автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка и исследование метода динамической структурной оптимизации распределенных систем обслуживания

МЫО МЬИНТ ТУ

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОЙ СТРУКТУРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ОБСЛУЖИВАНИЯ

Специальность 05.13.01. Системный анализ, управление и обработка информации (в приборостроении)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2011

1 О ММ* 2011

4840325

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники в Московском государственном институте электронной техники (техническом университете).

Научный руководитель

кандидат технических наук, профессор Лупин Сергей Андреевич.

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор

Гагарина Лариса Геннадьевна кандидат физ.-мат. наук, доцент

Шебеко Юрий Александрович

Ведущее предприятие

ООО «НИИ Компонент»

Защита состоится " 15 ' & 2011 года на заседании

диссертационного совета Д242.134.02 в Московском государственном институте электронной техники (техническом университете). 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, МИЭТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ. Автореферат разослан 2011 года.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы. Процессы урбанизации, концентрация мощностей и ресурсов в ограниченном пространстве приводят к росту количества и масштабов последствий чрезвычайных ситуаций как природного, так и техногенного характера. Происходит постоянное увеличение экономического и материального ущерба, рост числа погибших и пострадавших при различных катастрофах.

Для защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, возникающих в результате природных и техногенных катастроф, обеспечения функционирования материального производства, государства создают и совершенствуют специализированные службы -медицина, пожарная охрана, полиция. По своей архитектуре и организации эти службы являются распределенными системами обслуживания (PCO). Сложность задач организации и управления ими заключается в том, что эти структуры должны выполнять свои функции в очень разных условиях, т.е. быть устойчивыми к нагрузке. Причем диапазон ее изменения может составлять несколько порядков. Например, если число лиц, обращающихся за медицинской помощью, составляет в обычное время десятки человек в сутки на тысячу жителей, то в случае катастрофы помощь может потребоваться сразу нескольким тысячам граждан. Какова должна быть структура системы, способной выдерживать такие нагрузки? Решения, основанные на внесении большой избыточности в структуру обслуживающих систем, является чрезвычайно затратными и не могут быть использованы на практике. Действительно,- трудно представить себе город, в котором половину населения составляют врачи или полицейские. Выход в подобных случаях надо искать в совершенствовании структуры и автоматизации системы управления специализированными службами.

Основной тенденцией в развитии различных PCO является их интеграция. Причем в последнее время этот процесс включает не только интеграцию однородных систем, но и распространяется на разнородные службы. Эффективными примерами такого подхода могут служить диспетчерская 911 в США и Единый центр вызова экстренных служб в России.

Чрезвычайные ситуации сопровождаются не только материальными, но и людскими потерями, поэтому в условиях ЧС очень важно быстро и правильно принять решение по ликвидации последствий ЧС. Вопросам координации деятельности различных

служб, повышения оперативности, надежности, обоснованности и качества принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС уделялось и уделяется большое внимание. Создано большое число ведомственных информационных систем поддержки принятия решений и всесторонней автоматизации процессов управления силами и средствами, предназначенными для ликвидации ЧС. При их интеграции на первый план встают вопросы структурной оптимизации, которые не решаются средствами существующих автоматизированных систем. Кроме того, рост масштабов систем резко повышает нагрузку на операторов и диспетчеров, делая процесс принятия ими решения невозможным без средств автоматизации. Причем если раньше для этого было достаточно только информационной поддержки, то теперь необходим автоматический синтез управленческих решений.

Указанные особенности делают актуальной задачу структурной оптимизации интегрированных PCO и синтеза алгоритмов управления для них. В качестве подхода к ее решению в работе предлагается использовать моделирование, как универсальное средство анализа, синтеза, оптимизации и проектирования сложных динамических систем.

При этом основной задачей моделирования будет оценка влияния структурных преобразований интегрированных PCO на эффективность их функционирования. Результаты моделирования - например, точность и время прогноза, определяются дискретностью или размерностью исходной модели. Для большинства систем именно высокая размерность или вычислительная сложность модели является существенным ограничением при реализации практических расчетов, но сегодня многопроцессорные вычислительные системы, обеспечивающие высокую производительность за счет параллельных вычислений, позволяют снизить остроту этой проблемы.

В работе предлагается метод управления PCO, позволяющий оценивать целесообразность динамических преобразований структур интегрированных PCO при изменении характеристик потоков заявок.

Цель работы и задачи исследования. Диссертационная работа посвящена разработке методов повышения эффективности распределенных систем обслуживания за счет адаптации их структуры к изменению нагрузки.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ структур распределенных систем обслуживания, функционирующих в различных областях человеческой деятельности.

2. Анализ особенностей систем управления распределенными системами обслуживания.

3. Сравнительный анализ методов представления PCO на этапах синтеза и моделирования.

4. Разработка и исследование метода динамической оптимизации структур распределенных систем обслуживания.

5. Разработка архитектуры системы управления PCO, поддерживающей принцип динамической оптимизации структуры.

6. Проведение исследований и анализ эффективности предложенного подхода.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются распределенные системы обслуживания.

Предмет исследования составляют системы управления PCO и методы их адаптации к изменению нагрузки.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы положения теории систем, теории множеств, теории графов, теории систем массового обслуживания и языки программирования.

Научная новизна. В диссертации предложен и исследован новый подход к совершенствованию систем управления и оптимизации структур распределенных систем обслуживания. Предложенный метод построения систем управления PCO позволяет повышать эффективность системы обслуживания за счет динамической оптимизации пространственной структуры ее компонентов при известном потоке обслуживаемых событий.

Положения, выносимые на защиту.

1. Анализ особенностей структур распределенных систем обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности.

2. Анализ методов управления распределенными системами обслуживания.

3. Формализация задачи структурной оптимизации компонентов PCO.

4. Метод построения систем управления PCO, позволяющий повышать эффективность системы обслуживания за счет динамической оптимизации пространственной структуры ее компонентов.

5. Результаты экспериментальных исследований, испытаний и анализ эффективности предложенного метода.

Практическая_значимость. Предложенный метод

совершенствования систем управления распределенными системами обслуживания основан на оптимизации их структур непосредственно в процессе работы. В качестве аппаратной платформы для реализации ресурсоемкого этапа оценки необходимости проведения структурных изменений в работе предложено использовать многопроцессорные кластерные вычислительные системы. Метод инвариантен по отношению к элементам и структурам PCO и может быть использован в различных отраслях.

Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы используются на кафедре вычислительной техники МИЭТ при проведении лабораторных работ по курсу «Высокопроизводительные вычислительные системы», а также в компании АКТОР при расчете систем резервного питания.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийских межвузовских научно-технических конференциях студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 2007, 2008, 2009", научной сессии МИФИ - 2009, Всероссийской межвузовской научно-практической конференции молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов "Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем -2007, 2008, 2009".

Публикации. По материалам диссертации опубликовано восемь тезисов докладов и три статьи, в том числе одна в журнале, входящем в перечень ВАК и одна в зарубежном журнале (Япония).

Структура и объём диссертационной работы. Рукопись диссертационной работы состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и списка литературы.

Содержание работы

Во введении сформулированы актуальность, цель работы, ее научная новизна и практическая значимость; представлены

применяемые методы исследования, внедрение результатов, апробации и структура диссертации.

В первой главе проводится анализ типовых структур распределенных систем обслуживания в таких областях как охрана общественного порядка, скорая медицинская помощь, пожарная охрана и борьба с последствиями чрезвычайных ситуаций.

Сравнительный анализ структур экстренных служб в разных странах и различных областях позволяет сделать вывод о том, что доминирующим является территориальный принцип их формирования. Это значит, что за каждым формированием закрепляется определенная зона ответственности, как правило, совпадающая с административными границами территории. При этом обеспеченность ресурсами даже соседних формирований может существенно отличаться. Как правило, она определяется исходя из статистического анализа заявок за некоторый интервал времени и остается неизменной на протяжении нескольких лет. Динамично изменяющиеся характеристики территории, например, сезонная миграция населения, могут существенно изменять параметры потоков поступающих заявок при консервативной схеме их обслуживания.

Профильные службы экстренной помощи на государственном уровне имеют иерархическую структуру, со слабыми горизонтальными связями (рис. 1).

Рис.1 Иерархическая структура служб экстренной помощи Отметим, что основные диспетчерские функции в подобных структурах реализуются на нижних звеньях, а функции тактического и

стратегического планирования делегируются на верхние эшелоны. Такой подход обеспечивает достаточно высокую устойчивость PCO при нагрузке, не превышающей 50% от расчетной. При резком увеличении нагрузки, например, во время чрезвычайных ситуаций система управления оказывается не в состоянии обеспечить диспетчерские функции даже при условии выделения дополнительных резервов. Ситуация осложняется и тем, что при этом необходимо еще и координировать работу различных служб. Типичным выходом из такого положения является создание государственных структур, выполняющих координирующие функции при возникновении ЧС. Примером может служить МЧС России, имеющая как федеральные, так и региональные отделения. При таком подходе структура интегрированных PCO примет вид, изображенный на рис.2. При этом значительно снижается время реакции системы за счет наделения интегрирующих органов значительными полномочиями.

Рис.2 Административная интеграция PCO Реализация подобных схем управления требует весьма значительных финансовых ресурсов и может применяться лишь в случае крупных ЧС. Для взаимодействия региональных структур нужен механизм, который позволит в случае значительного увеличения потока заявок, отходить от территориального принципа построения обслуживающих систем. Таким механизмом может служить динамическая структурная оптимизация PCO.

Во второй главе проводится анализ функций и методов организации систем управления (СУ), применяемых в экстренных службах, как на региональном, так и на государственном уровнях. Как правило, в состав СУ PCO входят следующие компоненты: - система сбора информации о состоянии внешней среды;

- система приема заявок;

- система визуализации;

- диспетчерская система;

- система документирования.

Конечно, различия между СУ экстренной службой городского района и государственной системой управления в условиях ЧС весьма существенны, но они скорее определяются масштабами задач, а не кардинальным различием функций.

Необходимо отметить, что даже небольшие по площади и экономически развитые страны, такие как Израиль, не имеют общей для всех служб системы управления. Представляет интерес проводимые в этой стране внедрения функционально сложных систем национального уровня на региональном уровне. В качестве такой платформы выступает система А\¥аге№зз. Она позволяет контролировать тысячи транспортных средств и управлять десятками регионов, в которых находятся многочисленные диспетчерские станции. В одной из национальных инсталляций, АхуагеКезэ обслуживает службу скорой помощи, использующую более 700 транспортных средств и 97 диспетчерских станций в 11 регионах. Система управления А\уагеМезз позволяет службам экстренной помощи сокращать время реагирования на чрезвычайное происшествие с помощью более быстрой, скоординированной диспетчеризации и управления. Иерархическая система управления и контроля предоставляет ситуацию на уровне страны/штата/региона в режиме реального времени и обеспечивает более быстрый ответ, лучшее использование ресурсов системы безопасности и чрезвычайных ситуаций и более высокий уровень обслуживания населения до, в течение и после наступления чрезвычайной ситуации.

Заметим, что А\¥аге№5э решает задачу структурной оптимизации только формально. Она фактически лишает возможности диспетчеров нижнего уровня самостоятельно планировать работу своего подразделения. Эти функции выполняет А\уаге№з8. Такой подход можно считать скорее укрупнением, а не динамической интеграцией (рис.3).

AWARENESS

Рис.3 Модификация управления в системе AwareNess.

С практической точки зрения интересен опыт работы экстренных служб Нью-Йорка. Четкие рекомендации, разработанные для руководителей различного уровня, позволяют минимизировать время, необходимое для установления взаимодействия между службами разного профиля. При этом справедливо отмечается, что эффективность такого взаимодействия будет во многом определяться человеческим фактором. При смене одного из диспетчеров, отлаженная система управления может вновь перейти в состояние, характерное для начальной стадии операции по ликвидации последствий ЧС.

Решением проблемы повышения эффективности взаимодействия функциональных элементов PCO может служить автоматизация процесса принятия решений о необходимости структурных изменений. В общем случае это значит, что в некоторый момент времени в систему Л,-, состоящую из {aik} обслуживающих объектов, поступает решение об изменении числа объектов, диспетчируемых системой. Такое решение может быть принято, как на вернем уровне административной иерархии, подобно AwareNess, так и порождено внутри самой системы Д-. Причем, внешние решения могут, как увеличивать, так и уменьшать число объектов в {ай}, а внутренняя инициатива системы может быть направлена только на увеличение их числа. При этом произойдет структурная перестройка интегрированной системы А-, и она преобразуется в систему А (рис. 4). Такие изменения могут носить ограниченный по времени характер и система Д. вернется в исходное состояние при изменении внешних условий.

Рис. 4 Структурная динамическая оптимизация PCO

Механизмы взаимодействия, реализующие различные ситуации отрабатываются на широко используемых тренажерах. Одним из таких тренажеров является программно-технический комплекс «Транзас», который позволят проводить теоретические занятия, учебно-штабные игры и тренировки в условиях, максимально приближенных к реальным.

Ответственность операторов и диспетчеров PCO за правильность принимаемых решений чрезвычайно высока. Это делает актуальной задачу разработки автоматизированных систем поддержки принимаемых решений. В их основе лежит та или иная модель системы и алгоритм анализа ее состояний, который позволяет оценивать параметры системы при различных переходах.

В третьей главе рассматриваются методы представления PCO как систем массового обслуживания. Целью анализа является выбор способа описания PCO, позволяющего оценивать влияние структурных изменений на основные параметры системы. При этом в качестве основного показателя эффективности работы распределенной системы рассматривается время реакции. Как показано в ряде работ, этот параметр может служить интегральной оценкой качества системы.

Современные PCO по своей структуре являются совокупностью целого ряда самостоятельных подсистем, которые могут существовать и

независимо от самой системы. А вот ее состояние полностью определяется этими подсистемами. При условии активной изменчивости подсистем их совокупность является динамическим объектом с плохо формализуемыми связями. Для анализа подобных систем используются методы формального планирования. В основе метода лежат:

- набор фазовых переменных, компонент вектора X = (х,.....х„),

описывающих состояние системы в окружающем мире;

- набор функциональных зависимостей F = (fi2,-—f„-i „),

описывающих связи между компонентами вектора X;

набор управленческих решений А = (а].....ат), воздействующих

на фазовые переменные и переводящих систему из одного состояния в другое.

Задача управления состоит в том, чтобы перевести систему из некоторого текущего состояния Х0 = (x,(i0)(....x„(i0)) в состояние Хк =(х,(tk),....xn(tk)) используя компоненты А = [а1,....ат).

Потоки заявок от объектов обслуживания представляют для системы внешнее возмущающее воздействие. Тогда состояние PCO может быть описано кортежем:

S(t)=<X(t),Z(t),A(t)>

где Z{t) - вектор внешних воздействий, выводящих систему из состояния равновесия.

Описательный аппарат формальных методов носит универсальный характер и может быть легко адаптирован к различным математическим методам оптимизации, применяемым для решения задач управления.

Одним из существенных недостатков формальных методов является то, что они исходят из предположения о том, что управляющие воздействия, способные перевести систему в требуемое состояние, существуют. Кроме того, ЛПР может изменить функциональную структуру ряда подсистем, а это означает, что векторы Х0 и Xк будут

описывать разные системы. В случае необходимости анализа структурных изменений системы, методы формального планирования должны быть существенно переработаны.

На этапах синтеза структур систем обслуживания часто используются методы представления PCO как систем массового обслуживания. Они основаны на статистическом анализе потоков

поступающих в систему заявок и их использование для оценки необходимости изменения структуры существующих систем неэффективно. Такое решение принимается на основе текущих, а не статистических параметров системы.

В общем случае содержательная постановка задачи планирования работы PCO состоит в следующем: необходимо распределить имеющиеся средства обслуживания так, чтобы минимизировать время их следования на заявки с учетом их параметров.

Математическая модель распределенной системы обслуживания, ориентированная на решение задачи распределения заявок может быть представлена в следующем виде. Пусть:

N - число поступивших заявок от обслуживаемых объектов;

U - число обслуживающих объектов;

у У - целевая переменная, равная 1, если /- ый объект используется для обслуживания j -ого вызова и равная 0 в противном случае;

w,- - условная мощность / -ого обслуживающего объекта;

gj -степень сложности заявки;

Гц - время следования i -ого объекта к источнику j -ой заявки.

Тогда, целевая функция системы, минимизирующая время реакции имеет вид:

ша\(гуУу, Vz = 1, N;V/ = 1, М) -> min

При этом:

N __1V _

1=1 1=1

Исходная задача сводится к задаче назначения на узкие места. Для ее решения могут быть использованы некоторые методы дискретной оптимизации.

В ряде случаев целевая функция может задаваться и в виде: max(ruyu,Vi = lN;)<tJ.

Модель предусматривает чередование этапов приема заявок и их распределение между исполнителями.

Задача структурной оптимизации близка к рассмотренной модели. Существенное отличие состоит в том, что число поступивших заявок N и число обслуживающих объектов М являются неизвестными.

Задача оценки необходимости структурной оптимизации может быть сформулирована следующим образом: есть две PCO S, и S2,

первая имеет М, обслуживающих объектов, а вторая М2 ■ Число

поступивших заявок Ni и N2 соответственно. Пусть при

распределении вызовов в системе S2 осталось ДМ2 неиспользуемых

объектов. Найдем Treacli ДЛЯ ¿'[(A^Mj) для Sx{NltMx +лМ2).

Если Тгеас12 < ТгеасП, структурная оптимизация даст положительный

эффект.

Другими словами, мы должны разделить не только заявки между обработчиками, но и сами обработчики между несколькими системами управления. Сложность задачи заключается еще и в том, что она носит динамический характер, т.е. должна решаться в цикле управления, а не на этапе синтеза систем обслуживания.

Подобный подход требует внесения изменений в существующие системы управления PCO и разработки новых алгоритмов диспетчеризации.

В четвертой главе приведено описание предлагаемого подхода к решению задачи структурной динамической оптимизации PCO. Представлены результаты экспериментальных исследований, позволяющие сформулировать требования к алгоритмам диспетчеризации, поддерживающим динамическую оптимизацию структур PCO.

Рассмотрим распределенную систему обслуживания, состоящую из К -однородных подсистем, построенных по территориальному принципу.

При традиционной схеме управления каждая из подсистем будет обслуживать только те заявки, которые поступают с закрепленных за ними территорий. Как уже отмечалось выше, в подобных иерархических структурах горизонтальные связи между подсистемами весьма слабые. Взаимодействие возможно в основном через вышестоящую систему. В случае увеличения потока заявок в одной из подсистем и достижения им критического уровня, при котором резко возрастает время реакции системы, диспетчер вынужден сообщать об этом на следующий уровень иерархии и там уже может быть принято

решение о выделении дополнительных средств. Такой механизм взаимодействия представлен на рис. 5.

CjlI

I +1 Level

i - Level

Рис. 5 Механизм взаимодействия подсистем в иерархических PCO.

Наличие в системах управления PCO современных средств связи и вычислительной техники позволяет модифицировать традиционный механизм взаимодействия путем динамической оптимизации структур отдельных подсистем.

Функциональная схема интегрированной PCO, поддерживающая принципы динамической структурной оптимизации отдельных подсистем представлена на рис. 6.

Рис. 6 Функциональная схема PCO со структурной оптимизацией.

Такой подход обеспечивает снижение времени реакции отдельных подсистем, за счет оперативного использования свободных обслуживающих объектов соседних подсистем. При этом нагрузка на диспетчеров систем возрастает не столь существенно, как при иерархическом подходе. Информация о состоянии резервных и свободных объектов может не отображаться на пульте диспетчера до того момента, пока объекты не будут переданы ему в оперативное управление.

В основе предлагаемого подхода лежат методы оценки состояния системы при определенной нагрузке. Для их практической реализации необходимы эффективные алгоритмы, позволяющие в оперативном режиме решать задачу диспетчеризации.

В работе рассмотрено несколько алгоритмов решения задачи назначения на узкие места, которые можно отнести к следующим

(i+l)- Level

(ij- Level

классам:

алгоритмы точного решения задачи; алгоритмы случайного поиска; итерационные алгоритмы.

Результаты исследования эффективности алгоритмов представлены в следующих таблицах.

В качестве исходных данных для алгоритмов оптимизации использовалось матричное представление объектов и заявок на обслуживание. Критерием качества обслуживания служило время реакции системы. В таблицах время реакции представлено в некоторых условных единицах.

В табл.1 приведены результаты исследования эффективности структурной оптимизации для систем с малым количеством заявок. При этом оптимизации подвергались две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу. Полученные данные свидетельствуют о том, что перераспределение свободных обработчиков заявок между системами позволяет существенно снизить время реакции, которое определялось как максимум для двух систем.

Таблица 1. Эффективность структурной оптимизации при N<10.

Количество объектов в системе Время реакции системы без изменения структуры (71) Время реакции системы при оптимизации структуры {Т2) Эффективность оптимизации э = юо-(г, -т2)/тх (%)

3 150 146 2.6

4 195 78 60

5 264 140 46.9

6 196 78 60.2

7 195 95 51.3

8 174 86 50.5

9 200 140 30

10 201 146 27.5

В табл.2 приведены результаты исследования эффективности

структурной оптимизации для систем с большим количеством заявок. Оптимизации подвергались также две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу, в начальном состоянии - поровну. Поскольку для числа объектов N>12 использовать метод перебора для нахождения точного решения невозможно, был использован приближенный алгоритм. Полученные данные показывают, что не во всех случаях был найден вариант структурных изменений, обеспечивающий снижение времени реакции. Очевидно, для практического использования в системах поддержки принятия решений необходимо разработать новые алгоритмы, которые смогут получать высокую точность решения и для большого числа заявок.

Таблица 2. Эфе активность структурной оптимизации при N>15.

Количество объектов в системе Время реакции системы без изменения структуры (то Время реакции системы при оптимизации структуры (Т2) Эффективность оптимизации э-юо-(г1-г2)/г1 (%)

15 135 135 0.0

20 156 149 4.5

25 197 145 26.4

30 163 148 9.2

35 145 141 2.8

40 230 247 -7.4

45 130 131 -0.8

50 242 239 1.2

В табл.3 представлены результаты исследования влияния глубины структурной оптимизации на время реакции систем. Оптимизации подвергались две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу, в исходном состоянии обработчики заявок также были распределены поровну. Полученные данные позволяют сделать вывод о том, что даже при минимальных изменениях структур, затрагивающих единичные свободные обработчики заявок, время реакции систем весьма ощутимо снижается.

Таблица 3. Исследование влияния глубины структурной оптимизации

на время реакции систем.

Количество объектов в системе А Количество объектов в системе В 1 Время реакции системы А Время реакции системы В Время реакции систем Эффективность оптимизации

0 10 - 146 146 27.3

1 9 138 156 156 22.4

2 8 58 146 146 27.3

3 7 146 141 146 27.3

4 6 74 168 168 16.4

5 5 138 201 201 -

6 4 74 168 168 16,4

7 3 146 141 146 27.3

8 2 168 54 168 16.4

9 1 168 141 168 16.4

10 0 146 - 146 27.3

Таблица 4. Эффективность структурной оптимизации для 3-х систем

Ив Та Тв Тс Время реакции систем Эффективность оптимизации

0 10 5 0 140 90 140 36.4

2 8 5 40 162 100 162 26.4

2 4 9 40 78 150 150 31.8

3 5 7 152 220 105 220 0

4 3 8 57 162 90 162 26.4

5 5 5 140 220 100 220 -

5 8 2 140 171 155 171 22.3

9 4 2 140 143 155 155 29.5

7 5 3 140 140 85 140 36.4

8 3 4 162 184 81 184 16.4

5 10 0 140 162 0 162 26.4

В табл. 4 представлены результаты исследования эффективности структурной оптимизации для трех систем. Оптимизации подвергались три системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу. Состояние, при котором заявки были распределены равномерно (5,5,5), считаем исходным. Полученные данные позволяют подтвердить вывод о том, что как и в случае с двумя системами, даже незначительные изменения структур приводят к снижению времени реакции.

Таблица 5. Сравнительный анализ алгоритмов.

Алгоритм Размерность N Оценка Время решения, (сек)

Последовательный 10 147 2

Случайный 183 12

Перебор вариантов 147 24

Последовательный 15 308 2

Случайный 231 25

Последовательный 20 386 2

Случайный 226 35

В табл. 5 представлены результаты сравнительного анализа трех алгоритмов: последовательного, случайного поиска и полного перебора вариантов. Как отмечено выше, алгоритм перебора не может быть

использован при числе заявок в системе более 10. Время решения становится неприемлемым для систем управления PCO. Последовательный алгоритм не гарантирует точности получаемого решения, но обладает высоким быстродействием. Для использования в СППР точность решения не менее важна, чем быстродействие, следовательно, необходимо разрабатывать новые, более эффективные стратегии последовательного решения задачи. Хотя алгоритм случайного поиска также не гарантирует точности решения, его использование в СППР представляется наиболее перспективным с учетом возможности параллельной реализации и снижения времени расчетов.

В целом, данные, полученные в ходе вычислительных экспериментов, подтверждают эффективность предложенного метода динамической структурной оптимизации распределенных систем обслуживания. В ряде случаев эффект от структурной оптимизации достигает 50%, что позволяет в 2 раза снизить время реакции систем. Эксперименты показали, что задача оценки необходимости структурной оптимизации является вычислительно сложной и для ее решения необходимо использовать многопроцессорные вычислительные системы. При этом алгоритмы должны обладать хорошей масштабируемостью для возможности их практического использования.

В заключении приведены основные результаты работы.

Основные результаты работы

1. На основе проведенного анализа особенностей структур распределенных систем обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности, показано, что в подавляющем большинстве случаев они имеют иерархическую, территориально распределенную структуру с диспетчированием на нижнем уровне.

2. Выполненный анализ основных подходов к построению систем управления PCO территориального и государственного уровней выявил общность принципов управления ими. При интенсивности потока заявок, не превышающих нагрузочную способность системы, они распределяются строго по территориальному принципу, а в случае экстремальной нагрузки управление переходит к системам верхнего уровня, обладающим значительными резервами и полномочиями. В

большинстве случаев они берут на себя и функции диспетчеров нижнего уровня.

3. Формализована задача структурной оптимизации компонентов PCO. В качестве оценки эффективности функционирования используется время реакции системы, как интегральный показатель качества обслуживания. Показано, что эффективность управления отдельными подсистемами PCO может быть повышена, за счет функционального расширения горизонтальных связей компонентов PCO.

4. Разработан новый подход к построению систем управления интегрированными распределенными системами - метод динамической структурной оптимизации. Для его реализации необходима автоматизированная система поддержки принятия решения о структурных изменениях операторами систем, позволяющая оценивать состояние системы при различных пространственных конфигурациях.

5. Проведены экспериментальные исследования, подтвердившие эффективность предложенного метода для построения приборов и систем управления. В ряде случаев структурная оптимизация позволяет в 2 раза снизить время реакции систем. Эксперименты показали, что задача оценки необходимости структурной оптимизации является вычислительно сложной и для ее решения необходимо использовать кластерные вычислительные системы. При этом алгоритмы должны обладать хорошей масштабируемостью для возможности их практического использования.

Основные результаты диссертации изложены в работах:

1. Ней Мин Тун, Мью Мьинт Ту. Построение кратчайшего дерева из локально-оптимальных фрагментов // Микроэлектроника и информатика - 2007. 14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. -М.: МИЭТ, 2007. -436с. С. 160.

2. Мью Мьинт Ту. Имитационное моделирование распределенных систем на параллельных вычислительных системах // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. - М.: МИЭТ, 2007.-224с. С. 129.

3. Мью Мьинт Ту. Структура модели распределенной системы обслуживания // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Вторая всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. - М.: МИЭТ, 2008. - 188с. С. 139.

4. Мью Мьинт Ту. Моделирование распределенных систем // НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ - 2009. Аннотации докладов. В 3 томах. Т.З. Информационно-телекоммуникационные системы. Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы. Экономика, инновации и управление. М.: МИФИ, 2009. 288 с. С. 142.

5. Мью Мьинт Ту, Тхан Зо У. Подсистема визуализации результатов моделирования распределенной системы обслуживания // Микроэлектроника и информатика - 2009. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2009. - 372с. С. 212.

6. Лупин С.А., Мью Мьинт Ту. Оценка вычислительной сложности основных этапов моделирования распределенных систем обслуживания // Научно-технический журнал " Естественные и технические науки" М.: Изд-во "Компания Спутник+", №4, 2009. -С.343-346.

7. Мью Мьинт Ту. Оценка эффективности управления распределенной системой обслуживания // Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике. Третья всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. - М.: МИЭТ, 2009. - 116 с. С. 77.

8. Myo Myint Thu. Simulation of Distributed Service Systems // Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE Technical Report), Japan, Vol. 109 No. 348, (Submission System Conference Schedule) SSS2009-24-SSS2009-29, Safety, December 18, 2009, SSS2009-24, Page 1 to 4.

9. Мыо Мьинт Ту. Структурная оптимазация распределенных систем обслуживания // Микроэлектроника и информатика - 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2010. - 352с. С. 208.

10. Лупин С.А., Мью Мьинт Ту, Чжо Мью Хтун. К вопросу о реализуемости методов динамической структурной оптимизации распределенных систем облуживания на параллельных вычислителях // Информационные технологии, электронные приборы и системы: Материалы Международной научно-практической конференции. Минск, 6-7 апреля 2010 г. В 3-х частях. Ч. 1 - Минск: БГУ, 2010. - 161 с. С. 84-87.

Автореферат Мью Мьинт Ту

тема: Разработка и исследование метода динамической структурной оптимизации распределенных систем обслуживания.

Подписано в печать: Заказ № / /

Формат 60x84 1/16. Уч.-изд. л. Тираж 60 экз.

Отпечатано в типографии ИПК МИЭТ(ТУ)

124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806 д.5, МИЭТ(ТУ)

Введение.

Глава 1. Анализ типовыхктур распределенных систем обслуживания.

1.1 Структурная организация служб скорой помощи.

1.1.1 Организация скорой помощи в России.

1.1.2 Особенности функционирования скорой помощи.

1.1.3 Больницы скорой помощи.

1.1.4 Служба скорой помощи в Китае.

1.2 Структурная иерархия служб охраны общественного порядка.

1.2.1 Охрана общественного порядка во Франции.

1.2.2 Структуры служб общественной безопасности в США.

1.2.3 Многоуровневая иерархия служб охраны общественного порядка в Канаде.

1.2.4 Итальянские службы охраны общественного порядка.

1.2.5 Структура полицейских сил Великобритании.

1.2.6 Структурная организация органов охраны общественного порядка в Германии.

1.2.7 Силы общественной безопасности Австрии.

1.2.8 Организация полиции Испании.

1.2.9 Полицейский комиссариат Израиля.

1.2.10 Национальное агентство полиции Японии.

1.3 Комплексные системы обеспечения безопасности граждан.

1.3.1 Система гражданской обороны в России.

1.3.1.1 Территориальная система по преодолению последствий чрезвычайных ситуаций.

1.3.2 Структурное взаимодействие экстренных служб Нью-Йорка.

1.4 Влияние оценки рисков возникновения ЧС на структуру экстренных служб.

Выводы.

Глава 2. Методы управления распределенными системами.

2.1 Система управления безопасностью дорожного движения.

2.2 Управление скорой помощью в Сингапуре.

2.3 Эффективность управления скорой помощью.

2.4 Национальный центр управления в кризисных ситуациях.

2.5 Единый центр вызова экстренных служб.

2.6 Система управления чрезвычайными ситуациями А\уаге№зз.

2.7 Тренажеры, как средство повышения эффективности управления.

2.8 Гео-информационные модули в системах управления.

2.9 Мониторинг окружающей среды в системах управления.

2.10 Повышение оперативности управления экстренными службами.

2.11 Распределенные коммуникации в системах управления.

2.12 Влияние национальных особенностей на управление службами экстренной помощи 74 Выводы.

Глава 3. Методы планирования работы распределенных систем обслуживания.

3.1 Формализация управления обслуживающими системами.

3.1.1 Формальные процедуры управления системой.

3.1.2 Метод формального планирования.

3.1.3 Применимость методов формального планирования.

3.1.4 Метод системного планирования.

3.2 Критерии оптимальности планирования работы PCO.

3.2.1 Временные характеристики систем управления.

3.3 Теоретико-множественный подход к моделированию PCO.

3.4 Вероятностные модели распределенных систем обслуживания.

3.4.1 Расчет параметров распределенных систем обслуживания.

3.5 Статистические методы при оптимизации управления системами обслуживания.

3.6 Имитационное моделирование систем управления.

Выводы.

Глава 4. Исследование эффективности структурной оптимизации.

4.1 Метод динамической структурной оптимизации.

4.2 Количественная оценка состояния PCO.

4.2.1 Алгоритмы точного решения задачи.

4.2.2 Алгоритмы случайного поиска.

4.2.3 Последовательные алгоритмы.

4.2.4 Итерационные алгоритмы.

4.3 Результаты вычислительных экспериментов.

Актуальность проблемы. Процессы урбанизации, концентрация мощностей и ресурсов в ограниченном пространстве приводят к росту количества и масштабов последствий чрезвычайных ситуаций как природного, так и техногенного характера. Происходит постоянное увеличение экономического и материального ущерба, рост числа погибших и пострадавших при различных катастрофах.

Для защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, возникающих в результате природных и техногенных катастроф, обеспечения функционирования материального производства, государства создают и совершенствуют специализированные службы - медицина, пожарная охрана, полиция. По своей архитектуре и организации эти службы являются распределенными системами обслуживания. Сложность задач организации и управления ими заключается в том, что эти структуры должны выполнять свои функции в очень разных условиях, т.е. быть устойчивыми к нагрузке. Причем диапазон ее изменения может составлять несколько порядков. Например, если число лиц, обращающихся за медицинской помощью, составляет в обычное время десятки человек в сутки на тысячу жителей, то в случае катастрофы помощь может потребоваться сразу нескольким тысячам граждан. Какова должна быть структура системы, способной выдерживать такие нагрузки? Решения, основанные на внесении большой избыточности в структуру обслуживающих систем, является чрезвычайно затратными и не могут быть использованы на практике. Действительно, трудно представить себе город, в котором половину населения составляют врачи или полицейские. Выход в подобных случаях надо искать в совершенствовании структуры и автоматизации системы управления специализированными службами.

Основной тенденцией в развитии различных PCO является их интеграция. Причем в последнее время этот процесс включает не только интеграцию однородных систем, но и распространяется на разнородные службы. Эффективными примерами такого подхода могут служить диспетчерская 911 в США и Единый центр вызова экстренных служб в России.

Чрезвычайные ситуации сопровождаются не только материальными, но и людскими потерями, поэтому в условиях ЧС очень важно быстро и правильно принять решение по ликвидации последствий ЧС. Вопросам координации деятельности различных служб, повышения оперативности, надежности, обоснованности и качества принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС уделялось и уделяется большое внимание. Создано большое число ведомственных информационных систем поддержки принятия решений и всесторонней автоматизации процессов управления силами и средствами, предназначенными для ликвидации ЧС. При их интеграции на первый план встают вопросы структурной оптимизации, которые не решаются средствами существующих автоматизированных систем. Кроме того, рост масштабов систем резко повышает нагрузку на операторов и диспетчеров, делая процесс принятия ими решения невозможным без средств автоматизации. Причем если раньше для этого было достаточно только информационной поддержки, то теперь необходим автоматический синтез управленческих решений.

Указанные особенности делают актуальной задачу структурной оптимизации интегрированных PCO и синтеза алгоритмов управления для них. В качестве подхода к ее решению в работе предлагается использовать моделирование, как универсальное средство анализа, синтеза, оптимизации и проектирования сложных динамических систем.

При этом основной задачей моделирования будет оценка влияния структурных преобразований интегрированных PCO на эффективность их функционирования. Результаты моделирования - например, точность и время прогноза, определяются дискретностью или размерностью исходной модели. Для большинства систем именно высокая размерность или вычислительная сложность модели является существенным ограничением при реализации практических расчетов, но сегодня многопроцессорные вычислительные системы, обеспечивающие высокую производительность за счет параллельных вычислений, позволяют снизить остроту этой проблемы.

В работе предлагается метод управления PCO, позволяющий оценивать целесообразность динамических преобразований структур интегрированных PCO при изменении характеристик потоков заявок.

Цель работы и задачи исследования. Диссертационная работа посвящена разработке методов повышения эффективности распределенных систем обслуживания за счет адаптации их структуры к изменению нагрузки.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ структур распределенных систем обслуживания, функционирующих в различных областях человеческой деятельности.

2. Анализ особенностей систем управления распределенными системами обслуживания.

3. Сравнительный анализ методов представления PCO на этапах синтеза и моделирования.

4. Разработка и исследование метода динамической оптимизации структур распределенных систем обслуживания.

5. Разработка архитектуры системы управления PCO, поддерживающей принцип динамической оптимизации структуры.

6. Проведение исследований и анализ эффективности предложенного подхода.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются распределенные системы обслуживания.

Предмет исследования составляют системы управления PCO и методы их адаптации к изменению нагрузки.

Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы положения теории систем, теории множеств, теории графов, теории систем массового обслуживания и языки программирования.

Научная новизна. В диссертации предложен и исследован новый подход к совершенствованию систем управления и оптимизации структур распределенных систем обслуживания. Предложенный метод построения систем управления PCO позволяет повышать эффективность системы обслуживания за счет динамической оптимизации пространственной структуры ее компонентов при известном потоке обслуживаемых событий.

Практическая значимость. Предложенный метод совершенствования систем управления распределенными системами обслуживания основан на оптимизации их структур непосредственно в процессе работы. В качестве аппаратной платформы для реализации ресурсоемкого этапа оценки необходимости проведения структурных изменений в работе предложено использовать многопроцессорные кластерные вычислительные системы. Метод инвариантен по отношению к элементам и структурам PCO и может быть использован в различных отраслях.

Достоверность полученных результатов и выводов подтверждена корректным использованием общепринятых математических методов, результатами моделирования и верификацией модели, практической реализацией, подтвержденной актами внедрения.

Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы используются на кафедре вычислительной техники МИЭТ при проведении лабораторных работ по курсу «Высокопроизводительные вычислительные системы», а также в компании АКТОР при расчете систем резервного электропитания.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Анализ особенностей структур распределенных систем обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности.

2. Анализ методов управления распределенными системами обслуживания.

3. Формализация задачи структурной оптимизации компонентов PCO.

4. Метод построения систем управления PCO, позволяющий повышать эффективность системы обслуживания за счет динамической оптимизации пространственной структуры ее компонентов.

5. Результаты экспериментальных исследований, испытаний и анализ эффективности предложенного метода.

Апробация работы. Основные положения диссертации были представлены и обсуждались на 7 международных, всероссийских и межвузовских научных конференциях и конгрессах:

1. Четырнадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. «Микроэлектроника и информатика-2005», г. Москва, 2007 г.

2. Пятнадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. «Микроэлектроника и информатика-2006», г. Москва, 2008 г.

3. Шестнадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. «Микроэлектроника и информатика-2007», г. Москва, 2009 г.

4. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем», г. Москва, 2007 г.

5. Вторая Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем», г. Москва, 2008 г.

6. Третья Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем», г. Москва, 2009 г.

7. Научная сессия «МИФИ-2009» г. Москва, 2009 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано восемь тезисов докладов и три статьи, в том числе одна в журнале, входящем в перечень ВАК и одна в зарубежном журнале (Япония).

Структура и объём диссертационной работы. Рукопись диссертационной работы состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

Результаты исследования эффективности алгоритмов представлены в следующих таблицах.

В качестве исходных данных для алгоритмов оптимизации использовалось матричное представление объектов и заявок на обслуживание. Критерием качества обслуживания служило время реакции системы. В таблицах время реакции представлено в некоторых условных единицах.

В таблице 4.1 приведены результаты исследования эффективности структурной оптимизации для систем с малым количеством заявок. При этом оптимизации подвергались две системы, заявки между которыми были распределены согласно территориальному принципу. Полученные данные свидетельствуют о том, что перераспределение свободных обработчиков заявок между системами позволяет существенно снизить время реакции, которое определялось как максимум для двух систем.

Заключение

1. На основе проведенного анализа особенностей структур распределенных систем обслуживания, использующихся в различных областях человеческой деятельности, показано, что в подавляющем большинстве случаев они имеют иерархическую, территориально распределенную структуру с диспетчированием на нижнем уровне.

2. Выполненный анализ основных подходов к построению систем управления PCO территориального и государственного уровней выявил общность принципов управления ими. При интенсивности потока заявок, не превышающих нагрузочную способность системы, они распределяются строго по территориальному принципу, а в случае экстремальной нагрузки управление переходит к системам верхнего уровня, обладающим значительными резервами и полномочиями. В большинстве случаев они берут на себя и функции диспетчеров нижнего уровня.

3. Формализована задача структурной оптимизации компонентов PCO. В качестве оценки эффективности функционирования используется время реакции системы, как интегральный показатель качества обслуживания. Показано, что эффективность управления отдельными подсистемами PCO может быть повышена, за счет функционального расширения горизонтальных связей компонентов PCO.

4. Разработан новый подход к построению систем управления интегрированными распределенными системами - метод динамической структурной оптимизации. Для его реализации необходима I

I' автоматизированная система поддержки принятия решения о структурных изменениях операторами систем, позволяющая оценивать состояние системы при различных пространственных конфигурациях.

5. Проведены экспериментальные исследования, подтвердившие эффективность предложенного метода для построения приборов и систем управления. В ряде случаев структурная оптимизация позволяет в 2 раза снизить время реакции систем. Эксперименты показали, что задача оценки необходимости структурной оптимизации является вычислительно сложной и для ее решения необходимо использовать кластерные вычислительные системы. При этом алгоритмы должны обладать хорошей масштабируемостью для возможности их практического использования.

Публикации автора по теме диссертации.

1. Ней Мин Тун, Мью Мьинт Ту. Построение кратчайшего дерева из локально-оптимальных фрагментов. // Микроэлектроника и информатика -2007. 14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. -М.: МИЭТ, 2007. - 436с. С. 160.

2. Мью Мьинт Ту. Имитационное моделирование распределенных систем на параллельных вычислительных системах. // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. -М.: МИЭТ, 2007. - 224с. С. 129.

3. Мью Мьинт Ту. Структура модели распределенной системы обслуживания. // Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Вторая всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. -М.: МИЭТ, 2008. - 188с. С. 139.

4. Мью Мьинт Ту. Моделирование распределенных систем. // НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ - 2009. Аннотации докладов. В 3 томах. Т.З. Информационно-телекоммуникационные системы. Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы. Экономика, инновации и управление. М.: МИФИ, 2009. 288 с. С. 142.

5. Мью Мьинт Ту, Тхан Зо У. Подсистема визуализации результатов моделирования распределенной системы обслуживания. // Микроэлектроника и информатика - 2009. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2009. - 372с. С. 212.

6. Лупин С.А., Мью Мьинт Ту. Оценка вычислительной сложности основных этапов моделирования распределенных систем обслуживания. // Научно-технический журнал " Естественные и технические науки" М.: Изд-во "Компания Спутник+", №4, 2009. - С.343-346.

7. Мью Мьинт Ту. Оценка эффективности управления распределенной системой обслуживания. // Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике. Третья всероссийская межвузовская научно-практическая конференция: Материалы конференции. - М.: МИЭТ, 2009. -116 с. С. 77.

8. Мью Мьинт Ту. Simulation of Distributed Service Systems. // Institute of Electronics, Information and Communication Engineers (IEICE Technical Report), Japan, Vol. 109 No. 348, (Submission System Conference Schedule) SSS2009-24-SSS2009-29, Safety, December 18, 2009, SSS2009-24, Page 1 to 4.

9. Мью Мьинт Ту. Структурная оптимазация распределенных систем обслуживания. // Микроэлектроника и информатика - 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2010. - 352с. С. 208.

10. Лупин С.А., Мью Мьинт Ту, Чжо Мью Хтун. К вопросу о реализуемости методов динамической структурной оптимизации распределенных систем облуживания на параллельных вычислителях. // Информационные технологии, электронные приборы и системы: Материалы Международной научно-практической конференции. Минск, 6-7 апреля 2010 г. В 3-х частях. Ч. 1 - Минск: БГУ, 2010. - 161 с. С. 84-87.

1. Ямалов И.У. Моделирование процессов управления и принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций. М., Бином. Лаборатория знаний, 2007. -288 с.

2. Структура станций и отделений скорой медицинской помощи, (http ://www.medicalaid.m/2008/06/stmklura-stancij-i-otdelenij-skoroj-medicinskoj-pomoshhi/)

3. Pre-hospital Emergency Medical Service and Equipment in China (http://www.buyusainfo.net/docs/x918621 .pdf)

4. Site of Minister of the Interior, the outer-sea and territorial authorities (http://www.interieur.gouv.fr/)

5. The FBI Federal Bureau of Investigation (http://www.fbi.gov)

6. Public Safety Canada (http://www.publicsafety.gc.ca)

7. Official website of the Polizia di Stato Italian National Police (http://poliziadistato.it/articolo/964-ThePublicSecuritySysteminItaly)

8. Metropolitan Police. London. (http://www.met.police.uk/about/organisation.htm)

9. BundesPolizei. The Federal Police Germany, (http://www.bundespolizei.de)

10. Interpol. Regionfl activities. European police and judicial systems. Austria. (http://www.inteфol.int/public/Region/Europe/pjsystems/Austria.asp )

11. Departamento de Internet Guardia Civil (2010) (http://www.guardiacivil.org/index.jsp)

12. Israel Police Force (http://www.police.gov.il)

13. NPA. National Police Agency. Overview of Japanese Police. (http://www.npa.go.jp/english/index.htm)

14. Fire, Police, EMS Coordinationat Fatal Apartment Building Explosion, Harlem, New York City (http://www.usfa.dhs.gov/downloads/pdf/publications/TR-068.pdf)

15. Черкозьянова Т.В. К проблеме фаталистически ориентированного отношения к условиям риска. Вестник Оренбургского государственного университета. №7(101) июль 2009

16. Новости компании (ТРАНЗАС) итоги деятельности морского направления (ТРАНЗАС) на российском рынкеhttp://www.transas.ru/downloads/press/2009/03 .pdf )

17. Marcus EH Ong, Faith SP Ng, Jerry Overton, Susan Yap, Derek Andresen,

18. B.L. William Wong, Jared Hayes, Tone Moore What Makes Emergency Ambulance Command and Control ' Complex (http://www.dcs.gla.ac.uk/~johnson/complexity/Proceedings/William.PDF)

19. МЧС России, Национальный центр управления в кризисных ситуациях (http://www.mchs.gov.ru/upload/biblioteka/ncyks.pdf)

20. Система Чрезвычайного Оперативного Управления AwareNess (http://www.ness.com/global/Industries/defense-and-homeland-security/homeland-security/Documents/AwareNessRussian.pdf)

21. A.B. Панфилов. Неогеографические принципы организации электронной торговли, логистики, услуг электронного правительства.http://e-expo.ru/docs/sem/traditionl.pdf)

22. Ситуационные центры как структурные элементы системы отраслевого и государственного управленияhttp://www.stinscoman.ru/UserFiles/File/intehmet02.pdf) ;

23. Emergency and Humanitarian Action. Country Report. Myanmar. (http://www.searo.who.int/LinkFiles/EHACPMyanmar.pdf)

24. Долотов С.Г., Щепилов B.M. Планирование деятельности региональных управлений МЧС с целью снижения уровня риска возникновения техногенных катастроф. Вестник СамГУ. 2007. № 3(53)

25. Абаев А.В. Моделирование временных характеристик оперативной деятельности подразделений ГПС. //Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем: Сборник научных трудов, выпуск 6. Иркутск: ИрГУПС, 2008.

26. Фортинский Ю.К., Анциферова В.И. Декомпозиция задачи моделирования управления организацией. Информационные технологии моделирования и управления.- Воронеж, 2005. №2 (20)

27. Яковлев С.Ю., Богатиков В.Н., Исакевич Н.В., Рыженко А.А Разработка моделей оценки техногенно-природной безопасности градообразующих предприятий европейского Севера (на примере ОАО "Апатит") (http://www.kolasc.net.ru/mssian/sever07/sever0710.pdf)

28. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Высшая школа, 2006, - 576 с.

29. Kevin М. Curtin Determining Optimal Police Patrol Areas with Maximal

30. Covering and Backup Covering Location Models. Springer Science + Business1. Media, LLC 2007http://vAvw.springerlinkxom/content/w77407x5r3213524/fulltext.pdf)

31. Alan C. Cowdale Simulation modeling in support of emergency fire-fighting in Norfolk. Winter Simulation Conference, 2003http://www.informs-sim.org/wsc03papers/218.pdf)