автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка методов и алгоритмов решения управленческой задачи определения сил и средств для тушения пожаров в крупном городе

Климовцов Василий Михайлович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ ДЛЯ ТУШЕНИЯ ПОЖАРОВ В КРУПНОМ ГОРОДЕ

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Климовцов Василий Михайлович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ ДЛЯ ТУШЕНИЯ ПОЖАРОВ В КРУПНОМ ГОРОДЕ

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

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

Научный руководитель:

Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Топольский Николай Григорьевич

Научный консультант:

кандидат физико-математических наук Прус Юрий Витальевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Членов Анатолий Николаевич

кандидат технических наук, старший научный сотрудник Миронов Яков Александрович

Ведущая организация:

Санкт-Петербургский институт

ГПС МЧС России

Защита диссертации состоится 20 апреля 2005 г. в 1530 на заседании диссертационного совета Д 205.002.01 при Академии Государственной противопожарной службы МЧС России по адресу: 129366, Москва, ул. Бориса Галушкина, 4, зал совета.

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

Автореферат разослан « » марта 2005 г., исх. № 33

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

Телефон для справок; (095) 683-19-05.

Учёный секретарь

диссертационного совета

кандидат физико-математических наук, —

доцент

Бутузов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. При тушении пожаров в городских условиях пожарные сталкиваются с многочисленными трудностями, препятствующими ликвидации горения, к числу которых можно отнести увеличение числа высотных зданий и зданий повышенной этажности, увеличение площадей промышленных и гражданских объектов, широкое применение полимерных горючих материалов, увеличение транспортного потока в городах.

Данные обстоятельства требуют проведения целого комплекса мероприятий в целях повышения пожарной безопасности объектов, в том числе и повышения качества оперативного управления пожарными подразделениями для обеспечения рационального использования ограниченных ресурсов Государственной противопожарной службы (ГПС) и оптимизации деятельности всей системы пожарной охраны.

Применение информационных и коммуникационных технологий позволяет значительно повысить качество оперативного управления пожарными подразделениями и дает возможность снизить субъективный фактор при принятии решений. Существует настоятельная необходимость ускоренного перехода от сложившихся традиционных методов управления к комплексному применению автоматизированных (человеко-машинных) систем управления. В связи с этим требуется разработка систем поддержки принятия решений (СППР), позволяющих осуществлять более детальную подготовку решений на основе заранее разработанных рекомендаций высококвалифицированных специалистов.

Практическая значимость систем поддержки принятия решений (информационно-аналитических систем) в значительной степени зависит от эффективного взаимодействия заказчика и разработчика СППР. Это обусловливает целесообразность создания методов решения управленческих задач, обеспечивающих автоматизированную выработку рекомендаций для лица, принимающего решение.

Цель работы: разработка методов и алгоритмов решения управленческой задачи по определению необходимых сил и средств для тушения пожаров в крупных городах, обеспечивающих полноту выявления и учета возможных ситуаций, позволяющих повысить обоснованность и эффективность решений, принимаемых руководителями оперативных пожарных подразделений и уменьшающих субъективный характер принятия решений.

Основные задачи работы:

- исследование проблемы принятия управленческих решений руководителями пожарных подразделений при тушении пожаров;

- обоснование необходимости применения систем поддержки принятия решений в управлении пожарными подразделениями при тушении пожаров в крупных городах;

- разработка методов и алгоритмов решения задачи определения ранга пожара для различных объектов;

- разработка метода определения компетентности экспертов;

- создание комплекса программных средств, составляющих основу системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара;

- выявление особенностей использования систем поддержки принятия решений по определению ранга пожара;

- экспериментальная проверка методов решения задачи определения ранга пожара.

Объект исследования - системы поддержки принятия управленческих решений при оперативном управлении пожарными подразделениями.

Предмет исследования - методы определения ранга пожара с применением систем поддержки принятия управленческих решений.

Методы исследования, применяемые в работе, базируются на системном подходе, теории управления и принятия решений, методах экспертной классификации, теории нечётких множеств, методе построения диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров.

Научная новизна полученных результатов заключается в том, что в диссертации впервые научно обоснованы и разработаны:

- математическая модель и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, позволяющие формализовать параметры, влияющие на определение ранга пожара с учетом их значимости.

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на использовании математического аппарата теории нечетких множеств, обеспечивающие полноту выявления и учета возможных ситуаций;

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на построении диаграммы состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров, позволяющие учитывать влияние всей совокупности параметров на ранг пожара;

- метод определения компетентности экспертов, участвующих в построении системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара, основанный на априорных и тестовых способах оценки уровня квалификации эксперта и позволяющий повысить уровень достоверности информации, получаемой от экспертов.

Обоснованность и достоверность полученных результатов обеспечивается применением апробированного математического аппарата, а также экспериментальной проверкой разработанных математических моделей.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- данные исследования позволили выработать новые подходы к разработке информационно-советующих систем поддержки принятия управленческих решений при оперативном управлении пожарными подразделениями;

- показана эффективность применения математического аппарата теории нечетких множеств, экспертной классификации, методов построения диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров для решения задачи определения ранга пожара;

- применение разработанных математических моделей по определению ранга пожара позволяет формализовать процесс принятия решений и способствует повышению степени их обоснованности.

В работе показано, что системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара, построенные на основе разработанных методов и ал-

горитмов, позволяют значительно сократить время, необходимое на принятие решений, способствуют повышению оперативности управления пожарными подразделениями и могут применяться руководителями оперативных пожарных подразделений для решения следующих типов управленческих задач:

1. Оценка текущего состояния пожара и динамики его развития. Системы предоставляют руководителям оперативных подразделений и диспетчеру центра управления силами возможность в любой момент времени определить необходимый состав сил и средств на основе оперативной информации, источником которой являются данные разведки пожара.

2. Сравнительный анализ эффективности деятельности руководителей пожарных подразделений на различных пожарах. При наличии соответствующей информации системы позволяют провести сравнительный анализ принятых руководящим составом решений по определению необходимых сил и средств, а также позволяют оценить принятие определённого варианта управленческого решения на пожарно-тактических учениях и занятиях.

3. Разработка документов предварительного планирования боевых действий пожарных подразделений. Системы поддержки принятия решений позволяют разрабатывать планы пожаротушения для крупных объектов, которые способствуют организации мероприятий по заблаговременной подготовке сил и средств к действиям в условиях пожара.

Внедрение результатов исследования. Результаты исследования внедрены в практическую деятельность Управления государственной противопожарной службы ГУ ГОЧС Ростовской области, использованы в учебном процессе по дисциплине «Информационные технологии управления» в Академии ГПС МЧС России, в научных исследованиях в Федеральном центре науки и высоких технологий ВНИИ ГОЧС МЧС России при разработке методических рекомендаций по созданию структурированной системы мониторинга и управления инженерными системами потенциально опасных объектов, зданий и сооружений, а также при разработке «Концепции совершенствования автоматизированной системы пожарной безопасности на объектах культурно-зрелищного назначения», предусмотренной Единым тематическим планом НИОКР МЧС Рос-

сии на 2004 год, часть 2 (П. АкГПС. Д. 02.2004 «Культура», раздел 3, п. 3.4.13).

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждается соответствующими актами.

На защиту выносятся:

- алгоритм решения задачи определения ранга пожара на основе метода экспертной классификации;

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на использовании математического аппарата теории нечетких множеств;

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на построении диаграммы состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров;

- метод определения компетентности экспертов, участвующих в построении системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара;

- алгоритм определения состава экспертной комиссии.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на семинарах в учебно-научном комплексе автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной противопожарной службы МЧС России, а также на международных и всероссийских конференциях: 11-й, 12-й и 13-й международных конференциях «Системы безопасности» (Москва - 2002, 2003, 2004); международной научно-технической конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию» (Москва - 2003); 8-м и 9-м международных форумах «Технологии безопасности» (Москва - 2003,2004).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, 5 в соавторстве и 4 самостоятельно.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 193 страницы: 135 страниц основного текста, включающего 16 рисунков, 8 таблиц; список литературы из 135 наименований на 12 страницах и 4 приложения на 46 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, изложены научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Проблемы принятия управленческих решений руководителями оперативных подразделений при тушении пожаров в крупных городах» обобщены аналитические материалы по тушению пожаров, управленческие документы ГПС МЧС России, а также многочисленные научные источники и сделан вывод, что одним из направлений совершенствования оперативного управления пожарными подразделениями является совершенствование системы обработки информации и информационно-аналитической работы как необходимых предпосылок выработки и принятия научно обоснованных управленческих решений в связи с тем, что руководители тушения пожаров испытывают серьезные затруднения в принятии оптимальных управленческих решений, сталкиваясь с необходимостью решения многокритериальных задач с противоречивыми целями. Потребность в надежных и точных методах оперативного управления пожарными подразделениями особенно проявляется при возникновении крупных пожаров, производственных аварий и т.д. Круг неотложных задач в такой обстановке существенно возрастает, условия их решения непрерывно усложняются. Эффективное управление боевыми действиями на пожаре позволяет сократить время его локализации, обеспечить быструю ликвидацию и уменьшить размеры ущерба.

Проведен анализ задач оперативного управления пожарными подразделениями, решаемых с помощью информационных систем поддержки принятия решений и выявлено, что некоторые задачи в области оперативного управления пожарными подразделениями остаются нерешенными. К их числу можно отнести задачу определения ранга пожара, т. е. установление количественного и качественного состава сил и средств, необходимых для тушения пожара.

Предложено построить систему под держки принятия решений по определению ранга пожара, основанную на использовании знаний руководителей тушения пожара, имеющих большой опыт ликвидации аналогичных пожаров. Использование данной системы позволит снизить вероятность ошибок руководителей оперативных пожарных подразделений при определении ранга пожара, а также сократить время на принятие управленческих решений.

Во второй главе «Общая методика построения модели решения задачи определения ранга пожара» показано, что при определении необходимых сил и средств руководителем тушения пожара учитывается множество факторов, характеризующих складывающуюся обстановку на горящем объекте. Эти факторы для различных групп объектов имеют некоторые отличия.

Проведен анализ оперативно-тактической характеристики объектов (на примере административных и жилых зданий, т. к. на этих объектах наблюдается наибольшее число пожаров и число погибших) и выявлены основные факторы, влияющие на установление ранга пожара.

Задачу определения ранга пожара предложено решать методом «качественных» экспертных оценок. На основе сравнительного анализа существующих методов «качественных» экспертных оценок показано, что при получении оценок экспертов для формализации факторов (параметров), влияющих на установление ранга пожара, целесообразно применять метод экспертной классификации.

Основная задача экспертной классификации в работе формулируется следующим образом.

Вводятся множества:

- множество Р = {Рь ..., Р;, ..., Д} независимых свойств (рангов пожара), которыми может обладать объект классификации (горящее здание), где Ь - число рангов;

- множество 2 = {(5], ..., <2и} параметров, характеризующих с различных сторон объект классификации, где М- число этих параметров;

- множество Уя = ЯтН„} возможных значений параметра , где - число этих значений;

- множество А = V\x. ...xVmx ... xVy всех гипотетически возможных состояний объекта классификации, число которых равно произведению чисел значений всех параметров Ni*. ...xNmx ... xNm , При этом каждое состояние определяется набором из Мзначений параметров '•••» Ятп„ »•••> Чмпи } и характеризуется вектором ап^...щ^ =(Яц^->с!тп„'—'Ямпм), где

В общем случае требуется на основе знаний эксперта классифицировать все вектора состояний объекта , отнеся каждый из них к одному или

нескольким классам решений.

Для построения математической модели определения ранга пожара предлагается следующая методика. При распределении векторов состояний объекта ^Ц./^.Лм по их принадлежности к определенным классам (рангам пожара), в процессе получения информации от эксперта используется гипотеза о различной характерности значений параметров по отношению к каждому из рангов. Согласно данной гипотезе, эксперт может упорядочить все значения Ятп„ каждого параметра по их характерности для всех рангов пожара при этом данное упорядочение не зависит от других параметров.

На первом этапе экспертам предлагается заполнить таблицу значений параметров по отношению к рангам пожара (табл.1). В этой таблице предлагается

проставлять оценки ^1тп„ , принимающие дискретные значения от «1» до «5».

Необходимо учитывать, что параметры имеют различную значимость при определении ранга, так как на практике они влияют на его установление в разной степени, поэтому при оценивании объекта нами предложено ввести весовые коэффициенты пропорциональные вкладу параметров в оценку объекта, расчет которых осуществляется на основе метода парных сравнений.

На следующем этапе заполняется таблица характерности векторов состояний объекта для каждого ранга пожара (табл. 2).

Таблица 1

Значения параметров по отношению к рангам пожара

Яп Ям, ... Ят\ ЯтЦ, - Ят Ямц,

р, Щгя, %1

...

р, Щтмт

?1 \ 1

Таблица 2

Характерность векторов состояния объекта для каждого ранга

1 1

Л Ъ^-Ят-Лм)

V

1

Р1 | Л,: «*)

КК\.\,лм)

Р1 хЩ..пяг.пи) Хщ.^Яи)

Рг. (х г^тах)

Предложена следующая методика по заполнению этой таблицы.

Для всех рангов Pi по каждому вектору состояния объекта

%...пт..пм=(<1щ-:--->с1»щ,>--->,1мг1М), где qm„a eQm,m = \,M, вычисляется

^ - сумма произведений весовых коэффициентов а„, на соответствующие им значения оценок ^¡тп^ параметров Qm:

Полученное множество Xj^ ^ , соответствующее произвольному рангу Pi, число элементов которого равно произведению чисел значений всех параметров Q „, упорядочивается по убыванию суммы (1). Состояния с большими ЛСц ^ считаются более характерными для P. Каждому состоянию в соответствии с полученным упорядоченным рядом х1щ пт мм присваивается порядковый номер К. Порядковый номер, равный

единице, соответствует наиболее характерному состоянию для свойства P. Эта процедура (установление порядковых номеров) проделывается для всех Pl, и на основе данной классификации определяется принадлежность рассматриваемого

вектора состояния , т. е. ранг Pl, к которому он относится.

Построенная математическая модель для решения задачи определения ранга пожара позволяет формализовать любые параметры, независимо от их количества. Предложенный алгоритм решения задачи можно применять для определения ранга пожара на различных объектах,

В третьей главе «Экспертные модели по определению ранга пожара, основанные на теории нечетких множеств» предложены альтернативные методы решения данной задачи.

Приведены основные понятия теории нечетких множеств, а также некоторые положения и определения, которые использованы в дальнейшем при построении моделей определения ранга пожара.

Построена модель и научно обоснован метод решения задачи определения ранга пожара, основанные на использовании математического аппарата теории

нечетких множеств.

Разработан следующий алгоритм построения экспертной модели классификации объекта.

Построение модели начинается с определения экспертами совокупности параметров Qm ,Ш = 1,М, влияющих на установление ранга пожара Р.

Далее, для учета важности параметров при оценивании объекта, каждому из них сопоставляется весовой коэффициент пропорциональный вкладу параметра в оценку состояния объекта, т. е. определяются степени влияния рассматриваемых параметров на ранг пожара Р.

Затем, после определения весовых коэффициентов для каждого параметра определяется совокупность значений лингвистической переменной -ранг пожара , применяемой для оценки объекта.

На следующем этапе, диапазон значений каждого параметра Qш , характеризующего объект, делится на Ь классов значений. При этом /-му классу ставится в соответствие значение лингвистической переменной, определяемой функцией принадлежности т.е. присваиваются значения лингвистической переменной по каждому параметру Qш и для каждого ранга пожара Р.

Показано, что наиболее удобной формой функции принадлежности, отражающей размытость границ оценки и позволяющей выявить всю полноту свойств объекта классификации, является трапециевидная. Горизонтальная часть (верхнее основание) трапеции характеризует стопроцентную принадлежность объекта /-ой оценки по ш-му параметру, а наклонные части (ребра) трапеции характеризуют степень принадлежности объекта классификации к двум смежным оценкам (рангам пожара) с различной возможностью (рис.2).

Далее, задаётся решающее правило классификации, позволяющее установить меру принадлежности объекта /-му классу. В качестве решающего правила предложено использовать алгебраическую сумму функций принадлежности

по всем параметрам. Для учета вклада параметров в оценку объ-

екта функции умножаются на соответствующие весовые коэффициенты

Правило классификации имеет следующий вид:

Щ^Ъ^-Мч. (2)

Для каждого ранга /), 1 — 1,Ь находятся значения функций принадлежности параметров <2т,т-\,М7 влияющих на установление ранга пожара, т.е. для 1-й оценки по т-му параметру вычисляется значение функции С учетом линейности трапециевидной формы, функция ^ определяется следующим образом:

где № тв. Чтк Ц тк - начальные и конечные значения параметра Q т и функции /ит1 для /-го интервала. На границах интервала функция принимает значения «О», либо «1».

Рис. 2. Области размытости функции fj^i трапециевидной формы

На заключительном этапе вычисляются суммарные значения оценок параметров Qm,m = \,M для каждого ранга l = \,L согласно (2). После сравнения полученных значений arg (Pl) находится максимум (arg (Pi) max), на основании чего делается вывод о принадлежности совокупности параметров к оп-

ределенному рангу И

При необходимости производится соответствующая корректировка весовых коэффициентов и шкалы функций принадлежности, с целью достижения наибольшего совпадения расчетных значений ранга пожара с реальными.

Применение данного метода, основанного на использовании математического аппарата теории нечётких множеств, позволяет повысить точность решения задачи определения ранга пожара, поскольку учитывается расплывчатость границ между смежными рангами пожара. При этом количество терм-множеств, на основе которых строятся математические модели для определения ранга пожара, неограниченно, так как увеличение их числа не вызывает у экспертов и специалистов из аналитической группы существенных затруднений.

Предложена следующая модификация рассмотренного выше метода определения ранга пожара, основанная на построении и исследовании диаграммы состояний объекта в многомерном пространстве его параметров.

Проведено обобщение понятия функции принад лежности и сделан вывод о возможности задания многомерных функций принадлежности

от всей совокупности параметров влияющих на ус-

тановление ранга пожара в многомерном пространстве - «пространстве состояний X + У» (размерности т + п), где т - число учитываемых параметров (обозначим их совокупность как подпространство X), а п - число рассматриваемых свойств (обозначим их совокупность как подпространство У). В нашей модели мы ограничиваемся рассмотрением одного свойства - ранг пожара, поэтому подпространство Уимеет размерность п = 1.

Состояние объекта определяется вектором в пространстве параметров, характеризующих ранг пожара (подпространство X). Это пространство состоит из областей, соответствующих различным рангам пожара, разделенных между собой поверхностями раздела рангов оЦ,.^ } - ранги пожара) при пересечении которых происходит изменение ранга пожара.

Пространство X вместе с совокупностью всех а^ названо диаграммой состояния системы.

В этой модели задача определения ранга пожара сводится к построению

поверхности раздела рангов сг^ в многомерном пространстве X.

Для построения поверхности раздела задается условие перехода

от ранга р к рангу Р, которое находится из решения системы линейных уравнений

т.е. поверхность раздела определяется как множество точек равенства значений функций принадлежности.

Для построения диаграммы состояний объекта с учетом всей совокупности параметров используются одномерные функции принадлежности При этом учитывается то обстоятельство, что «истинные» одномерные функции принадлежности имеют непрерывную производную от параметра и должны удовлетворять условию непрерывности градиента в пространстве X. Отсюда следует дополнительное условие - требование перпендикулярности вектора к поверхности

При построении поверхностей раздела рангов использовано квадратичное приближение, в котором они представлены ш - мерными эллипсоидальными поверхностями в пространстве параметров X. При построении диаграммы состояний исследуемого объекта, как и в ранее рассмотренных методах, учитывалось влияние коэффициентов характеризующих «относительную значимость» параметров

Из уравнений, задающих поверхности эллипсоидов получены неравенства, определяющие принадлежность векторов состояния к областям с различным рангом, а также уравнение, задающее граничную поверхность, разделяющую эта области. Эти выражения фактически являются численными критериями, определяющими ранг пожара.

Система неравенств

определяет состояния, однозначно относящиеся к рангу Р, (где amj = 0Ат[ , точки Ami на графиках одномерных функций принадлежности fimi определяют нижнюю границу состояния, однозначно относящегося к рангу Pt точка О - начало координат; bmi = OB„i , точки Bmi на графиках одномерных функций принадлежности определяют верхнюю границу состояния, однозначно относящегося к рангу P).

Уравнение

(7)

определяет условную границу перехода от ранга р к рангу Р, т.е. поверхность <Гфр, разделяющую области р иР-в пространстве параметров X. Значения определяются согласно условию перехода (4), из решения системы уравнений

(5).

Данный метод решения задачи по определению ранга пожара, основанный на построении диаграмм состояния исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров даёт возможность наглядного графического представления о принадлежности текущего состояния объекта (горящего здания) к определяемым в решаемой задаче областям (рангам пожара) и о динамике развития пожара.

В нашей модели мы ограничиваемся рассмотрением одного свойства -ранг пожара, однако следует подчеркнуть, что на основе данного метода можно построить и более сложные модели для решения задач по одновременному определению нескольких свойств исследуемого объекта.

В четвертой главе «Особенности использования систем поддержки принятия управленческих решений по определению ранга пожара» рас-

смотрены основные проблемы экспертного оценивания объекта и сформулированы требования, выполнение которых обеспечивает качественное проведение экспертизы.

Проведен сравнительный анализ методов определения компетентности экспертов, на основе которого разработан альтернативный метод определения компетентности экспертов. В данном методе предложено определять уровень квалификации эксперта, используя априорные и тестовые методы оценки компетентности эксперта, на основе двух критериев: степени осведомленности по рассматриваемой проблеме и уровнем его квалификации с точки зрения экспертов, работающих с ним в одной комиссии.

Исходной информацией для определения компетентности экспертов в данном методе являются заполненные самими экспертами две специальные анкеты. Первая анкета содержит вопросы, определяющие профессиональные знания эксперта по данной проблеме (т. е. выявляются их знания особенностей тушения пожаров на определенной группе объектов). Вторая анкета содержит взаимные оценки уровня компетенции экспертов, входящих в состав кандидатов создаваемой экспертной комиссии. Оценки проставляются для всех экспертов. Вся необходимая информация представляется в виде матрицы компетентности (размера где п - число экспертов), каждый элемент которой является оценкой компетентности} - го эксперта, полученной с помощью /-го эксперта.

Затем для первой и второй анкеты участниками аналитической группы определяются некоторые пороговые значения суммарных оценок коэффициентов компетентности а и Ь.

Если оказывается, что К. < а, К2 < Ь, где К\ и К2 - суммарные оценки коэффициентов компетентности эксперта по первой и второй анкетам соответственно, то ¡-й эксперт считается неквалифицированным в группе. Если выполняются неравенства то необходимо провести уточнение данных по ¡-му эксперту в группе экспертов. И, наконец, если выполняются неравенства >а,К2> Ь, то ¡-й эксперт считается квалифицированным в группе.

Используя данный метод, предлагается определять состав экспертной ко-

миссии для построения СППР по определению ранга пожара.

Последовательность вышеперечисленных действий по определению состава экспертной комиссии представлена в виде блок-схемы (рис. 3).

Рис. 3. Блок-схема алгоритма определения состава экспертной комиссии

Определены практические управленческие задачи, которые могут быть решены руководителями оперативных подразделений пожарной охраны с помощью СППР, построенных на основе разработанных методов и алгоритмов решения

задачи определения ранга пожара.

Получены исходные данные от экспертов, необходимые для построения систем поддержки принятия решений.

При построении СППР, основанной на методе экспертной классификации (далее СППР1), использованы 11 параметров, влияющих на установление ранга пожара.

При построении СППР, основанной на методе экспертной классификации с применением теории нечетких множеств (далее СПТЩ), использованы 4 параметра, влияющих на установление ранга пожара.

При разработке программного обеспечения использовался язык программирования Delphi. Интерфейсы программ (СППР1,СППР2) представлен на рис. 4 и рис .5,

Теоретические и методологические результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, были проверены на ряде практических примеров в процессе анализа пожаров, произошедших в различных городах России.

Проведена сравнительная оценка результатов, полученных СППР1 и СППР2 в ходе вычислительного эксперимента, с принятыми руководителем тушения пожаров решениями, которая показывает, что в большинстве случаев решения, принятые РТП, совпали с результатами, полученными СППР) и СППР2, а в некоторых случаях системы определили ранг пожара точнее, нежели руководители тушения пожара.

Даны рекомендации по использованию разработанных моделей определения ранга пожара.

В случае, когда все параметры можно формализовать в виде терм-множеств, рекомендуется использовать для построения СППР модель, основанную на теории нечетких множеств.

В том случае, когда для решения задачи будут отобраны параметры, которые нельзя формализовать в виде терм-множеств, для построения СППР предлагается использовать математическую модель определения ранга пожара методом экспертной классификации, рассмотренную во второй главе.

Рис. 4. Вид диалогового окна программы «Определение ранга пожара в административных и жилых зданиях» (СППР1)

Рис. 5. Вид диалогового окна программы «Определение ранга пожара в административных и жилых зданиях» (СППР2)

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В результате проведенного научного исследования осуществлено решение управленческой задачи по определению состава сил и средств для тушения пожаров (ранга пожара) с помощью систем поддержки принятия решений.

В диссертации получены следующие основные результаты:

1. Выявлено, что при определении необходимого количества сил и средств руководителем тушения пожара учитывается множество факторов, характеризующих складывающуюся обстановку на горящем объекте. Проведен анализ оперативно-тактической характеристики объектов (на примере административных и жилых зданий) определены основные факторы (параметры), влияющие на установление ранга пожара.

2. Установлено, что рассматриваемые параметры, влияющие на определение ранга пожара, имеют различную значимость. Введены весовые коэффициенты, пропорциональные вкладу соответствующих параметров в оценку состояния объекта, на котором произошел пожар. Расчет нормированных весовых коэффициентов предложено осуществлять, используя метод парных сравнений.

3. На основе метода экспертной классификации построена математическая модель и разработан алгоритм решения задачи определения ранга пожара, позволяющие формализовать любое количество параметров, влияющие на определение ранга пожара с учетом их значимости.

4. Разработан метод решения задачи определения ранга пожара с применением теории нечетких множеств, позволяющий учитывать расплывчатость границ между смежными рангами, т. е. возможную принадлежность объекта классификации к различным рангам по каждому параметру. Реализация алгоритма, построенного на основе данного метода, при создании СППР позволяет повысить точность решения задачи.

5. Разработан метод решения задачи по определению ранга пожара с применением теории нечетких множеств, основанный на построении диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров. Научно обоснован алгоритм, позволяющий получить численные критерии при-

надлежности ранга пожара, учитывающие одновременное влияние всей совокупности параметров. Использование данного метода позволяет решать задачи по одновременному определению нескольких свойств исследуемого объекта.

6. Проведен анализ типичных ошибок, с которыми могут сталкиваться эксперты при проведении экспертизы, сформулированы требования к проведению экспертизы, и разработан метод определения компетентности экспертов, позволяющий повысить качество проведения экспертизы.

7. Полученные теоретические и методические результаты проверены на ряде практических примеров в процессе анализа пожаров, произошедших в различных городах России, Результаты проверки показали, что системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара имеют достаточно высокую эффективность.

8. В работе сформулированы задачи, для решения которых возможно применение разработанных систем поддержки принятия решений по определению ранга пожара, заключающиеся в оценке текущего состояния пожара и динамики его развития и в сравнительном анализе эффективности деятельности руководителей пожарных подразделений на различных пожарах.

Основные результаты исследований оцубликованы в следующих работах:

1. Климовцов В.М. Распределенные системы поддержки принятия решений в управлении Государственной противопожарной службой // Материалы 11 международной конференции «Системы безопасности» СБ-2002. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2002. - С. 145-146.

2. Климовцов В.М. Особенности формирования экспертных оценок для системы поддержки принятия решений в ГПС // Материалы 12 международной конференции «Системы безопасности» СБ-2003. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2003. - С. 118-120.

3. Топольский Н.Г., Климовцов В.М. Функции и задачи мобильной информационной системы поддержки принятия решений в деятельности оперативных служб // Материалы Международной научно-технической школы-конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному

образованию». -М.: МИРЭА, 2003. - С. 311-312.

4. Топольский Н.Г., Климовцов В.М. Требования к сети передачи данных в управлении оперативными подразделениями МЧС // Материалы Международной научно-технической школы-конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию», - М.: МИРЭА, 2003. - С. 312313.

5. Климовцов В.М. Решение задачи экспертной классификации определения ранга пожара с применением теории нечетких множеств // Материалы Международной научно-технической школы-конференции «Молодые ученые -науке, технологиям и профессиональному образованию». - М.: МИРЭА, 2003, -С.313-316.

6. Топольский Н.Г., Климовцов В.М. Принципы построения автоматизированных систем поддержки принятия решений в Государственной противопожарной службе // Материалы 8 международного форума «Технологии безопасности». - М.: «Защита ЭКСПО», 2003. - С. 285-286.

7. Климовцов В.М. Решение задачи экспертной классификации по определению ранга пожара в административных и жилых зданиях // Вестник Академии ГПС МЧС России. -2004. -№ 1.- С. 116-120.

8. Топольский Н.Г., Климовцов В.М., Афанасьев К.А. Применение экспертных систем для поддержки принятия решений руководящим составом ГПС и метод определения компетентности экспертов // Материалы 9 международного форума «Технологии безопасности». - М.: «Зашита ЭКСПО», 2004. - С. 405407.

9. Топольский Н.Г., Прус Ю.В., Климовцов В.М. Определение ранга пожара на объекте по диаграммам состояния // Материалы 13 международной конференции «Системы безопасности» СБ-2004. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2004.-С. 297-299.

Академия ГПС МЧС России. Тираж 70 экз. Зак. № 56

ÛfïJZ- PS./3

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ РУКОВОДИТЕЛЯМИ ОПЕРАТИВНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ

ПРИ ТУШЕНИИ ПОЖАРОВ В КРУПНЫХ ГОРОДАХ.

§1.1. Необходимость применения систем поддержки принятия решений в управлении пожарными подразделениями.

§ 1.2. Процесс принятия управленческих решений руководителем тушения пожара и круг задач, решаемых с помощью систем поддержки принятия решений.

§ 1.3. Анализ систем поддержки принятия решений, применяемых для оперативного управления пожарными подразделениями.

Постановка задачи исследования.

§ 1.4. Выводы.

ГЛАВА 2. ОБЩАЯ МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАНГА ПОЖАРА.

§ 2.1. Параметры, влияющие на установление ранга пожара.

§ 2.2.Анализ методов получения качественных экспертных оценок.

§ 2.3. Математическая модель задачи определения ранга пожара

§ 2.4. Выводы.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРТНЫЕ МОДЕЛИ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ РАНГА

ПОЖАРА, ОСНОВАННЫЕ НА ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ

МНОЖЕСТВ.

§ 3.1. Математические основы построения экспертной модели при расплывчатости границ между смежными рангами пожара.

§ 3.2. Определение ранга пожара на основе метода экспертной классификации.

§ 3.3. Определение ранга пожара по диаграммам состояния объекта.

§3.4. Выводы.

ГЛАВА 4. ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ РАНГА ПОЖАРА.

§ 4.1. Основные проблемы экспертной оценки объекта.

§ 4.2. Разработка метода оценки компетентности экспертов.

§ 4.3. Организационно-технические аспекты применения системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара.

§ 4.4. Экспериментальная оценка эффективности применения систем поддержки принятия управленческих решений по определению ранга пожара.

§ 4.5. Выводы.

Роль городов в развитии общества непрерывно возрастает. Растет население городов, увеличивается их территория, меняется характер городских поселений, они сливаются, образуя агломерации, мегаполисы. Если в начале 20 века в городах проживало только 14% населения Земли, к 1950 году -30%, то в начале 21 века уже примерно половина населения Земли живет в городах, а в наиболее развитых странах более 70-90% их населения являются жителями городов [92]. В России большая часть населения страны (73 %) также проживает в городах, причем свыше 35 % горожан являются жителями 13 крупных городов-миллионеров [33].

Быстрый рост городов порождает много проблем социального, экономического и экологического характера. В городах возникает большинство пожаров, аварий и других чрезвычайных происшествий, уносящих человеческие жизни и ценности. При росте городов, к сожалению, наблюдается и тенденция роста перечисленных опасностей, в том числе пожаров. Большая часть пожаров в городах возникает в жилых домах, и именно в них погибает большая часть людей, ставших жертвами пожаров. Анализ статистических данных показал, что около 35% пожаров произошли в жилых и административных зданиях, где погибли 85% - 90% всех жертв [11].

Вот лишь некоторые из примеров крупных пожаров в административных и жилых зданиях, произошедших на территории России:

- 1977 г., февраль, Москва, гостиница «Россия», при пожаре в 11- и 23-этажных корпусах погибло 42 человека;

- 1991 г., февраль, Санкт-Петербург, во время пожара в гостинице «Ленинград» на 7 этаже погибло 16 человек;

- 1999 г., февраль, Самара, при пожаре в 5-этажном здании ГУВД погибло 53 человека;

- 1999 г., декабрь, Москва, во время пожара в общежитии МГУ погибло 12 человек;

- 2003 г., ноябрь, Москва, при пожаре в 5-этажном здании общежития Российского университета дружбы народов погиб 41 человек.

При тушении пожаров в городских условиях пожарные сталкиваются с многочисленными трудностями, препятствующими ликвидации горения. К числу таких трудностей можно отнести: увеличение числа высотных зданий и зданий повышенной этажности, увеличение площадей промышленных и гражданских объектов, широкое применение полимерных горючих материалов, увеличение транспортного потока на улицах городов, ведущего к увеличению времени следования пожарных подразделений. Все эти обстоятельства способствует росту количества и масштабов пожаров.

Поэтому постоянное нарастание пожарной угрозы в городах диктует необходимость повышения эффективности систем пожарной безопасности объектов, что требует проведения целого комплекса мероприятий, в том числе:

- повышение качества пожарной техники;

- широкое внедрение автоматических средств пожарной сигнализации, тушения пожаров, противодымной защиты;

- повышение качества оперативного управления пожарными подразделениями;

- улучшение надзорно-профилактической противопожарной деятельности;

- повышение профессионального уровня работников пожарной охраны.

В этом комплексе мероприятий особо следует отметить повышение качества оперативного управления подразделениями пожарной охраны в целях обеспечения рационального использования ограниченных ресурсов и оптимизации деятельности всей системы пожарной охраны.

Известно, что основой оперативного управления является принятие решения руководителем тушения пожара (РТП). От его обоснованности во многом зависит функционирование сил и средств пожарной охраны и эффективность мер по предотвращению пожара, его ликвидации, спасению людей и материальных ценностей. Характерной особенностью принятия решений руководителем тушения пожаров при управлении оперативными пожарными подразделениями являются крайне ограниченное время для принятия решений и недостаточность конкретной информации о пожарах, в том числе:

- о причинах пожаров (взрыв газовоздушной смеси, поджог, неисправность электротехники, неосторожное обращение с огнем и др.);

- о местах возникновения пожаров, направлениях и времени их свободного развития, площади пожаров;

- о состоянии технических средств пожаротушения и дымоудаления в зданиях;

- о количестве людей, подлежащих эвакуации и местах их нахождения.

Ограниченность времени, и недостаточность информации значительно повышают ответственность решений, принимаемых руководителями, и предъявляют высокие требования к их компетенции и личным качествам.

Сложность выбора решений и прогнозирования их последствий усугубляется тем, что этот процесс осуществляется в условиях действия факторов неопределенности и риска.

При принятии решений в процессе оперативного управления руководитель обязан руководствоваться указаниями нормативных документов, на основе которых, и строится план ведения боевых действий.

Существующие в настоящее время документы нормативного и методического характера [77 - 80] требуют жесткого норматива выделения сил и средств от подразделений пожарной охраны, и не всегда учитывают складывающуюся на текущий момент оперативную обстановку в городе. В подобных случаях руководителю тушения пожара приходится полагаться только на свой опыт, знания и интуицию, что не может гарантировать эффективного результата. Из-за жесткого норматива выделения сил и средств зачастую остаются без должного прикрытия некоторые обслуживаемые районы, в которых имеется вероятность возникновения серьезных пожаров. Руководитель тушения пожара в таких случаях сталкивается с многокритериальной задачей с противоречивыми целями. Такие задачи являются наиболее сложными в теории принятия решений, и применительно к задаче оптимального привлечения сил и средств пожарной охраны для ликвидации пожара они до конца не решены.

Для решения этих задач необходимо учитывать комплексность проблемы, многовариантность и неочевидность многих ситуаций оперативной обстановки. При этом игнорирование тех или иных связей и отношений между элементами обстановки может означать одностороннее, а следовательно, искаженное отражение действительности, что, в свою очередь, может явиться причиной серьезных ошибок в решении задач, возникающих перед подразделениями пожарной охраны.

Применение новых информационных и коммуникационных технологий, реализуемых на электронных вычислительных машинах (ЭВМ) и компьютерных средствах связи позволяет значительно повысить качество оперативного управления пожарными подразделениями.

Существует настоятельная необходимость ускоренного перехода от сложившихся традиционных методов управления к комплексному применению автоматизированных (человеко-машинных) систем управления. В связи с этим, требуется разработка систем поддержки принятия решений (СППР), позволяющих осуществлять более детальную подготовку решений на основе заранее разработанных рекомендаций высококвалифицированных специалистов.

Автоматизация процесса управления силами и средствами, оснащение пожарных подразделений вычислительной техникой дают возможность снизить субъективный фактор при принятии решений.

Практическая значимость систем поддержки принятия решений (информационно-аналитических систем) в значительной степени зависит от эффективного взаимодействия постановщика проблемы (заказчика СППР) и специалиста по предоставлению и систематизации необходимых данных (разработчика СППР), обрабатываемых компьютером. Это обусловливает целесообразность создания методов решения управленческих задач, обеспечивающих автоматизированную выработку рекомендаций для лица, принимающего решение (ЛПР).

В работе предлагается разработать методы и алгоритмы решения задачи определения ранга пожара, и на их основе построить системы поддержки принятия управленческих решений по определению ранга пожара.

Цель работы: разработка методов и алгоритмов решения управленческой задачи по определению необходимых сил и средств для тушения пожаров в крупных городах, обеспечивающих полноту выявления и учета возможных ситуаций, позволяющих повысить обоснованность и эффективность решений, принимаемых руководителями оперативных пожарных подразделений и уменьшающих субъективный характер принятия решений.

Основные задачи работы:

- исследование проблемы принятия управленческих решений руководителями пожарных подразделений при тушении пожаров;

- обоснование необходимости применения систем поддержки принятия решений в управлении пожарными подразделениями при тушении пожаров в крупных городах;

- разработка методов и алгоритмов решения задачи определения ранга пожара для различных объектов;

- разработка метода определения компетентности экспертов;

- создание комплекса программных средств, составляющих основу системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара;

- выявление особенностей использования систем поддержки принятия решений по определению ранга пожара;

- экспериментальная проверка методов решения задачи определения ранга пожара.

Объект исследования - системы поддержки принятия управленческих решений при оперативном управлении пожарными подразделениями.

Предмет исследования - методы определения ранга пожара с применением систем поддержки принятия управленческих решений.

Методы исследования, применяемые в работе, базируются на системном подходе, теории управления и принятия решений, методах экспертной классификации, теории нечётких множеств, методе построения диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров.

Научная новизна полученных результатов заключается в том, что в диссертации впервые научно обоснованы и разработаны:

- математическая модель и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, позволяющие формализовать параметры, влияющие на определение ранга пожара с учетом их значимости.

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на использовании математического аппарата теории нечетких множеств, обеспечивающие полноту выявления и учета возможных ситуаций;

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на построении диаграммы состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров, позволяющие учитывать влияние всей совокупности параметров на ранг пожара;

- метод определения компетентности экспертов, участвующих в построении системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара, основанный на априорных и тестовых способах оценки уровня квалификации эксперта и позволяющий повысить уровень достоверности информации, получаемой от экспертов.

Обоснованность и достоверность полученных результатов обеспечивается применением апробированного математического аппарата, а также экспериментальной проверкой разработанных математических моделей.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- данные исследования позволили выработать новые подходы к разработке информационно-советующих систем поддержки принятия управленческих решений при оперативном управлении пожарными подразделениями;

- показана эффективность применения математического аппарата теории нечетких множеств, экспертной классификации, методов построения диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров для решения задачи определения ранга пожара;

- применение разработанных математических моделей по определению ранга пожара позволяет формализовать процесс принятия решений и способствует повышению степени их обоснованности.

В работе показано, что системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара, построенные на основе разработанных методов и алгоритмов, позволяют значительно сократить время, необходимое на принятие решений, способствуют повышению оперативности управления пожарными подразделениями и могут применяться руководителями оперативных пожарных подразделений для решения следующих типов управленческих задач:

1. Оценка текущего состояния пожара и динамики его развития. Системы предоставляют руководителям оперативных подразделений и диспетчеру центра управления силами возможность в любой момент времени определить необходимый состав сил и средств на основе оперативной информации, источником которой являются данные разведки пожара.

2. Сравнительный анализ эффективности деятельности руководителей пожарных подразделений на различных пожарах. При наличии соответствующей информации системы позволяют провести сравнительный анализ принятых руководящим составом решений по определению необходимых сил и средств, а также позволяют оценить принятие определённого варианта управленческого решения на пожарно-тактических учениях и занятиях.

3. Разработка документов предварительного планирования боевых действий пожарных подразделений. Системы поддержки принятия решений позволяют разрабатывать планы пожаротушения для крупных объектов, которые способствуют организации мероприятий по заблаговременной подготовке сил и средств к действиям в условиях пожара.

Внедрение результатов исследования. Результаты исследования внедрены в практическую деятельность Управления государственной противопожарной службы ГУ ГОЧС Ростовской области, использованы в учебном процессе по дисциплине «Информационные технологии управления» в Академии ГПС МЧС России, в научных исследованиях в Федеральном центре науки и высоких технологий ВНИИ ГОЧС МЧС России при разработке методических рекомендаций по созданию структурированной системы мониторинга и управления инженерными системами потенциально опасных объектов, зданий и сооружений, а также при разработке «Концепции совершенствования автоматизированной системы пожарной безопасности на объектах культурно-зрелищного назначения», предусмотренной Единым тематическим планом НИОКР МЧС России на 2004 год, часть 2 (П. АкГПС. Д. 02.2004 «Культура», раздел 3, п. 3.4.13).

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждается соответствующими актами.

На защиту выносятся:

- алгоритм решения задачи определения ранга пожара на основе метода экспертной классификации;

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на использовании математического аппарата теории нечетких множеств;

- метод и алгоритм решения задачи определения ранга пожара, основанные на построении диаграммы состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров;

- метод определения компетентности экспертов, участвующих в построении системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара;

- алгоритм определения состава экспертной комиссии.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на семинарах в учебно-научном комплексе автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной противопожарной службы МЧС России, а также на международных и всероссийских конференциях: 11-й, 12-й и 13-й международных конференциях «Системы безопасности» (Москва - 2002, 2003, 2004); международной научно-технической конференции «Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию» (Москва - 2003); 8-м и 9-м международных форумах «Технологии безопасности» (Москва - 2003, 2004).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, 5 в соавторстве [101 - 105] и 4 самостоятельно [40 - 43].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 193 страницы: 135 страниц основного текста, включающего 16 рисунков, 8 таблиц; список литературы из 135 наименований на 12 страницах и 4 приложения на 46 страницах.

§ 4.5. Выводы

1. При проведении экспертизы необходимо учитывать причины, которые могут приводить к неточности в процессе получения и обработки информации и к неверным выводам, в связи с этим в работе сформулированы основные требования к организации экспертизы, выполнение которых обеспечивает ее качественное проведение.

2. Достоверность полученных результатов в системе поддержки принятия решений зависит от оценок, данных экспертами, поэтому целесообразно определить компетентность эксперта (группы экспертов), чтобы избежать субъективизма при получении экспертных оценок. В работе предложен метод определения компетентности эксперта на основе двух критериев: степени осведомленности по рассматриваемой проблеме и уровнем квалификации с точки зрения других экспертов. Данный метод позволит облегчить процедуру создания экспертной комиссии.

3. Системы поддержки принятия решений, построенные на основе разработанных методов, могут применяться для решения ряда задач, заключающихся в оценке текущего состояния пожара и динамики его развития, в сравнительном анализе эффективности деятельности руководителей пожарных подразделений на различных пожарах, а также в разработке документов предварительного планирования боевых действий пожарных подразделений.

4. Полученные теоретические и методические результаты проверены на ряде практических примеров в процессе анализа пожаров, произошедших в различных городах России. Результаты проверки показали, что системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара имеют достаточно высокую эффективность.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Важнейшим направлением совершенствования качества оперативного управления пожарными подразделениями является совершенствование системы обработки и анализа информации как необходимой предпосылки выработки и принятия научно обоснованных управленческих решений. Оснащение оперативных подразделений пожарной охраны электронной вычислительной техникой даёт возможность повысить качество оперативного управления силами и средствами пожарной охраны и способствует принятию научно обоснованных решений.

В результате проведенного научного исследования осуществлено решение управленческой задачи по определению состава сил и средств для тушения пожаров (ранга пожара) с помощью систем поддержки принятия решений.

В диссертации получены следующие основные результаты:

1. Выявлено, что при определении необходимого количества сил и средств руководителем тушения пожара учитывается множество факторов, характеризующих складывающуюся обстановку на горящем объекте. Проведен анализ оперативно-тактической характеристики объектов (на примере административных и жилых зданий) определены основные факторы (параметры), влияющие на установление ранга пожара.

2. Установлено, что рассматриваемые параметры, влияющие на определение ранга пожара, имеют различную значимость. Введены весовые коэффициенты, пропорциональные вкладу соответствующих параметров в оценку состояния объекта, на котором произошел пожар. Расчет нормированных весовых коэффициентов предложено осуществлять, используя метод парных сравнений.

3. На основе метода экспертной классификации построена математическая модель и разработан алгоритм решения задачи определения ранга пожара, позволяющие формализовать любое количество параметров, влияющие на определение ранга пожара с учетом их значимости.

4. Разработан метод решения задачи определения ранга пожара с применением теории нечетких множеств, позволяющий учитывать расплывчатость границ между смежными рангами, т. е. возможную принадлежность объекта классификации к различным рангам по каждому параметру. Реализация алгоритма, построенного на основе данного метода, при создании СППР позволяет повысить точность решения задачи.

5. Разработан метод решения задачи по определению ранга пожара с применением теории нечетких множеств, основанный на построении диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров. Научно обоснован алгоритм, позволяющий получить численные критерии принадлежности ранга пожара, учитывающие одновременное влияние всей совокупности параметров. Использование данного метода позволяет решать задачи по одновременному определению нескольких свойств исследуемого объекта.

6. Проведен анализ типичных ошибок, с которыми могут сталкиваться эксперты при проведении экспертизы, сформулированы требования к проведению экспертизы, и разработан метод определения компетентности экспертов, позволяющий повысить качество проведения экспертизы.

7. Полученные теоретические и методические результаты проверены на ряде практических примеров в процессе анализа пожаров, произошедших в различных городах России. Результаты проверки показали, что системы поддержки принятия решений по определению ранга пожара имеют достаточно высокую эффективность.

Системы поддержки принятия решений, построенные на основе разработанных математических моделей решения задачи определения ранга пожара, могут применяться руководителями оперативных пожарных подразделений для решения следующих типов управленческих задач:

- оценка текущего состояния пожара и динамики его развития;

- сравнительный анализ эффективности деятельности руководителей пожарных подразделений на различных пожарах;

- разработка документов предварительного планирования боевых действий пожарных подразделений.

Следует подчеркнуть, что построенные в работе модели, основанные на использовании математического аппарата теории нечетких множеств, экспертной классификации, построения диаграмм состояний исследуемого объекта в многомерном пространстве его параметров, а также разработанные алгоритмы решения данной управленческой задачи могут применяться для определения сил и средств и в других службах экстренного реагирования, силовых и специальных структурах.

Представляется, что полученные в диссертации теоретические и прикладные результаты могут найти применение не только в сфере управления, но и в таких областях науки, как:

- социология (анализ критических ситуаций и конфликтных отношений в социальных группах, выявление угроз и причин их возникновения);

- экономика (выявление динамики развития ситуации в экономических системах, составление прогнозов);

- медицина (выявление предрасположенности к различного рода заболеваниям и их диагностика);

- образование (методика преподавания с учетом особенностей групп обучаемых, индивидуальное планирование учебного процесса).

1. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. - М.: МЭИ, 1994. - 216 с.

2. Белоногов Г.Г., Новоселов А.П. Автоматизация процессов накопления, поиска и обобщения информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. - 256 с.

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

4. Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинанте, 1990. - 240 с.

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

6. Брукинг А., Джонс П., Кокс Ф., Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.

7. Брушлинский Н.Н. и др. Системный анализ и проблем пожарной безопасности народного хозяйства. М.: Стройиздат, 1988. - 413 с.

8. Брушлинский Н.Н. Моделирование оперативной деятельности пожарной службы. М.: Стройиздат, 1981. - 96 с.

9. Брушлинский Н.Н. Системный анализ деятельности Государственной противопожарной службы. М.: МИПБ МВД РФ, 1998. - 255 с.

10. Брушлинский Н.Н., Микеев А.К., Бозуков Г.С. и др. Совершенствование организации и управления пожарной охраной. М.: Стройиздат, 1986. -152 с.

11. Брушлинский Н.Н., Соколов С.В., Вагнер П. Проблемы обеспечения пожарной безопасности в мире на рубеже столетий // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ, 2000. - Вып. 6. - с. 68-102.

12. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений.1. М.: Наука, 1988.-383 с.

13. Вартазаров И.С., Горлов И.Г., Собиняков Б.А. Коллективные экспертные оценки в задаче совершенствования перспективного планирования научных исследований в энергетике. М.: Информэнерго, 1977. - 74 с.

14. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику. Учебное пособие // Гитман М.Б. Ч. 1. Применение лингвистической переменной в системах принятия решений. Пермь: ПГТУ, 1998. - 45 с.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576 с.

16. Воробьев Н. Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков.- М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. 272 с.

17. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 200 с.

18. Герасимов В.Е., Прытов А.А., Шумилов А.А., Янбых Г.Ф. Концепция создания сети передачи данных систем управления авиационными перевозками. М.: ГВЦГА, 1997 - 97 с.

19. Глуховенко Ю. М., Коробко В.Б. Организационное проектирование многофункциональной пожарно-спасательной службы. М.: «АРС», 2003. -291 с.

20. Глуховенко Ю.М. Методологические основы проектирования организационной структуры Государственной противопожарной службы. М.: издательство «АРС», 2001. - 162 с.

21. Глушков В.М. О системной оптимизации // Кибернетика № 5. -1980.-с. 89-91.

22. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987.-552 с.

23. Горенский Б.М. Принципы построения автоматизированной системы управления. Красноярск: ГАЦМиЗ , 1995. - 84 с.

24. ГОСТ Р ИСО/МЭК 62-2000. Общие требования к органам, осуществляющим оценку и сертификацию систем качества.

25. Григорьев JI.И., Арабаджи М.С., Гасымов И.Т. Экспертные системы и их применение (на примере нефтегазовой геологии). М.: ИРЦ «Газпром», 1993.-69 с.

26. Гуфан Ю. М. Структурные фазовые переходы. М.: Наука, 1982. -312 с.

27. Доклад Президенту России «Горящая Россия». М.: Пожарная безопасность: информатика, техника. Ассоциация «Пожарная техника», № 1, 1992.-с. 7-70.

28. Дэвид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. -144 с.

29. Еремеев А.П. Экспертные модели и методы принятия решений. М.: МЭИ, 1995.-110 с.

30. Еремин Н.А. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики. М.: Наука, 1994. - 462 с.

31. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и её применение к принятию проблемных решений. М.: Мир, 1976. - 161 с.

32. Засыпкин А.В. Количественные оценки принятия решений в экспертных системах при нечеткой информации // Материалы 4 международной конференции «Системы безопасности» СБ-95. -М.: ВИПТШ МВД России, 1995.-с. 48-51.

33. Иванов Д. Итоги переписи населения 2002 // Вокруг света. 2004 -№5-с. 104-116.

34. Интеллектуальные и обучающие системы. Учебное пособие // Т.А. Гаврилова, Е.В. Зудилова, М.З. Ильясов; СПбГТУ, 1992. 110 с.

35. Исайкин Ф.А. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений о привлечении пожарных подразделений на пожары в крупном городе // Диссертация на соискание ученой степени к.т.н. М.: 1999.

36. Искусственный интеллект: Справочник. Книга 1. Системы общения и экспертные системы // Под редакцией Э.В. Попова. М.: 1990. - 464 с.

37. Кашевник Б.Л. Опыт ведения спасательных работ в многоэтажных зданиях при чрезвычайных ситуациях // Пожарная безопасность. 2003 -№4 -с. 33-36.

38. Керов Л.А., Частиков А.П., Юдин Ю.В., Юхтенко В.А. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки. СПб.: Политехника, 1996.-220 с.

39. Кимстач И.Ф. и др. Пожарная тактика. М.: Стройиздат, 1984. -590 с.

40. Климовцов В.М. Особенности формирования экспертных оценок для системы поддержки принятия решений в ГПС // Материалы 12 международной конференции «Системы безопасности» СБ-2003. М.: Академия ГПС МЧС России, 2003. - с. 118-120.

41. Климовцов В.М. Распределенные системы поддержки принятия решений в управлении Государственной противопожарной службой // Материалы 11 международной конференции «Системы безопасности» СБ-2002. -М.: Академия ГПС МЧС России, 2002. с. 145-146.

42. Климовцов В.М. Решение задачи экспертной классификации по определению ранга пожара в административных и жилых зданиях // Вестник Академии ГПС МЧС России. 2004. -№ l.-c. 116-120.

43. Климушин Н.Г., Кононов В.М. Тушение пожаров в зданиях повышенной этажности. М.: Стойиздат, 1983. - 191 с.

44. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1970. - 720 с.

45. Коробко В.Б. Расширение функций Государственной противопожарной службы: вопросы теории и практики. М.: издательство «АРС»,2002.- 131 с.

46. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

47. Ландау Л. Д., Лифшиц Е. М. Теоретическая физика в 10 т. Т. 5. Статистическая физика. Ч. 1. М.: Физматлит, 2001. - 615 с.

48. Лапко А.В., Ченцов С.В. Многоуровневые непараметрические системы принятия решений. Новосибирск: Сиб. предприятие РАН, 1997. -192 с.

49. Лаптев Г.Ф. Элементы векторного исчисления. М.: Наука, 1975.

50. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в Волшебных странах. М.: Логос, 2002. - 392 с.

51. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989. - 128 с.

52. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука. Физматлит, 1996. - 208 с.

53. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения. М.: Дело, 2004. -416с.

54. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 184 с.

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

56. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Дело, 2004. -400 с.

57. Лорьер Ж. Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. -568 с.

58. Мешалкин Е.А., Кокушкин В.А., Дударев Г.И. Системы поддержки принятия решений и перспектива их использования в пожарной охране // Обзор информации. М.: ГИЦ МВД СССР, 1989. - 39 с.

59. Мешалкин Е.А., Кокушкин В.А., Дударев Г.И. Экспертные системы и перспектива их использования в пожарной охране // Обзор информации. -М.: ГИЦ МВД СССР, 1988. 43 с.

60. Мешалкин Е.А., Олейников В.Т., Абрамов А.П. Структура программно аппаратного комплекса поддержки принятия решений для руководителя тушения пожара // Сб. тр.ч.2 «Крупные пожары предупреждение и тушение». - М.: ВНИИПО МВД России, 2001. - с. 520-524.

61. Микони С.В., Баушев А.Н. Методы и алгоритмы принятия решений. Учебное пособие //ч.2. СПб.: ПГУПС, 1996. - 54 с.

62. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: 1991. -286 с.

63. Ногин В.Д., Чистяков С.В. Применение линейной алгебры в принятии решений. СПб.: СПбГТУ, 1998. - 40 с.

64. Острейковский В.А. Информатика: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 2001. - 511 с.

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

66. Плотников В. Н., Зверев В. Ю. Принятие решений в системах управления. Часть 1: Теория и проектирование алгоритмов принятия оперативных решений: Учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ, 1993. - 172 с.

67. Плотников В. Н., Зверев В. Ю. Принятие решений в системах управления. Часть 2: Теория и алгоритмы принятия проектных решений для многообъектных распределенных систем управления. Учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ, 1994. - 144 с.

68. Повзик Я. С. Пожарная тактика. М.: ВИПТШ, 1984. - 479 с.

69. Повзик Я. С. Пожарная тактика. М.: ЗАО «Спецтехника», 1999. -411 с.

70. Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. Введение в прикладную теорию. СПб.: СПбГТУ, 1997. - 88 с.

71. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. -320 с.

72. Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986. - 312 с.

73. Пранов Б.М. Математическое моделирование в задачах управления размещения сил и средств противопожарной службы // Диссертация на соискание ученой степени д.т.н. М.: 1998.

74. Представление знаний и экспертные системы // Сб. тр. Научный редактор В.В. Александров АН СССР Ленинградский институт информатики и автоматизации. Л.: 1989. - 194 с.

75. Приказ МВД России № 257 от 5.07.95г. «Об утверждении и введении в действие Устава службы пожарной охраны МВД России».

76. Приказ УГПС г. Москвы № 104 от 19.06.97 «О порядке привлечения сил и средств гарнизона пожарной охраны г. Москвы».

77. Приказ УГПС г. Москвы № 122 от 12.04.2000 «О составлении перечня особо важных объектов».

78. Приказ УГПС Ростовской области № 21 от 21.01.2003 «О порядке привлечения сил и средств гарнизона пожарной охраны г. Ростова на - Дону».

79. Программные и аппаратные средства. // Под редакцией В. Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь. 1990. - 368 с.

80. Райхман Э.П., Азгальдов Г.Г. Экспертные методы в оценке качества товара. -М.: Экономика, 1974 151 с.

81. Ростокуев В.В. Экспертная система для обработки данных контроля загрязнения атмосферы. СПб.: 1997. - 261 с.

82. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: 1993. -320 с.

83. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.: Радио и связь, 1991. -200 с.

84. Семиков B.JI. Теория организаций: Учебник. Академия ГПС МЧС России, 2003.-220 с.

85. Сидельников Ю.В; Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. - 195 с.

86. Смородинский С.С., Батин Н.В. Алгоритмы и программные средства интеллектуальных систем принятия решений. Минск: БГУИР, 1994. -68 с.

87. СНиП 2.08.01-89* Жилые здания.

88. СНиП 2.09.04-87* Административные и бытовые здания.

89. СНиП 21-01-97* Пожарная безопасность зданий и сооружений.

90. Соколов С.В. Методологические основы разработки и использования компьютерных имитационных систем для исследования деятельности и проектирования аварийно-спасательных служб в городах // Диссертация на соискание ученой степени д.т.н. М.: 1999.

91. Средства информатизации фонда программных средств ГПС МЧС РФ ФГУ ВНИИПО, 2003.

92. Терано Т., Асан К., Суджено М. Прикладные нечеткие системы. -М.: Мир, 1993.-320 с.

93. Теребнев В.В., Теребнев А.В., Грачев В.А. Организация службы начальника караула пожарной части. Екатеринбург: Издательский дом «Калан», 2000 - 304 с.

94. Теребнев В.В., Теребнев А.В., Подгрушный А.В., Грачев В.А. По-жарно-строевая подготовка М.: Академия ГПС МЧС России, 2004. - 425 с.

95. Теребнев В.В., Теребнев А.В., Подгрушный А.В., Грачев В.А. Тактическая подготовка должностных лиц органов управления силами и средствами на пожаре. М.: Академия ГПС МЧС России, 2004. - 285 с.

96. Теребнев В.В., Теребнев А.В., Управление силами и средствами на пожаре. М.: Академия ГПС МЧС России, 2003. - 261 с.

97. Тихомиров М.М. Системы информационной и интеллектуальной поддержки управленческой деятельности в структурах государственной службы. -М.: РАГС, 1995. 185 с.

98. Топольский Н.Г., Вязилов А.В. Создание баз знаний для систем поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях // Материалы 2 международной конференции «Информатизация систем безопасности» -ИСБ-93. М.: ВИПТШ МВД России, 1993. - с. 55-60.

99. Топольский Н.Г., Климовцов В.М. Принципы построения автоматизированных систем поддержки принятия решений в Государственной противопожарной службе // Материалы 8 международного форума «Технологии безопасности». М., 2003. - с. 285.

100. Топольский Н.Г., Прус Ю.В., Климовцов В.М. Определение ранга пожара на объекте по диаграммам состояния // Материалы 13 международной конференции «Системы безопасности» СБ-2004. М.: Академия ГПС МЧС России, 2004.-с. 297-299.

101. Топольский Н.Г. Основы автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности объектов. М.: МИПБ МВД России, 1997. - 165 с.

102. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная система поддержки принятия решений. М.: Синетег , 1998. - 376 с.

103. Туркин Б.Ф. Состояние пожарной безопасности в России // Пожарная безопасность, информатика и техника. 1997. - №1 (19). - с. 49 - 52.

104. Уотерман Д., Хейес-Рот Ф., Ленат Д., Построение экспертных систем. М.: Мир, 1987-441 с.

105. Фатеев В.П., Шварц-Зиндер С.Н., Подбор существующих оболочек для экспертных систем управленческого типа // Материалы 6 международной конференции «Системы безопасности» СБ-97. - М.: МИПБ МВД России, 1997.-с. 65-67.

106. Фаттахон А.А. Установление причины пожара с применением экспертных систем // Сб. тр. ч. 1 « Проблемы горения и тушения пожаров на рубеже веков». М.: ВНИИПО МВД России, 1999. - с. 75-77.

107. Федеральный закон «О защите населения и территорий от ЧС природного и техногенного характера» от 31 декабря 1994 г. № 68-ФЗ.

108. Федеральный закон «О пожарной безопасности» от 21 декабря 1994г. № 69-ФЗ.

109. Харисов Г.Х. Основы обеспечения безопасности жизнедеятельности человека. МИПБ МВД России, 1998.-89 с.

110. Ходжаев Г.А. Интеллектуальное управление организационными системами. М.: МГГУ, 1997. - 204 с.

111. Чери С. Готлоб Г. Танка Л. Логическое программирование и базы данных. М.: Мир, 1992. - 352 с.

112. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления. Использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат,1983.- 184 с.

113. Шеховец О.И., Чертовской В.Д., Шафрин Б.М. Интеллектуальные средства поддержки принятия управленческих решений. С.Пб.: 2000. - 60 с.

114. Шумский А.Е. Основы теории принятия решений. Владивосток: ДВГАЭУ, 1999.-72 с.

115. Экспертные системы в военном деле // Учебное пособие. Киевское высшее военное авиационное инженерное училище. Киев: 1991. - 114 с.

116. Ягер Р. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.123. «Einsatz fuer 31 Emil». Rettung magazin Januar / Februar 97. - p. 1822.

117. Alekhin E.M., Brushlinsky N.N., Sokolov S.V., Wagner P. Russian simulation for strategic planning. «Fire International», 11/1996. p. 32-33.

118. Bruschlinsky N., Nitzschke M., Sokolov S., Wagner P., Feuerwehren in Millionenstaedten. Organisation, Probleme und Loesungen. Stuttgart, Berlin. Koeln, 1995. p. 308-310.

119. Buchanan B.G., Bobrow D., Davis R., Mc Dermott J., Shorlife E.M. Knowledge based system // Annu. Rep. Computer Science. № 4, 1990. - p. 395416.

120. Einrichtunden und Weiterentwicklund des Rettungswes ens. Brand-schutz. 1988, Vol. 42, № 9. - p. 559-563.

121. Franclin J.E., Carmody C.L., Keller K., Levit T.S., Butean B.L. Expert system technology for military selected samples // Proceedings of the IEEE Vol. 76, N 10, oct. 1988.-p. 1327-1336.

122. Revelle C. Siting ambulances and fires companies. American planning association journal Vol. 57, №.4,1991. p. 471-484.

123. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchical structures. Fuzzy Sets and Systems. Vol. 1, № 1,1978. p. 57-68.

124. Sardquist Stefan. An Engineering Approach to Fire-Fighting Tactic // Report 1014, Dept of Fire Safety Engineering, Land Institute of Technology, ISSN1102-8246, ISRN LUTVDG / TVBB-1014-SE. 1996. - 83 p.

125. Zade L. A. Knowledge representation in fuzzy logic // IEEE Transaction in Knowledge and Data Engineering № 1, March 1989. p. 89-100.

126. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Inf. and Control N 8,1965. p. 338-353.

127. Zimmerman H.J., Zysno P. Decisions and evaluations by hierarchical aggregation of information. Fuzzy Sets and Systems, Vol. 10, №3, 1983. -p. 243-260.