автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Совершенствование управления рисками при чрезвычайных ситуациях, связанных с пожарами

МЧС России Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы

На правах рукописи

Унуков Виктор Тимофеевич

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ, СВЯЗАННЫХ С ПОЖАРАМИ

05.13.10 - управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург- 2004

Работа выполнена на кафедре организации деятельности пожарной охраны Санкт-Петербургского института Государственной противопожарной службы МЧС России

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Гадышев Виктор Александрович Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Жуков Юрий Иванович; кандидат технических наук Смирнов Алексей Сергеевич

Ведущая организация:

Северо-Западная академия государственной службы

Защита состоится лл-Ь,^ МЛ 2004 г. в «УУ» часов на заседании

диссертационного совета К 205.003.01 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук в Санкт-Петербургском институте ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149).

Автореферат разослан

Ученый секретарь

диссертационного совета К 205.003.01 кандидат технических наук, доцент

И.Г. Малыгин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Во все времена жизнедеятельности человечество испытывало на себе влияние различного рода негативных факторов. Это порождало кризисные, критические ситуации, которые характеризовались как ситуации риска и неопределенности и отличались по степени их проявления и воздействия на людей.

Необходимым условием процесса принятия управленческого решения является оценка альтернатив в принятии управленческих решений. Практика такова, что в большинстве случаев лицу, принимающего решение (будем обозначать его общепринятой аббревиатурой ЛПР) приходится сталкиваться с многоальтернативной ситуацией принятия решений.

Риск является неотъемлемой чертой деятельности человека, особенно в сфере Государственной противопожарной службы (ГПС), где большая часть информации плохо описана или плохо поддается измерениям. Тушение пожаров и ликвидация последствий аварий пожарными осуществляется в сложных условиях, представляющих собой угрозу для жизни и здоровья. Следует отметить, что пожарные работают в экстремальных условиях (условиях риска): находятся в состоянии нервно-психического напряжения, подвергаются огромным физическим нагрузкам и воздействию вредных факторов окружающей среды. Элементы риска имеются не только при ведении боевых действий по тушению пожара, но и в повседневной деятельности ЛПР. Задача с риском - это ситуация, в которой имеется неопределенность прогнозируемого результата. Здесь ЛПР не способен однозначно предвидеть, добьется ли он успеха или нет -вероятен любой исход.

Успех в решении многокритериальных задач зависит от учета особенностей человеческой системы переработки информации. К настоящему времени накоплено немало данных психологических исследований, показывающих, что при сравнении многокритериальных альтернатив, их классификации, определении их общей полезности поведение человека существенно отличается от ра-циоиалыюго.

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ 1 БИБЛИОТЕКА (

Принятие управленческого решения сводится к выбору из некоторого числа альтернативных вариантов одного, при этом в условиях риска и неопределенности результаты этих вариантов невозможно количественно измерить, что может объясняться недостатком количества информации, отсутствием вычислительных средств или несовершенством технологии обработки информации.

Исследование принятия решений в условиях риска и неопределенности представляет большой практический интерес, так как выбор альтернативы в этих условиях не однозначен.

В последнее время чрезвычайно возросли сложность и комплексность проблем, возникающих в процессе принятия управленческих решений. Одна из трудностей принятия решений состоит в необходимости учета большого количества противоречивых критериев. Вторая трудность связана с высокой степенью неопределенности, обусловленной недостаточным уровнем информации для принятия обоснованных решений.

В связи с постоянным ростом сложности задач традиционные методы их решений оказываются малоэффективными или совершенно непригодными. Ни интуиция, ни здравый смысл, ни врожденные способности не гарантируют правильность выбора из возможных альтернативных решений. Практика показывает, что если ЛИР опирается только на собственный опыт, он часто принимает ошибочные решения, которые приводят к фатальным последствиям.

К настоящему времени вышло в свет большое число работ, посвященных процессу управления рисками при чрезвычайных ситуациях и достаточно полно освещающих различные стороны этой проблемы. Основные затруднения связаны с наличием ряда факторов в частности, значительным уровнем априорной неопределенности при построении модели процесса принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Цель работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности процесса принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Объект исследования - процесс принятия управленческого решения в ус-

ловиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Предмет исследования — организация процесса принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Научная задача, решаемая в диссертационной работе заключается в анализе понятий риска и неопределенности, составных частей процесса принятия управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях, формулировке задачи с риском, разработке моделей принятия управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях и управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Научная новизна. В диссертации впервые разработаны иерархические модели принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях и обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Методы исследования. Для решения указанных научных задач использовались методы исследования, основанные на общей теории систем, теорий системного анализа и синтеза сложных систем, теорий принятия решения, массового обслуживания, графов, социальной статистики, применялись методы математического моделирования и теории множеств.

Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Иерархическая модель принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях с использованием критериев выбора Аткинса-Физера.

2. Иерархическая модель принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях с учетом "выгод" и "потерь".

3. Обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Научно-практическая значимость полученных результатов определяется

их важностью в ходе организации оптимального и эффективного принятия управленческого решения в условия риска при чрезвычайных ситуациях. Предпосылкой для применения разработанных моделей является существующая неудовлетворительная организация принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Разработанные иерархические математические модели принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях на основе выбранных в процессе диссертационного исследования показателей и критерия оценки мероприятий по принятию управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях, а также проведенная в работе оценка параметров моделей и проверка гипотез позволяют сделать вывод, что эти математические модели имеют научно-прикладное значение и в других областях научных исследований управленческой деятельности.

Качественно отличное и практически важное значение, по сравнению с известными работами, имеет предложенная в диссертации обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях. Она позволяет повысить оперативность и точность принятия оптимальных управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях. Применение этой модели существенно сокращает сроки выполнения боевых задач в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Кроме того, научные результаты нашли практическое применение и реализованы в Северо-Западном региональном центре МЧС России, в Главном управлении по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Ленинградской области, в Санкт-Петербургском институте Государственной противопожарной службы МЧС России и в Управлении ГПС МЧС России г. Санкт-Петербурга.

Апробация результатов исследования. Основные положения исследования, докладывались и обсуждались в период с 2000 но 2004 год на заседаниях кафедры организации деятельности пожарной охраны Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, а также на следующих научно-практических конференциях:

1) межвузовском научно-практическом семинаре «Новые информационные технологии в управлении подразделениями Государственной противопожарной службы МЧС России», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 29 апреля 2003 г.

2) международной научно-практической конференции «Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 14-15 октября 2003 г.

3) международной научно-практической конференции «Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 20-21 января 2004 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы (134 источника). Работа содержит 154 страницы текста, 5 таблиц и 6 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются выбор темы диссертации, ее актуальность, цели, задачи, объект и предмет исследования, методологические основы и методы исследования, научная новизна и положения, выносимые на защиту, а также апробация и реализация результатов диссертационного исследования.

Первая глава — «Понятие риска и неопределенности при чрезвычайных ситуациях» - состоит из 4 параграфов.

В главе проведен анализ понятия риска и неопределенности.

Категория "риск" имеет структурный характер и включает в себя ситуацию риска; оценку риска, степень ее осознанности субъектов риска; факторы риска; ситуацию выбора; границы риска и зону риска.

Рассмотрены составные части процесса принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности. Применительно к осуществлению практических действий в оценке риска предлагается учитывать три главных его элемента: вероятность получения желаемого результата (удача); вероятность наступления нежелательных последствий (неудача) в ходе выбора альтернативы и ее реализации; вероятность отклонения от выбранной цели.

Принятие управленческого решения сводится к выбору из некоторого числа альтернативных вариантов одного, при этом в условиях неопределенности результаты этих вариантов невозможно количественно измерить, что может объясняться недостатком количества информации, отсутствием вычислительных средств или несовершенством технологии обработки информации.

Рассмотрены и описаны виды неопределенностей.

Выделены четыре уровня неопределенностей:

- низкий, не влияющий на типовые процедуры при разработке управленческого решения;

- средний, требующий пересмотра существенных процедур при разработке управленческого решения;

- высокий, требующий разработки новых процедур при разработке управленческого решения;

- сверхвысокий, находящийся вне понимания специалистов при разработке управленческого решения.

Исследование специальной литературы, обобщение высказанных по этому поводу точек зрения позволили выявить следующие отличия между понятиями «риск» и «неопределенность»:

- неопределенность существует в тех случаях, когда вероятность последствий определяется субъективно, исходя из ограничений ЛПР; риск определяется на основании объективного признания потерь;

- неопределенность связана с отсутствием статистических данных за предшествующие периоды; риск характерен для систем с массовыми событиями и предсказуемой вероятностью;

- неопределенность подразумевает возможность отклонения результата от ожидаемого (или среднего) значения как в меньшую, так и в большую сторону и носит название «спекулятивной», в отличие от «чистой» неопределенности, предполагающей только возможность негативных отклонений конечного результата деятельности;

- неопределенность связана с незнанием, случайностью, противодействием,

тогда как причинами риска являются конкретные факторы.

Рассмотрены типы ошибок по составляющим управленческой деятельности при разработке управленческого решения в условиях риска и неопределенности. Рассмотрена организационная, экономическая, технологическая, социальная и правовая составляющие.

Риск принятия неоптимального решения в условиях, когда известны все исходные данные и взаимосвязи между ними, может быть связан:

- с ошибками агрегирования этих данных;

- с неправильно построенной моделью принятия решения;

- с неправильным алгоритмом применения модели принятия решения.

Те же самые причины возникновения риска действуют и в ситуации принятия решений в условиях вероятностной ситуации. К ним следует добавить:

- - приближенную оценку истинных значений исходных данных для принятия решений;

- - неадекватность модели распределения вероятностей реально протекающим процессам.

Принятие решений в условиях неопределённости является наиболее сложным. Риск принятия решений в условиях неопределённости связан с причинами, указанными выше, но кроме них следует рассмотреть:

- - невозможность определения точного или хотя бы наиболее вероятного значения информации, на основе которой принимается решение;

- - многовариантность исходных условий ситуации принятия решения;

- - многовариантность самих решений, каждое из которых является лучшим для определённых условий, наступление которых предугадать невозможно.

В главе рассмотрена роль человеческого фактора при авариях и катастрофах. Вторая глава - «Принятие управленческих решений в условиях риска и неопределенности при чрезвычайных ситуациях, связанных с пожарами» - состоит из 8 параграфов.

В главе сформулирована задача с риском.

С формальной, математической точки зрения, моделью задачи с риском

(RP) является упорядоченная тройка конечных множеств.

где - полное множество возможных альтернативных способов

действий, будем называть их для краткости альтернативами (в соответствии со своими целями ЛПР должен выбрать одну из них);

- полное множество результатов (итогов), определяющих последствия отдельных альтернатив;

- прямоугольная матрица исходов, здесь - определенное последствие результата О] при выборе альтернативы с„ имеющее для ЛПР положительную или отрицательную ценность (полезность).

Для реальных задач с риском переменные С, О, Vявляются действительными векторами, образующими многомерное векторное пространство (если ввести соответствующим образом понятия нулевого элемента и отрицательных элементов).

В главе рассмотрены процессы переработки информации, поступающей из внешней среды, и особенности поведения ЛПР при принятии ответственных решений.

Общий алгоритм принятия решений, связанных с риском, состоит из четырех этапов:

1) Создание субъективного и теоретического представления задачи с риском.

2) Оценка последствий альтернативных способов действий.

3) Прогнозирование условий, определяющих последствия.

4) Выбор альтернативы.

В главе раскрывается содержание этих этапов.

В процессе формирования субъективных представлений о задаче с риском ЛПР должно каким-либо образом закодировать множество альтернатив Сщ) и их последствий У=(У9) (¡-1,... ,т; ]=1,...,п), а также проанализировать соотношения между лотереями

В главе рассмотрены наиболее общие принципы формирования таких представлений (принцип редукций от сложного к простому, принцип конкретизации, принцип иерархизации).

В главе рассматривается построение иерархической модели принятия решения в условиях риска и неопределенности.

ЛПР заполняет соответствующие матрицы попарных сравнений его субъективных суждений: Какой из мотивов выбора или М^- оказывается наиболее значимым (ценным) и насколько?

Таблица 1

Символом "*" обозначен относительный "вес" сравнительных элементов, численно оцениваемых по некоторой относительной шкале важности суждений, с, и с'¡.

По таблицам 2 и 3 определяем, какой из способов действий в наибольшей степени и насколько соответствует стремлению к достижению успеха? Какой из способов действий в наибольшей степени и насколько соответствует стрем-

Определяем вектор глобальных приоритетов альтернатив по формуле:

р = (Ри, Ри)

(2)

Выбирается та альтернатива с, = са (индекс а - одно из значений 1,....,/и), для которой

Д = тах?,,орГс|=св, (3)

Также построена иерархическая модель принятия решений с учетом "выгод" и "потерь" (рис. 2). Эта модель требует предварительного анализа условий задачи. Разделим множество последствий У=(Уи) на два непересекающихся класса У* и У (т.е. У—У*и V), где У*, У - последствия при выборе определенной альтернативы, которые имеют для ЛПР, соответственно, положительную или отрицательную ценности. Замечание: если в конкретной задаче с риском все последствия имеют положительную ценность, то роль множеств иг-

рают, соответственно, наиболее значимые для ЛПР последствия из V и наименее значимые из них.

Поставим в соответствие (используя символ каждой альтернативе максимальную по значимости положительную У*,у (г=1,...,т; /, - с о ответствую -щий индекс из множества индексов и отрицательную

{1,..., т}) ценности.

Для этого ЛПР должен решить: «Какая из альтернатив обладает наибольшей ценностью и насколько с точки зрения ожидаемых от нее выгод?».

Соответствующая матрица попарных сравнений его суждений будет иметь вид таблицы 4.

На следующем этапе строится иерархическую модель "потерь", к которым приводит выбор альтернативы (рис.3).

Рис. 3. Иерархическую модель "потерь" от выбора альтернативы

Здесь после ответа на вопрос "Какая из альтернатив обладает наименьшей ценностью и насколько с точки зрения ожидаемых потерь?" получается следующая матрица попарных сравнений (см. таблицу 5).

Таблица 5

Решением задачи будет та из альтернатив с,~са, для которой отношение приоритета "выгод" к "издержкам" будет максимальным, т.е.

opt с, =C0: {~pr}= max. (4)

Третья глава - «Субъективные и объективные факторы при принятии управленческих решений при чрезвычайных ситуациях, связанных с пожарами» - состоит из 5 параграфов.

Именно в процессах принятия решений наиболее отчетливо проявляются и свойственные человеку специфические особенности переработки информации - «отклонение от рациональности» в выборе.

Основными факторами неопределенности, определяющими скудность человеческих возможностей в реализации как формальной, так и волюнтаристской процедур принятия стереотипных решений, являются объективные и субъективные факторы «смещения» управленческих решений от рациональных решений.

Очень важно исполнителям рабочих заданий осознавать наличие внешних по отношению к ним фундаментальных пределов, ограничивающих рациональное поведение. Эти фундаментальные пределы формируются носителями стереотипов, характер влияния которых объективен. В главе рассмотрены важнейшие носители стереотипов, являющиеся объективным фактором «смещения» управленческих решений.

1. Погрешности оценок.

2. Неадекватность моделей организационных процессов, приводящая к принятию ошибочных или неточных управляющих решений.

3. Несовершенство методологий.

Управленческая эффективность ЛПР жестко зависит от его личной культуры, профессиональной зрелости, компетентности и осведомленности. Последние определяются балансом и доминированием стереотипов в сознании ЛПР в каждый момент времени. В меньшей степени выбор управленческого решения зависит от интеллектуального и эмоционального тонуса, одаренности, силы характера, морального и иного статуса ЛПР.

В главе рассмотрены важнейшие носители стереотипов, являющиеся субъективным фактором «смещения» управленческих решений.

1. Субсистемное восприятие ЛПР.

2. Языковая проблема: 2.1. Противоречие «размытой» человеческой логики и свойств вычислительных процессов. 2.2. Полисемия и семантическая неопределенность слов.

3. Логические барьеры.

4. Образование и опыт.

5. Внешняя оценка и Я-концепция.

6. Иррациональность поведенческих мотивов: 6.1. Влияние фантомных моделей. 6.2. Реактивный ум. 6.3. Бюрократизм.

7. Психоаналитические свойства: 7.1. Смещения оценок. 7.2. Ошибки фильтрации вариантов.

8. Стили разрешения проблем индивидом.

9. Стили обучения: 9.1. Восприятие информации. 9.2. Приобретение знаний. 9.3. Восприятие перемен. 9.4. Адаптация.

10. Половое различие.

11. Фактор компетентности лидера.

12. «Оппортунизм» наемных работников.

Четвертая глава — «Система управления задачей при чрезвычайных ситуациях».

В главе представлена разработанная обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Функционирование системы управления задачей (СУЗ) представляется некоторым преобразованием У исходных сообщений, возмущающих воздействий и оперативных сообщений о ходе выполнения задачи во множество управляющих решений и выходных сообщений:

(5)

г д IV (I)множество исходных сообщений о задаче на момент времени г,

X (0 - множество внешних возмущающих воздействий, вызывающих от-

клонения от плана выполнения задачи;

5 (I) - множество оперативных сообщений, характеризующих текущее состояние управляемого процесса;

V($ - множество сообщений, являющихся результатом функционирования системы управления задачей. Оно включает аналитическую информацию о ходе выполнения задачи, об интенсивности потребления ресурсов, о величине дополнительного объема ресурсов для завершения работ в плановые сроки, о прогнозных показателях выполнения задачи к директивному сроку, о величине возможных отклонений и т.д.;

и ($ - множество управляющих решений, регулирующих управляемый процесс. Оно содержит сообщения о назначении и изменении приоритетов работ, календарных сроках начала работ, о распределении ресурсов по этапам выполнения задачи, о корректировке плановых характеристик (сроков, затрат, ресурсов) по результатам выполнения задачи и т.д.

СУЗ строится по модульному принципу. Каждый модуль реализует отдельную функцию управления и может использоваться как автономно, так и в сочетании с другими модулями. При этом обеспечивается совместимость модулей по входам и выходам.

Блок структурного анализа задачи включает следующие модули:

1.1- разработка структуры задачи;

1.2 - разработка локальных сетевых графиков;

1.3 - формирование сводной сетевой модели задачи;

1.4 - определение характеристик работ сетевой модели.

Блок формирования стратегии управления включает модули:

2.1 - формирование перспективных планов выполнения задачи;

2.2 - оценка и выбор перспективного плана работ.

Блок определения тактики управления содержит модули:

3.1 - формирование оперативно-календарных планов;

3.2 - корректировка сетевой модели проекта в соответствии с реальным ходом управляемого процесса.

Блок анализа выполнения задачи включает модули:

4.1 - оценка завершенности работ;

4.2 - накопление и статистическая обработка основных показателей процесса реализации задачи.

Рис. 4. Система управления задачей при чрезвычайных ситуациях (обозначения):

-----► информация, поступающая к ЛИР;-►управленческие решения; - ► взаимосвязь блоков

и модулей СУЗ; ТСГ- банк типовых сетевых графиков; Н - банк нормативов; УС - банк управленческих ситуаций

Руководитель (ЛПР) выполняет неформализованные процедуры управления на основе выходной информации функциональных блоков СУЗ. Взаимодействие пользователя с СУЗ осуществляется посредством диалога. Доступ к информации контролирует иерархическая парольная система, идентифицирующая пользователя и определяющая доступные для работы поля базы дан-

ных и виды работ с доступными данными.

Банк управленческих ситуаций включает перечень часто встречающихся в практике управления факторов, приводящих к необходимости выработки или пересмотра управленческих решений. Факторы имеют количественные характеристики. Банк используется для имитации реальных условий выполнения задачи в модуле генерации управленческих ситуаций. Применяя различные модули системы, можно «проиграть» возможные ситуации и определить необходимые резервы ресурсов для снижения неопределенности на всех этапах выполнения проекта. Наличие банка ситуаций позволяет использовать систему управления задачей в режиме деловой игры.

Наиболее распространенным математическим методом, позволяющим описать цель разработки и возможные пути ее достижения, является метод сетевого планирования и управления (СПУ). Сетевая форма планирования наиболее эффективно отражает логику самого процесса управления и дает возможность представить весь комплекс работ с их сколь угодно сложными взаимосвязями, анализа и динамически перестраивать план выполнения задачи. Алгоритмы СПУ, реализованные в СУЗ, состоят из следующих групп:

1) анализа и преобразования сетевой модели задачи;

2) расчета временных характеристик;

3) решения задач распределения ресурсов;

4) формирования выходных документов.

К первой группе относятся алгоритмы ввода и корректировки информации о работах сетевой модели; контроля вводимой информации; поиска и устранения ошибок составления сети по исходным данным о работах (тупики 1-го и 2-го рода, циклы и др.). Вторая группа содержит алгоритмы расчета параметров сетевой модели задачи (ранних и поздних сроков начала и окончания работ, резервов времени работ). Эти же алгоритмы позволяют определять критические и подкритические работы и пути. Алгоритмы первой и второй групп наиболее разработаны и достаточно полно описаны в литературе и мало зависят от специфики управляемого объекта. Состав алгоритмов четвертой группы зависит от

объекта управления, но все они основаны на правилах поиска информации в базе данных задачи, ее преобразовании и выдаче на экран или печатающее устройство в виде выходных документов.

В СУЗ реализована эвристическая процедура решения задачи минимизации срока выполнения задачи при ограниченных ресурсах. Методика решения сводится к расчету временной сетевой модели и определению потребного количества ресурсов по календарным периодам. Если в каком-либо периоде оно превышает наличное количество, то производится сдвиг сроков начала работ согласно установленным приоритетам.

С целью расширения возможностей системы и повышения достоверности информации, используемой руководителем при выработке управленческих решений, в СУЗ дополнительно используются методы системного анализа, имитационного динамического моделирования, аппарат теории вероятности.

Важной особенностью процесса выполнения задачи является то, что успех разработки в первую очередь зависит от исполнителей. Оборудование, вычислительная техника, ресурсы играют вспомогательную роль (в отличие, например, от процесса производства, где производственные мощности определяют цели организации). Многие существующие модели и методы управления, в которых применяется сложный математический аппарат для исследования взаимосвязи и взаимного влияния большого числа факторов, определяющих ход выполнения задачи, не учитывают человеческий фактор. Считается, что деятельность исполнителя определяется некоторым набором неизменяющихся параметров таких, как производительность, возможность точной оценки выполненных работ, мотивация действий и т.д.

На деле факторы, характеризующие поведение исполнителя, оказывают существенное влияние на процесс реализации задачи. Неучет их в управленческой деятельности может практически свести на нет значительные усилия по созданию эффективных систем управления. В СУЗ используется имитационная динамическая модель процесса выполнения задачи. В модель включены факторы, характеризующие состояние задачи в зависимости от стиля руководства и

поведения исполнителей.

Результатом моделирования является: информация о реально выполненном объеме работ; оценка производительности труда исполнителей; прогноз срока завершения работ; прогноз потребления основных видов ресурсов по этапам выполнения задачи. Программная реализация модели позволяет получить графическое представление об изменении параметров процесса управления на любой период прогнозирования. В блоке анализа выполнения задачи модель используется для обработки оперативной информации о ходе работ, а в блоке формирования стратегии управления - для исследования различных вариантов организации работ. Несмотря на то, что зависимости, используемые в модели, имеют упрощенный и усредненный характер, результаты ее реализации подтверждают принципиальную возможность создания в рамках СУЗ экспертной системы, которая позволит учесть психологические особенности коллектива исполнителей и настроить модель управляемого процесса в соответствии со стилем руководства и поведения конкретного ЛПР.

СУЗ может быть использована руководителем любого уровня структуры управления задачей. Отдельные ее модули окажут существенную помощь исполнителям при составлении и анализе планов по направлениям работ. Система реализована на ЭВМ, может функционировать как локально-автономная, так и в составе АСУ более высокого уровня при условии создания сети ЭВМ. Работа с СУЗ не требует специальной подготовки в области эксплуатации вычислительной техники.

Начинающему руководителю СУЗ поможет избежать серьезных неудач, связанных с неопределенностью управляемого процесса, опытному руководителю предоставит дополнительные возможности для обоснования принимаемых управленческих решений.

В главе приведена оценка экономической эффективности от внедрения перспективной модели управления задачей при чрезвычайных ситуациях в деятельность Управления ГПС Санкт-Петербурга. Приведенный экономический расчет позволяет сделать вывод, что при минимальных затратах на ввод в эксплуатацию

этой системы эффект от принятия оптимальных управленческих решений по различным видам задач руководством УГПС достигает от 25 до 40 %.

В заключении излагаются итоги работы. Перечисляются полученные научные и практические результаты, раскрывается степень их достоверности и новизны. Рассматривается значение полученных результатов для теории и практики, приводятся сведения о внедрении и практическом использовании полученных результатов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрен процесс принятия управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

2. В работе сформулирована задача с риском и разработаны иерархические модели принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

3. Рассмотрены субъективные и объективные факторы при принятии управленческих решений при чрезвычайных ситуациях, которые приводят к существенным смещениям управленческих решений от рационального выбора. Одним из наиболее эффективным способом решения этой проблемы является автоматизация процесса принятия управленческих решений при чрезвычайных ситуациях.

4. На основе анализа существующих автоматизированных систем управления, которые не дают управленческому персоналу существенных рекомендаций для принятия рациональных решений при чрезвычайных ситуациях, разработана модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

5. Начинающему руководителю разработанная система поможет избежать серьезных неудач, связанных с неопределенностью управляемого процесса, опытному руководителю предоставит дополнительные возможности для обоснования принимаемых управленческих решений при чрезвычайных ситуациях.

Все полученные автором в процессе диссертационного исследования научные результаты подтверждены 4 актами реализации: в Северо-Западном региональном центре МЧС России, в Главном управлении по делам гражданской

обороны и чрезвычайным ситуациям Ленинградской области, в Санкт-

Петербургском институте ГПС МЧС России, в Управлении ГПС МЧС России г.

Санкт-Петербурга и Ленинградской области.

Основные опубликованные работы по теме диссертации:

1.Гадышев В. А., Унуков В. Т. Применение математического моделирования для оценки эффективности принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях // Новые информационные технологии в управлении подразделениями Государственной противопожарной службы МЧС России. Материалы межвузовского научно-практического семинара. Санкт-Петербург, 29 апреля 2003 г. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2003. 0,4/0,2 п.л.

2. Марченко В. С, Унуков В. Т. Особенности управления при чрезвычайных ситуациях // Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 14-15 октября 2003 г. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2003. 0,3/0,15 п.л.

3. Унуков В. Т. Вопросы принятия решения в условиях риска и неопределенности (на примере чрезвычайных ситуаций, связанных с пожарами) // Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 14-15 октября 2003 г. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2003. 0,2 пл.

4. Унуков В. Т. Обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях // Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 20-21 января 2004 г. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2004. 0,2 пл.

5. Унуков В. Т. Иерархические модели принятия решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях // Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 20-21 января 2004 г. СПб.: СПбИ ГПС МЧС России, 2004. 0,2 п.л.

Подписано в печать 12.02.2004 Формат 60х84 1/16

Печать офсетная. Объем 1 п.л. Тираж 100 экз.

Отпечатано в Санкт-Петербургском институте ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ.

1.1. Анализ понятия риска и неопределенности.

1.2. Риск и неопределенность в принятии управленческого решения.

1.3. Роль человеческого фактора в системах управления и постановка задачи на исследование.

ГЛАВА 2. ПРИНЯТИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ, СВЯЗАННЫХ С ПОЖАРАМИ.

2.1. Задачи с риском. Целеустремленное поведение человека, связанное с риском.

2.2. Решение задач с риском.

2.3. Оценка результатов принятия управленческих решений.

2.4. Прогнозирование последствий выбранного управленческого решения.

2.5. Стратегии выбора оптимального управленческого решения.

2.6. Влияние внешнего окружения выбора на принятие рискованных управленческих решений.

2.7. Вопросы принятия управленческих решений при чрезвычайных ситуациях, связанных с пожарами.

ГЛАВА 3. СУБЪЕКТИВНЫЕ И ОБЪЕКТИВНЫЕ ФАКТОРЫ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ

ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ, СВЯЗАННЫХ С ПОЖАРАМИ.

3.1.0 стереотипном характере управленческой деятельности.

3.2. Объективные факторы «смешения» управленческих решений.

3.3. Субъективные факторы «смещения» управленческих решений.

3.4. Объективные и субъективные факторы при принятии управленческих решений при чрезвычайных ситуациях, связанных с пожарами и их классификация.

ГЛАВА 4. ОБОБЩЕННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧЕЙ ПРИ

ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ.

Во все времена жизнедеятельности человечество испытывало на себе влияние различного рода негативных факторов. Это порождало кризисные, критические ситуации, которые характеризовались как ситуации риска и неопределенности и отличались по степени их проявления и воздействия на людей.

Необходимым условием процесса принятия управленческого решения является оценка альтернатив в принятии управленческих решений. Практика такова, что в большинстве случаев лицу, принимающего решение (будем обозначать его общепринятой аббревиатурой ЛПР) приходится сталкиваться с многоальтернативной ситуацией принятия решений.

Риск является неотъемлемой чертой деятельности человека, особенно в сфере Государственной противопожарной службы (ГПС), где большая часть информации плохо описана или плохо поддается измерениям. Тушение пожаров и ликвидация последствий аварий пожарными осуществляется в сложных условиях, представляющих собой угрозу для жизни и здоровья. Следует отметить, что пожарные работают в экстремальных условиях (условиях риска): находятся в состоянии нервно-психического напряжения, подвергаются огромным физическим нагрузкам и воздействию вредных факторов окружающей среды. Элементы риска имеются не только при ведении боевых действий по тушению пожара, но и в повседневной деятельности ЛПР. Задача с риском - это ситуация, в которой имеется неопределенность прогнозируемого результата. Здесь ЛПР не способен однозначно предвидеть, добьется ли он успеха или нет - вероятен любой исход.

Успех в решении многокритериальных задач зависит от учета особенностей человеческой системы переработки информации. К настоящему времени накоплено немало данных психологических исследований, показывающих, что при сравнении многокритериальных альтернатив, их классификации, определении их общей полезности поведение человека существенно отличается от рационального.

Принятие управленческого решения сводится к выбору из некоторого числа альтернативных вариантов одного, при этом в условиях риска и неопределенности результаты этих вариантов невозможно количественно измерить, что может объясняться недостатком количества информации, отсутствием вычислительных средств или несовершенством технологии обработки информации.

Исследование принятия решений в условиях риска и неопределенности представляет большой практический интерес, так как выбор альтернативы в этих условиях не однозначен.

В последнее время чрезвычайно возросли сложность и комплексность проблем, возникающих в процессе принятия управленческих решений. Одна из трудностей принятия решений состоит в необходимости учета большого количества противоречивых критериев. Вторая трудность связана с высокой степенью неопределенности, обусловленной недостаточным уровнем информации для принятия обоснованных решений.

В связи с постоянным ростом сложности задач традиционные методы их решений оказываются малоэффективными или совершенно непригодными. Ни интуиция, ни здравый смысл, ни врожденные способности не гарантируют правильность выбора из возможных альтернативных решений. Практика показывает, что если ЛПР опирается только на собственный опыт, он часто принимает ошибочные решения, которые приводят к фатальным последствиям.

К настоящему времени вышло в свет большое число работ, посвященных процессу управления рисками при чрезвычайных ситуациях и достаточно полно освещающих различные стороны этой проблемы. Основные затруднения связаны с наличием ряда факторов в частности, значительным уровнем априорной неопределенности при построении модели процесса принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Цель работы. Цслыо диссертационной работы является повышение эффективности процесса принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Объект исследования - процесс принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Предмет исследования - организация процесса принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Научная задача, решаемая в диссертационной работе заключается в анализе понятий риска и неопределенности, составных частей процесса принятия управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях, формулировке задачи с риском, разработке моделей принятия управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях и управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Научная новизна. В диссертации впервые разработаны иерархические модели принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях и обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Методы исследовании. Для решения указанных научных задач использовались методы исследования, основанные на общей теории систем, теорий системного анализа и синтеза сложных систем, теорий принятия решения, массового обслуживания, графов, социальной статистики, применялись методы математического моделирования и теории множеств.

Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Иерархическая модель принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях с использованием критериев выбора Аткинса-Физера.

2. Иерархическая модель принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях с учетом "выгод" и "потерь".

3. Обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

Научно-практпческая значимость полученных результатов определяется их важностью в ходе организации оптимального и эффективного принятия управленческого решения в условия риска при чрезвычайных ситуациях. Предпосылкой для применения разработанных моделей является существующая неудовлетворительная организация принятия управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Разработанные иерархические математические модели принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях на основе выбранных в процессе диссертационного исследования показателей и критерия оценки мероприятий по принятию управленческого решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях, а также проведенная в работе оценка параметров моделей и проверка гипотез позволяют сделать вывод, что эти математические модели имеют научно-прикладное значение и в других областях научных исследований управленческой деятельности.

Качественно отличное и практически важное значение, по сравнению с известными работами, имеет предложенная в диссертации обобщенная модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях. Она позволяет повысить оперативность и точность принятия оптимальных управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях. Применение этой модели существенно сокращает сроки выполнения боевых задач в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

Кроме того, научные результаты нашли практическое применение и реализованы в Северо-Западном региональном центре МЧС России, в Главном управлении по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Ленинградской области, в Санкт-Петербургском институте Государственной противопожарной службы МЧС России и в Управлении ГПС МЧС России г. Санкт-Петербурга.

Апробация результатов исследования. Основные положения исследования, докладывались и обсуждались в период с 2000 по 2004 год на заседаниях кафедры организации деятельности пожарной охраны Санкт

Петербургского института ГПС МЧС России, а также на следующих научно-практических конференциях:

1) межвузовском научно-практическом семинаре «Новые информационные технологии в управлении подразделениями Государственной противопожарной службы МЧС России», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 29 апреля 2003 г.

2) международной научно-практической конференции «Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 14-15 октября 2003 г.

3) международной научно-практической конференции «Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасателыюго профиля», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский институт Государственной противопожарной службы МЧС России, 20-21 января 2004 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных работ.

ГЛЛВЛ 1. ПОНЯТИЕ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Выход

Рис. 2.2.1. Решающая система

Решающая система (РС) имеет один или несколько входов (рецепторов), по которым из окружающей среды и из долговременной памяти поступает информация. Внутри РС передается только та информация, которая была предварительно введена в систему через ее входы. Окончательная информация (решение выводится из РС через выходы (эффекторы)). По крайней мере один выход передает информацию на вход системы, то есть с точки зрения кибернетики это самовозбуждающаяся система, создающая представления о задаче, производящая оценку полезности, осуществляющая прогнозирование и выбор альтернатив. Здесь принципиальным моментом является наличие информации, предварительно введенной в РС.

Так, если руководитель, решающей проблему крупных инвестиций не считал из своей долговременной памяти или не использовал знания о текущей рыночной ситуации, то эти знания не влияют на процесс его выбора, несмотря на то, что они уже находятся в долговременной памяти, так как соответствующая информация не введена в РС. Перейдем теперь к обсуждению принципов функционирования основных блоков информационной решающей системы человека.

Человек создает схему внешней среды, ее план или представление. Оно не является "ксерокопией" действительности, а представляет собой результат ее трансформации и превращения в субъективную реальность. Формируя представления, человек является самостоятельным организатором. Успех в решении любой задачи зависит от ее субъективного представления. Иными словами, создание ЛПР адекватного субъективного образа задачи с риском -ключевой момент ее решения.

Следующим этапом является формирование умозрительного, теоретического образа задачи с риском - вероятностного представления (в виде совокупности лотерей), когда ЛПР отдает себе отчет в том, что последствия являются случайными величинами (погода и т.д.), и эвристическое представление, когда создается образ задач с риском, воспринимаемый как упорядоченный список следующих факторов (используя эвристические понятия "шансы на успех", "возможность неудачи" или "степень риска"):

1) шансы на успех,

2) размер выигрыша,

3) шансы неудачи,

4) размер проигрыша,

5) степень риска.

Необходимо отметить, что принципиальным отличием вероятностного от эвристического представления задачи с риском - это упорядочение по степени важности используемых факторов. Хотя в обоих случаях ЛПР вполне понимает, что невозможно с полной определенностью предвидеть последствия принимаемого решения.

В процессе формирования субъективных представлений о задаче с риском ЛПР должно каким-либо образом закодировать множество альтернатив С=(с1,., ст) и их последствий У=(Уу) (1=1,. ,ш; ]=1,.,п), а также проанализировать соотношения между лотереями 81(01),. ,дт(ст). Рассмотрим здесь наиболее общие принципы формирования таких представлений.

Принцип редукций от сложного к простому: ЛПР уменьшает сложность задачи исключительно в тех случаях, когда не имеет возможности использовать внешнюю память или когда время, выделяемое на решение, сильно ограничено.

Принцип конкретизации: ЛПР включает в представление задачи лишь ту информацию, которая задана в явном виде, игнорируя остальную. Иными словам, в задачах, требующих принятия решений, часть информации задается в явном виде, а часть в неявном. Чтобы воспользоваться неявной информацией, ее нужно предварительно извлечь из долговременной памяти, что требует определенных интеллектуальных усилий.

Принцип иерархизации: ЛПР кодирует альтернативы и их последствия, представляя их в виде соответствующих иерархических структур. Например, иерархизация линейных данных в служебной инструкции и т.д. В то же время иерархическое представление задачи с риском открывает и новые возможности их эффективного решения.

После построения иерархической модели задачи (в работе мы рассмотрим две из них, которые, при необходимости, всегда можно усложнить, добавляя любое конечное число функциональных блоков на любом уровне иерархии, кроме первого, представляющего собой главную цель, фокус проблемы (И)) ЛПР заполняет матрицы попарных сравнений своих субъективных суждений, определяя в конечном счете альтернативу с наивысшим значением приоритета, что и будет являться решением задачи.

Рис. 2.2.2. Иерархическая модель принятия решений с использованием критериев выбора Аткинса-Физера:

ЛПР предлагают заполнить соответствующие матрицы попарных сравнений его субъективных суждений:

1) Какой из мотивов выбора - стремление к достижению успеха (М3) или стремление избежать неудачи (М^ оказывается наиболее значимым (ценным) и насколько ?

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационном исследовании на основе современного состояния процесса принятия управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций, связанных с пожарами, были сформулированы основные задачи и цели совершенствования процесса принятия управленческих решений в условиях ЧС, связанных с пожарами.

В ходе выполнения диссертационной работы и в соответствии с научной задачей получены следующие результаты:

1. Рассмотрен процесс принятия управленческих решений в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

2. В работе сформулирована задача с риском и разработаны иерархические модели принятия решения в условиях риска при чрезвычайных ситуациях.

3. Рассмотрены субъективные и объективные факторы при принятии управленческих решений при чрезвычайных ситуациях, которые приводят к существенным смещениям управленческих решений от рационального выбора. Одним из наиболее эффективным способом решения этой проблемы является автоматизация процесса принятия управленческих решений при чрезвычайных ситуациях.

4. На основе анализа существующих автоматизированных систем управления, которые не дают управленческому персоналу существенных рекомендаций для принятия рациональных решений при чрезвычайных ситуациях, разработана модель управления задачей при чрезвычайных ситуациях.

5. Начинающему руководителю разработанная система поможет избежать серьезных неудач, связанных с неопределенностью управляемого процесса, опытному руководителю предоставит дополнительные возможности для обоснования принимаемых управленческих решений при чрезвычайных ситуациях.

Все полученные автором в процессе диссертационного исследования научные результаты подтверждены 4 актами реализации: в Северо-Западном региональном центре МЧС России, в Главном управлении по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Ленинградской области, в Санкт-Петербургском институте ГПС МЧС России, в Управлении ГПС МЧС России г. Санкт-Петербурга и Ленинградской области.

1. Положение о Министерстве РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий. М.: МЧС РФ, 1993.• 2. Акофф И. Стратегическое управление. М.: Мир, 1989. 463 с.

2. Игнатьева А. В., Максимцов М. М. Исследование систем управления. М.: Юнити-Дана, 2000. 156 с.

3. Ременников В. Б. Разработка управленческого решения. М.: Юнити-Дана, 2000. 132 с.

4. Вишняков Я.Д., Грацианский Е.В., Махутов Н.А. ЧФ в управлении рисками и безопасностью: как научить управлять рисками //Вестник университета (ГУУ). М. - 2002, 1 (4). - С.40-48.

5. Воробьев Ю. Л. Основы формирования и реализации государственной политики в области снижения рисков чрезвычайных ситуаций. М.: ФИД «Деловой экспресс», 2002. 247 с.

6. Айвазян С. А., Ешоков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных// Финансы и статистика. -М., 1983.-290 с.

7. Касымов Б. Э. Организация управления пожарной охраной: (Административно-правовые вопросы). М.: Стройиздат, 1882. - 183 с.

8. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.487 с.

9. Ван Гиг Дж. Прикладная общая теория систем; В 2 кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1981.900 с.

10. Совершенствование организации и управления пожарной охраной / Под ред. Н. В. Брушлинского. М.: Стройиздат, 1986. 152с.

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

12. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Прогресс,1979.

13. Крутько П. Д. Вариационные методы синтеза систем с цифровыми регуляторами. М.: Сов. радио, 1967. 438 с.

14. Кухтенко А. И., Волкович В. Л., Гигиняк В. Ф. О лингвистическом уровне абстрактного описания сложных систем управления // Тр. семинара «Сложные системы управления». Киев: Наукова думка, 1969. - Вып. 2. -С. 84 -101.

15. Актуальные проблемы управления. Кн. 1/Под ред. Шорина. -М.: Знание, 1972. -282 с.

16. Дружинин В. В., Конторов Д. С. Проблемы системологии: (Проблемы теории сложных систем). М.: Сов. радио, 1976. - 296 с.

17. Келлик В., Лоов Е. Социально-экономическая эффективность: структура и анализ. Экономические науки. - М.: Высшая школа, 1978. - № 8. -С. 53 - 60.

18. Бурков В. Н. и др. Модели и механизмы функционирования иерархических систем: (Обзор) // Автоматика и телемеханика. 1977. - № 11.-С. 106-131.

19. Кухтенко А. И., Волкович В. Л. Динамика систем управления объектами с иерархической структурой // Труды семинара «Сложные системы управления». Киев; Наукова думка, 1968. - Вып. 1. - С. 71 - 88.

20. Волкович В. Л. Многокритериальные задачи и методы их решения // Кибернетика и вычислительная техника. Киев; Наукова думка, 1969. - Вып. 1. -С. 44- 52.

21. Воронов Л. А. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость. М.: Наука, 1979.-336 с.

22. Бурков В. И., Опойцев В. И. Метаигровой подход к управлению иерархическими системами // Автоматика и телемеханика. 1974. - № 1. - С. 103-114.

23. Бурков В. Н., Кондратьев В. В. Двухуровневые активные системы. 1. Основные понятия и определения // Автоматика и телемеханика. 1977. - № 6. -С. 64 - 72.

24. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973. - 392 с.

25. Жуковская В. М., Мучник И. Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Статистика, 1976. - 152 с.

26. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 1977. 479 с.

27. Форандс Г. Ф. Управлению научную основу // Пожарное дело. 1978. - № 6. - С. 12-19.

28. Лукичева Л. И. Разработка управленческих решений. М.: МИЭТ, 2003. - 86 с.

29. Воропаев Ю. Н. Риски, присущие бизнесу // Бух. учет. 1995. - № 4. -С. 29 -31.

30. Гранатуров В. М. Экономический риск: сущносгь, методы измерения, пути снижения. М.: ДИС, 1999. - 112 с.

31. Капустин В. Ф. Неопределенность: виды, интерпретации, учет при моделировании и принятии решений // Вестник Санкт-Петербургского университета. 1993. - сер. 5, вып. 2 (№12). - С. 108 - 114.

32. Ребер М. А., Тильман Ф. Психология индивида и группы. М.:1. Прогресс, 1988.

33. Карданская Н. Л. Принятие управленческого решения. М.: ЮНИТИ, - 1999.-407 с.

34. Миркин Б. Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. - 256 с.

35. Бурков В. Н., Ивановский И. Г., Кондратьев В. В. Управление организационными системами с учетом человеческого фактора//Автоматика и телемеханика/ 1979. - № 6. - С. 122 - 133.

36. Акоф Р. Искусство принятия решений. М.: Мир, 1982.

37. Кузьмин В., Губенко А. Новое дело повышенный риск // РИСК.2000.-№3-4.-С. 14-19.

38. Фон Нейман Д., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение / Под ред. Н. Н. Воробьева. М.: Наука, 1970. - 705 с.

39. Лобанов А. Филин С., Чугунов А. Риск менеджмент// РИСК. - 1999, -№4. - С. 43-52

40. Половинкин П., Зозулюк А. Предпринимательские риски и управление ими // РЭЖ. 1997. - №9. - С. 70-82.

41. Озерный. В. М. Принятие решений: (Обзор) //Автоматика и телемеханика. 1971. -№ 11. - С. 106 - 121.

42. Рапопорт Б. М. Оптимизация управленческих решений. М.: ТЕИС,2001.-89 с.

43. Рейльян Я. Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений М.: Финансы и статистика, 1999. - 206 с.

44. Бешелеа С. Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1974. - 160 с.

45. Рудашевский В. Д. Риск, конфликт и неопределенность в процессе принятия решений и их моделирование // Вопросы психологии. 1974. - №2. -С. 84-94.

46. Свегуньков С. Г., Литвинов А. А. Конкуренция и предпринимательские решения. Ульяновск: Издательство «Корпорациятехнологических продвижений, 2000. 256 с.

47. Скамай Л. Системность на поле неопределенности // РИСК. 1999. -№2, 3, С. 62 - 67.

48. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.399 с.

49. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений. М.: ЮНИТИ -ДАНА, 2000.-271 с.

50. Шмален Г. Основы и проблемы экономики предприятия. М.: Финансы и статистика, 1996. - 512 с.

51. Филин С. Неопределенность от недостатка информации // РИСК. -2000. - № 2 - 3. - С. 50-54.

52. Юкаева В. С. Управленческие решения: Учебное пособие. М.: Изд. дом «Дашков и К», 1999. 292 с.

53. Даль. В. И. Толковый словарь живого великорусского языка.- М.: Гос. Изд-во иностр. и нац. словарей, 1995.

54. Ожегов С. И. Словарь русского языка./ Под ред. Н. Ю. Шведовой.- М.: Русский язык, 1984. 797 с.

55. Социальная работа: словарь-справочник/ Под. ред. Филоненко В. И. -М.: Контур, 1998.-480 с.

56. Павлова В,В. Социальный риск в агросфере /УСоцис 1993. - №10. С. 81 -84.

57. Зубков В.И. Риск как предмет социологического анализа// Социс-1994. №4. С. 3-9

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

59. Яницкий О.Н. Экологическая социология как риск-рефлексия // Социс 1999. - №6, С. 50-59.

60. Советский энциклопедический словарь/ Гл. ред. Прохоров А. М. М.:

61. Советская энциклопедия, 1995. 1600 с.

62. Фромм Э. Психоанализ и этика. М.; Республика. 1993. - 415 с.

63. Трубицин В.Л. Успех и бизнес план. - Ставрополь.: Ставрополье. 1997.-176 с.

64. Артамонов B.C., Кадулин В.Е. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. СПб.: СПбУ МВД России, Академия права, экономики и безопасности жизнедеятельности, 2001.

65. Алексеев H.A. Стихийные явления в природе: проявление, эффективность защиты. М.: Наука, 1988. 237 с.

66. Райфа X. Анализ решений. М.: Мир, 1977.

67. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. -М.: Наука, 1979. -385 с.

68. Воробьев О. Ю. Среднемерное моделирование. М.: Наука, 1984. -132с.

69. Кондратьев К.А., Донченко В.К. Экономика и геополитика. СПб. -1999.- 1032 с.

70. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее применение. М.; Мир, 1964. Т. 1.-500 с.

71. Катастрофы и образование. Под редакцией ЮЛ. Воробьева. М.: Эдиториал УРСС. - 1999. - 176с.

72. Рево В.В. Человек: от кристалла к сознанию. М.: Изд-во «Экономика». - 2002. - 302 с.

73. Билл Гейтс. Бизнес со скоростью мысли. М.-2001.

74. Вишняков Я. Д. Человеческий фактор в обеспечении безопасности государства, объектов экономики и человека // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. М.: ВИНИТИ. 2003, вып.6. - С. 20 - 27

75. Емельянов C.B., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985. 168 с.

76. Казиев Г.З., Кузнецов H.A., Кульба В.В., Шелков А.Б. Модели,методы и средства анализа и синтеза модульных информационно-управляющих систем //Автоматика и телемеханика. 1993. № 6. С. 24-27.

77. Кинг У., Кпиланд Д. Стратегическое планирование и хозяйственная политика. М.: Мир, 1982. 145 с.

78. Немов P.C. Психология. Кн.1. Общие основы психологии. М.: Просвещение. 1995.

79. Кини Р., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения. М.: Знание, 1981. 204 с.

80. Вентцель Е. С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972.552 с.

81. Бобрушева В. В. Разработка системы обеспечения регионального рынка трудовыми ресурсами на основе маркетинговых исследований. // Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. экон. наук, 1998.

82. Гребнев J1. Г. О новых стандартах в области преподавания экономики. // Вопросы экономики, 2000, № 7, С. 121-140.

83. Киян С. П. Маркетинг рынка труда. Центр информ. и соц. экон. исслед. /Ред. De Bono Е. П. Воронеж: Воронеж, ун-т, 1995. - 94 е.

84. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. -Москва: Дело, 1994. 701 е.

85. Моргунов Е. Б. Модели и методы управления персоналом /Ред. Моргунов Е. Б. Москва: Бизнес-школа "Интел-Синтез", 2001.- 464 е.

86. Москинова Г. Системный анализ в бизнес образовании. // Проблемы Теории и Практики Управления, 1997, № 6, С. 57- 64

87. Ристо Н. Внимание и функции мозга /Ред. Соколов Е. Н. Москва: Изд-во Московского университета, 1998.- 559 с.

88. Рубцов С. В. Если мы так образованны, то почему так неэффективны? // Новые рынки, 2001, № 2, С. 7-13.

89. Семеркова С. H. Теория и методология маркетинга рабочей силы /Ред. De Bono Е. H. С.-Петербург: С.-Петербург, ун-т экономики и финансов, 1998.- 149 с.

90. Соколова М. Подготовка российских специалистов для иностранных фирм. // Проблемы Теории и Практики Управления, 1997, N 6, С. 6-8.

91. Томилов В. В., Семеркова С. Н. Маркетинг рабочей силы. Учеб. пособие /Ред. De Bono Е. H. С.-Петербург: С.-Петербург, ун-т экономики и финансов, 1997.- 184 с.

92. Ковалевский Ю.Н. Стихийные бедствия и катастрофы. М.: Наука, 1986. 126 с.

93. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Знание, 1987. 147 с.

94. Ларичев О.И. Проблемы принятия решений с учетом факторов риска и безопасности // Вестник АН СССР. 1987. N11.

95. Мечитов А.И., Ребрик C.B. Изучение субъективных факторов восприятия риска и безопасности / ВНИИСИ. М., 1988.

96. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л.: Машиностроение, 1990. 332 с.

97. Моисеев Н.Н. Экология человечества глазами математика. М.: Наука, 1988. 68 с.

98. Моргачев В.Н. Формирование и методы территориального управления в США и Канаде. М.: Мир, 1987. 97 с.

99. Клир Дж. Системология: автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

100. Закон Российской Федерации "Об обороне".

101. Закон Российской Федерации "О государственной тайне".

102. Мизин И. А. Состояние и перспективы развития телекоммуникационных технологий // Труды Международной академии связи,1997. №3.

103. Новик И.В. Информационные аспекты риска. М.: Знание, 1988. 132с.

104. Новик И.В. Системная концепция: информация, оптимизация, риск. М.: Знание, 1988. 57 с.

105. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Мир, 1980. 476 с.

106. Папандимитриу X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. М: Мир, 1985. 512 с.

107. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач; Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

108. Снопелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Советское радио, 1974. 86 с.

109. Волкова В.Н. и др. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи. М.: Радио и связь, 1983. 134 с.

110. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1985. 272 с.

111. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.156 с.

112. Шнепс М.А. Системы распределения информации. Методы расчета: Справ, пособие. М.: Связь, 1979. 344 с.

113. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы; Пер. с англ. М.: Мир, 1984.455 с.

114. Литвак Е.И. О вероятности связности графа // Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1975. № 5. С. 114-125.

115. Самойленко С.И., Агаян A.A. Методы поиска решений // Проблемы случайного поиска. Рига: Зинатне, 1980. Вып.8. С. 15-62.

116. Растригин П.А., Тарасенко Г.С. Адаптация случайного поиска. Рига: Зинатне, 1978. 243 с.

117. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. JI.: Машиностроение. 1988. 223 с.

118. Самойленко С.И. Размытые эвристики // Проблемы случайного поиска. Рига: Зинатне, 1979. Вып. 6. С. 224-231.

119. Татг У. Теория графов; Пер. с англ. М.: Мир, 1988. 424 с.

120. Перелет P.A., Сергеев Г.С. Технологический риск и обеспечение безопасности производства. М.: Знание, 1988. 87 с.

121. Порфирьев Б.Н. ФЕМА управляет ситуацией // НТР: Проблемы и решения. 1987. Т. 11.

122. Порфирьев Б.Н. Концепция риска: новые подходы и экологическая политика // США экономика, политика, идеология. 1988. Т. 11.

123. Порфирьев Б.Н. Организация управления в чрезвычайных ситуациях. М.: Мир, 1989. 59 с.

124. Порфирьев Б.Н. Экологическая экспертиза и риск технологий. М.: Наука, 1990. 156 с.

125. Порфирьев Б.Н. Управление в чрезвычайных ситуациях: проблемы теории и практики // Итоги науки и техники. Сер. Проблемы безопасности: Чрезвычайные ситуации / ВИНИТИ. М., 1991. Т. 1.

126. Постои Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1989. 168 с.

127. Рудашевский В.Д. Риск, конфликт и неопределенность в процессе принятия решений // Вопросы психологии. 1974. Т. 2.

128. Шостак В.Ф. Управление крупномасштабными технологическими комплексами в нештатных режимах работы на основе баз знаний и экспертных систем // Тезисы докладов Всесоюзной конференции по проблемам управления. Киев, 1991.

129. Ясперс К. Современная техника // Новая технократическая волна на западе. М., 1986.

130. Кокорева JI. В., Малашинин И. И. Диалоговая система в управлениинаучными исследованиями и разработками. М.: Наука, 1988. 215 с.

131. Зуховицкий С. И., Родник И. А. Математические методы сетевого планирования. М.: Наука, 1965. - 196 с.

132. Филлипс Д., Гарсиа Диос А. Методы анализа сетей. - М.: Мир, 1984.-496 с.

133. Глуховенко Ю. М. Оценка риска пожаров и катастроф // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Обзорная информация // Вып. I. М.: ВИНИТИ, 1992. С. 13-32.

134. Алехин Е.М., Брушлинский H. Н., Вагнер П., Коломиец Ю. И., Лупанов С. А., Соколов C.B. Пожары в России и в мире. Статистика, анализ, прогнозы. Под ред. H.H. Брушлинского. М.: Академия ГПС, 2002. 158 с.

135. Брушлинский H. Н., Глуховенко Ю. М., Соколов С. В., Родионов Е. Г., Карпов В. В., Луганский К. Н., Клепко Е. А. О динамике пожарных рисков и управлении ими // Пожарное дело. 2002. № 9. С. 16-20.