: оценка эффективности. Вопросы экономики, № 1, 1991, с. 52-58.

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

10. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981.

11. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. 245 с.

12. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999. 128 с.

13. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Кулик О.С., Новиков Д.А. Механизмы страхования в социально-экономических системах М.: ИПУ РАН, 2001, с. 109.

14. Быков A.A. Оценка и сравнительный анализ риска для здоровья населения от загрязнения окружающей среды в городах России // Вопросы анализа риска. 1999. Т. 1. № 2-4. С. 28-79.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник для студ. Вузов. 9-е изд., стер / Е.С. Вентцель. // - М.: Издательский центр «Академия», 2003. -576.

16. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. -М.: Техносфера, 2003. 512 с

17. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С.Н. Воробьев, В.Б. Уткин. // М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 317 с.

18. Вудкок Дж. Современные информационные технологии совместной работы/Пер. с англ. М: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 1999.

19. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1972. Т. 1 3.

20. Васильев Д.К., Колосова Е.В., Цветков A.B. Процедуры управления проектами // Инвестиционный эксперт. 1998. № 3. С. 9 10.

21. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: человек, стратегия, организация, процесс. М.: Изд-во МГУ, 1996. 416 с.

22. Воронов A.A. Исследование операций и управление. М.: Наука, 1970. -128 с.

23. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. 214 с.

24. Воропаев В.И., Любкин С.М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия решений для обобщенных альтернативных стохастических сетей // Автоматика и Телемеханика. 1999. № 10. С. 144 152.

25. Варжапетян А.Г., Варжапетян A.A. Системы управления. Инжиниринг качества. М.: Вузовская книга, 2005. - 320 с.

26. Гламаздин Е.С., Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы управления корпоративными программами: информационные системы и математические модели. М.: Спутник+, 2001. 159 с.

27. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационнымисистемами. M.: Синтег, 2002. 156 с.

28. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

29. ГОСТ Р ИСО 9004:2001. Руководство по улучшению деятельности. Системы менеджмента качеств.

30. ГОСТ Р ИСО 9001:2001. Системы менеджмента качества основы и словарь.

31. ГОСТ 34.602-89 «Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы».

32. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. 327 с.

33. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИЛУ РАН, 2002. 54 с.

34. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 156 с.

35. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. -144 с.

36. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. 400 с.

37. Глотов Т.И. Учет рисков в задачах управления / Баркалов С.А., Глотов Т.И., Мясищев Р.Ю., Шульгин В.В.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 3, №2, 2007-С. 172-176.

38. Глотов Т.И. Повышение качества продукции с использованием методов прогнозирования / Белоусов В.Е., Ерохин A.B., Глотов Т.И.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 3, №5, 2007 С. 30-33.

39. Глотов Т.И. Модель разработки стратегии оптимизации финансовых показателей /Бурков В.Н., Глотов Т.И., Каратаева Т.В., Пожидаева Т.В. // ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 3, №7, 2007 С. 107-113.

40. Глотов Т.И. Получение расписаний частичного порядка, оптимизированных по числу вводимых отношений предшествования / Баркалов С.А., Глотов Т.Н., Тютерев Д.А., Федорова И.В.// ВЕСТНИК ВГТУ. Воронеж, Том 3, №7, 2007-С. 135-140.

41. Глотов Т.И. Применение имитационных игр для обеспечения качества / Белоусов В.Е., Глотов Т.И.// Материалы научно-практической конф. Образование, наука, производство и управление 23-24 ноября 2006г. Старый Ос-кол, Том 4. С. 397-402.

42. Глотов Т.И. Исследование моделей управления производством с использованием имитационных игр /Баркалов С.А., Глотов Т.И.// Вестник Сев-КавГТИ, научный журнал. Ставрополь, Выпуск VII, 2007 С. 57-62.

43. Глотов Т.И. Модель сложной системы с инжинирингом бизнес-процессов /Белоусов В.Е., Глотов Т.И.// Вестник СевКавГТИ, научный журнал. Ставрополь, Выпуск VII, 2007 С. 122-12.

44. Глотов Т.И. Алгоритмы условного прогнозирования, основанные на моделях с обобщенным входом //В кн.: Модели и методы управления проектами. / Баркалов С.А., Буркова И.В., Курочка П.Н., Михин П.В. М., ООО «Уланов - пресс». 2007 - 64 с.

45. Дмитриев В.И. Прикладная теория информации: Учеб. Для студ. вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / В.И. Дмитриев. // М.: Высш. шк., 1989. - 320 с.

46. Заложнев А.Ю. Внутрифирменное управление. Оптимизация процедур функционирования. М.: ПМСОФТ, 2005. ~ 290 с.

47. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний/ Н.Г. За-горуйко. // Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. - 270 с.

48. Ильин В.П. Руководство качеством проектов. Практический опыт. -М.: Вершина, 2006 176 с.

49. Ильин В.П. Система управления качеством. Российский опыт. СПб.: Невский проспект; Вектор, 2007 - 224 с.

50. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.

51. Коргин H.A. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М.: ИПУ РАН, 2003.

52. Капустин В. Ф. Элементы статистической теории информации: Конспект лекций. Лекция 1. —СПб., 1996.

53. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация /Т.С. Карпова. // СПб.: Питер, 2002. - 304 с.

54. Котов В.Е. Сети Петри / В.Е. Котов. // М.: Наука, 1984. - 160 с.

55. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных. ДАН СССР, 1956, № 2.

56. Ковалев В.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб. М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006 - 424 с.

57. Кононенко А.Ф., Халезов А.Д., Чумаков В.В. Принятие решений в условиях неопределенности. М.: ВЦ АН СССР, 1991. 211 с.

58. Куликов Ю.А. Оценка качества решений в управлении строительством. М.: Стройиздат, 1990. 144 с.

59. Конев И.Р., Беляев A.B. Информационная безопасность предприятия. -СПб.: БХВ Петербург, 2003. 752 е.

60. Кульгин М. Технологии корпоративных сетей. Энциклопедия Спб: Издательство «Питер», 2000-704с.

61. Львов H.A. Противозатратный механизм. Стандарты и качество, 1995.64.

62. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука,1972-576 с.

63. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

64. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996. -271 с.

65. Лотоцкий В.А. Идентификация структур и параметров систем управления // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1991. № 3-4. С.30-38.

66. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. // М.: Статистика, 1979. - 121с.

67. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров. // -М.: Наука, 1982.-212с.

68. Менар К. Экономика организаций. М.: ИНФРА-М, 1996. 160 с.

69. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.

70. Минцберг Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации. М.: Питер, 2001.- 512 с.

71. Мишин С.П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах // Автоматика и Телемеханика. 2004. № 5. С. 96 119.

72. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1974. 526 с.

73. Моррис У. Наука об управлении: Байесовский подход. М.: Мир, 1971.

74. Мякишев В.В. Использование методов искусственного интеллекта в САПР. Анализ отечественного и зарубежного опыта / В.В. Мякишев, В.В Тарасов.//- Техническая кибернетика, №1.- 1991.-С. 164-176.

75. Моисеев Н.И. Алгоритмы развития / Н.И. Моисеев. // М: Наука, 1987.-86с.

76. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. M.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 - 224 с.

77. Маклаков C.B. BPwin и Erwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

78. РД 08-120-96. Методические указания по проведению анализа риска опасных промышленных объектов.

79. ПБ 09-170-97. Общие правила взрывобезопасности для взрыво- пожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств.

80. ПБ 03-182-98. Правила безопасности для наземных складов жидкого аммиака.

81. ПБ 13-01-92. Единые правила безопасности при взрывных работах.

82. НПБ 105-95. Определение категорий помещений и зданий по взрыво-пожарной и пожарной опасности. — М.: ГУГПС МВД России.

83. НПБ 107-97. Определение категорий наружных установок по пожарной опасности. — М.: ГУГПС МВД России.

84. РД 52.04.253-90. Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транс- порте (утв. ШГО СССР).

85. Методика оценки последствий химических аварий (методика «ТОК-СИ»), согласованная Госгортехнадзором России (письмо от 03.07.98 #1003/342), НТЦ «Промышленная безопасность», 1999.

86. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей, согласованная Госгортехнадзором России (письмо от 03.07.98 #10-03/342), НТЦ «Промышленная безопасность». 1999.

87. Методика прогнозирования инженерной обстановки на территории городов и регионов при чрезвычайных ситуациях.— М.: в/ч 52609, 1991 г.

88. Методическое пособие по прогнозированию и оценке химической обстановки в чрезвычайных ситуациях. — М.: ВНИИ ГОЧС, 1993.

89. Методика оценки последствий землетрясений ./Сборник методик по прогнозированию возможных аварий, катастроф, стихийных бедствий в РСЧС (книга 1), М.: МЧС России, 1994.

90. Сборник методик по прогнозированию возможных аварий, катастроф, стихийных бедствий в РСЧС (книги 1 и 2), М.: МЧС России, 1994.

91. Предупреждение крупных аварий. Практическое руководство. Разработано при участии ЮНЕП, МБТ и ВОЗ/Пер. с англ. Под ред. Э.В. Петросянса. М.: МП «Рарог», 1992. — 256 с.

92. Новиков Д.Н. Механизмы гибкого планирования в активных системах с неопределенностью / Д.Н. Новиков. //- Автоматика и телемеханика, 1997. - С. 188-125.

93. Никифоров А.Д. Управление качеством. Учебное пособие для вузов. -М.: Дрофа, 2004-720 с.

94. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: СИН-ТЕГ, 1999.- 108 с.

95. Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апрстроф, 2000. 143 с.

96. Новиков Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003. 68 с.

97. Новиков Д.А., Петраков С.Н., Федченко К.А. Децентрализация механизмов планирования в активных системах // Автоматика и Телемеханика. 2000. №6. С. 120- 126.

98. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.- 102.

99. Новиков Д.А., Смирнов И.М., Шохина Т.Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. 124 с.

100. Основы управления качеством продукции. М.: Издательство стандартов, 1996.

101. Одинцов Б. Е. Проектирование экономических экспертных систем. / Под ред. ак. А. Н. Романова. М., ЮНИТИ, 1996с.

102. Петров В.Н. Информационные системы СПб. Издательство: Питер, 2002.-688с.

103. Подлипаев Л.Д. Технология внедрения и постоянное улучшение системы менеджмента качества на предприятии. М.: Гелиос АРВ, 2004 - 408 с.

104. Райзберг Б.А. Программно-целевое планирование и управление. Учебник /Б.А. Райзберг.//- М.: ИНФА М, 2002. - 428 с.

105. Розанов Ю.В. Случайные процессы / Ю.В. Розанов.//- М.: НАУКА, 1971.-287 с.

106. Розен В.В. Цель оптимальность - решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен.//- М.: Радио и связь, 1982. -168 с.

107. Сай В.М. Формирование организационных структур управления. М.: ВИНИТИ, 2002. 437 с.

108. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

109. Сакато Сиро Практическое руководство по управлению качеством продукции (пер. с японск.) М.: Машиностроение, 1994.

110. Система стандартов эргонометрических требований и эргонометриче-ского обеспечения. Методы обработки экспертных систем //- Постановление Государственного комитета по стандартам № 2098. 1985.-35с.

111. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учеб. для вузов / Б.Я. Советов.// -3-е изд., перераб. И доп. М.: Высш. шк.,2001. - 343 с.

112. Судоплатов C.B. Элементы дискретной математики: Учебник / C.B. Су-доплатов. // М.: ИНФРА-М, Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 280 с.

113. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

114. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320 с.

115. Симионова Н.Е. Управление реформированием строительных организаций. М.: Синтег, 1998. 224 с.

116. Салимова Т.А., История управления качеством. Учебное пособие. М.: КНОРУС, 2005 - 256 с.

117. Синенко С.А. Информационная технология проектирования организации строительного производства .- М.: НТО "Ситсемотехника и информатика" , 1992,- 258 с.

118. Смирнов В.А. Оценка надежности и маневренных качеств плана. Новосибирск, 1978.

119. Спектор М.Д. Выбор оптимальных вариантов организации технологии строительства. М.: Стройиздат, 1980. Справочник по оптимизационным задачам в АСУ /В.А.Бункин, Д.Колев и др. Л.: Машиностроение, 1984.

120. Сыроежин И. М. Планомерность. Планирование. План. (Теоретические очерки). м.: Экономика, 1986. - 248 с.

121. Томпсон А. А., Стриклэнд А. Дж. Стратегический менеджмент. — М.: ЮНИТИ, 1998. 576 с.

122. Томилин В.Н. Управление качеством в условиях перехода к рыночной экономике. Стандарты и качество, 1990, № 10.

123. Такенбаум Э. Компьютерные сети / Э. Такенбаум. // СПб. Литер. 2002. - 848 с.

124. Толковый словарь по управлению проектами / Под ред. В.К. Иванец, А.И. Кочеткова, В.Д. Шапиро, Г.И. Шмаль. М.: ИНСАН, 1992.

125. Т.Н. Толстых. Моделирование процессов управления региональной экономикой. Тамбов, 1999 - 246 с.

126. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике.-М.: Физматлит, 1995.

127. Уемов В.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Наука, 1978.-272с.

128. Форд Л., Фалкерсон Д. Потоки в сетях. М.: Мир, 1966. 276 с.

129. Фатхутдинов P.A. Управленческие решения: Учебник 4-е изд., перераб. и доп / P.A. Фатхутдинов.// М.: ИНФА-М. - 2001. - 283 с.

130. Фусфельд А.Р. Новый метод прогнозирования функция технического развития /А.Р. Фусфельд. // В сб.: Руководство по научно-техническому прогнозированию. Пер. с англ. - М.: Прогресс, - 1977. - С. 68-71.

131. Хабаров B.C. Методы и средства машинного моделирования информационно вычислительных систем / В.С Хабаров, C.B. Шарков. //- Проблемы машиностроения и автоматизации. - №4. - 1999. - С. 14 -20.

132. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом управлении М.: Наука, 1991. 166 с.

133. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. // М.: Энерго-атомиздат, 1983. - 184 с.

134. Щепкин А.В. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2001.-80 с.

135. Шарипов С.В., Толстова Ю.В. Система менеджмента качества. СПб.: Питер, 2004- 192 с.

136. Щепетова С.Е. Менеджмент и экономика качества. М.: КомКнига, 2006 -512 с.

137. Щепкин А.В. Моделирование механизма снижения уровня риска на предприятии. Управление большими системами. Юбилейный выпуск. Москва, 2004, с. 214-219.

138. Щепкин Д.А. Определение параметров экономических механизмов снижения уровня риска. Управление большими системами. Сборник трудов молодых ученых. Выпуск 3. Москва, 2003, с.110.

139. Мешков В.П., Щепкин Д.А. Игровой анализ эффективности механизма платы за риск. Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XI конференции, Ч. 2, Москва, 2003, с.

140. Щепкин Д.А. Оценка эффективности механизма платы за риск. Правовые и экономические проблемы управления безопасностью и рисками. Сборник статей. ФЦНТП КП «Безопасность», Москва, 2003 г. с. 92-98.

141. Щепкин Д.А., Щепкин А.В. Управление безопасностью на предприятии с помощью платы за риск. Сборник научных трудов международной конференции «Современные сложные системы управления», Т. 2, Тула, 2005, с. 163-167.

142. Федеральный закон от 10 января 2002 г. № 7-ФЗ «Об охране окружающей среды»

143. Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Наука, 1979.

144. Заместитель начальника института г. ^ж^щ^с^шио научной работе "" внутренней службы1. А.В. Калач » июня 2011 г.1. АКТ

145. Модель взаимодействия различных органов системы управления пожарными рисками с целью определения областей компромисса для оптимальных вариантов их мотивации и планирования;

146. Начальник кафедры пожарной техники полковник внутренней службы1. А.В. Жердев1. Утверждаю

147. Подтверждаем, что следующие результаты диссертационной работы Некрасова Д.П.:

148. Механизм обязательного страхования ответственности граждан и управляющих компаний за возможный ущерб от пожаров, позволяющий дифференцировать и оперативно изменять индивидуальную ставку в зависимости от состояния закрепленных объектов;