автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Система информационной поддержки принятия решений при управлении силами и средствами органов, исполняющих наказания, в экстремальных ситуациях

ДУЛЕНКО Вячеслав Алексеевич

СИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СИЛАМИ И СРЕДСТВАМИ ОРГАНОВ, ИСПОЛНЯЮЩИХ НАКАЗАНИЯ, В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИТУАЦИЯХ

05.13.10 - Управление в социальных нэкономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

УФА 1999

Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем управ; Уфимского государственного авиационного технического университета федре управления в органах внутренних дел Уфимского юридического и тута МВД России.

Научный руководитель - кандидат технических наук,

доцент Баку сов Л.М.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ильясов Б.Г.

доктор технических наук, профессор Макаров В.Ф.

Ведущая организация - Башкирская академия государственной служ управления при президенте Республики Башкортостан

Защита диссертации состоится «29» Зек^рЯ 1999 г. в ^ час< заседании диссертационного совета К-063.17.03 в Уфимском государстве авиационном техническом университете по адресу: 450000, Уфа-центр Карла Маркса, 12, факс: (3472)-22-29-18.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимского госуд венного авиационного технического университета.

Автореферат разослан 24 ноября 1999 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

В.Н. ЕфаиоЕ

ХШ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Оперативно-служебная и производственно-озяйственная деятельность органов, исполняющих наказания в виде лишения сво-оды (ОИН), складывается в настоящее время в условиях осложнения криминоген-ой обстановки и нестабильности социально-экономической ситуации в стране.

Анализ статистических показателей динамики и состояния преступности России, начиная с 1989 года, свидетельствует о неуклонном ее росте. Пик рестушюсти приходится на 1993 год. Несмотря на последующий небольшой пад, уровень преступности остается высоким до настоящего времени. Остается ысоким и уровень преступности среди осужденных к лишению свободы.

Такое положение приводит с одной стороны к усилению негативных тен-енций в поведении спецконтингента (осужденных), проявляющихся в усилении грессивности, увеличении преступности и т.д. С другой стороны ослабляются озиции сил ОИН. Это в значительной степени связано с процессом перевода ор-1Нов, исполняющих наказания, из Министерства внутренних дел России в веде-ие Министерства юстиции, что вызвало ряд проблем. Основными из них явля->тся: не до конца сформированная нормативно-правовая база; ухудшение каче-гвенного и количественного состава кадров, связанное с оттоком опытных спе-иалистов и притоком на их место новых, малоопытных, сотрудников, а также ерераспределением кадров в связи с созданием новых структурных подразделе-ий в рамках органов, исполняющих наказания. Вышеназванные причины резко овышают опасность возникновения экстремальных ситуаций (ЭкС).

Анализ материалов расследований и публикаций, посвященных органи-щионно-правовым, социально-психологическим и тактическим вопросам дея-гльности администрации исправительных учреждений (ИУ) в ЭкС, показывает, то наиболее опасными правонарушениями в местах отбывания наказаний являйся групповые противоправные действия (групповые эксцессы) со стороны суждешшх. При возникновении таких ситуаций управление силами и средст-1ми преимущественно осуществляется в соответствии с командно-штабным и эллегиальным принципами организации управления. Командно-штабной прин-ип имеет приоритет. При этом наиболее трудными являются задата анализа си-уации и принятия решений в условиях высокого риска и неопределенности опе-агивной обстановки и малого резерва времени. Это обусловлено тем, что при эзпикновении ЭкС, как правило, нет готовых алгоритмов и целостной системы нформационной поддержки принятия решений.

Исходя из изложенного, задача создания научно-методических основ и нструментальных средств поддержки деятельности планирующих и руково-ящих органов командно-штабного звена управления по принятию решений в кС, а также выработке упреждающих воздействий представляется актуальной.

Связь работы с научными программами. Работа выполнена на

кафедре автоматизированных систем управления Уфимского государственно авиационного технического университета и кафедре управления в орган внутренних дел Уфимского юридического института МВД России в соответ( вии с договором от 23.02.1995 г. на тему «Разработка автоматизированных ci тем принятия решений в экстремальных ситуациях и их использование в nf цессе обучения принятию управленческих решений в органах, исполняющ наказания» согласно п. 1.10 плана научно-исследовательских работ УЮИ МЕ России на 1995 год «Проблемы совершенствования управления личным cocí вом ОВД и ОИН», утвержденного 26.12.94 г.

Целью исследования является создание научно-методических осн< алгоритмического и программного обеспечения системы информационной пс . держки принятия решений (СИПДР) при управлении силами и средствами Oiít экстремальных ситуациях.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи

1. Разработать формализованную описательную модель экстремалън ситуации (ЭкС) в исправительном учреждении (ИУ).

2. Разработать концептуальную модель организации деятельности гру анализа и планирования командно-штабного звена управления по выработке принятию решений в ЭкС.

1 3. Разработать научно-методические средства поддержки процесса щ шггая решений при аналитическом и стратегическом планировании деятельное подразделении ОИН в ЭкС, включая методики извлечения экспертных знаний.

4. Разработать средства алгоритмического и программного обеспечен системы информационной под держки принятия решений и оценить их эфф< тивность.

5. Разработать практическую методику организации и управления Э1 пертизами в рамках командно-штабного принципа организации деятельное подразделений.

Методы исследования базировались на основных положениях ci темного подхода, теории социального управления, пенитенциарной ncuxoi гии, криминологии, криминоненологии, социологии, теории принятия решеш методах математического моделирования социально-экономических сисгс статистических методиках анализа экспертных оценок.

Научная новизна:

1. Предложена новая формализованная описательная модель ЭкС в ГО виде иерархического ситуационного обт.екта (ИСО), представляющего соб иерархически организованную систему знаний (семантическую сеть) о ком: нентах ситуации и факторах, взаимодействие которых определяет этапы заро дения, развития и ликвидации ЭкС.

2. Предложена новая концептуальная модель организации деятельное групп анализа и планирования командно-штабного звена управления по вы]

гке и принятию решений в ЭкС, базирующаяся на семантической сети, по-юенной на основе принципов иерархической декомпозиции и обратной свя-и содержащая двухэтапную экспертную процедуру оценки вариантов реше-й, которая основана на причинной декомпозиции и свертке нормированных эственных векторов матриц парных сравнений по уровням. Это позволяет шологизировать эвристические этапы экспертизы.

3. Для классификации ситуаций по категориям опасности предложено эоить меру сходства текущей ситуации с типовыми в виде нормированных эффициентов разложения ее вектора признаков в базисе эталонных векторов-изнаков типовых ситуаций, а также алгоритм формирования и пополнения шса на основе принципа отделимости.

4. Предложена новая методика организации и управления экспертизами, оводимыми группами анализа и планирования, в которых основным элемен-м, обеспечивающим качество экспертиз, является систематическое использо-ние диалоговых процедур.

Практическую значимость представляют:

1. Методика построения критерия качества решений на основе иерархиче-ой декомпозиции с использованием экспертной процедуры парных сравнений, зволятощая оценить качество вариантов решений в числовом выражении, а так: технологизировать процесс генерации альтернатив при принятии решений.

2. Двухэтапная экспертная процедура оценки вариантов решений, осно-нная на причинной декомпозиции и свертке нормированных собственных кторов матриц парных сравнений по уровням, и позволяющая непосредствен-| сопоставлять возможные последствия решений с компонентами критериаль-й функции в виде обобщенных сравнительных весов, что обеспечивает управ-ние в реальном масштабе времени за счет исключения дорогостоящего и дли-льного этапа имитационного моделирования.

3. Способ визуализации состояния оперативной обстановки, реализо-нный в составе алгоритмического и программного обеспечения системы ин-)рмационной поддержки принятия решений и позволяющий дополнить вер-льно-логическое представление об объекте наглядным, образно-смысловым 1едставлением.

На защиту выносятся:

1 Формализованная описательная модель экстремальной ситуации в ИУ зиде иерархического ситуационного объекта (ИСО).

2. Концептуальная модель организации деятельности групп анализа и [анирования командно-штабного звена управления по выработке и принятию шений на основе представления экстремальных ситуаций в виде ИСО.

3. Методика построения критерия качества вариантов решений и двух-апная процедура экспертной оценки альтернатив, основанная на иерархиче-:ой декомпозиции и парных сравнениях.

4. Обобщенный алгоритм формирования и пополнения базиса (набор; эталонных (типовых) ситуаций и классификации возникающих ситуаций по к< тегориям опасности, включающий модуль визуализации состояния оператш ной обстановки.

5. Методика организации и управления экспертизами, проводимым группами анализа и планирования в рамках командно-штабной организаци деятельности подразделений, основанная на систематическом использовали диалоговых процедур.

Апробация работы. Основные результаты диссертационного иссле дования докладывались на следующих научных конференциях и семинарах:

• научно-теоретической конференции «Теоретические и методически проблемы совершенствования процесса преподавания социально-гуманитарны и юридических дисциплин в учебных заведениях МВД» (г. Уфа, УВШ МВ, РФ, 29-30 октября 1992 г.);

• научно-теоретической конференции «Биологическое и социальное личности преступника и проблемы ее ресоциализации» (г. Уфа, УВШ МВД ГС 21-22 октября 1993 г.);

• Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «А» туальные проблемы автоматизации управления организационно-техническим системами в органах внутренних дел» (г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербург ский юридический институт МВД России, 16 июня 1994 г.);

• межвузовской научно-практической конференции «Совершенствова ние использования ЭВМ в оперативно-служебной деятельности и подготовк кадров для органов внутренних дел» (г. Хабаровск, ХВШ МВД России, 24-2 мая 1994 г.);

• научно-практической конференции «Проблемы борьбы с организован ными формами преступности» (г. Уфа, УВШ МВД РФ, февраль 1994 г.);

• межвузовской научно-практической конференции «Актуальные про блемы профессиональной подготовки и нравственного воспитания сотруднико ОВД» (г. Уфа, УВШ МВД РФ, 24-25 ноября 1994 г.);

• научно-практической конференции «Фундамснтализация образовани в современном обществе» (г. Уфа, ВЭГУ, май 1997 г.);

• Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Ин формационные и кибернетические системы управления и их элементы» (г. Уфг УГАТУ, 25-26 ноября 1997 г.);

• научно-практической конференции «Совершенствование системы экс тренного реагирования ОВД на чрезвычайные ситуации» (г. Уфа, УЮИ МВ^ РФ, 28 мая 1998 г.);

• научно-практическом семинаре «Анализ и характеристика экстремаль ных ситуаций, возникающих в деятельности исправительных учреждений:

[г. Уфа, УЮИ МВД РФ, февраль 1999 г.).

По теме диссертационного исследования опубликовано 14 работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Она изложена на 139 страницах основного машинописного текста, включая 26 рисунков и 8 таблиц. Список используемой литературы из 170 наименований и 17 приложений представлены на 72 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, описывается цель ра-эоты, решаемые задачи, научная новизна, практическая полезность и положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматриваются общий характер и особенности деятельности ИУ как сложных социально-экономических систем (СЭС). Анализируются подходы к описанию процессов, возникающих в деятельности ИУ. Даются описательные модели ключевых понятий для данной предметной области таких как «ситуация», «обстановка», «состояние». Предлагается описывать процессы в ИУ с помощью понятия «состояние оперативной обстановки». Среди этих состояний выделяется класс экстремальных ситуаций, под которыми понимают такое состояние оперативной обстановки, при котором процессы носят быстротечный характер, качественно отличающийся по своему содержанию от общего, «эталонного» фона с угрозой перерастания процесса из локального в более масштабный и требующий от органов государственной власти, сотрудников ОИН принятия экстренных мер по ликвидации этой нестандартной ситуации.

На основе анализа существующих описательных моделей делается вывод э сложной многокомпонентной природе таких ситуаций в СЭС и системном характере их взаимодействия.

Как показывает изучение специальных информационных бюллетеней, в условиях ЭкС процессы управления в них опираются на работу групп анализа и планирования, проведение экспертиз в которых сопряжено с трудностями, обусловленными малой численностью групп экспертов и противоречивым характером их оценок ситуации. Это обусловливает необходимость пояска новых методов организации и управления взаимодействием экспертов и выработки количественно обоснованных методик решения данной задачи, а также процедур эффективного управления экспертизами.

На основе обзора информационных источников о деятельности ИУ выяснено, что наиболее опасными ЭкС являются организованные противоправные действия осужденных, выражающиеся в виде групповых эксцессов. Дается их социально-психологическая и криминологическая характеристика.

Проведен обзор существующих СИППР, который показал, что в составе

рассматриваемых систем отсутствуют компоненты, позволяющие полностьн решить поставленные в диссертационном исследовании задачи. Обоснована не обходимость разработки новой СИППР, пригодной для работы в условиях ко мандно-штабного принципа управления и имеющей удобные средства визуали зации многофакторных ситуаций в целях дополнения вербально-логическоп представления о ситуациях в деятельности ИУ наглядным, образно-смысловьп представлением.

Во второй главе производится построение и анализ формальной мо дели ЭкС в ИУ как системы взаимодействующих социально-экономических информационных, материально-технических и поведенческих факторов (ресур сов) оперативной обстановки в ИУ в виде ИСО.

Под ИСО в диссертации понимается иерархически структурированна) система знаний (семантическая сеть) о компонентах ситуации и факторах, взаи модействие которых определяет этапы зарождения, развития и ликвидации ЭкС.

Введение ИСО образует базу интеграции компонентов системы управ лсния, на которую опираются этапы анализа приоритетов факторов и синтез; критериев принятия решений,.

Таким образом, ИСО рассматривается как определенный тип структурь знаний, элементы которой могут группироваться в непересекающиеся

подмножества {V,¡}, так что {V} - и{Р,}, а = 0 V/ #Для иерархи!

характерно, что подмножества строго упорядочены по, так называемым уровням и образуют последовательность {У\}>{¥2}>-...>- {Р^}, где «>-» - от ношение «высший — низший», «цель — подцель», «действие - результат» и др Элементы разных уровней оказывают взаимное влияние друг на друга и связа ны отношениями различных типов (вершины на графе соединены ребрами) При этом считается, что элементы в каждой группе (уровне) иерархии от носительно независимы (вершины на графе не связаны ребрами). Таким обра зом, иерархия описывается к-дольным графом.

Вид ИСО определяется решаемой проблемой, а также составом и взаи модействием компонентов, составляющих сложившуюся ситуацию. Он имеет всегда единственную вершину высшего уровня, называемую в диссертации фо кусом, и подчиненные ей подмножества вершин низших уровней. При этом фо кус может находиться на любом уровне иерархии, определяя тем самым слож ность и характер ИСО.

Таким образом, предлагается описывать экстремальные ситуации после довательностью упорядоченных множеств в виде

С=(0,ГиГ2,...,Гк,Т}, (1)

где О - вершина иерархии (фокус); Гь ГъГц - упорядоченная последо вательность уровней; 71-множество моментов времени.

Для выявленных в диссертации типовых ситуаций: Г\~ (£ = - факто

и, ограничивающие силы внешней коалиции (резерв времени на принятие реше-ия, риск больших потерь материальных и других видов ресурсов, нормативно-равовые ограничения и др.); Гг~К = {£,} - силы внешней коалиции (личный со-гав ИУ, сводный отряд УИН, подразделения территориальных ОВД, общест-гнные объединения); Г3 = 2= {г(} - цели (задачи) сил внешней коалиции (обес-ечение режима, воспитательная работа, привлечение к труду, обеспечение обще-э и профессионального образования, общественное воздействие); Гц — V = {г/,} -эзможные действия сил внешней коалиции (упреждающие - наблюдение, быск, досмотр; императивные - предупреждение, приказ, переговоры, требо-ание; силовые - усмирение, задержание, изъятие и др.); Г$ - 51 = - состоя-ия оперативной обстановки (нормальное, назревание групповых эксцессов, эупповые неповиновения, перерастание групповых неповиновений в массовые еспорядки, массовые беспорядки); Г6 =Х= {х,} - возможные действия осужден-ьгх (отказ от приема пищи и выхода на работу, захват заложников, блокирование омещегогй и др.).

Для конкретных значений признаков ИСО формальное описание экс-ремальной ситуации можно представить в следующем виде:

ЭкС, = {О, б, К, I, и, 5, Х}„ ГеТ. (2)

Предложена новая концептуальная модель (рис. 1), которая определяет гапы организации управления, соответствующие перечню решаемых в диссерта-ии задач по созданию методик и модулей программно-алгоритмической под--ержки, включая модуль визуализации состояния оперативной обстановки.

В соответствии с перечнем решаемых в диссертации задач необходимо азработать методику, повышающую эффективность извлечения экспертных зна-ий в процессе работа групп анализа и планирования согласно предложенной онцептуальной модели. Для этого разработана формальная модель многоэтапно-э процесса диалога аналитика с экспертами в виде поглощающей цепи Маркова, [ля предложенной модели получено рекуррентное соотношение вида:

1 -р,-р + 2 р^р

це рр-1 - безусловная вероятность правильных оценок аналитиком в г'-м туре )тапе) с экспертом, компетентность которого характеризуется безусловной ве-оятностью правильных оценок эксперта, равной р.

Выражение (3) показывает, что каждый последующий тур диалога ключает результаты предыдущих так, что они последовательно пложены друг друга. Графы марковских моделей для разной степени вложенности представ-ены на рис. 2.

Для первых трех туров диалога рекурсия по формуле (3) дает:

2 з 4

'2=---—--1-=-■ (4)

1-2р + 2р2 Зр2-Зр + 1 2р —4р +6р -4р + \

Блок синтеза критериев

Проблема (экстремальная ситуация -

качества решении I

Г1 - социально-бытовые условия

П - условия груда

X

г„ - режим

Компоненты проблемы П

Г) - обеспече-иие норм содержания

X

11 - обеспечение безопасных условий труда

I

2„ - обеспечение режима

Негативные факторы, связанные с деятельностью администрации

(</. еб)

X

X

Цели

внешней Ш коалиции

Негативные факторы, связанные с деятельностью осужденных (х, еХ)

Факторы, ограничивающие достижение целей IV

«8 О К о й> а-

к

||

си И

й) Б

в с о 8 О Э

о г

3 о

о м о. ц

с ч

«

о

сч о,

с

Анализ приоритетов факторов

Построение (синтез)

Анализ приоритетов последствий по критерию

т

с

- ликвидированы негативные факторы, связанные с деятельностью администрации

У?, - ликвидированы негативные факторы, связанные с деятельностью осужденных

Последствия

решений (признаки ликвидации негативных тивных факторов)

Г

с 1 - специальные

С2 — технические

X

ср—информационные

Средства

¿1 - личный состав ИУ к2- сводный отряд УИН ...

к, — общественны? организации

Силы внешней коалиции

Синтез альтернатив

Контур обратной связи

Выбор сделан

Рис. 1. Концептуальная модель организации деятельности групп анализа и планирования по выработке и принятию решений в ЭкС

Первый тур диалога -р2

Р

1 -Р

>• Г,

1-р 1-р р

Второй тур диалога- ръ

1-/7 1-/> 1 -Р Р Р Р

/1-ЫЙ тур

диалога- р,

1 -р 1 -р 1 -р 1 -р р р р

Г„

Р

Рис. 2. Марковская модель диалога аналитика с экспертами

Анализ выражений (4) показывает, что они описывают 5-образные кри-1ые, форма которых свидетельствует о существенном повышении надежности (налоговой экспертизы по сравнению с индивидуальной. Кроме того, в процес-:е диалога достигается еще одна не менее важная цель — сохранение аргументами, расширение представлений аналитика о ситуации, достижение согласо-(анности и взаимопонимания экспертов по важнейшим вопросам. Даны рекомендации по применению диалога и определению численности экспертных рупп в составе практической методики организации и управления экспертизой.

При разработке методики, реализующей прямой процесс анализа при-)ритетов факторов на основе иерархической декомпозиции, в соответствии с сонцептуальной моделью (рис. 1) учитывалось, что компоненты уровней О, <9, '■С, 2, определены (заданы) нормативно-правовыми и руководящими документами. Поэтому процесс принятия решений в конкретных ЭкС касается только сомпонентов уровней С/, 5, Х(2). Компоненты 5 (состояния оперативной обста-ювки) являются фокусом ИСО в прямом процессе иерархической декомпози-щи. Результатом этого процесса является определение весов Ь, (степеней влия-гая) негативных факторов, вызванных действиями осужденных и администрации, на возможность ликвидации ЭкС.

Уровень и является фокусом обратного иерархического процесса оценки качества решений. Результатом этого процесса является установлеши степеней зозможности тех или иных последствий решений и, на первом этапе процесса и определение сравнительных степеней влияния последствий конкретных решений у, на негативные факторы, вызвавшие ЭкС на втором этапе иерархии обратного троцесса. При этом компоненты уровня X выступают как факторы, ограничивающие действия сил внешней коалиции. Исходя из этого, критериальная функция может быть представлена в виде линейной комбинации:

vp , (5;

i

где bi - веса (степени влияния на достижение цели) негативных факторов, a z, ■ обобщенные значения показателей или сравнительные степени влияния послед ствий конкретных решений на эти показатели.

Получение оценок весов показателей для конкретных ситуаций по ана логии с методом Analytic Hierarchy Process Т. Саати предложено производит экспертным методом парных сравнений с последующим вычислением главног собственного вектора (соответствующего максимальному положительном числу) матрицы парных сравнений.

Упрощенная процедура вычисления такого вектора обусловлена приме нением степенной калибровки, задающей экспертную оценку в шкале отноше ний (если щ = а, то я,, = У a, a & 0) и приводящей к вырожденности согласо ванных матриц парных сравнений.

В составе общей практической методики организации и управления экс пертизами в рамках командно-штабного принципа организации деятельносп подразделений предложены два метода преобразования экспертных оценок, по лученных в процессе экспертизы, к шкале 1-9, используемой и обоснованной : методе Т. Саати.

Реализация описанной выше иерархической декомпозиции в прямо! процессе помимо основной функции обеспечивает дополнительно эвристиче скую поддержку процесса генерации альтернатив и расширяет представлени лица, принимающего решения (ЛПР), о существенных свойствах решений.

Для осуществления эффективного анализа решений и усвоения опыт ЛПР по принятию решений предложена методика формирования и пополнени базиса (набора) типовых ситуаций, основанная на принципе отделимости век торов-признаков ситуации. Построение правил отнесения текущей ситуации : одному из типовых классов предлагается проводить на основе нечеткого отно шения сходства по признакам. При этом, по определению, мера сходства fis яв ляется величиной положительной (¡л, е • [0,1]). Классификация ситуаций п< сходству с эталонными ситуациями представляет собой разложение вектор признаков ситуации по некоторому базису признакового пространства. Поэта му базис должен быть выбран таким, чтобы все коэффициенты разложения бы ли бы положительными.

Наличие разделяющей гиперплоскости между вектором текущей ситуа ции и набором базисных векторов свидетельствует об отсутствии указанной сходства, то есть текущая ситуация не является типовой и не может быть выра жена линейной комбинацией базисных векторов с положительными коэффици ентами (теорема Минковского-Фаркаша).

Для сходных ситуаций предложена алгебраическая процедура отыска ния разложения векторов-признаков этих ситуаций, обеспечивающая наилуч

iee приближение S¡ к наборам эталонных векторов в смысле наименьших квад-атов отклонений.

Принцип отделимости реализован в новом алгоритме процедуры классификации ситуации и пополнения базиса (набора) типовых ситуаций в составе рограммного обеспечения СИЛlliJ.

Для реализации описанного обратного иерархического процесса предла-зется новая двухэтапная экспертная процедура оценки вариантов решений, ос-ованная на причинной декомпозиции возможных последствий решений и вертке нормированных собственных векторов матриц парных сравнений этих оследствий по уровням. Применение такой экспертной процедуры позволяет епосредственно сопоставить последствия решений с компонентами критери-тыюй функции в виде обобщенных сравнительных весов. Это позволяет источить этап имитационного моделирования и обеспечить выполнение оценки гшений в реальном масштабе времени.

В третьей главе разрабатываются общие требования к основным мо-улям системы информационной поддержки принятия решений в экстремаль-ых ситуациях, на основе которых предложена обобщенная схема функциони-эвания СИППР в процессе управления. Особенностью предложенной схемы ИППР является наличие модуля визуализации и предварительной оценки со-гояния оперативной обстановки, инициирующего применение всех разрабо-шных методик и алгоритмов принятия решений в режиме дежурства.

Наиболее сложной задачей этого этапа является выбор метода и алго-атмического обеспечения процедуры сжатия многомерных данных, содержа-;их случайные помехи различных типов. Для этих целей предложено исполь->вание методов и алгоритмов дискриминантного анализа.

На основе обучающей выборки данных о типовых ситуациях, имевшей-[ в распоряжении автора, было построено изображение множества базисных ггуаций, включающих в себя: нормальное состояние оперативной обстановки S0; назревание групповых эксцессов - 5¡; групповые неповиновения - S2; пе-:растание гру ппойых- неповиновений в массовые беспорядки - Аи массовые :спорядки - S4. Экспериментальная проверка, состоящая в добавлении еще шого класса ситуаций S¡ (рис. 3), не относящегося к типовому (со специально [юрмированным набором признаков), показала высокую разрешающую спорность предложенного способа и алгоритма визуализации.

Данный способ визуализации позволяет прослеживать динамику изме-:ния ситуации в процессе ее развития, поскольку изображающая точка в дис-шминантном пространстве (на плоскости) будет перемещаться по мере изме-:ния признаков оперативной обстановки.

Для реализации СИППР при управлении силами и средствами ОИН в кС предлагается структура и алгоритмы функционирования программных мо-шей классификации и пополнения базиса (набора) типовых ситуаций. Для не-

и 6

!S

s I 0 1 ■s

я

I

р %

ЯШПИ so

SI ¡2

53

54

55

Function 1

a)

13 В 33 43

Function 1

6)

Рис. 3. Диаграммы рассеивания признаков до (а) и после (б) введения новой ситуации

типовых (новых) ситуаций приводится совокупность алгоритмов и программ обеспечивающих иерархическую декомпозицию в прямом и обратном процесс! в рамках концептуальной модели организации управления и процесса принята решений (рис. 1). В соответствии с этим пакет программ реализует следующи процессы: формирование деревьев иерархий, представляющих собой семантиче с кие сети, задающие порядок последовательного взвешивания компонентов каж дого уровня; построение матриц парных сравнений; отыскание их максимальны: собственных векторов; их нормирование; свертку векторов приоритетов.

В четвертой главе производится оценка эффективности новых про цедур, предложенных в составе методик организации и управления в ЭкС.

Оценку работоспособности и эффективности экспертных процедур вы деления информативных показателей, характеризующих состояния оператив ной обстановки, и необходимых для классификации ситуации, было предложе но проводить путем сравнения результатов выделения наиболее значимых по казателей с точки зрения экспертов с теми показателями, которые могут быт выделены объективно методами факторного анализа.

Результаты исследования значимости признаков подтверждают на уровн 75-5-80% накопленной дисперсии и уровне факторных нагрузок > 0,45 результат! процедуры выделения значимых признаков ситуации по предлагаемой в диссер тационной работе методике. Все выделенные экспертами по предлагаемой в дис ссртации методике признаки имеют хотя бы в одном факторе нагрузки > 0,45.

Как показывает сравнение этих результатов с полученными результате ми экспертного оценивания по балльной шкале и методом парных сравненш большинство из выделенных объективных факторов явились наиболее знач1 мыми и для экспертного оценивания, что объективно подтверждает компетет ность экспертов и довольно высокую достоверность результатов, полученны по предложенной методике. Несовпадения по отдельным факторам объясняют ся исходными допущениями процедур факторного анализа, в частности, пре; положением о нормальности распределения значений признаков. В действ* тельности же признаки имеют только положительные значения, и распределе ние может существенно отличаться от нормального.

Исследование эффективности предложенных в диссертационном иссле

а

■и

эвании диалоговых процедур проводилось экспериментально. Для этого путем оследовательного обсуждения оценок с каждым экспертом из группы в 20 че-эвек по десятибалльной шкале оценивалась степень опасности ситуации в одведомственном учреждении, как имеющей скрытую угрозу. Наличие схо-имости экспертных оценок в процессе диалога, свидетельствующей об уста-овлении устойчивых суждений в группе, проверялась по наличию линейного эенда в уравнении регрессии, которое описывает временную последователь-ость согласованных оценок. Адекватность линейного уравнения регрессии на-людаемым экспериментальным данным оценивалась по ^-критерию и уста-овлена на уровне значимости 0,05.

Кроме того, определено значимое различие (а < 0,05) средних величин ремени ведения диалога, аналитика с экспертами, свидетельствующее о повы-[ении субъективной самооценки правильности принимаемых решений в про-олжение диалога.

Оценка эффективности алгоритма пополнения базиса по степени сход-гва ситуации проверялась на основе сравнения количества ошибок второго ро-а, допускаемых экспертами (отнесение к классу типовых при отсутствии сход-гва ситуации по критерию отделимости). Сравнение проводилось на основе генерированных случайным образом векторов-признаков ситуаций. Для этого 00 тестовых описаний ситуаций были распределены между 20 экспертами. Достоверность полученных оценок в соответствии с теорией четырехпольных 1блиц оценивалась на основе величины критерия чувствительности (ошибка ервого рода) и критерия специфичности (ошибка второго рода). На основе роведепного эксперимента показано, что предложенная процедура классифи-ации на основе принципа отделимости позволяет исключить до 15% ошибок ч-спертов второго рода с надежностью у~ 0,96.

Для проверки осуществимости выбранных решений, определяемых ме-здикой с точностью до типа проводимой операции, и проверки правильности екомпозиции последствий, полученных в иерархии обратного процесса, пред-ожено использовать имитационные модели анализа решений в виде сети Пети. Это позволило выявить основные факторы и компоненты, значения которых аиболее существенно влияют на возможность достижения цели. Исследование редложенных моделей с помощью программы имитационного моделирования ЕМЫЕТ показало, что эксперты выделяют по предложенным методикам не ме-ее 70% компонентов, аналогичных выявленным.

Практическое внедрение разработанных методик, алгоритмов и про-эаммных модулей в деятельность исправительных учреждений Главного правления исполнения наказаний Министерства юстиции Российской Федера-ии по Республике Башкортостан и учебный процесс Уфимского юридического нститута МВД России (практические занятия, деловые игры, комплексные перативные учения) показало их работоспособность и эффективность.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1) Произведены построение и анализ формализованной модели экстр мальной ситуации в исправительном учреждении в виде иерархического ситу ционного объекта, представляющего собой иерархическую семантическу сеть, содержащую знания о компонентах ситуации и взаимодействующих соц ально-экономических, информационных, материальных и поведенческих фа торах, взаимодействие которых определяет этапы зарождения, развития и ли видации экстремальных ситуаций.

2) Для обеспечения эффективной организации деятельности групп анал за и планирования по управлению подготовкой специальных операций и прин тию упреждающих решений предложена новая концептуальная модель, баз рующаяся на семантической сети, построенная на основе принципов иерарх ческой декомпозиции и обратной связи и позволяющая технологизировать э ристические этапы экспертизы.

3) На основе предложенной концептуальной модели разработаны нау но-методические средства под держки процесса принятия решений при аналит ческом и стратегическом планировании деятельности подразделений ОИН в эк тремальных ситуациях, включающие в себя:

- методику построения критерия качества решений на основе иерархич ской декомпозиции с использованием экспертной процедуры парных сравнени позволяющую оценить качество вариантов решений в числовом выражении;

- двухэталную экспертную процедуру оценки вариантов решений, осн ванную на причинной декомпозиции и свертке нормированных собственнь векторов матриц парных сравнений на разных уровнях и позволяющую неп средственно сопоставить последствия решений с компонентами критериальнс функции в виде обобщенных сравнительных весов, что обеспечивает управл ние в реальном масштабе времени за счет исключения дорогостоящего и дл; тельного этапа имитационного моделирования;

- методику формирования и пополнения базиса (набора) типовых ситу ций, основшшую на вычислении нечеткой меры сходства между ситуациями виде нормированных коэффициентов разложения ее вектора признаков в баз» эталонных векторов-признаков типовых ситуаций и применении принципа о делимости.

4) Разработан комплекс алгоритмов и программных модулей, реализук щий предложенные методики и процедуры принятия решений в экстрем ал ¡ли, ситуациях и включающий алгоритм визуализации, основанный на сжатии мн1 гомерных данных с помощью процедур дискримипантного анализа и позв< ляющий дополнить вербалыю-логическое представление ситуации наглядны! образно-смысловым представлением.

5) Для более эффективного извлечения экспертных знаний предложи

фактическая методика организации и управления экспертизами. Ее эксперимен-альная проверка показала, что на уровне 75-80% накопленной дисперсии и ровне факторных нагрузок > 0,45 эксперты выделяют значимые признаки. Три этом систематическое использование диалоговых процедур увеличивает :ходимость и устойчивость экспертных оценок (по Б-критерию на уровне зна-[имости 0,05). Применение диалога существенно увеличивает надежность экс-гертных оценок (с />=0,6 до р=0,96 за 5-7 туров диалога). Применение предло-кенной методики формирования и пополнения базиса типовых ситуаций по-воляет с надежностью у да 0,96 исключить до 15% ошибок второго рода, допус-:аемых экспертами при классификации ситуаций.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Дуленко В.А., Кудряшов А.И., Насыров Р.В. Модель оценки эффектив-юсти обучения принятию решений на основе причинных моделей /Теоретические I методические проблемы совершенствования процесса преподавания социалыю-уманитарных и юридических дисциплин в учебных заведениях МВД: Материалы тучно-теоретической конференции. - Уфа: УВШ МВД РФ, 1993. - С. 31-32.

2. Бакусов Л.М., Дуленко В.А., Насыров Р.В., Пестриков В.А., Савельев ^.В. Концепция единого информационно-корректирующего поля в социалыю-1кономических системах /Биологическое и социальное в личности преступника I проблемы ее ресоциализации: Материалы научно-теоретической конференции — Уфа: УВШ МВД РФ, 1994,-С. 163-165.

3. Дуленко В.А., Насыров Р.В. Разработка автоматизированных обу-[ающих систем принятия решений в экстремальных ситуациях /Актуальные гроблемы автоматизации управления организационно-техническими системами I органах внутренних дел: Материалы межвузовской научно-технической конференции. Часть 2. - СПб.: Санкт-Петербургский юридический институт МВД 'оссии, 1994. - С. 78-79.

4- Андреев Н.Д., Дуленко В.А. Повышение эффективности информаци-шного обеспечения И ТУ и территориальных ОВД /Проблемы борьбы с органи-ованными формами преступности: Материалы научно-практической конфе->енции. - Уфа: УВШ МВД РФ, 1994. - С. 56-57.

5. Пестриков В.А., Дуленко В.А. Некоторые аспекты использования ав-:оматиз1фованных рабочих мест и систем поддержки принятия решения в профессиональной подготовке слушателей /Проблемы совершенствования профи-[изации и специализации обучения слушателей: Материалы учебно-яетодических сборов профессорско-преподавательского и начальствующего юстава. - Уфа, УВШ МВД РФ, 1995. - С. 75-77.

6. Дуленко В.А. Разработка автоматизированных систем подцержк принятия решений в экстремальных ситуациях //Труды Уфимской высше школы МВД РФ. Выпуск 1. - Уфа: УВШ МВД РФ, 1995. - С. 69-75.

7. Бакусов J1.M., Дуленко В.А., Кудряшов А.И., Насыров Р.В. Систск ный анализ содержания профессиональной подготовки специалистов в облает информатики и управления /Актуальные проблемы профессиональной подге товки и нравственного воспитания сотрудников ОВД: Материалы межвузо] ской научно-практической конференции (24-25 ноября 1994 года). - Уфа: УВ1 МВД РФ, 1995. - С. 246-248.

8. Дуленко В.А., Пестриков В.А. Роль автоматизированных рабочи мест и систем поддержки принятия решений в профессиональной подготовь кадров уголовно-исполнительной системы /Актуальные проблемы профессис нальной подготовки и нравственного воспитания сотрудников ОВД: Материг лы межвузовской научно-практической конференции (24-25 ноября 1994 года - Уфа: УВШ МВД РФ, 1995. - С. 244-245.

9. Бакусов ЛМ, Дуленко В.А., Насыров Р.В. Основы моделирования of ганизационных систем: Учебное пособие. -Уфа: УЮИМВД России, 1996. -105 с.

10. Дуленко В.А., Зиятдинов P.P. Проблемы создания автоматизирова1 ных систем обеспечения учебного процесса /Актуальные задачи коллектив Уфимского юридического института МВД РФ по совершенствованию подге товки кадров: Материалы учебно-методических сборов профессорско-препс давательского и начальствующего состава (19 сентября 1996 года). - Уф; УЮИМВД РФ, 1997. -С. 66-68.

11. Дуленко В.А. Проблема классификации ситуаций в автоматазирс ванных системах принятия решений //Труды Уфимского юридического инсп тута МВД РФ. Выпуск 3. - Уфа: УЮИ МВД РФ, 1997. - С. 45^19.

12. Бакусов JI.M., Дуленко В.А. Имитационное моделирование процес сов управления на основе сетей Петри /Информационные и кибернетически системы управления и их элементы: Материалы всероссийской молодежно научно-технической конференции (25-26 ноября 1997 года). - Уфа: Уфимски государственный авиационный технический университет, 1997. — С. 34.

13. Дуленко В.А., Бакусов JI.M. Модель анализа ресурсов на основе се тей Петри для управления оперативной обстановкой //Труды Уфимского tops дического института МВД РФ. Выпуск 4. - Уфа: УЮИ МВД РФ, 199S. - С. 75-7J

14. Дуленко В.А. Построение иерархической композиции факторов, хс растеризующих оперативную обстановку, с целью выработки управленчески решений в чрезвычайных ситуациях /Совершенствование системы экстренног реагирования ОВД на чрезвычайные ситуации: Материалы научно-практичес кой конференции (28 мая 1998 года). - Уфа: УЮИ МВД РФ, 1999. - С. 31-34.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СИЛАМИ И СРЕДСТВАМИ ОРГАНОВ, ИСПОЛНЯЮЩИХ НАКАЗАНИЯ, В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИТУАЦИЯХ.

1.1. Общий характер и особенности деятельности исправительных учреждений как сложных социально-экономических систем.

1.2. Общая характеристика групповых эксцессов осужденных.

1.3. Особенности управления в экстремальных ситуациях, возникающих в деятельности исправительных учреждений.

1.4. Существующие системы информационной поддержки принятия решений.

Выводы главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДИЧЕСКИХ

СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИТУАЦИЯХ.

2.1. Построение и анализ формализованной модели экстремальной ситуации в исправительном учреждении как социально-экономической системе.

2.2. Концептуальная модель организации деятельности групп анализа и планирования командно-штабного звена управления по выработке и принятию решений в экстремальных ситуациях.

2.3. Разработка практической методики управления экспертизами в рамках командно-штабного принципа организации деятельности подразделений.

2.4. Методика построения критериев качества решений в прямом процессе иерархической декомпозиции.

2.5. Разработка методики формирования и пополнения базиса типовых ситуаций.

2.6. Разработка методики проведения двухэтапной процедуры оценки вариантов решений на основе иерархической декомпозиции.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИТУАЦИЯХ.

3.1. Разработка требований к основным модулям системы информационной поддержки принятия решений.

3.2. Обобщенная схема функционирования системы информационной поддержки принятия решений.

3.3. Разработка программного модуля визуализации результатов оценки состояния оперативной обстановки.

3.4. Разработка алгоритмического и программного обеспечения процедуры классификации и пополнения базиса типовых ситуаций.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДИК И ОБОБЩЕННЫХ АЛГОРИТМОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИТУАЦИЯХ.

4.1. Экспериментальная оценка эффективности экспертных процедур выделения информативных показателей состояний оперативной обстановки.

4.2. Исследование эффективности диалога аналитика с экспертами в системе поддержки принятия решений.

4.3. Оценка эффективности алгоритма пополнения базиса по степени сходства ситуации.

4.4. Экспериментальная схема анализа вариантов решений по управлению оперативной обстановкой на основе сетей Петри.

Выводы по главе 4.

Актуальность темы. Оперативно-служебная и производственно-хозяйственная деятельность органов, исполняющих наказания в виде лишения свободы (ОИН), складывается в настоящее время в условиях осложнения криминогенной обстановки и нестабильности социально-экономической ситуации в стране.

Анализ статистических показателей динамики и состояния преступности в России, начиная с 1989 года, свидетельствует о неуклонном ее росте. Пик преступности приходится на 1993 год. Несмотря на последующий небольшой спад, уровень преступности остается высоким до настоящего времени. Остается высоким и уровень преступности среди осужденных к лишению свободы.

Среди наиболее существенных факторов, влияющих на рост преступности, следует отметить следующие: обострение межнациональных отношений и, как следствие, вынужденная миграция населения; нестабильность и разбалансирован-ность экономики, кризис потребительского рынка, спад производства, большие задолженности по выплате заработной платы; рост рецидивной преступности из-за несоответствия условий отбывания наказания минимальным стандартам обращения с заключенными и острой нехватки средств на решение проблем социальной реабилитации; социально-психологические и идеологические факторы, формирующие криминогенную ситуацию; утрата стереотипных социальных представлений и ориентиров, влекущее за собой распространение в массовом сознании культа вседозволенности и насилия; демографический фактор, определяющий рост числа правонарушений со стороны несовершеннолетних, усиление криминогенного влияния на них внутри семьи или со стороны ближайшего бытового окружения; непоследовательность осуществления правовой реформы; кризисное положение, в котором находится вся система правоохранительных органов, нестабильность правоприменительной практики, несоответствие законодательной базы характеру и особенностям современной преступности, дефицит высококвалифицированных специалистов в уголовно-исполнительной системе.

Такое положение приводит с одной стороны к усилению негативных тенденций в поведении спецконтингента (осужденных), проявляющихся в усилении агрессивности, увеличении преступности и т.д. С другой стороны ослабляются позиции сил ОИН. Это в значительной степени связано с процессом перевода органов, исполняющих наказания, из Министерства внутренних дел России в ведение Министерства юстиции, что вызвало ряд проблем. Основными из них являются: не до конца сформированная нормативно-правовая база; ухудшение качественного и количественного состава кадров, связанное с оттоком опытных специалистов и притоком на их место новых, малоопытных, сотрудников, а также перераспределением кадров в связи с созданием новых структурных подразделений в рамках органов, исполняющих наказания. Вышеназванные причины резко повышают опасность возникновения экстремальных ситуаций (ЭкС).

Анализ материалов расследований и публикаций, посвященных организационно-правовым, социально-психологическим и тактическим вопросам деятельности администрации исправительных учреждений (ИУ) в ЭкС, показывает, что наиболее опасными правонарушениями в местах отбывания наказаний являются групповые противоправные действия (групповые эксцессы) со стороны осужденных. При возникновении таких ситуаций управление силами и средствами преимущественно осуществляется в соответствии с командно-штабным и коллегиальным принципами организации управления. Командно-штабной принцип имеет приоритет. При этом наиболее трудными являются задачи анализа ситуации и принятия решений в условиях высокого риска и неопределенности оперативной обстановки (ОО) и малого резерва времени. Это обусловлено тем, что при возникновении ЭкС, как правило, нет готовых алгоритмов и систем управления. Они или создаются в процессе возникновения таких ситуаций на основе новых структур управления и перераспределения функций существующих, или определяются заранее в соответствии с планами действий при возникновении чрезвычайных обстоятельств. Ведущая роль в таких структурах отводится штабам и их подразделениям, которые были созданы и начали функционировать относительно недавно, и не имеют отработанных систем информационного, методического и алгоритмического обеспечения, учитывающих особенности деятельности уголовно-исполнительной системы в экстремальных ситуациях. Указанные обстоятельства приводят к необходимости совершенствования организации работы штабных подразделений и, в частности, групп анализа и планирования. Одним из важнейших направлений этой работы является создание новых и совершенствование существующих систем информационного и методического обеспечения деятельности указанных подразделений в экстремальных ситуациях, а также обучения личного состава действиям в таких ситуациях. Для эффективной реализации такой деятельности необходима система информационной поддержки. Вместе с тем, анализ руководящих материалов и научных исследований в данной области показал, что целостной системы информационной поддержки принятия решений (СИППР) в ЭкС нет.

Исходя из изложенного, задача создания научно-методических основ и инструментальных средств поддержки деятельности планирующих и руководящих органов командно-штабного звена управления по принятию решений в ЭкС, а также выработке упреждающих воздействий представляется актуальной.

Связь работы с научными программами. Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем управления Уфимского государственного авиационного технического университета и кафедре управления в органах внутренних дел Уфимского юридического института МВД России в соответствии с договором от 23.02.1995 г. на тему «Разработка автоматизированных систем принятия решений в экстремальных ситуациях и их использование в процессе обучения принятию управленческих решений в органах, исполняющих наказания» согласно п. 1.10 плана научно-исследовательских работ УЮИ МВД России на 1995 год «Проблемы совершенствования управления личным составом ОВД и ОИН», утвержденного 26.12.94 г.

Целью исследования является создание научно-методических основ, алгоритмического и программного обеспечения системы информационной поддержки принятия решений при управлении силами и средствами ОИН в экстремальных ситуациях.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать формализованную описательную модель экстремальной ситуации в ИУ.

2. Разработать концептуальную модель организации деятельности групп анализа и планирования командно-штабного звена управления по выработке и принятию решений в экстремальных ситуациях.

3. Разработать научно-методические средства поддержки процесса принятия решений при аналитическом и стратегическом планировании деятельности подразделений ОИН в экстремальных ситуациях, включая методики извлечения экспертных знаний.

4. Разработать средства алгоритмического и программного обеспечения системы информационной поддержки принятия решений и оценить их эффективность.

5. Разработать практическую методику организации и управления экспертизами в рамках командно-штабного принципа организации деятельности подразделений.

Методы исследования базировались на основных положениях системного подхода, теории социального управления, пенитенциарной психологии, криминологии, криминопенологии, социологии, теории принятия решений, методах математического моделирования социально-экономических систем, статистических методах анализа экспертных оценок.

Научная новизна:

1. Предложена новая формализованная описательная модель экстремальной ситуации в ИУ в виде иерархического ситуационного объекта (ИСО), представляющего собой иерархически организованную систему знаний (семантическую сеть) о компонентах ситуации и факторах, взаимодействие которых определяет этапы зарождения, развития и ликвидации ЭкС.

2. Предложена новая концептуальная модель организации деятельности групп анализа и планирования командно-штабного звена управления по выработке и принятию решений в ЭкС, базирующаяся на семантической сети, построенной на основе принципов иерархической декомпозиции и обратной связи, и содержащая двухэтапную экспертную процедуру оценки вариантов решений, которая основана на причинной декомпозиции и свертке нормированных собственных векторов матриц парных сравнений по уровням. Это позволяет технологизировать эвристические этапы экспертизы.

3. Для классификации ситуаций по категориям опасности предложено строить меру сходства текущей ситуации с типовыми в виде нормированных коэффициентов разложения ее вектора признаков в базисе эталонных векторов-признаков типовых ситуаций, а также алгоритм формирования и пополнения базиса на основе принципа отделимости.

4. Предложена новая методика организации и управления экспертизами, проводимыми группами анализа и планирования, в которых основным элементом, обеспечивающим качество экспертиз, является систематическое использование диалоговых процедур.

Практическую значимость представляют:

1. Методика построения критерия качества решений на основе иерархической декомпозиции с использованием экспертной процедуры парных сравнений, позволяющая оценить качество вариантов решений в числовом выражении, а также технологизировать процесс генерации альтернатив при принятии решений.

2. Двухэтапная экспертная процедура оценки вариантов решений, основанная на причинной декомпозиции и свертке нормированных собственных векторов матриц парных сравнений по уровням, и позволяющая непосредственно сопоставлять возможные последствия решений с компонентами критериальной функции в виде обобщенных сравнительных весов, что обеспечивает управление в реальном масштабе времени за счет исключения дорогостоящего и длительного этапа имитационного моделирования.

3. Способ визуализации состояния оперативной обстановки, реализованный в составе алгоритмического и программного обеспечения системы информационной поддержки принятия решений и позволяющий дополнить вер-бально-логическое представление об объекте наглядным, образно-смысловым представлением.

На защиту выносятся:

1 Формализованная описательная модель экстремальной ситуации в ИУ в виде иерархического ситуационного объекта (ИСО).

2. Концептуальная модель организации деятельности групп анализа и планирования командно-штабного звена управления по выработке и принятию решений на основе представления экстремальных ситуаций в виде ИСО.

3. Методика построения критерия качества вариантов решений и двух-этапная процедура экспертной оценки альтернатив, основанная на иерархической декомпозиции и парных сравнениях.

4. Обобщенный алгоритм формирования и пополнения базиса (набора) эталонных (типовых) ситуаций и классификации возникающих ситуаций по категориям опасности, включающий модуль визуализации состояния оперативной обстановки.

5. Методика организации и управления экспертизами, проводимыми группами анализа и планирования в рамках командно-штабной организации деятельности подразделений, основанная на систематическом использовании диалоговых процедур.

Апробация работы. Основные результаты диссертационного исследования докладывались на следующих научных конференциях и семинарах:

1) научно-теоретической конференции «Теоретические и методические проблемы совершенствования процесса преподавания социально-гуманитарных и юридических дисциплин в учебных заведениях МВД» (г. Уфа, УВШ МВД России, 29-30 октября 1992 г.);

2) научно-теоретической конференции «Биологическое и социальное в личности преступника и проблемы ее ресоциализации» (г. Уфа, УВШ МВД России, 21-22 октября 1993 г.);

3) Всероссийской межвузовской научно-технической конференции «Актуальные проблемы автоматизации управления организационно-техническими системами в органах внутренних дел» (г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский юридический институт МВД России, 16 июня 1994 г.);

4) межвузовской научно-практической конференции «Совершенствование использования ЭВМ в оперативно-служебной деятельности и подготовке кадров для органов внутренних дел» (г. Хабаровск, ХВШ МВД России, 24-26 мая 1994 г.);

5) научно-практической конференции «Проблемы борьбы с организованными формами преступности» (г. Уфа, УВШ МВД России, февраль 1994 г.);

6) межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы профессиональной подготовки и нравственного воспитания сотрудников ОВД» (г. Уфа, УВШ МВД России, 24-25 ноября 1994 г.);

7) научно-практической конференции «Фундаментализация образования в современном обществе» (г. Уфа, ВЭГУ, май 1997 г.);

8) Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Информационные и кибернетические системы управления и их элементы» (г. Уфа, УГАТУ, 25-26 ноября 1997 г.);

9) научно-практической конференции «Совершенствование системы экстренного реагирования ОВД на чрезвычайные ситуации» (г. Уфа, УЮИ МВД России, 28 мая 1998 г.);

10) научно-практическом семинаре «Анализ и характеристика экстремальных ситуаций, возникающих в деятельности исправительных учреждений» (г. Уфа, УЮИ МВД России, февраль 1999 г.).

По теме диссертационного исследования опубликовано 14 работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Она изложена на 139 страницах основного машинописного текста, включая 26 рисунков и 8 таблиц. Список используемой литературы из 170 наименований и 17 приложений представлены на 72 страницах.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Произведены построение и анализ формализованной модели экстремальной ситуации в исправительном учреждении в виде иерархического ситуационного объекта, представляющего собой иерархическую семантическую сеть, содержащую знания о компонентах ситуации и взаимодействующих социально-экономических, информационных, материальных и поведенческих факторах, взаимодействие которых определяет этапы зарождения, развития и ликвидации экстремальных ситуаций.

2. Для обеспечения эффективной организации деятельности групп анализа и планирования по управлению подготовкой специальных операций и принятию упреждающих решений предложена новая концептуальная модель, базирующаяся на семантической сети, построенная на основе принципов иерархической декомпозиции и обратной связи и позволяющая технологизировать эвристические этапы экспертизы.

3. На основе предложенной концептуальной модели разработаны научно-методические средства поддержки процесса принятия решений при аналитическом и стратегическом планировании деятельности подразделений ОИН в экстремальных ситуациях, включающие в себя:

- методику построения критерия качества решений на основе иерархической декомпозиции с использованием экспертной процедуры парных сравнений, позволяющую оценить качество вариантов решений в числовом выражении;

- двухэтапную экспертную процедуру оценки вариантов решений, основанную на причинной декомпозиции и свертке нормированных собственных векторов матриц парных сравнений на разных уровнях и позволяющую непосредственно сопоставить последствия решений с компонентами критериальной функции в виде обобщенных сравнительных весов, что обеспечивает управление в реальном масштабе времени за счет исключения дорогостоящего и длительного этапа имитационного моделирования;

- методику формирования и пополнения базиса (набора) типовых ситуаций, основанную на вычислении нечеткой меры сходства между ситуациями в виде нормированных коэффициентов разложения ее вектора признаков в базисе эталонных векторов-признаков типовых ситуаций и применении принципа отделимости.

4. Разработан комплекс алгоритмов и программных модулей, реализующий предложенные методики и процедуры принятия решений в экстремальных ситуациях и включающий алгоритм визуализации, основанный на сжатии многомерных данных с помощью процедур дискриминантного анализа и позволяющий дополнить вербально-логическое представление ситуации наглядным, образно-смысловым представлением. •

5. Для более эффективного извлечения экспертных знаний предложена практическая методика организации и управления экспертизами. Ее экспериментальная проверка показала, что на уровне 75-80% накопленной дисперсии и уровне факторных нагрузок > 0,45 эксперты выделяют значимые признаки. При этом систематическое использование диалоговых процедур увеличивает сходимость и устойчивость экспертных оценок (по Б-критерию на уровне значимости 0,05). Применение диалога существенно увеличивает надежность экспертных оценок (с р=0,6 до р=0,96 за 5-7 туров диалога). Применение предложенной методики формирования и пополнения базиса типовых ситуаций позволяет с надежностью у » 0,96 исключить до 15% ошибок второго рода, допускаемых экспертами при классификации ситуаций.

1. Акофф Р., Эмери Э. О целеустремленных системах /Пер. с англ. М.: Сов. радио, 1974.-272 с.

2. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта /Под ред. П.Г. Кузнецова. М.: Сов. радио, 1975. - 256 с.

3. Американский капитализм и управленческие решения /Под ред. Евен-ко Л.И. М.: Наука, 1977. - 288 с.

4. Андреев Н.Д., Дуленко В.А. Повышение эффективности информационного обеспечения ПТУ и территориальных ОВД /Проблемы борьбы с организованными формами преступности: Материалы научно-практической конференции. Уфа: УВШ МВД РФ, 1994. - С. 56-57.

5. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. Пер. с англ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

6. Ашеров А.Т., Гусарова И.Г. Модель развития нарушений для системы поддержки управленческих решений //Управляющие системы и машины, №5, 1989.-С. 3-8.

7. Бакусов Л.М. Исследование и оценка качества управления при использовании автоматических устройств в аварийных ситуациях: Автореф. дис. канд. техн. наук. Уфа: БГУ, 1979. - 24 с.

8. Бакусов Л.М. Модель диалога двух лиц при решении неформализуемых задач человеком /В сб.: Управление сложными техническими системами -Уфа: УГАТУ, 1982. С. 47-55.

9. Бакусов Л.М. Структурный подход к построению алгоритмов де композиции и установления зависимостей //Управление в сложных системах: Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 1999. - С. 56-61.

10. Бакусов JI.M., Дуленко В.А., Насыров Р.В., Пестриков В.А., Савельев A.B.

11. Концепция единого информационно-корректирующего поля в социально-экономических системах /Биологическое и социальное в личности преступника и проблемы ее ресоциализации: Материалы научно-теоретической конференции. Уфа: УВШ МВД РФ, 1994. - С. 163-165.

12. Бакусов JI.M, Дуленко В.А., Насыров Р.В. Основы моделирования организационных систем: Учебное пособие. Уфа: УЮИ МВД России, 1996. - 105 с.

13. Бакусов JI.M., Лебедев Е.Г. Моделирование сетей Петри с марковскими потоками запуска переходов /Вопросы регулирования и управления в сложных системах. Межвузовский научный сборник. Уфа: УАИ, 1989 С.25-27.

14. Бакусов Л.М., Насыров Р.В. Динамические модели распределения потоков на марковских носителях /Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем. Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 1993.-С. 73-75.

15. Бакусов Л.М., Насыров Р.В. Принятие оптимальных решений в экономических системах на основе балансных моделей /Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем. Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 1994. - С. 62-64.

16. Бакусов Л.М., Насыров Р.В. Система моделей принятия решений в проблемных ситуациях //Сборник трудов УАИ. Т.2. Уфа: УАИ. - С. 149-156.

17. Бакусов Л.М., Насыров Р.В., Лебедев Е.Г. Причинный анализ для принятия решений: Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1993. - 96 с.

18. Бакусов JI.M., Нигматуллин Р.Г., Зонов В.М. Математические модели информационных процессов и управления в АСУ: Учебное пособие. Уфа: УАИ, 1991.-66 с.

19. Баранов А.К. Повышение эффективности применения оперативно-технических средств на основе использования автоматизированных систем поддержки решений: Автореф. дис. . канд. техн. наук. М.: Акад. МВД СССР, 1978.-24 с.

20. Баранов А.К., Карпычев В.Ю., Минаев В.А. Компьютерные экспертные технологии в органах внутренних дел: Учебное пособие. М.: Акад. МВД РФ, 1992.- 131 с.

21. Бартоломью Д. Стохастические модели социальных процессов. М.: Финансы и статистика, 1985. - 296 с.

22. Басакер Р. Саати Т. Конечные графы и сети /Пер с англ. М.: 1974. - 368 с.

23. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978. - 126 с.

24. Бендат Д., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных /Пер с англ. -М.: Мир, 1988.-540 с.

25. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В., Слядзь Л.Я., Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. - 304 с.

26. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л .Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ. Рига: Зинатне, 1986. - 195 с.

27. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. -М.: Радио и связь, 1984. 288 с.

28. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 384 с.

29. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие. Уфа: УГАТУ, 1995. -80 с.

30. Вилкас Э.И., Майминас Е.Э. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981.-328с.

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

32. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука,1971.-383 с.

33. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии.- М.: Прогресс, 1976. 496 с.

34. Голик С.И., Ревин В.П. Задачи органов внутренних дел и исправительно-трудовых учреждений в борьбе с преступностью: Учебное пособие. М: Акад. МВД СССР, 1983.- 167 с.

35. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. -М.: Наука, 1978.-224 с.

36. Горский Ю.М. Системно-информационный анализ процессов управления.- Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1988. 327 с.

37. Горшков В.П. Совершенствование управления специальными формированиями МВД СССР на основе автоматизированной системы обеспечения процессов принятия решений: Автореф. дис. . канд. техн. наук. М.: Акад. МВД СССР, 1990.-24 с.

38. Григорьев С.Г., Перфилов A.M., Левандовский В.В., Юнкеров В.И. STATGRAFICS на персональном компьютере. СПб., 1992. - 106 с.

39. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. М.: Медицина, 1990. - 176 с.

40. Демидов Ю.Н. Уголовно-правовые меры борьбы с правонарушениями в экстремальных условиях: Учебное пособие. М.: УМЦ при ГУК МВД РФ, 1993.-76 с.

41. Дидэ Э. и др. Методы анализа данных. М.: Финансы и статистика, 1985. -357 с.

42. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Вопросы военной системотехники. М.: Воениздат, 1976. - 224 с.

43. Дружинин В.В., Конторов Д.С., Конторов М.Д. Введение в теорию конфликта. М: Радио и связь, 1989. - 288 с.

44. Дуленко В.А. Проблема классификации ситуаций в автоматизированных системах принятия решений //Труды Уфимского юридического института МВД РФ. Выпуск 3. Уфа: УЮИ МВД РФ, 1997. - С. 45-49.

45. Дуленко В.А. Разработка автоматизированных систем поддержки принятия решений в экстремальных ситуациях //Труды Уфимской высшей школы МВД РФ. Выпуск 1. Уфа: УВШ МВД РФ, 1995. - С. 69-75.

46. Дуленко В.А., Бакусов JT.M. Модель анализа ресурсов на основе сетей Петри для управления оперативной обстановкой //Труды Уфимского юридического института МВД РФ. Выпуск 4. Уфа: УЮИ МВД РФ, 1998. - С. 75-78.

47. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. М.: Радио и связь, 1990. - 286 с.

48. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб: Питер Паблишинг, 1997.-240 с.

49. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.- 176 с.

50. Екатеринославский Ю.Ю. Управленческие ситуации: анализ и решения. -М.: Экономика, 1988. 268 с.

51. Емельянов C.B., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985. - 176 с.

52. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. Тбилиси: Мецниерба, 1983. - 104 с.

53. Закон Российской Федерации от 21 июля 1993 года № 5473-1 «Об учреждениях и органах, исполняющих уголовные наказания в виде лишения свободы».

54. Ильин В.А. Управление исправительно-трудовыми учреждениями при возникновении групповых противоправных действий осужденных: Учебное пособие,-M.: Акад. МВД СССР, 1988.-71с.

55. Ильясов Б.Г., Исмагилова JT.A., Валеева Р.Г Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: Изд. УГАТУ, 1995. - 321 с.

56. Иоффии А.И. Системы поддержки принятия решений //Мир ПК, 1993, №5. -С. 41-57.

57. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник /Под ред. Э.В.Попова. М.: Радио и связь, 1990. -464 с.

58. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

59. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии /Поспелов Г.С. - М.: Наука, 1988. - 280 с.

60. Как провести социологическое исследование: В помощь идеологическому активу /Под ред. М.К. Горшкова, Ф.Э. Шереги. М.: Политиздат, 1990. -288 с.

61. Капустин С.Н. Автоматизированные системы решения задачи выбора. В кн.: Интерактивные системы: Тез. докл. и сообщ. 4-й шк.-семинара (Сухуми, 10-19 мая 1982). В 2-х кн. Кн. 1. Тбилиси: Мецниерба, 1982. - С. 278-279.

62. Карпычев В.Ю. Совершенствование деятельности органов внутренних дел на основе принципов ситуационного управления и автоматизированных экспертных систем: Автореф. дис. . канд. техн. наук. М.: Акад. МВД СССР, 1991.-24 с.

63. Кесс Ю.Ю. Анализ и синтез фреймовых моделей АСУ. М.: Энергоатом-издат, 1980.- 168 с.

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

65. Кини Р. Теория принятия решений. В кн.: Исследование операций в 2-х томах /Пер. с англ. Под ред. Дж. Моудера, С.Элмаграби. Т1: Методические основы и математические модели. М.: Мир, 1981. - 712 с.

66. Клыков Ю.М. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974,- 136 с.

67. Клыков Ю.М., Горьков JI.H. Банки данных для принятия решений. М.: Сов. радио, 1980.-208 с.

68. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Прогресс, 1979. -504 с.

69. Комментарии к Уголовно-исполнительному кодексу Российской Федерации и Минимальным стандартным правилам обращения с заключенными /Под общ. ред. П.Г. Мищенкова. М.: Экспертное бюро - М, 1997. - 800 с.

70. Компьютерная биометрика /Под ред. В.Н. Носова. М.: Изд-во МГУ, 1990. -232 с.

71. Кристофидес Н. Теория графов: алгоритмический подход /Пер. с англ. -М.: Мир, 1978.-432 с.

72. Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., - 1989. - 160 с.

73. Кузьмин В.Б., Орлов А.И. О средних величинах, сравнение которых инвариантно допустимых преобразований шкалы. В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок (Ученые записки по статистике, т.29). -М.: Наука, 1977. - С. 220-227.

74. Лакин Г.Ф. Биометрия. М.: Высш. шк., 1990. - 352 с.

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

76. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Некоторые особые случаи задачи экспертной классификации //Человеко-машинные процедуры принятия решений: Сб. тр. Вып. 11. М.: ВНИИСИ, 1988. -С. 57-63.

77. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений для слабоструктуризованных проблем: требования и ограничения //Человеко-машинные процедуры принятия решений: Сб. тр. Вып. 11.- М.: ВНИИСИ, 1988.-С. 4-13.

78. Ларичев О.И., Петровский А.Б. СППР. Современное состояние и перспективы развития //Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. Т. 21.-М.: ВИНИТИ, 1987.-С. 131 -164.

79. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы поиска и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 132 с.

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

81. Макуев Р.Х. Проблемы правоприменительной деятельности милиции в экстремальных ситуациях: Научно-аналитический обзор. М.: Акад. МВД РФ, 1992.-60 с.

82. Математические методы в социальных науках: Сб. статей /Под ред. П. Ла-зерсфельда и Н. Генри. М.: Прогресс, 1973. - 352 с.

83. Медведев Ю.В. Организационно-правовые меры воздействия, применяемые к нарушителям режима на предприятиях ИТК: Учебное пособие. -Уфа, УВШ МВД РФ, 1994. 48 с.

84. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерерахических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 344 с.

85. Мешалкин Л.Д. О допустимых агрегированных показателях в экспертных оценках. В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок (Ученые записки по статистике, т.29). - М.: Наука, 1977. - С. 215-219.

86. Минский М. Фреймы для представления знаний. -М.: Энергия, 1979. 151 с.

87. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития. М.: Наука, 1989. - 302 с.

88. Моргоев В.К. Метод структуризации и извлечения экспертных знаний: имитация консультаций //Человеко-машинные процедуры принятия решений: Сб. тр. Вып. 11.-М.: ВНИИСИ, 1988. С. 44-57.

89. Моррис У.Т. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир, 1971. -304 с.

90. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир,1990.-208 с.

91. Надежность и эффективность в технике: В 10 т.: Справочник /Ред. совет: B.C. Авдуевский (пред.) и др. Т.З. Эффективность технических систем /Под общ. ред. Ю.В. Крючкова. М.: Машиностроение, 1988. - 328 с.

92. Насыров Р.В. Автоматизированная система принятия решений на основе причинных моделей в проблемных ситуациях: Автореф. дис. . канд. техн. наук. Уфа, УГАТУ, 1994. - 189 с.

93. Насыров Р.В. Модель поиска решений в проблемных ситуациях по критерию ценности информации //Сборник трудов УАИ. Т. 2. Уфа: УАИ, 1992. - С. 28-30.

94. Насыров Р.В., Бакусов J1.M. Разработка математического и программного обеспечения процессов принятия решений в проблемных ситуациях /Тез. докладов Юбилейной научн.-техн. конференции «Актуальные проблемы авиастроения». Уфа: УАИ, 1992. - С. 33-35.

95. Насыров Р.В., Бакусов J1.M. Эффективность диалоговых процедур в экспертных системах /Вопросы проектирования информационных и кибернетических систем. Межвузовский научн. сб. Уфа: УГАТУ, 1993. - С. 43-45.

96. Нигматуллин Р.Г., Юсупов И.Ю., Муллагалиев М.М., Зонов В.М. Адаптивное управление в иерархических системах: Учебное пособие. Уфа: УАИ, 1991.-59 с.

97. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта/Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1985. 376 с.

98. Нормативные и дескриптивные модели принятия решений: Сб. материалов совместного советско-американского семинара /Под ред. Б.Ф. Ломова,

99. В.Ю Крылова и др.-М.: Наука, 1981.-351 с.

100. Оптнер C.J1. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем /Пер. с англ. М.: Сов. радио, 1969. - 216 с.

101. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, - 1981. - 208 с.

102. Переверзев-Орлов B.C. Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы. М.: Наука, 1990. - 133 с.

103. Перегудов А.Г. Режимные и социально-педагогические основы управления процессом исправления осужденных в исправительных колониях: Монография. Уфа: Уфимский юридический институт, 1998. - 225 с.

104. Перспективы развития вычислительной техники. В 11 кн.: Справочное пособие /Под ред. Ю.М. Смирнова. Кн.2: Интеллектуализация ЭВМ / Е.С. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин. -М.: Высш. шк., 1989. 159 с.

105. Пестриков В.А. Повышение эффективности управления при проведении специальных операций в ИТУ на основе применения систем поддержки принятия решения: Автореф. дис. . канд. техн. наук. М.: Акад. МВД РФ, 1995.-24 с.

106. Петровский А.Б., Старшин М.Ю., Моргаев В.К. Системы поддержки принятия решений. М.: ВИНИСИ, 1987. - 44 с.

107. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем /Пер. с англ. -М.: Мир, 1984.-264 с.

108. Плотинский Ю.М. Математическое моделирование динамики социальных процессов. -М.: Изд. МГУ, 1992. 133 с.

109. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач вдиалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 288 с.

110. Поспелов Д.А. Поступки и поведение. В кн.: Искуственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

111. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

112. Представление и использование знаний: Пер. с япон. /Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.

113. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: Справ, изд. /Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.

114. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ, изд. /Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

115. Приобретение знаний: Пер с япон. /Под ред. С.Омуги, Ю.Соэки. М.: Мир, 1990-304 с.

116. Проблемы принятия решений: Сб. статей. /Под ред. П.К. Анохина. М.: Наука, 1976.-320 с.

117. Райфа Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977. - 408 с.

118. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам /Пер. с англ. A.M. Раппопорта, С.И. Травкина. Под ред. А.И. Теймана. М.: Наука, 1986. - 496 с.

119. Розин Б.Б. Применение методов многомерной классификации при анализе результатов экспертного опроса. В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок (Ученые записки по статистике, т.29). - М.: Наука, 1977.-С. 83-95.

120. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА): Пер. с фр. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. - С. 80-107.

121. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование /Пер. с англ. М.: Мир,1991.-224 с.

122. Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций: Пер. с англ.

123. М.: Сов. радио, 1977. 302 с.

124. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер с англ. М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.

125. Системы и методы поддержки принятия решений: Сб. трудов. М: ВНИИСИ, 1986.-215 с.

126. Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. М.: Мир, 1973. -248 с.

127. Старков О.В. Основы криминопенологии: Монография. Уфа: УЮИ МВД РФ, 1997.-263 с.

128. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений: Сб. статей /Сост. и научн. редактор И.Ф. Шахнов. М.: Статистика, 1979. -184 с.

129. Стренг Г. Линейная алгебра и ее применения: Пер. с англ. М.: Мир, 1980. - 454 с.

130. Суппес П. Вероятностный анализ причинности. В кн.: Математика в социологии. М.: Мир, 1977. - 552 с.

131. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

132. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1981.-258 с.

133. Туманов Г.А. Действия администрации ИТУ при групповых нарушениях режима. М.: Высшая школа МВД СССР, 1971 г. - 27 с.

134. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере /Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 с.

135. Уголовно-исполнительный кодекс Российской Федерации от 08.01.97 №1-ФЗ.

136. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. - 388 с.

137. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978. -352 с.

138. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971. -340 с.

139. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях /Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1981. 255 с.

140. Человеко-машинные процедуры принятия решений: Сб.трудов. №11 М.: ВНИИСИ, 1988.-90 с.

141. Черников С.Н. Линейные неравенства. М.: Наука, 1968. - 488 с.

142. Чернов Г., Мозес Л. Элементарная теория статистических решений /Пер. с англ. М.: Сов.радио, 1962. - 406 с.

143. Чуев Ю.В. Исследование операций в военном деле. М.: Воениздат, 1970. -256 с.

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

145. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-420 с.

146. Шмерлинг Д.С., Дубровский С.А., Аржанова Т.Д., Френкель A.A. Экспертные оценки. Методы и применение. В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок (Ученые записки по статистике, т.29). - М.: Наука, 1977.-С. 290-381.

147. Шрейдер Ю.А., Шаров A.A. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1982. - 152 с.

148. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализации: Справ, пособие /B.C. Крисевич, Л.А. Кузьмич, А.М. Шиф и др. -М.: Высш. шк., 1990. 197 с.

149. Экспертные системы. Принципы работы и примеры /Под ред. Р. Форсайта. -М.: Радио и связь, 1987. -224 с.

150. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: Концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

151. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. М.: Наука, 1983.-88 с.

152. Borsting R.J. Decision-Makingat the Top. //Management science. Vol.28, 1982. -P. 341-351.

153. Economides S., Colen M. Microcomputer-based decision sup port systems aid managers in evaluating alternatives //Industrial engineering, 1985. P. 44-51.

154. Forman E.H. The Analytical Hierarchy Process as a Decision Support System //COMPCON Fall'83 International Conference, Arlington, 1983. P. 251-272.

155. Golden B.L., HevnerA., Power D. Decision insight systems for microcomputers: a critical evaluation //Comput. and operat. Res. Vol. 1. №2/3, 1986. -P. 287-300.

156. Humphreys P., Intelligence in Decision Support /New Directions in Research on Decision Making. Amsterdamea: Elsevier Sciences Publishers BV (N.H.), 1986.- P. 333-361.

157. King W.R., Srinavasan A. Decision Support Systems: Planning, Development and Implementation //Application of Management Science, 1983. P. 87-107.

158. Microcomputer DSS: Design, Implementation and Evaluation /Ed. by S.J. Anoriole-Wellsley. MA: Information Science Inc., 1986. - 357 p.

159. Sakawa M. An interactive computer program for multiobjective decisionmaking by the sequential proxy optimization technique. Intern. Man-Machine Studies. Vol. 14, 1981.-P. 193-213.

160. Sakawa M., Seo F. Interactive multiobjective decisionmaking in environmental systems using the fussy sequential proxy optimization technique. Large Scale Systems. Vol. 4, № 3, 1983. - P. 223-243.

161. Schlaifer R.O. Computer Programs for Elementary Decision Analysis, Division of Research, Harvard Business School, 1971. 378 p.

162. Все это предопределяет необходимость дальнейшего совершенствования управленческой деятельности ИУ на основе использования достижений науки и передового опыта.

163. Если, по Вашему мнению, необходимо дополнить приведенный перечень показателей, используйте поля выделенные знаком «*».

164. Анкета будет использована только в научных целях и в обобщенном виде.

165. Оцените степени характерности признаков, характеризующих состояния оперативной обстановки