автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Получение и обработка экспертных оценок качественного характера для управления техногенной безопасностью в промышленном регионе

На правах рукописи

Гусаров Александр Вячеславович

ПОЛУЧЕНИЕ И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК КАЧЕСТВЕННОГО ХАРАКТЕРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОГЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ В ПРОМЫШЛЕННОМ РЕГИОНЕ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2003

Работа выполнена в Уфимском государственном авиационном техническом университете

Научный руководитель: д-р техн. наук, профессор

КРЫМСКИЙ Виктор Григорьевич

Официальные оппоненты: д-р техн. наук, профессор

ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

канд. техн. наук

МИТАКОВИЧ Сергей Анатольевич

Ведущая организация: Институт экологии Волжского бассейна РАН

(г. Тольятти)

Защита диссертации состоится «___»_2003 г. в_часов

на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 Уфимского государственного авиационного технического университета по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12.

Автореферат разослан « »_2003 г.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского государственного авиационного технического университета.

И.о. ученого секретаря диссертационного совета, ,

д-р физ.-мат. наук, проф. Житников В.П.

Qoo3-A

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Предприятия, производственные структуры и другие объекты хозяйственной деятельности человека являются потенциальными источниками техногенных чрезвычайных ситуаций (ЧС). Для обоснованного принятия решений при управлении уровнем безопасности населения и территорий промышленного региона необходимо располагать методами получения достоверных оценок опасности указанных объектов с учетом всей совокупности влияющих факторов. Решение данной задачи тесно связано с организацией информационной поддержки процессов стратегического управления рисками техногенных ЧС в регионе как социально-экономическом комплексе.

Исследованием различных аспектов проблем, связанных с управлением в социально-экономических системах, в разное время занимались отечественные ученые: В.Н.Бурков, В.И. Васильев, Ю.М. Горский, М.Б. Гузаиров, Б.Г. Ильясов, Л.А. Исмагилова, В.В. Кульба, О.И. Ларичев, A.B. Лотов, И.Ю. Юсупов, а также зарубежные: Л. Заде, Дж. Клир, Г. Райффа, Т. Саати. Подходы к управлению безопасностью в социально-экономических комплексах по отношению к техногенным ЧС освещены в работах В.А. Акимова, А.Я. Андриенко, Н.И. Бурдакова, В.Е. Гвоздева, А.И. Гражданкина, Ю.М. Гусева, А.Н. Елохина, В.А. Еременко, В.Н. Ефанова, A.B. Измалкова, Ю.С. Кабальнова, В.Г. Крымского, И.И. Кузьмина, C.B. Павлова,

A.C. Печеркина, Ю.П. Портнова-Соколова, Б.Н. Порфирьева, И.В. Прангишвили, Р.З. Хамитова, М.А. Шахраманьяна, а также Дж. Апостолакиса, Л. Гооссенса, С. Гуаро, Р. Кука, X. Кумамото, Ф. Лиса,

B. Маршалла, Г. Сейвера, Э. Хенли и других.

Тем не менее, не все задачи в этой области можно считать полностью решенными. Сказанное, в первую очередь, относится к получению и обработке информации о степени опасности того или иного объекта в условиях дефицита исходных численных данных (в частности, существенной ограниченности объема накопленной статистики). Как показала мировая практика, добиться повышения эффективности управления в такой ситуации можно, уменьшая влияние неопределенности за счет привлечения результатов экспертного оценивания (ЭО) уровней опасности потенциально опасных объектов (ПОО). Тем не менее, большинство существующих методов получения и обработки результатов ЭО ориентированы на случай экспертных оценок количественного характера, достоверность которых (в особенности, на начальных этапах анализа) может оказаться невысокой. Следует учитывать, что при сопоставлении альтернатив в ходе принятия управленческих решений наиболее часто приходится осуществлять операции их сравнения именно по качествешьж'^щ^^^^ то же вре-

мя, число предложенных подходов, позволяющих обрабатывать экспертные оценки качественного характера, пока невелико, причем эти подходы не адаптированы к специфике применения в рамках подсистем информационной поддержки принятия решений (ИППР) при управлении техногенной безопасностью.

Перечисленные обстоятельства обуславливают актуальность темы настоящего исследования.

Цель работы и задачи исследования

Разработка метода, реализующего его алгоритма и программного обеспечения для получения и обработки экспертных оценок качественного характера, характеризующих уровни опасности ПОО, с целью информационной поддержки принятия решений по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС на территории промышленного региона.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать процедуру ЭО для классификации ПОО по уровням их потенциальной опасности (потенциального риска) на основе применения оценок качественного характера.

2. Разработать метод и алгоритм порядковой классификации ПОО, позволяющие производить такую классификацию на основе экспертных оценок опасности качественного характера.

3. Разработать алгоритм идентификации уровней опасности ПОО с использованием результатов процедуры получения экспертных оценок качественного характера.

4. Разработать на основе алгоритма порядковой классификации и алгоритма идентификации уровней опасности ПОО программное обеспечение соответственно для автоматизации процедуры ЭО, а также для подсистемы ИППР по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС.

Методы исследования

При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, в том числе - теории принятия решений, а также методы теории управления, теории надежности и анализа риска.

На защиту выносятся:

1. Процедура ЭО для классификации ПОО по уровням их потенциальной опасности на основе применения экспертных оценок качественного характера.

2. Метод и алгоритм, позволяющие использовать экспертные оценки качественного характера об уровнях потенциальной опасности объектов для порядковой классификации ПОО.

3. Алгоритм идентификации уровней опасности ПОО на основе приме-

нения результатов предложенной процедуры ЭО.

4. Программное обеспечение и результаты его применения для автоматизации процедуры ЭО, а также для ИППР по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС, связанными с ПОО, расположенными на территории Республики Башкортостан.

Научная новизна

1. Отличительной особенностью разработанной процедуры ЭО с использованием экспертных оценок качественного характера является наличие этапа формирования множеств нормативных классов (МНК), к которым может быть отнесен каждый из классифицируемых объектов. МНК содержат номера классов, допустимых с точки зрения действующей нормативно-технической документации (НТД). При формировании МНК на основе классов, установленных согласно НТД для отдельных показателей классификации (опасности), предложено использовать доминанту пессимистического сценария. Для более эффективного извлечения априорных знаний экспертов предусмотрено «конструирование» экспертами индивидуальных шкал показателей классификации как подмножеств соответствующих единых шкал.

2. Разработанные метод и алгоритм порядковой классификации предусматривают две фазы процесса указанной классификации на этапе опроса экспертов. Первая фаза позволяет провести классификацию подмножеств объектов, которые могут быть описаны на основе индивидуальных шкал показателей классификации. На следующей фазе процесса каждому неклассифицированному подмножеству алгоритм ставит в соответствие один из допустимых классов, который определяется в результате применения разработанного критерия и доминанты пессимистического сценария.

3. Для формирования итоговой классификации, отражающей коллективные оценки экспертов, разработан алгоритм, отличающийся тем, что для получения наиболее значимых оценок используются величины весовых коэффициентов индивидуальных классификаций, а для устранения возможной неопределенности применяется предложенная доминанта пессимистического сценария. В свою очередь, весовые коэффициенты рассчитываются по информации о коэффициентах достоверности и информативности. Определение значений коэффициентов достоверности производится по результатам сравнения номеров классов, присвоенных объектам в индивидуальных классификациях, и номеров классов, установленных для эталонных ПОО. В качестве эталонных рассматриваются ПОО, класс опасности которых установлен до начала процедуры ЭО на основе применения дополнительных («сторонних») методов.

4. Разработанный алгоритм идентификации уровней опасности ПОО позволяет на этапе ИППР производить качественное оценивание уровней опасности реальных объектов путем их сопоставления с соответствующими объектами

из итоговой классификации. Отличительная особенность этого алгоритма заключается в возможности оценивания опасности не только уже существующих ПОО, но и находящихся на стадии предварительного проектирования.

Практическая значимость работы

По результатам выполненной работы в Научно-исследовательском институте безопасности жизнедеятельности Республики Башкортостан внедрены:

- структура процедуры экспертного оценивания уровней опасности промышленных объектов на территории Республики Башкортостан;

- методика проведения и обработки результатов экспертного оценивания уровней опасности промышленных объектов на основе предложенного в диссертации подхода к качественной классификации указанных объектов;

- пакет программ для классификации объектов по уровню их потенциальной опасности на основе экспертного оценивания, реализующий разработанную методику.

Работа выполнялась в соответствии с планами НИР УГАТУ по теме АП-ПЭ-35-99-03 (гос. per. №01990005011) и по гранту АП-ПЭ-16-98-ГУ Министерства образования РФ.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

Республиканской научно-технической конференции «Интеллектуальное управление в сложных системах» (УГАТУ, г. Уфа, 1999);

Международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (УГАТУ, г. Уфа, 1999,2001);

2-й Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы прогнозирования, предотвращения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций» (МЧС РБ, НИИБЖД, г. Уфа, 2001);

Всероссийской научно-практической конференции «Промышленная безопасность, современное состояние, перспективы системы управления» (111 У, ПДЗ, г. Пенза, 2001);

Международной научно-технической конференции «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» (ВоГТУ, г. Вологда, 2001);

3-й Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы прогнозирования, предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций» (МЧС РБ, НИИБЖД, г. Уфа, 2002).

Публикации

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 8 источниках, включая 1 статью, 6 материалов научных конференций, программный

продукт, защищенный Свидетельством Роспатента о регистрации.

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из 165 страниц машинописного текста, включающего,в себя введение, 4 главы, заключение, список литературы из 109 наименований и 2 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулирована цель, поставлены задачи исследования, охарактеризованы научная новизна, практическая значимость результатов работы и положения, выносимые на защиту.

В первой главе проанализированы нормативно-правовые основы, а также сложившаяся организационная структура системы стратегического управления уровнем безопасности населения и территорий субъекта РФ. Выявлен приоритетный уровень значимости методов управления техногенной безопасностью, основанных на концепции приемлемого риска. Обосновано использование экспертных оценок качественного характера для определения уровней потенциального риска ПОО и их последующего ранжирования (классификации). Определено место алгоритма ИППР в системе управления рисками техногенных ЧС. Для формирования перечня классов ПОО предложен подход, основанный на применении матрицы «вероятность-тяжесть последствий», составление которой регламентируется, в частности, Методическими указаниями по проведению анализа риска опасных производственных объектов (РД 03-418-01). Четыре категории аварий в рамках структуры данной матрицы могут быть использованы для качественной оценки уровней потенциальной опасности ПОО. Установлена необходимость разработки метода и алгоритма качественного ЭО уровней опасности ПОО, а также соответствующего алгоритма подсистемы ИППР для стратегического управления рисками техногенных ЧС, что нашло отражение в сформулированной постановке задачи исследования.

Во второй главе по результатам анализа известных методов ЭО в качестве основы для решения поставленных в диссертации задач выбран метод ординальной классификации (ОРКЛАСС), предложенный О.И. Ларичевым и Е.М. Мошкович. Метод ОРКЛАСС производит классификацию так называемых «гипотетических объектов» (ГО), каждый из которых может быть описан совокупностью вербальных значений (ВЗ) по числу показателей классификации (ПК). Гипотетичность объекта означает, что среди оцениваемых экспертами объектов может отсутствовать реальный ПОО с такими значениями ПК. Информация о ПК предъявляется на рассмотрение эксперту в виде ВЗ, сформулированных на естественном языке с необходимой степенью детализации. Метод

ОРКЛАСС позволяет получить нестрогое ранжирование всех ГО путем последовательной классификации экспертом их части.

Перечислим наиболее важные особенности метода ОРКЛАСС:

• он представляет собой метод индивидуального (одним экспертом) решения задачи классификации;

• все классы, вербальные и балльные значения (БЗ) на шкалах каждого из ПК упорядочены от лучших к худшим;

• в качестве классифицируемых используются векторные оценки (ВО), каждая из которых, с одной стороны, представляет собой одно из всех возможных сочетаний БЗ ПК, с другой стороны, является ГО;

• каждое сочетание БЗ как ВО входит в множество ВО какого-либо класса, а как ГО — связывается с порядковым номером класса;

• цель применения метода ОРКЛАСС состоит в присвоении каждому ГО номера класса;

• до начала классификации сочетание БЗ с минимальными значениями включается в первый (лучший) класс, а сочетание с максимальными значениями - в худший класс;

• количество сочетаний БЗ, непосредственно предъявляемых на рассмотрение эксперту для их классификации, существенно снижается за счет выбора в качестве таковых так называемых «максимально информативных сочетаний»;

• другие сочетания БЗ классифицируются самим алгоритмом на основе применения отношений безусловного предпочтения.

Однако в исходном (немодифицированном) виде метод ОРКЛАСС не может быть применен для решения задачи классификации ПОО по уровню их потенциальной опасности в силу следующих причин:

1. При использовании для опроса отдельных экспертов, входящих в группу, данный метод приводит к невозможности сопоставить между собой результаты их опроса в силу различающихся индивидуальных шкал ПК. В том же случае, если применяются единые шкалы, анализ всей совокупности свойств объекта может вызвать у экспертов значительные затруднения в силу их профессиональной специализации (как правило, «узкой»). В результате неизбежно происходит снижение качества извлечения априорных знаний экспертов.

2. В области управления техногенной безопасностью сложился подход, при котором «итоговый» уровень опасности ПОО нередко определяется не «суммированием» уровней опасности по отдельным ее видам, а уровнем опасности того вида, который приводит к наиболее тяжелым последствиям в случае аварий на данном объекте.

С целью преодоления перечисленных трудностей была разработана об-

щая схема процедуры ЭО для классификации ПОО по уровням потенциальной опасности, включающая три этапа (Рис. 1). Во второй главе рассматриваются первые два этапа, ориентированные на получение индивидуальных экспертных

Этап подготовки к проведению ЭО включает операции по формированию перечня классов, списков ПК, МНК, а также единых и индивидуальных шкал.

Разработанная процедура ЭО не предъявляет особых требований к перечню классов. Однако в большинстве случаев, возникающих при ИППР для управления уровнем техногенной безопасности, можно ограничиться перечнем классов, который формируется на основе применения четырех категорий в рамках структуры матрицы «вероятность-тяжесть последствий».

Исходный список К = ]е]1,д2,...,дд\ ПК предлагается формировать с использованием первичной информации о видах опасности (химической, радиационной опасности, пожаровзрывоопасности и т.д.) для каждого ПОО. Любой

ПК может быть однозначно определен по его порядковому номеру д = 1,6 в наборе К.

На следующем шаге для каждого из ПК необходимо «сконструировать»" единые шкалы: стандартных единиц измерения (ШСЕИ), балльных (ШБЗ) и вербальных значений (ИЮЗ). При подготовке ШСЕИ целесообразно ориентироваться на весь интервал возможных значений соответствующего ПК. В дальнейшем это позволит провести идентификацию уровня опасности объекта, ранее не рассмотренного экспертами при проведении процедуры ЭО.

При формировании ШБЗ Хд,д = \,() необходимо учесть, что с целью обеспечения упорядоченности данных шкал по убыванию предпочтительности задаваемых ими значений {хщ >- х/ч, г < у) возможно потребуется провести «инвертирование» направления изменения «отметок» ШСЕИ по отношению к направлению увеличения БЗ. В любом случае число баллов по шкале произвольного ПК выбирается согласно неравенству пч ~ | < 12, что учитывает физические возможности человека в отношении обработки информации.

В пространстве ПК формируется множество У векторных оценок как декартово произведение всех БЗ хщ на шкалах ПК: У = Х1 х Х2 х • ■ • х Хд. Каждый

элемент множества У представляет собой ВО вида у1 = (х,, х12,—,х,д), где хщ е еК. Любая ВО полностью характеризует некоторый ГО; число та-

е

ких объектов определяется мощностью множества ВО Ь - |У| = .

•и

В ходе классификации описание ГО производится на основе ВЗ, что требует формирования соответствующих ШВЗ = 1,(2, связанных с ШБЗ того же ПК. Разработанными процедурой и алгоритмом классификации обеспечивается возможность формирования единой ШБЗ Хд с числом баллов \Хд\, превышающим число уровней опасности, каждый из которых описывается ВЗ ^ |: \ХЧ\ й = !>£?• Данное условие введено в процедуру ЭО для обеспечения

возможности формирования индивидуальных шкал ПК каждым экспертом с учетом его предпочтений по отношению к тем или иным БЗ.

Пусть V = и V - множество всех сочетаний В 3 вида V = (у,,..., у0 ). Какое-

либо сочетание ВЗ V е V может характеризовать не один, а несколько ГО. Совокупность ГО, соответствующих конкретному сочетанию ВЗ V, образует подмножество мощность |У„{ которого определяется числом сочетаний БЗ, связанных с V. Данный факт позволяет рассматривать любое множество V Уу с У как некоторый «метаобъект» с числом ГО, равным |Уу|. Тем самым, разработанный алгоритм должен обеспечивать классификацию подмножеств ГО, образованных на ШВЗ.

При классификации ГО используются множества Сг,, г = 1,1, содержащие

номера классов {с'.....c"}>l<c^<N,c'<c"<N и множества классов У,,У1 с У,

образованные в пространстве ПК совокупностью отдельных ВО уи, каждой из которых поставлено в соответствие множество С?,( = {/}, 1 е {1,...,ЛГ}. Возможная принадлежность ВО у, тому или иному классу У1, У, с У определяется с учетом множества номеров классов Ц.

Каждое ВЗ по шкале какого-либо ПК характеризует качественно отличное состояние (уровень опасности) объекта, что позволяет при необходимости сопоставить каждому ВЗ интервал величин номеров классов, допустимых для данного ПК с точки зрения действующей НТД. Для всех ГО до начала опроса экспертов должны быть сформированы МНК £?,, / = 1,£ с учетом подхода, сложившегося в области управления техногенной безопасностью. Для этого предложено использовать доминанту пессимистического сценария (ДПС). В результате МНК С, формируется как интервал, «нижняя» с™" и «верхняя» сграницы которого являются максимальными значениями соответствующих границ = интервалов номеров классов, связанных с каждым ВЗ

> Ч = Ь б применительно к ГО под номером / = 2, Ь -1:

О, =^Гп>--.сГ),сГ йсГ, сГ =та*{с™\сГ =шах(с™). На этапе опроса обозначение б, используется также для указания множества допустимых классов (МДК). Совокупность всех ВО множества У, у которых )<-?,|>1, составляет подмножество неклассифицированных оценок Угс:У:

У8 = \у,еУ\\0\>Ц = г1Ц.

С целью обеспечить высокую эффективность извлечения априорных знаний экспертов каждому из них (У/и -\,М) до начала опроса необходимо сформировать индивидуальные ШВЗ Утч, = 1, ■ С этой же целью перед началом формирования индивидуальных шкал каждый из экспертов должен выбрать один из ПК (д'™р) в качестве наиболее важного для себя (этот ПК связан со специализацией эксперта). Формирование индивидуальных шкал считается завершенным, если для Ут = 1,М, '^Ц = выполняются

неравенства: 1 <^<|к?|; где - число ВЗ на шкале ПК

д™р. Второе из неравенств введено в алгоритм для повышения информативности ИК, получаемых от экспертов, по отношению к выбранному

мых от экспертов, по отношению к выбранному ими ПК д™р, т = \,М ■

В ходе опроса экспертам Vт = 1 ,М представляются на рассмотрение ГО, описываемые совокупностью ВЗ Уут с Ут, определяемой на индивидуальных ШВЗ У„ч,д = 1,0. В общем случае индивидуальные шкалы Утд,д-1,0 экспертов Ут-\,М обладают свойством неполноты, т.к. Утс] а Уч, |ки<?| < . В результате на основе Ут = {Jvm часть ГО из множества У может не участвовать в процедуре оценивания. Тем самым, при опросе эксперты решают в общем случае собственную задачу классификации ГО размерности меньшей размерности I = |г| исходной задачи.

Задача классификации ГО для отдельного эксперта т = 1,М: требуется на основе своих предпочтений построить отображение Ут => {}/}, 1 = 1,М. такое, N

что Ут = и^; = 0»' к>I, где ^ - множество ГО из Ут с К, причислен-

/=1

ных данным экспертом к /-му классу.

На этапе опроса экспертов решение задач классификации обеспечивает разработанный алгоритм порядковой классификации, обладающий свойствами, отличающими его от алгоритма ОРКЛАСС, взятого за основу.

Разработанный алгоритм порядковой классификации:

• классифицирует подмножества ГО Yv с. У

• производит классификацию подмножеств ГО Уут с У^ непосредственно при опросе эксперта (на основе ВЗ из его индивидуальных шкал) и автоматически по завершении опроса (на основе использования результатов опроса Угт <£ У% для классификации подмножеств ГО, оставшихся неклассифицированными: Гу с У$).

Для реализации названных отличительных особенностей были разработаны: алгоритм подсчета числа ГО в подмножествах Уу,Уут\ алгоритм расчета числа косвенно (самим алгоритмом) классифицируемых подмножеств; правила модифицирования МДК неклассифицированных подмножеств по результатам сопоставления их с уже классифицированными; критерий, максимально сохраняющий извлеченные априорные знания эксперта, и использующий его алгоритм автоматической фазы классификации.'

Правила модифицирования МДК неклассифицированных подмножеств основываются на применении отношений, аналогичных тем, что вытекают из безусловного критерия предпочтения, к паре любых сопоставимых между собой ВО, принадлежащих неклассифицированным и классифицированным под-

множествам соответственно.

С целью максимально сохранить извлеченные априорные знания эксперта для автоматической фазы "классификации разработан критерий причисления подмножеств Yv cz Yg к классам Y,,l = \,N, основанный на максимизации меры близости pvl центра координат cv подмножества Yv с Y к центрам классов Y,, номера которых содержатся в МДК классифицируемых подмножеств Yv с Yg: pvl = шаx{pr! :cv -» Yv,VYv с Yg,VI е Gv).

Алгоритм, основанный на применении данного критерия, для всех неклассифицированных подмножеств последовательно рассчитывает значения меры их близости к центрам допустимых классов. Неклассифицированное подмножество Yr с: Yg, обладающее максимальным значением меры близости pv!,

причисляется к классу Yl и При этом в случае возможного приближенного равенства значений мер близости pvt] и pW2,(/1,/2')e £?„,/, </2 подмножество Yv с Yg будет причислено к худшему классу Yvl2,vl2 <vl}. Данное допущение

реализует ДПС на этапе опроса экспертов.

Автоматическая фаза алгоритма порядковой классификации завершается построением полной классификации элементов множества Y исходной задачи:

Y=(}Yl;Yir\Yk=<2;k>L /=1

По завершении автоматической фазы получается индивидуальная классификация (ИК), отражающая априорные знания данного эксперта относительно классов опасности ГО. Блок-схема алгоритма порядковой классификации приводится на Рис. 2.

В третьей главе разработан алгоритм формирования итоговой классификации (ИтК) ГО с использованием весового критерия ранжирования, а также алгоритм идентификации уровней опасности ПОО на ее основе.

Результаты любой классификации (ИК, ИтК) представляют собой таблицу идентификаторов вида ¡'¿/(VjJo/, где слева указан идентификатор (уникальный номер) ГО, а справа - поставленный ему в соответствие номер класса.

Для получения ИтК предварительно формируется таблица идентификаторов гс?(уу,)о {5,,...,5Л.}, элементы St,l = которой являются рангами. Кале

ждый из них есть сумма S, = весовых коэффициентов (ВК) wm результа-

та

tob ИК экспертов {т = 1,М), в которых данному ГО сопоставлен номер класса fO:irf(Vy,)<M;

Рис.2

Весовые коэффициенты угт рассчитываются на основе информации о коэффициентах информативности (КИ) к™* и достоверности (КД) к"', характеризующих соответственно информационную содержательность и достоверность ИК, полученной от т-го эксперта: = 10 • к"' + .

В свою очередь, расчет коэффициента информативности предложено

, где aq > 0 - значение коэф-

производить по формуле: к™ =

1 N /

фидиента важности ПК Уд = 1,6, назначаемое ЛПР; |Кга?| — число ВЗ индивидуальной шкалы эксперта \/т = 1,М; |к?| — число ВЗ единой шкалы

В разработанной процедуре ЭО для оценки достоверности ИК используется специальная методика, целью применения которой является установление численного значения КД ,\/т = 1,М. Данная методика представляет собой итеративную процедуру сравнения идентичных объектов в составе классов опасности, присвоенных ГО по результатам ИК, и ПОО, проклассифицированных с использованием сторонних методов. Под сторонними подразумеваются такие научно-обоснованные методы анализа риска ПОО, которые не используют результаты данного ЭО. Объекты, класс опасности которых установлен в результате применения сторонних методов, названы эталонными.

Для расчета КД к™1 ИК т-го эксперта предложено выражение вида

С = 1

1-

K-Le N-1

/Е, Vm = 1, М, где Е, 1 < Е < 10 — общее число эталонных

ПОО; les{l,...,N} — номер класса, присвоенный эталонному ПОО на основании сторонних методов оценки опасности; lme е Ge,lme е {l,...,N} — номер класса, присвоенный эталонному ПОО в ИК; N — общее число классов опасности, рассматриваемых в рамках процедуры ЭО.

Для оценки класса опасности реальных объектов разработан алгоритм подсистемы идентификации уровней опасности ПОО. Данный алгоритм позволяет сопоставить наименование ПОО, описанного БЗ по каждому из ПК, с наименованием класса опасности.

В работе исследованы особенности использования этого алгоритма для различных групп ПОО применительно к тем или иным этапам их функционирования. Блок-схема указанного алгоритма приведена на Рис. 3.

Наименование класса опасности ГО

Номер класса опасности ГО

Наименование ПОО

_ПОО сущес—► Данные объективного

контроля

4

Балльные значения Численные значения

ПК

по ШСЕИ ПК

Таблица идентификаторов ГО

Идентификатор ГО |

Рис. 3

В четвертой главе рассмотрены вопросы разработки программного обеспечения (ПО), реализующего отмеченные подходы к организации ЭО, а также применение предложенных методов и алгоритмов для решения практических задач.

Структура всего комплекса ПО и функциональное назначение отдельных его компонентов определяются в соответствии с общей схемой процедуры ЭО (Рис. 1), включающей три этапа. На этапе подготовки к проведению ЭО необходимо выполнить операции по формированию перечня классов, списков ПК, единых шкал, МНК, а также индивидуальных ШВЗ. Для автоматизации названных операций разработаны два программных компонента. На этапе опроса экспертов решение задач классификации обеспечивает алгоритм порядковой классификации, реализованный в виде отдельного программного компонента. Этап решения включает обработку данных, полученных от экспертов, и объективных данных, характеризующих ПОО по совокупности ПК. Последовательное применение алгоритма формирования ИтК и алгоритма подсистемы идентификации уровней опасности позволяет определить классы опасности конкретных ПОО. Данные алгоритмы реализованы в программном компоненте, предназначенном для ЙППР с целью стратегического управления уровнем риска техногенных ЧС на территории промышленного региона.

В главе дано описание практического использования метода, алгоритмов и программного обеспечения для классификации ПОО нефтехимического профиля, расположенных на территории Республики Башкортостан. Результаты данного использования позволили получить достоверные итоговые оценки уровней опасности ПОО, а также обеспечить сокращение затрат времени, необходимого для получения и обработки экспертных оценок на 30%.

В заключении приводятся основные результаты и выводы по работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В ходе исследований получены следующие основные результаты и выводы.

1. Проведен анализ существующих подходов к организации процесса управления риском техногенных чрезвычайных ситуаций (ЧС) в промышленном регионе. Установлено, что для реализации указанного управления необходимо осуществить ранжирование потенциально опасных объектов (ПОО) по степеням опасности. Определено место и назначение алгоритма информационной поддержки принятия решений (ИППР) в системе управления рисками техногенных ЧС. Обоснована целесообразность использования методов экспертного оценивания (ЭО), позволяющих получать оценки качественного характера, для организации ИППР по управлению уровнем риска в регионе как социально-экономическом комплексе.

2. Разработана процедура получения и обработки экспертных оценок ка-

чественного характера с целью классификации ПОО по уровням потенциальной опасности. На основе предложенной доминанты пессимистического сценария разработан алгоритм, позволяющий определить множество допустимых классов опасности для каждого классифицируемого объекта. Для опроса экспертов разработан алгоритм порядковой классификации, который отличается возможностями учета действующих нормативных документов по управлению риском, а также применения экспертами индивидуальных шкал.

3. Разработан алгоритм формирования итоговой классификации объектов с учетом весовых коэффициентов, которые рассчитываются для каждой индивидуальной классификации, полученной в результате опроса экспертов. Разработана методика оценки достоверности результатов ЭО уровней опасности ПОО с использованием эталонных объектов, класс опасности которых установлен так называемыми «суоронними» методами. Предложены аналитические выражения для расчета коэффициентов информативности и достоверности, а также весовых коэффициентов индивидуальных классификаций.

4. Предложен алгоритм идентификации уровней опасности ПОО, составляющий основу функционирования подсистемы ИППР. Данный алгоритм позволяет производить качественное оценивание уровней опасности ПОО путем назначения им того же класса, который в итоговой классификации присвоен объектам, идентичным с точки зрения балльных оценок. Показана возможность применения экспертных оценок качественного характера для идентификации уровней опасности ПОО на различных этапах их функционирования.

5. Сформирована информационная структура подсистемы идентификации уровней опасности ПОО, при этом определено взаимодействие пользователей, соответствующих данных и алгоритмов. Разработаны программные компоненты для реализации алгоритмов в рамках процедуры ЭО уровней опасности ПОО, а также алгоритма идентификации уровней их опасности.

Разработанные методики, алгоритмы и программные компоненты внедрены в Научно-исследовательском институте безопасности жизнедеятельности Республики Башкортостан. В настоящее время разработанные компоненты ПО прошли этап опытной эксплуатации, который показал, что их применение позволяет сократить на 30% затраты времени на поиск решений по оценке техногенного риска.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Гусаров A.B., Крымский В.Г. Принятие решений в области экологической безопасности на основе многокритериальной оптимизации// Интеллектуальное управление в сложных системах: Матер. Республиканск. научн.-техн. конф. - Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999. - С. 111-112.

2. Гусаров A.B. Многокритериальное оценивание экологической ситуации в регионе// Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Матер. Междунар. молодежи, научн.-техн. конференции.' - Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999.-С. 219.

3. Гусаров A.B., Крымский В.Г. Поддержка принятия решений при управлении рисками возникновения чрезвычайных ситуаций на основе обработки результатов экспертного оценивания// Проблемы прогнозирования, предотвращения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций: Матер. 2-й Всерос. научн.-практ. конф. - Уфа: Изд-во НИИБЖД РБ, 2001. - С. 123-125.

4. Гусаров A.B., Крымский В.Г. Система поддержки принятия решений в области охраны труда на уровне муниципального образования// Промышленная безопасность, современное состояние, перспективы системы управления: Сб. матер. Всерос. науч.-практ. конф. - Пенза: Изд-во ПДЗ, 2001. - С. 43-44.

5. Гусаров A.B., Крымский В.Г. Алгоритм информационной поддержки управления техногенной безопасностью на базе процедур экспертного оценивания // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта: Матер, межд. научн.-техн. конф. - Вологда: Изд-во ВоГТУ, 2001. - С. 25-29.

6. Гусаров A.B. Алгоритм поддержки принятия решений при управлении техногенной безопасностью на основе процедур экспертного оценивания// Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Матер. Междунар. молодежи, научн.-техн. конф. - Уфа: Изд-во УГАТУ, 2001. - С. 260.

7. Гусаров A.B., Крымский В.Г., Тангатаров А.Ф. Методика анализа деклараций безопасности промышленных объектов в части готовности к ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций // Проблемы прогнозирования, предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций: Матер. 3-й Всерос. научн.-практ. конф. - Уфа: Изд-во НИИБЖД РБ, 2002. - С. 5-6.

8. Гусаров A.B. Пакет программ для классификации объектов по уровню их потенциальной опасности на основе экспертного оценивания // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611894. - М.: Российское агентство по патентам и товарным знакам (Роспатент). 06.11.2002.

Диссертант

Гусаров A.B. .

ГУСАРОВ Александр Вячеславович

ПОЛУЧЕНИЕ И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК КАЧЕСТВЕННОГО ХАРАКТЕРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОГЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ В ПРОМЫШЛЕННОМ РЕГИОНЕ

СпециальнЪсть 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печатиД^.06.03. Формат 60*84 1/16 Бумага писчая. Гарнитура Тайме. Печать плоская. Усл. печ.л. 1,0 Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд.л. 0,9 Тираж 100 экз. Заказ № . Бесплатно. Уфимский государственный авиационный технический университет. Уфимская типография №2 Министерства печати и массовой информации Республики Башкортостан 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

"(227^ * i 22 1 6

Список сокращений.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ТЕХНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА В ПРЕДЕЛАХ ЗАДАННЫХ ТЕРРИТОРИЙ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1.Объективные основы для управления рисками чрезвычайных ситуаций

1.2.Нормативные основы для управления рисками чрезвычайных ситуаций техногенного характера на территории Российской Федерации.

1.3.Организация процесса управления риском чрезвычайных ситуаций.

1 АКонцепции абсолютной безопасности и приемлемого риска в решении проблемы техногенной безопасности.

1.5.Задача управления рисками техногенных чрезвычайных ситуаций на территории Республики Башкортостан.

1.6.Место алгоритма информационной поддержки принятия решений в системе управления рисками техногенных чрезвычайных ситуаций.

1.7.Результаты анализа деклараций безопасности потенциально опасных объектов на территории Республики Башкортостан. Обоснование применения качественных методов анализа риска техногенных чрезвычайных ситуаций. Постановка задачи исследования.

1.8.0сновные результаты и выводы к главе 1.

2. ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОГЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ. ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ УРОВНЕЙ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ОПАСНОСТИ ОБЪЕКТОВ.

2.1 .Методы организации процедур экспертного оценивания при управлении социально-экономическими системами.

2.2.Схема разработанной процедуры экспертного оценивания для классификации потенциально опасных объектов.

2.3.0сновные результаты и выводы к главе 2.

3. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ТЕХНОГЕННЫХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ.

3.1.Алгоритм формирования итоговой классификации гипотетических объектов.

3.2.Подсистема информационной поддержки принятия решений по стратегическому управлению рисками техногенных чрезвычайных ситуаций

Актуальность темы. Предприятия, производственные структуры и другие объекты хозяйственной деятельности человека являются потенциальными источниками техногенных чрезвычайных ситуаций (ЧС). Для обоснованного принятия решений при управлении уровнем безопасности населения и территорий промышленного региона необходимо располагать методами получения достоверных оценок опасности указанных объектов с учетом всей совокупности влияющих факторов. Решение данной задачи тесно связано с организацией информационной поддержки процессов стратегического управления рисками техногенных ЧС в регионе как социально-экономическом комплексе.

Исследованием различных аспектов проблем, связанных с управлением в социально-экономических системах, в разное время занимались отечественные ученые: В.Н.Бурков, В.И. Васильев, Ю.М. Горский, М.Б. Гузаиров, Б.Г. Ильясов, J1.A. Исмагилова, В.В. Кульба, О.И. Ларичев, А.В. Лотов, И.Ю. Юсупов, а также зарубежные: Л. Заде, Дж. Клир, Г. Райффа, Т. Саати. Подходы к управлению безопасностью в социально-экономических комплексах по отношению к техногенным ЧС освещены в работах В.А. Акимова, А.Я. Андриенко, Н.И. Бурдакова, В.Е. Гвоздева, А.И. Гражданкина, Ю.М. Гусева, А.Н. Елохина, В.А. Еременко,

B.Н. Ефанова, А.В. Измалкова, Ю.С. Кабальнова, В.Г. Крымского, И.И. Кузьмина,

C.В. Павлова, А.С. Печеркина, Ю.П. Портнова-Соколова, Б.Н. Порфирьева, И.В. Прангишвили, Р.З. Хамитова, М.А. Шахраманьяна, а также Дж. Апостолакиса, Л. Гооссенса, С. Гуаро, Р. Кука, X. Кумамото, Ф. Лиса, В. Маршалла, Г. Сейвера, Э. Хенли и других.

Тем не менее, не все задачи в этой области можно считать полностью решенными. Сказанное, в первую очередь, относится к получению и обработке информации о степени опасности того или иного объекта в условиях дефицита исходных численных данных (в частности, существенной ограниченности объема накопленной статистики). Как показала мировая практика, добиться повышения эффективности управления в такой ситуации можно, уменьшая влияние неопределенности за счет привлечения результатов экспертного оценивания (ЭО) уровней опасности потенциально опасных объектов (ПОО). Тем не менее, большинство существующих методов получения и обработки результатов ЭО ориентированы на случай экспертных оценок количественного характера, достоверность которых (в особенности, на начальных этапах анализа) может оказаться невысокой. Следует учитывать, что при сопоставлении альтернатив в ходе принятия управленческих решений наиболее часто приходится осуществлять операции их сравнения именно по качественным признакам. В то же время, число предложенных подходов, позволяющих обрабатывать экспертные оценки качественного характера, пока невелико, причем эти подходы не адаптированы к специфике применения в рамках подсистем информационной поддержки принятия решений (ИППР) при управлении техногенной безопасностью.

Перечисленные обстоятельства обуславливают актуальность темы настоящего исследования.

Цель работы.

Разработка метода, реализующего его алгоритма и программного обеспечения для получения и обработки экспертных оценок качественного характера, характеризующих уровни опасности ПОО, с целью информационной поддержки принятия решений по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС на территории промышленного региона.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработать процедуру ЭО для классификации ПОО по уровням их потенциальной опасности (потенциального риска) на основе применения оценок качественного характера.

2. Разработать метод и алгоритм порядковой классификации ПОО, позволяющие производить такую классификацию на основе экспертных оценок опасности качественного характера.

3. Разработать алгоритм идентификации уровней опасности ПОО с использованием результатов процедуры получения экспертных оценок качественного характера.

4. Разработать на основе алгоритма порядковой классификации и алгоритма идентификации уровней опасности ПОО программное обеспечение соответственно для автоматизации процедуры ЭО, а также для подсистемы ИППР по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС.

Методы исследования. При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, в том числе теория принятия решений, а также методы теории управления, теории надежности и анализа риска.

Научная новизна.

1. Отличительной особенностью разработанной процедуры ЭО с использованием экспертных оценок качественного характера является наличие этапа формирования множеств нормативных классов (МНК), к которым может быть отнесен каждый из классифицируемых объектов. МНК содержат номера классов, допустимых с точки зрения действующей нормативно-технической документации (НТД). При формировании МНК на основе классов, установленных согласно НТД для отдельных показателей классификации (опасности), предложено использовать доминанту пессимистического сценария. Для более эффективного извлечения априорных знаний экспертов предусмотрено «конструирование» экспертами индивидуальных шкал показателей классификации как подмножеств соответствующих единых шкал.

2. Разработанные метод и алгоритм порядковой классификации предусматривают две фазы процесса указанной классификации на этапе опроса экспертов. Первая фаза позволяет провести классификацию подмножеств объектов, которые могут быть описаны на основе индивидуальных шкал показателей классификации. На следующей фазе процесса каждому неклассифицированному подмножеству алгоритм ставит в соответствие один из допустимых классов, который определяется в результате применения разработанного критерия и доминанты пессимистического сценария.

3. Для формирования итоговой классификации, отражающей коллективные оценки экспертов, разработан алгоритм, отличающийся тем, что для получения наиболее значимых оценок используются величины весовых коэффициентов индивидуальных классификаций, а для устранения возможной неопределенности применяется предложенная доминанта пессимистического сценария. В свою очередь, весовые коэффициенты рассчитываются по информации о коэффициентах достоверности и информативности. Определение значений коэффициентов достоверности производится по результатам сравнения номеров классов, присвоенных объектам в индивидуальных классификациях, и номеров классов, установленных для эталонных ПОО. В качестве эталонных рассматриваются ПОО, класс опасности которых установлен до начала процедуры ЭО на основе применения дополнительных («сторонних») методов.

4. Разработанный алгоритм идентификации уровней опасности ПОО позволяет на этапе ИППР производить качественное оценивание уровней опасности реальных объектов путем их сопоставления с соответствующими объектами из итоговой классификации. Отличительная особенность этого алгоритма заключается в возможности оценивания опасности не только уже существующих ПОО, но и находящихся на стадии предварительного проектирования.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

По результатам выполненной работы в Научно-исследовательском институте безопасности жизнедеятельности Республики Башкортостан внедрены:

- структура процедуры экспертного оценивания уровней опасности промышленных объектов на территории Республики Башкортостан;

- методика проведения и обработки результатов экспертного оценивания уровней опасности промышленных объектов на основе предложенного в диссертации подхода к качественной классификации указанных объектов;

- пакет программ для классификации объектов по уровню их потенциальной опасности на основе экспертного оценивания, реализующий разработанную методику.

На защиту выносятся:

1. Процедура ЭО для классификации ПОО по уровням их потенциальной опасности на основе применения экспертных оценок качественного характера.

2. Метод и алгоритм, позволяющие использовать экспертные оценки качественного характера об уровнях потенциальной опасности объектов для порядковой классификации ПОО.

3. Алгоритм идентификации уровней опасности ПОО на основе применения результатов предложенной процедуры ЭО.

4. Программное обеспечение и результаты его применения для автоматизации процедуры ЭО, а также для ИППР по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС, связанными с ПОО, расположенными на территории Республики Башкортостан.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

1. Республиканская научно-техническая конференция "Интеллектуальное управление в сложных системах", УГАТУ, г. Уфа, 1999.

2. Международная молодежная научно-техническая конференция "Интеллектуальные системы управления и обработки информации", УГАТУ, г. Уфа, 1999.

3. 2-я Всероссийская научно-практическая конференция "Проблемы прогнозирования, предотвращения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций", МЧС РБ, НИИБЖД, г. Уфа, 2001.

4. Всероссийская научно-практическая конференция "Промышленная безопасность, современное состояние, перспективы системы управления", 111 У, ПДЗ, г. Пенза, 2001.

5. Международная научно-техническая конференция "Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта", ВоГТУ, г. Вологда, 2001.

6. Международная молодежная научно-техническая конференция "Интеллектуальные системы управления и обработки информации", УГАТУ, г.Уфа, 2001.

7. 3-я Всероссийская научно-практическая конференция "Проблемы прогнозирования, предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций", МЧС РБ, НИИБЖД, г. Уфа, 2002.

Публикации. Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 8 источниках, включая 1 статью, 6 материалов научных конференций, программный продукт, защищенный Свидетельством Роспатента о регистрации.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из 165 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, 4 главы, заключение, список литературы из 109 наименований и 2 приложения.

Краткое содержание работы.

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулированы ее задачи, отмечается новизна и практическая ценность результатов.

В первой главе выявлен приоритетный уровень значимости методов, основанных на концепции приемлемого риска. Обосновано использование качественных методов экспертного оценивания уровней потенциального риска ПОО. Показано, что в ходе решения задачи стратегического управления рисками техногенных ЧС могут быть использованы результаты ранжирования ПОО по уровню их потенциальной опасности. Установлена необходимость разработки метода и алгоритма процедуры качественного ЭО уровней опасности ПОО, а также алгоритма СППР, основанного на применении качественных результатов процедуры ЭО. В результате сформулирована постановка задачи исследования.

Во второй главе определены основные этапы процедуры ЭО, разработана общая схема процедуры ЭО для классификации ПОО, в которой детализировано содержание ее основных этапов. Для опроса экспертов разработан алгоритм порядковой классификации, отличающийся расширением возможностей учета действующих нормативных документов по управлению риском, а также возможностью применения экспертами индивидуальных шкал. С учетом особенностей алгоритма порядковой классификации разработан подход к организации процедуры ЭО уровней потенциальной опасности объектов на этапах подготовки и проведения опроса экспертов.

В третьей главе разработан критерий выбора весов при формировании итоговой классификации гипотетических объектов с использованием коэффициентов, характеризующих информационную содержательность и достоверность индивидуальных классификаций. Разработана методика оценки достоверности результатов экспертного оценивания уровней опасности потенциально опасных объектов. Сформулирована постановка общей задачи ИППР при управлении рисками техногенных ЧС. Разработан алгоритм ИППР по стратегическому управлению рисками техногенных ЧС. Определены особенности использования алгоритма ИППР для групп ПОО и порядок его применения на различных этапах функционирования ПОО.

Четвертая глава работы посвящена вопросам формирования информационной структуры подсистемы ИППР для стратегического управления уровнем риска техногенных ЧС. Также рассматриваются вопросы программной реализации алгоритма процедуры ЭО и алгоритма ИППР. Приводятся примеры практического использования метода, алгоритмов и программного обеспечения для классификации ПОО.

В заключении приводятся основные результаты и выводы по диссертационной работе. и

основные результаты и выводы.

1. Проведен анализ существующих подходов к организации процесса управления риском техногенных чрезвычайных ситуаций (ЧС) в промышленном регионе. Установлено, что для реализации указанного управления необходимо осуществить ранжирование потенциально опасных объектов (ПОО) по степеням опасности. Определено место и назначение алгоритма информационной поддержки принятия решений (ИППР) в системе управления рисками техногенных ЧС. Обоснована целесообразность использования методов экспертного оценивания (ЭО), позволяющих получать оценки качественного характера, для организации ИППР по управлению уровнем риска в регионе как социально-экономическом комплексе.

2. Разработана процедура получения и обработки экспертных оценок качественного характера с целью классификации ПОО по уровням потенциальной опасности. На основе предложенной доминанты пессимистического сценария разработан алгоритм, позволяющий определить множество допустимых классов опасности для каждого классифицируемого объекта. Для опроса экспертов разработан алгоритм порядковой классификации, который отличается возможностями учета действующих нормативных документов по управлению риском, а также применения экспертами индивидуальных шкал.

3. Разработан алгоритм формирования итоговой классификации объектов с учетом весовых коэффициентов, которые рассчитываются для каждой индивидуальной классификации, полученной в результате опроса экспертов. Разработана методика оценки достоверности результатов ЭО уровней опасности ПОО с использованием эталонных объектов, класс опасности которых установлен так называемыми «сторонними» методами. Предложены аналитические выражения для расчета коэффициентов информативности и достоверности, а также весовых коэффициентов индивидуальных классификаций.

4. Предложен алгоритм идентификации уровней опасности ПОО, составляющий основу функционирования подсистемы ИППР. Данный алгоритм позволяет производить качественное оценивание уровней опасности ПОО путем назначения им того же класса, который в итоговой классификации присвоен объектам, идентичным с точки зрения балльных оценок. Показана возможность применения экспертных оценок качественного характера для идентификации уровней опасности ПОО на различных этапах их функционирования.

5. Сформирована информационная структура подсистемы идентификации уровней опасности ПОО, при этом определено взаимодействие пользователей, соответствующих данных и алгоритмов. Разработаны программные компоненты для реализации алгоритмов в рамках процедуры ЭО уровней опасности ПОО, а также алгоритма идентификации уровней их опасности.

Разработанные методики, алгоритмы и программные компоненты внедрены в Научно-исследовательском институте безопасности жизнедеятельности Республики Башкортостан. В настоящее время разработанные компоненты ПО прошли этап опытной эксплуатации, который показал, что их применение позволяет сократить на 30% затраты времени на поиск решений по оценке техногенного риска.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По итогам выполненных исследований можно сформулировать следующие

1. АвдуловП.В., Гойзман Э.И., Кутузов В.А. и др. Экономико-математические методы и модели для руководителя. -М.: Экономика, 1984. -232 с.

2. Азанов С.Н., Вангородский С.Н., Корнейчук Ю.Ю. и др. Еще раз о риске // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -1999. № 7. С.32-51.

3. Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров (основы ква-лиметрии). М.:Экономика, 1982. -256 с.

4. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. — М.:Наука, 1990. -236 с.

5. Анализ деклараций безопасности потенциально опасных объектов в части готовности сил и средств для ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций: Отчет о НИР; Рук.—Крымский В.Г. — НИИБЖД РБ. — Уфа:2002. —151 с. (Гусаров А.В.— главы 1-3).

6. Асанов А.А., Ларичев О.И. Влияние надежности человеческой информации на результаты применения методов принятия решений. // Автоматика и телемеханика. -1999. № 5. -С.20-31.

7. Афанасьев В.М., Лезина З.М. Аукционно-итеративные методы коллективного выбора вариантов (обзор проблемы) // Автоматика и телемеханика. — 1982. № 9. -С.5-24.

8. Бабосов Е.М. Социология управления. -Минск: ТетраСистемс, 2000.288 с.

9. Багриновский К.А., Конник Т.И., Левинсон М.Р. и др. Имитационные системы принятия экономических решений. -М.:Наука, 1989. -162 с.

10. Белкин А.Р. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. -М.:Наука, 1990. —160 с.

11. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1974. -159 с.

12. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. -М.:Наука, 1973. -159 с.

13. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. -М.: Радио и связь, 1989. -304 с.

14. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. —М.:Наука, 1983. -464 с.

15. Бурков В.Н., Еналиев А.К., Новиков Д.А. Механизмы функционирования социально-экономических систем с сообщением информации// Автоматика и телемеханика. -1996. № 3. -С.3-25.

16. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами / Отв. ред. В.В.Кульба; Рос. АН, Ин-т пробл. управления. — М.гНаука, 1994. -269 с.

17. Бурков В.Н., Щепкин А.В. Моделирование экономических механизмов обеспечения безопасности// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -2000. № 6. С.55-68.

18. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика. —М.Машиностроение, 1990. -448 с.

19. Вилкас Э.И. Оптимальность в играх и решениях. -М.:Наука, 1990.254 с.

20. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Салов С.С. и др. Управление риском. Риск. Устойчивое развитие. Синергетика. -М.:Наука, 2000. -431 с.

21. Волик Б.Г. О концепциях техногенной безопасности // Автоматика и телемеханика. -1998. № 2. -С.165-170.

22. Вольский В.И., Лезина З.М. Голосование в малых группах: Процедуры и методы сравнительного анализа. -М.: Наука, 1991.-191 с.

23. Воробьев ЮЛ. Основные направления государственной стратегии снижения рисков и смягчения последствий чрезвычайных ситуаций в Российской

24. Федерации на период до 2010г.// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -1997. № 4. С.3-22.

25. Воробьев Ю.Л., Фалеев М.И., Акимов В.А., Махутов Н.А., Малинец-кий Г.Г. Оценка и прогноз стратегических рисков России: постановка проблемы И Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -2002. № 1. С. 10-17.

26. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. -Минск: ДизайнПРО, 1995. -256 с.

27. Гиг Дж. ван. Прикладная общая теория систем. /Пер. с англ.; Под ред. Б.Г.Сушкова, В.С.Тюхтина. -М.:Мир, 1981.-733 с.

28. Глущенко В.В. Управление рисками. Страхование. -Железнодорожный: ТОО НПЦ "Крылья", 1999. -336 с.

29. ГОСТ Р 22.0.05-94 Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения.

30. ГОСТ 27.310-95 Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения.

31. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. Математика. Воронеж: Издательство ВГУ, 1991.-151 с.

32. Гусаров А.В. Многокритериальное оценивание экологической ситуации в регионе// Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Тезисы докладов Междунар. молодежи, научн.-техн. конференции. — Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999.-С. 219.

33. Гусаров А.В., Крымский В.Г. Принятие решений в области экологической безопасности на основе многокритериальной оптимизации// Интеллектуальное управление в сложных системах: Матер. Республиканск. научн.-техн. конф. — Уфа: Изд-во УГАТУ, 1999. С.111-112.

34. Гуткин J1.C. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. -М.: Сов. радио, 1975. -288 с.

35. Данилов В.И., Сотсков А.И. Механизмы группового выбора. /АН СССР, Ц. эк.-мат. ин-т — М.:Наука, 1991.-172 с.

36. Евланов Е.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. -М.: Экономика, 1978. —133 с.

37. Елохин А.Н. Анализ и управление риском: теория и практика. -М.: Страховая группа "Лукойл", 2000. -185 с.

38. Закон Республики Башкортостан от 14 марта 1996 г. № 26-з "О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера" (с изм. и доп. от 6 ноября 2001 г., 21 июня 2002 г.)

39. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем. -Уфа: Изд-во УТАТУ, 1995. —321 с.

40. Катулев А.Н., Михно В.Н., Виленчик Л.С. и др. Современный синтез критериев в задачах принятия решений. -М.:Радио и связь, 1992. -119 с.

41. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./Под ред. И.Ф. Шахнова. -М.: Радио и связь, 1981. -560 с.

42. Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки / Новое в жизни, науке, технике. Математика, кибернетика. №3. -М.:3нание, 1975. -60 с.

43. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. — М.:Радио и связь, 1990. -540 с.

44. Компьютерные технологии обработки информации / Под ред. Назарова А.П. -М.: Финансы и статистика, 1995. -248 с.

45. Концепция по снижению рисков техногенного и природного характера в Республике Башкортостан, утверждена постановлением Кабинета Министров Республики Башкортостан от 21 марта 2000 г. № 68

46. Костров А.В. Экономико-правовые механизмы защиты населения и территорий от ЧС природного и техногенного характера // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -2002. № 2. С.68-85.

47. Куликов Г.Г., Набатов А.Н., Речкалов А.В. и др. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем: Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования / Уфимск. гос. авиац. технич. ун-т. -Уфа, 1999. -223 с.

48. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Интеллектуальное управление производственными системами. -М.: Машиностроение, 2001. — 327 с.

49. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. -М.:Наука, 1979. —200 с.

50. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука, 1996. -207 с.

51. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний -М.:Наука, 1989. -127 с.

52. Ларичев О.И., Стернин М.Ю. Человеко-машинные методы решения многокритериальной задачи о назначениях // Автоматика и телемеханика. —1998. №7. -С.135-156.

53. Лезина З.М. Процедуры коллективного выбора// Автоматика и телемеханика. -1987. № 8. -С.3-35.

54. Лотов А.В., Бушенков В.А., Каменев Г.К., Черных О.Л. Компьютер и поиск компромисса: Метод достижимых целей. -М.:Наука, 1997. -239 с.

55. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. -М.:Наука, 1982. -327 с.

56. Малинецкий Г.Г., Медведев И.Г., Маевский В.И., Осипов В.И., Залиха-нов М.Ч. и др. Кризисы современной России и система научного мониторинга// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. —2002. № 1. — С.99-115.

57. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. -М.:Наука, 1983. —183 с.

58. Мартынюк В.Ф., Лисанов М.В., Кловач Е.В., Сидоров В.И. Анализ риска и его нормативное обеспечение. // Безопасность труда в промышленности. -1995. № 11. -С.55-62.

59. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой/ А.Н.Мелихов, Л.С.Бернштейн, С.Я.Коровин. -М.: Наука, 1990. -271 с.

60. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции / Разработана Всесоюзным научно-исследовательским институтом стандартизации (ВНИИС). -М.: Издательство стандартов, 1975. -55 с.

61. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов РД 03-418-01 Утв. Госгортехнадзором России 10.07.2001 Постановление № 30

62. Могилевский В.Д. Методология систем. -М.: Экономика, 1999. -251 с.

63. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. -Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние; 1985. -199 с.

64. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.:Наука, 1981.-206 с.

65. Панкова Л.А., Петровский A.M., Шнейдерман М.В. Организация экспертизы и анализ экспертной информации. -М.:Наука, 1984. -120 с.

66. Положение о порядке оформления декларации промышленной безопасности и перечне сведений, содержащихся в ней (постановление Госгортехнадзора РФ от 7 сентября 1999 г. № 66)

67. Попов Э.В., Фомин И.Б., Кисель Е.Б. и др. Статические и динамические экспертные системы. -М.: Финансы и статистика , 1996. -315 с.

68. Постановление Кабинета Министров Республики Башкортостан от 25 июня 1998 г. № 127 "О Государственном реестре опасных объектов, расположенных на территории Республики Башкортостан"

69. Постановление Правительства РФ от 13 сентября 1996 г. № 1094 "О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера".

70. Прангишвили И.В. Системный подход и общественные закономерности. -М.: СИНТЕГ, 2000. -528 с.

71. Пресняков В.Ф. Модель поведения предприятия. -М.: Наука, 1991. —192 с.

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

73. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. -2002. №2. — С.171-175.

74. Пушкин В.Н. Оперативное мышление в больших системах. -М.:Энергия, 1965.-257 с.

75. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. -М.:Финансы и статистика, 1989. -206 с.

76. Саати Т. Принятие решения. Метод анализа иерархий. -М.:Радио и связь, 1993. -243 с.

77. Советов Б.Я. Информационная технология. -М.:Высшая школа, 1994. —200 с.

78. Соколов В.Г., Смирнов В.А. Исследование гибкости и надежности экономических систем. Новосибирск: Наука, 1990. -253 с.

79. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. -М.: СИНТЕГ, 1998. -216 с.

80. Тихомиров O.K. Структура мыслительной деятельности человека. — М.:Изд-во МГУ, 1969.-158 с.

81. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. —М.: СИНТЕГ, 1988. -376 с.

82. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. — М.:Наука, 1981.-257 с.

83. Управление динамическими системами в условиях неопределенности. / Под ред. С.Т. Кусимова, Б.Г. Ильясова, В.И. Васильева. -М.:Наука, 1998. -452 с.

84. Управление качеством. /Под ред. Азарова В.Н. -М.:МГИЭМ. -356 с.

85. Федеральная целевая программа "Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2005 года" (утв. постановлением Правительства РФ от 29 сентября 1999 г. № 1098).

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

87. Федеральный закон от 21 июля 1997 г. № 116-ФЗ "О промышленной безопасности опасных производственных объектов" (с изм. и доп. от 7 августа2000 г.).

88. Федеральный закон от 21 июля 1997 г. № 117-ФЗ "О безопасности гидротехнических сооружений" (с изменениями от 27 декабря 2000 г., 30 декабря2001 г.).

89. Федоров М.В., Задесенец Е.Е., Шипилов Е.И., Шаренский В.М. Экспертиза качества товаров. -М.гЭкономика, 1984. -206 с.

90. Хамитов Р.З., Крымский В.Г, Павлов С.В. Построение системы стратегического управления безопасностью населения субъекта Российской Федерации (опыт Республики Башкортостан). -Уфа: Экология, 1999. -118 с.

91. Хенли Э.Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска. -М.: Машиностроение, 1984. -528 с.

92. Хохлов Н.В. Управление риском. -М.:ЮНИТИ-ДАНА, 1999. -239 с.

93. Цыгичко В.Н. Руководителю — о принятии решений. -М.:ИНФРА-М, 1996. -272 с.

94. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. -М.: Энергоиздат, 1983. —185 с.

95. Шарипов Ю.К., Ильясов Б.Г., Исмагилова JI.А. Управление гибким автоматизированным производством. -Уфа: Башк. кн. изд-во, 1986. -224 с.

96. Экономика предприятия / Под ред. Сафронова Н.А. -М.:Юристъ, 2000. -584 с.

97. Cooke R.M. Experts in Uncertainity. -New Cooke R.M. Experts in Uncer-tainity. -New York: Oxford University Press, 1991. -321 p.

98. Goossens L.H.J., Cooke R.M., Kraan B.C.P. Evaluation of Weighting Schemes of Expert Judgement Studies / Report under Grant № Sub 94-FIS-040. Delft: Delft Univ. Of Technology, 1996. -104p.

99. Guarro S.B. Risk Analysis and Risk Management Models for Information Systems Security Applications // Reliability Engineering and System Safety. 1989. V. 25. P.109-130.