Разработка математического и алгоритмического обеспечения управления режимами работы ситуационного центра регионального уровня на базе сетей Петри тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Колесников, Дмитрий Анатольевич

• Колесников, Дмитрий Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Колесников, Дмитрий Анатольевич

Сокращения.

Введение.

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИТУАЦИОННЫХ ЦЕНТРОВ, ИХ ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ, СТРУКТУРЫ И ФУНКЦИИ.

1.1 Применение ситуационного центра для решения задач управления в органах государственной власти.

1.2 Режимы работы ситуационного центра регионального уровня.

1.3 Цель, основные задачи и методы исследования.

Выводы.

2 ЧРЕЗВЫЧАЙНАЯ СИТУАЦИЯ КАК ОБЪЕКТ И МОДЕЛЬ

УПРАВЛЕНИЯ В КРИЗИСНОМ РЕЖИМЕ, ИНТЕГРИРОВАННАЯ СИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ В СИТУАЦИОННОМ ЦЕНТРЕ.

2.1 Характеристика чрезвычайной ситуации. Модель описания.

2.2 Анализ подходов к моделированию чрезвычайных ситуаций.

2.3 Системные динамические модели управления процессом анализа, принятия решений и ликвидации кризисных ситуаций.

2.4 Общая характеристика системного подхода к исследованию систем и процессов.43.

2.5 Процесс имитационного моделирования чрезвычайных ситуаций на Краснодарском водохранилище с помощью сети Петри.

2.6 Интегрированный модуль в режимах работы Ситуационного центра на базе сетей Петри. 77 Выводы.

3 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ

ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ ИАСУР СЦ.

3.1 Подходы и методы организации ИАСУР СЦ.

3.2 Анализ методики исследования ИАСУР СЦ с применением технологий математического моделирования.

3.3 Разработка методики исследования информационно-аналитической системы управления режимами работы функционирования ситуационного центра на основе системного анализа. ЮЗ

3.4 Формальные методы согласования оценок параметров контролируемой ситуации для принятия решений о режимах работы СЦ.

3.5 Оценка согласованности результатов оценки параметров в шкалах.

Выводы.

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ

РЕЖИМОВ РАБОТЫ СЦ, АЛГОРИТМ РАБОТЫ СИСТЕМЫ.

4.1 Организация и функционирование ситуационного центра.

4.2 Подсистема поддержки принятия решений.

4.3 Разработка требований к архитектуре и реализации распределенной ИАСУР

4.4 Описание подсистем ИАСУР.

4.5 Программная реализация системы, алгоритм работы системы.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математического и алгоритмического обеспечения управления режимами работы ситуационного центра регионального уровня на базе сетей Петри»

Возможность работы ситуационного центра в одном из необходимых режимов работы, вносит корректировку в саму организационную структуру системы управления. Для каждого из режимов сформированы свои формы распределения задач и полномочий на принятие и реализацию решений между лицами и группами лиц (структурными подразделениями), учитывающие направленность работы в отношении поставленной цели.

Для оперативного реагирования на ситуацию в работе ситуационного центра ниже будут представлены режимы его работы [45, 56,61]:

Нормальный режим работы ситуационного центра

Функции:

• сбор необходимой информации, ее анализ, подготовку справок и аналитических материалов, моделирование интересующих сценариев;

• визуализация подготовленной информации;

• окончательный отчет о принятии решений;

• архивация собранных материалов и сценариев.

Данный режим предусматривает разработку сценариев социально-экономической и общественно-политической обстановки и оценки эффективности в различного рода критериях, обеспечение реализации следующих задач:

1) мониторинг текущих событий - формы и методы перехода от наблюдения к аналитической обработке накапливаемой информации;

2) выявление проблемных ситуаций;

3) информационно-справочное обслуживание, предполагающее решение большого круга вопросов организационного, научно- методического, обеспечивающего характера: формирование нормативно- правового поля, научно-методического обоснования перечней структурированных, взаимоувязанных показателей развития региона, критериев отраслевых и интегральных оценок.

Наиболее значимым моментом является определение индикаторов, характеризующих исследуемую ситуацию.

Режим планирования

Предусматривается разработка сценариев социально-экономической и общественно-политической обстановки и оценка и эффективности в различного рода критериях, предполагается обеспечение реализации следующих задач:

• обеспечение активного мониторинга социально-экономического развития региона и выполнения проектов стратегического плана;

• проведение имитационных экспериментов с моделью региона в режиме «что будет, если .»;

• усовершенствование процессов сбора и анализа экспертных мнений по вопросам достижения целевых установок;

• прогнозирование последствия реализации стратегических планов на основе статистических данных и выявленных закономерностей развития региона.

• обсуждение проблемы;

• проведение совещаний на основе полученного материала;

• представление аналитических материалов;

• анализ и рассмотрение вариантов решения;

• подготовка проблемных докладов.

Режим планирования предназначен для эффективной информационной поддержки сообщений и' докладов по заранее подготовленному сценарию. Отличительной чертой работы системы принятия решений (СПР) здесь является возможность реализации игровой обстановки, моделирования, высококачественного оформления материалов, телекоммуникационного и информационно-справочного обеспечения, позволяющих в процессе изложения обращаться за информацией в удаленные и локальные базы данных.

Кризисный режим работы ситуационного центра

Работа ситуационного центра в кризисном режиме работы, его функциональная структура системы управления должна охватывать весь спектр показателей характеризующих конкретную возникшую чрезвычайную ситуацию, включая этапы её прогнозирования, предупреждения и подготовки ликвидации её последствий.

Основные характеристики подсистем ситуационного центра в кризисном режиме работы, должны обеспечивать оперативность управления, действенность, гибкость и динамичность, т.е. подразделение и структура ответственных лиц, должна обеспечивать минимум времени результативного реагирования на любое изменение ситуации. Предварительная подготовка материала и информации для принятия решений в кризисном режиме сведена к минимуму, а состав информации необходимой для обсуждения непредвиденно возникшей проблемы определяется в процессе обсуждения. Предварительно построенная модель оценки ситуации, как правило, отсутствует, ограничена возможность использования исторических примеров.

Важным элементом процесса управления крупной корпорацией является возможность своевременного прогнозирования и предупреждения возможных ситуаций, негативно влияющих на её надежное функционирование и устойчивое развитие. В свою очередь данный элемент является одним из ключевых в структуре корпоративной системы ситуационного управления. Негативные ситуации (внештатные, предкризисные и кризисные ситуации, аварии, катастрофы и т.д.) могут быть причиной угроз, исходящих из внешней среды, или являться следствием внутренних причин.

Одной из ключевых задач ситуационного управления ОАО «Газпром» -ведущей корпорации газовой отрасли, является задача организации мониторинга факторов (производственных, природных и др.), влияющих на устойчивость функционирования объектов Единой системы газоснабжения (ЕСГ) России. Данная задача может быть решена с использованием системы индикаторов и показателей внештатных и кризисных ситуаций [1].

Для построения системы индикаторов и показателей был выполнен анализ существующих угроз устойчивому функционированию ЕСГ России. Исследования показали, что можно выделить целый ряд факторов угроз, имеющих внешний и внутренний характер. Следует отметить, что состав и масштабы угроз могут меняться, поэтому необходимо выполнять их постоянный мониторинг и прогноз

К факторам внешней среды относятся:

- геополитические и меэюдународные факторы (политика правительств государств, направленная на создание очагов напряженности и провоциро;вания вооруженных конфликтов, введение экономических санкций, защиту или пяЛЮТНЫХ либерализацию национальных рынков, отдельных отраслей, изменение в курсов и котировок);

- макроэкономические факторы (состояние топливно-энергетическо рынка, темпы инфляции/дефляции, налоговые ставки, международный платеж баланс страны, уровень занятости населения, платежеспособность насел регионов, предприятий);

- природно-климатические факторы (возможные опасные природ явления и стихийные бедствия, ландшафтные и климатические особенно природные условия и геологические характеристики); тарифам

- нормативно-правовые факторы (международные соглашения по у органов и торговле, таможенная политика страны, нормативные акты местных и власти и правительства, уровень развития правового, регулирования экоН°м антимонопольная политика и др.); т,тч:айных

- техногенные факторы (потенциальные источники чрезвы гщен нем ситуаций, сопровождающиеся взрывами, пожарами, разру гидротехнических сооружений, опасных химических и радиационных о гтайных крупными транспортными катастрофами и другими источниками чрезвьх ситуаций техногенного характера);

- фактор противоправных действий (различные виды террористически воздействий, связанных с внешними нарушителями; кражи, вандализм, сабота пр.);

- социальные факторы (изменяющиеся общественные ценности, установк отношения, ожидания и нравы). х/тгреННЩ^

Помимо факторов внешней среды большую роль играет оценка ■ ~ ттессе её факторов (состояние основных направлений деятельности корпорации в прохл функционирования, состояние и развитие её ресурсного потенциала), к ко относятся:

- производственно-технологические функциональные области. транспортировка, хранение, переработка, реализация природного газа и у^Ш*-углеводородов;

-довых

- инвестиционное направление, включая строительство и ввод объектов отрасли, воспроизводство, модернизация и ремонт;

- экономика и финансы - бюджетирование, управление экономическими рисками и затратами, маркетинг и сбыт, ценообразование, макроэкономический анализ;

- корпоративная социальная сфера - медицинское и санаторно-курортное обслуживание, пенсионное обеспечение, социально-бытовое обеспечение (жилье, транспорт, материальная помощь, компенсации, страховки и т.п.);

- промышленная и экологическая безопасность объектов ЕСГ.

Основой для создания системы индикаторов и показателей послужил опыт ведущих нефтегазовых компаний, использующих системы сбалансированных показателей. Анализ опыта таких копаний как British Petroleum, Eni, Total, Shell показывает, что наиболее полная система показателей создана в области промышленной безопасности, охраны труда и защиты окружающей среды (так называемая система HSE Reports) [2]. Учитывая тот факт, что деятельность Ситуационного центра Председателя Правления ОО «Газпром» в значительной степени ориентирована на мониторинг промышленной безопасности, именно начиная с данной области была начата разработка системы показателей и индикаторов кризисных ситуаций.

В настоящее время Ситуационным центром Председателя Правления ОАО «Газпром» эксплуатируется прототип экспертно-аналитической системы (ЭАС), позволяющий осуществлять комплексное информационное, модельное и программное обеспечение задач ситуационного анализа и прогнозирования предкризисных и кризисных ситуаций на ЕСГ России. Общая структура ЭАС представлена на рисунке 1.

Использованные при разработке ЭАС современные информационно-аналитические технологии позволяют в удобной для аналитика форме:

- отслеживать динамику и основные тенденции в изменениях системы сбалансированных показателей возникновения предкризисной ситуации на ECF России;

- осуществлять предварительную экспертную и модельную оценку последствий планируемых изменений с точки зрения их влияния на ключевые индикаторы (параметры);

- строить кратко- и среднесрочные прогнозы развития предкризисных ситуаций на ЕСГ России по репрезентативным макроэкономическим и отраслевым индикаторам.

Хранилище статистических данных

Блок оценки состояния индикаторов кризисной ситуации

Блок прогноза состояния индикаторов кризисной ситуации

Блок формирования сценариев развития кризисных ситуаций

Хранилище характерных сценариев

Департаменты ОАО «Г и Управления азпром»

N /

Дочерние организации ОАО «Газпром» Í ' , " -Ц

Блок оценки последствии кризисных ситуаций

Г>

Блок выбора мероприятии по предупреждению и снижению последствии

У i i У

Модель оценки системных пос!едствий (ООО «Газпром ВНИИГАЗ») ООО «Газпром ВНИИГАЗ» Аналитическая группа

Рисунок 1 - Общая структура экспертно-аналитической системы прогнозирования кризисных ситуаций на объектах ЕСГ России

В рамках проведенных исследований также разработана и обоснована система показателей и индикаторов условий возникновения и развития внештатных и кризисных ситуаций на объектах ЕСГ России, вызванных возможными угрозами в области промышленной безопасности, охраны труда и защиты окружающей среды. В качестве одного из обобщенных индикаторов кризисной ситуации верхнего уровня предложено использовать относительные потери используемого капитала (Lose of Average Capital Employed - LACE) - безразмерный параметр, измеряемый в процентах и определяемый как отношение размера внеплановых потерь с учетом страховой защиты к среднему используемому капиталу.

Предложен метод определения предельных значений индикатора и показателей на основе модели циклично-генетической динамики, а также схема разбиения состояния обобщенного показателя на шесть областей (нормальная, условно-нормальная, внештатных значений, предкризисная, кризисная, системный кризис, см. Рисунок 2), подходы и количественные уровни для решения задачи отнесения обобщенного показателя LACE к перечисленным областям. N N

10%

20%

30%

40% а N N

Рисунок 2 — Спектр значений обобщенного показателя и

Для определения предельных (допустимых) значений индикаторов показателей внештатных и кризисных ситуаций на объектах ЕСГ России предложено использовать подход, основанный на принципе «светофора», применяемый в концепции приемлемого риска [3]. ателеи

Согласно этому подходу весь «спектр» значений индикаторов # ^ением внештатных и кризисных ситуаций разбивают на три области с тйМого областей пренебрежимого («зелёная»), допустимого («жёлтая») и красная») уровней риска кризисных ситуаций. ^^ дЛЯ

В целях регулярного сбора статистической информации, необХ^Д ^^ный оценки индикаторов и показателей кризисных ситуаций разработан оМ регламент, требования к которому определяются структурой информац*11*' также по источников и получателей информации, форматом передачи данн частотой их представления. Сбор информации осуществляется ежеквар'** всем дочерним обществам ОАО «Газпром». и

Дальнейшее развитие ЭАС связано с развитием системы инд^^^ власти показателей слабоформализованных угроз, прежде всего в 0#ания внешнеполитической и внешнеэкономической сферах, а также' испо^ на концепции приемлемого риска в приложении к риску кризисных объектах ЕСГ. оения ьева,

Вопросам управления в условиях чрезвычайных ситуаций и информационных систем поддержки'принятия решений в условиях ЧС, исследования и публикации многих отечественных ученых и специа-^^

A.Н. Елохина, A.B. Измалкова, В.В. Кульбы, В:И. Васильева, Б.Н. Пор^ Р.З. Хамитова, М.А. Шахраманьяна, И.Ю. Юсупова, В.Г. Крымского и др. еские

В последние годы за рубежом активно развиваются научно-прак'Х"-3^^^" ^оТЬ1 разработки в области- риск-менеджмента, среди которых можно выделите ^^-j^jcca, Дж. Апосталакиса, Л. Гуоссена, С. Гуаро, Р. Кука, X. Кумамото, Ф- ^

B. Маршалла, Г. Сейвера,.Э. Хенли [68, 69]. '

Тем не менее, круг нерешенных в этой области проблем еще достаточно Следовательно, объектами научных исследований должны быть не толь*^ чрезвычайная ситуация, ее характеристики и свойства как объекта управлеш сам процесс организации управления в условиях ЧС и средства информац^" поддержки принятия решений.

Целью работы является разработка методического аппарата и с структуры.ситуационного центра с учетом режимов функционирования.

-теза

Согласно этому подходу весь «спектр» значений индикаторов и показателей внештатных и кризисных ситуаций разбивают на три области с выделением областей пренебрежимого («зелёная»), допустимого («жёлтая») и недопустимого («красная») уровней риска кризисных ситуаций.

В целях регулярного сбора статистической информации, необходимой для оценки индикаторов и показателей кризисных ситуаций разработан специальный регламент, требования к которому определяются структурой информации, составом источников и получателей информации, форматом передачи данных, а также частотой их представления. Сбор информации осуществляется ежеквартально по всем дочерним обществам ОАО «Газпром».

Дальнейшее развитие ЭАС связано с развитием системы индикаторов и показателей слабоформализованных угроз, прежде всего в области внешнеполитической и внешнеэкономической сферах, а также использования концепции приемлемого риска в приложении к риску кризисных ситуаций на объектах ЕСГ.

Вопросам управления в условиях чрезвычайных ситуаций и построения информационных систем поддержки принятия решений в условиях ЧС, посвящены исследования и публикации многих отечественных ученых и специалистов

A.Н. Елохина, A.B. Измалкова, В.В. Кульбы, В:И. Васильева, Б.Н. Порфирьева, Р.З. Хамитова, М.А. Шахраманьяна, И.Ю. Юсупова, В.Г. Крымского и др.

В последние годы за рубежом активно развиваются научно-практические разработки в области риск-менеджмента, среди которых можно выделить работы Дж. Апосталакиса, JI. Гуоссена, С. Гуаро, Р. Кука, X. Кумамото, Ф. Лисса,

B. Маршалла, Г. Сейвера, Э. Хенли [68, 69].

Тем не менее, круг нерешенных в этой области проблем еще достаточно широк.

Следовательно, объектами научных исследований должны быть не только сама чрезвычайная ситуация, ее характеристики и свойства как объекта управления, но и сам процесс организации управления в условиях ЧС и средства информационной поддержки принятия решений. i

Целью работы является разработка методического аппарата и синтеза структуры ситуационного центра с учетом режимов,функционирования.

Для достижения цели в работе поставлены и решены ряд задач:

1. Обобщить опыт современного состояния вопросов проектирования систем управления ситуационного центра и режимов его работы.

2. Провести выбор и обоснование концепции математического обеспечения для выбора оценки структуры ситуационного центра.

3. Разработать информационную модель потоков данных протекающих в СЦ в различных режимах работы.

4. Разработать методику исследования, моделирования и синтезирования предметных областей работы.

В первой главе проведен анализ отечественной и зарубежной литературы, позволивший сделать выводы, определяющие направления диссертационного исследования, а также проведен анализ существующих ситуационных центров.

Приведена структура функционирования ситуационного центра, позволяющая эффективно оценить и предотвратить появление возможных нежелательных ситуаций, а применение описанных режимов работы - повысить эффективность и снизить затраты ресурсов в ходе процесса принятия решений. 1

Проведена классификация чрезвычайных ситуаций невоенного характера, рассмотрены их основные характеристики. Приведены особенности организации работ в условиях чрезвычайных ситуаций.

Во второй главе проведен анализ режимов работы с точки зрения моделирования и ситуационного управления, разработаны требования и модели функционирования интегрированной системы моделирования в ситуационном центре.

В диссертационной работе был выбран подход к описанию и исследованию динамики ЧС с помощью сетей Петри.

Использование сетей Петри и их многочисленных модификаций (иерархические, раскрашенные, вероятностные, временные сети Петри ) позволяет моделировать сценарии развития ЧС, учитывая возможные варианты поведения человека в этих условиях, оценить результаты и последствия принимаемых решений.

Также в работе сделан вывод о том, что работоспособность ситуационного-центра должна сопровождаться тремя основными режимами работы:

• Нормальный режим работы (режим повседневной деятельности)

• Режим планирования (обеспечивающий развитие ситуации с прогнозированием возможных путей ее решения).

• Кризисный режим (действия в чрезвычайной ситуации, ликвидация« долговременных последствий ЧС).

Рассмотрена ЧС как объект управления в кризисном режиме. Проведенный сравнительный анализ работы ситуационного центра в кризисном режиме работы позволил выделить ряд особенностей по сравнению с работой традиционных систем управления в нормальном режиме работы.

Для работы в кризисном режиме работы применяются, как правило, два способа формирования локальных функциональных подсистем: по временному признаку (фазам управления) и по функциональному. При этом используются такие критерии разбиения, как минимальное число информационных связей (объем информационных потоков) между подсистемами, минимальные транспортные потоки между подсистемами и др.

Формирование задействованных подсистем в кризисном режиме работы ситуационного центра, должно характеризоваться, минимальным числом общих связей между подсистемами, весьма плодотворным является использование концепции потока. Информационные потоки представляют собой различные сведения характеризующие ситуацию, необходимые для формирования и выработки наиболее эффективного решения поставленной задачи.

Таким образом, основными результатами этого раздела являются анализ параметрических моделей временных рядов, переход к модели ряда с ДКЗ -АЯГ1МА(р,с1,д), рассмотрение оценок параметра с1 во временной и частотной областях, алгоритм прогнозирования, сводящийся к оценке параметров модели АЯР1МА(р,с1,д), трансформация к модели обучения на примерах.

В третьей главе определены принципы и предложена методика моделирования и построения ИАСУР СЦ. Даны рекомендации по разработке оптимальной архитектуры ИАСУР. Были перечислены принципы, присущие любой информационной системе: информационная целостность; функциональная полнота;. масштабируемость; открытость архитектуры; надежность.

С учетом описанных в работе принципов была предложена методика разработки ИАСУР СЦ. Данная методика представляет собой последовательность логически связанных операций, результатом выполнения которых является управляющая система, агрегирующая и использующая информацию о ЧС и окружающей среде. Сведение к минимуму визуализации и отображения числа критериев и параметров системы позволяет в критической ситуации свести к минимуму затрачиваемое время на принятие на выработку решения. .

В четвертой главе проанализированы подходы к программной реализации процедур принятия решений о переключении, между режимами СЦ, которые определяются рядом параметров и показателей. Для принятия обоснованного решения о том или ином режиме работы необходимо:

• проанализировать ряд параметров, который известен заранее;

• при; необходимости привлечь к оценке и выработке решений ЭО либо экспертную группу (для предложений по альтернативам или показателям оценки значений этих параметров);

• осуществлять мониторинг хода оценки представленного набора показателей;

• принять решение о переходе СЦ в тот или иной режим работы, (или выработать определённое решение по этим показателям).

Разработаны требований к архитектуре и реализации распределенной ИАСУР СЦ, схема; взаимодействия ее элементов, приведены технологические принципы работы такой системы.

Описано взаимодействие модуля с остальными подсистемами при различных режимах работы СЦ:

Рассмотрены формальные методы согласования оценок параметров регрессионный анализ, вероятностные расчеты и др.

Также в четвертой главе в качестве примера была рассмотрена чрезвычайная ситуация аварии на одной из ГЭС Кубанского водохранилища Каскад Кубанских ГЭС.

В заключении перечислены научные и практические результаты, полученные автором в ходе исследований. Предложены направления дальнейших исследований в данной области.

В приложении представлены акты о внедрении результатов диссертационного исследования.

Для решения поставленных задач исследования использовались методы системного анализа, теории множеств, теории вероятностей, теории массового обслуживания, методы нелинейного программирования и методы моделирования сложных систем.

Научная новизна выполненных в диссертации исследований заключается в разработке методического аппарата и синтеза структуры ситуационного центра с учетом режимов функционирования и реализации ИАСУР ситуационного центра, отличающаяся адаптируемостью к исходным данным за счет выбора оптимальной структуры и учитывающая особенности функционирования; математические модели и алгоритмы функционирования ИАСУР в зависимости от специфики ситуационного центра; методика реализации и интеграции ИАСУР в состав ситуационных центров различного назначения.

Практическая ценность работы заключается в том, что с помощью представленного методологического подхода к синтезу математического обеспечения оценивания состояния материальной системы можно сформировать целостную основу для обеспечения контроля ее состояния.

Имеющаяся неопределенность в рекомендациях по выбору математического метода оценивания состояния обусловлена сложностями предметной области, не позволяющими использовать универсальный математический инструментарий для принятия решения о состоянии любой материальной системы.

Предлагаемый концептуальный подход к синтезу математического обеспечения оценивания состояния материальной системы является "скелетом", позволяющим специалисту, занимающемуся решением названной проблемы, определить основное направление, движение в котором с большой вероятностью обеспечит успешность решаемой специалистом задачи. Если- задача синтеза математического обеспечения оценивания состояния материальной системы допускает применение нескольких математических подходов к получению решения, то, безусловно, необходимо проанализировать их все в целях выбора оптимального (в смысле априорно задаваемых критериев) подхода.

Разработана совокупность теоретических положений и реализован специализированный программный комплекс, позволяющий осуществлять контроль состояния СЦ и управлять режимами его функционирования в зависимости от решаемых задач и условий внешней среды.

Основные положения, выносимые на защиту:

• обоснование эффективности математического аппарата сетей Петри в работе СЦ по сравнению с другими математическими методами;

• обоснование эффективности работы СЦ в различных режимах работы;

• алгоритмы работы СЦ с применением сетей Петри: в нормальном режиме, плановом и кризисном режимах;

• универсальные математические модели ЧС на базе сетей Петри с возможностью прогнозирования;

• эффективность моделирования и прогнозирования развития ЧС с применением сетей Петри на конкретном примере расчета ЧС.

По результатам диссертации опубликовано 12 печатных работ, из них 6 статей (3 статьи в изданиях из Перечня ВАК для публикации научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наук), 6 тезисов докладов в материалах Международных, Всероссийских и внутривузовских конференций, 2 акта о внедрении результатов диссертационного исследования.

Работы выполнены в соавторстве. Личный вклад соавтора (научного руководителя) заключался в постановке задач и общем руководстве.

Диссертационное исследование проводилось в рамках Федеральной целевой программы. Результаты работы внедрены в Управление по делам гражданской обороны, предупреждения» и ликвидации чрезвычайных ситуаций (г. Каменск-Шахтинский) и ОАО "Южный инженерный центр энергетики" (г. Краснодар).

Диссертация включает в себя введение, 4 главы, заключение, список используемых источников» из 69 наименований и приложения. Работа изложена на 164 страницах, содержит 49 рисунков и 8 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Колесников, Дмитрий Анатольевич

Выводы

В данной главе проанализированы подходы к программной реализации процедур принятия решений о переключении между режимами СЦ, которые определяются рядом параметров и показателей. Для принятия обоснованного решения о том или ином режиме работы необходимо:

• проанализировать ряд параметров, который известен заранее;

• при необходимости привлечь к оценке и выработке решений ЭС либо экспертную группу (для предложений по альтернативам или показателям оценки значений этих параметров);

• осуществлять мониторинг хода оценки представленного набора показателей;

• принять решение о переходе СЦ в тот или иной режим работы (или выработать определённое решение по этим показателям).

Исследованы преимущества и недостатки различных форм организации ИАС управления режимами СЦ: централизованные, децентрализованные и распределенные.

Рассмотрены основные технологии интеллектуального анализа данных для ИАСУР СЦ, сложности разработки такой системы и ее практического внедрения; этапы разработки ИАСУР и их характеристики.

Разработаны требований к архитектуре и реализации распределенной ИАСУР СЦ, схема взаимодействия ее элементов, приведены технологические принципы работы такой системы.

Описаны структура, алгоритмы работы и инструментальные средства реализации подсистем в составе ИАСУР:

1. Подсистема мониторинга и анализа данных;

2. Подсистема прогнозирования ситуации;

3. Подсистема поддержки принятия решений;

4. Подсистема ситуационного моделирования;

5. Подсистема визуализации;

6. Универсальное хранилище данных, состоящая из: базы данных мониторинга ситуации, базы геоданных, семантическая база данных, база данных моделей, база знаний моделей и ситуаций, база данных критериев и альтернативных ситуаций, база знаний правил и приемов принятия решений.

Рассмотрены формальные методы согласования оценок параметров контролируемой ситуации для принятия решений о режимах работы СЦ.

Методологической базой создания процедур и регламента функционирования ИАСУР СЦ:

• нейронные сети,

• мягкие и нечеткие вычисления,

• генетических алгоритмы,

• экспертные системы,

• регрессионный анализ, вероятностные расчеты и др.

Таким образом, перед формированием конкретных требований к архитектуре ИАСУР СЦ необходимо выделить аспекты рассматриваемой проблемы, такие, как:

• класс решаемых задач;

• критерии эффективности результатов решения задач;

• критерии эффективности процесса решения задач;

• цели и подцели решаемых задач (декомпозиция);

• исходные данные;

• особенности используемых знаний).

Таким образом, ЛПР имеет возможность осуществлять деятельность по определению режима функционирования СЦ тремя способами:

8) Обратится к помощи экспертной группы - в данном случае формируется запрос (содержание вопроса) к экспертной группе, после чего полученные ответы от экспертов, обрабатывает группа аналитиков и в виде обобщенного ответа предоставляют ЛПР.

9) Работа с модулем принятия решения - в данном блоке осуществляется формирование альтернатив решения, по данным показателей, обращение к базам данных и знаний если подобная ситуация возникала ранее.

10) Непосредственно работа самого ЛПР с системой визуализации, которая позволяет единовременно оценивать развитие ситуации в целом.

Заключение

Основными результатами научной работы является разработка методического аппарата, перехода между режимами работы ситуационного центра, в результате которой получены следующие теоретические и практические результаты:

1. Рассмотрены особенности функционирования систем управлении в условиях чрезвычайных ситуаций, а также особенности построения их организационных структур и особенности решения задач оперативного управления.

2. Выбраны наиболее эффективные направления по минимизации ЧС и предотвращение ущерба а так же получены прогнозные (модельные) оценки в ситуации на контролируемых объектах с возможностью формирования сценариев развития ЧС.

3. Разработаны методические рекомендации поддержки принятия решений, направленные на управление ЧС, базирующиеся на сочетании системной и концептуальной моделей процесса ликвидации ЧС, где с единых позиций рассматривает взаимосвязанные действия на разных уровнях, системы управления ликвидацией (локализацией) чрезвычайной ситуации.

4. Разработаны- математические модели, позволяющие эффективно использовать накопленные многолетние данные, а также оценивать прогнозируемое состояние ЧС в случае недостатка информации о механизмах, определяющих характер протекания чрезвычайных ситуаций.

5. Разработаны алгоритмы синтеза сценариев управления ликвидацией (локализацией) чрезвычайных ситуаций, основанные на распознавании исходного состояния ЧС; формирования иерархически организованного плана ликвидации чрезвычайной ситуации; оптимального распределения ликвидационных ресурсов с учетом* многоуровневых информационных связей в иерархической системе управления ликвидацией (локализацией) чрезвычайных ситуаций в составе СЦ (ИАСУР),

6. Полученные теоретические результаты позволяют повысить обоснованность определения состава ликвидационных мероприятий и эффективность действий по ликвидации (локализации) чрезвычайных ситуаций.

7. Сделан вывод о том, что работоспособность ситуационного центра должна сопровождаться тремя основными режимами работы:

• Нормальный режим работы (режим повседневной деятельности)

• Режим планирования (обеспечивающий развитие ситуации с прогнозированием возможных путей ее решения).

• Кризисный режим (действия в чрезвычайной ситуации, ликвидация долговременных последствий ЧС).

Для работы в кризисном режиме работы применяются, как правило, два способа формирования локальных функциональных подсистем: по временному признаку (фазам управления) и по функциональному. При этом используются такие критерии разбиения, как минимальное число информационных связей (объем информационных потоков) между подсистемами, минимальные транспортные потоки между подсистемами и др.

8. Разработаны математические модели, отличающиеся лучшей адаптируемостью к исходным данным за счет выбора оптимальной структуры модели с учетом специфики как функционирования СЦ, так и природы контролируемой ситуации (объекта).

9. В ходе вычислительных экспериментов продемонстрирована эффективность предложенных моделей, алгоритмов и программ для реальных ЧС различной природы.

10. Разработаны требований к архитектуре и реализации распределенной ИАСУР СЦ, схема взаимодействия ее элементов, приведены технологические принципы работы такой системы.

К дальнейшим направлениям исследований возможно отнести:

1. Разработку принципов взаимодействия предлагаемой ИСУМ с подобными системами в ситуационных центрах различного рода деятельности, при объединении их в сеть и разработку принципов информационно-управляющего обмена между такими модулями.

2. Разработку методики определения параметров для каждого из режимов работы' ситуационного центра в условиях неопределённости внешних воздействий на них.

3. Проработку вопросов применения перспективных регуляторов и датчиков в составе объекта управления и его системы мониторинга.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Колесников, Дмитрий Анатольевич, 2010 год

1. Bishop С. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: University Press, 1995. 432 p.

2. De Jong K. A. An analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems // Dept Computer and Communication Sciences. Arm Arbor: University of Michigan, 1975. P. 123—125.

3. Goldberg A. L., Kigney D. K- The ubiquity of chaos. Washington, 1990, 601. P. '

4. Thompson J. M., Stewart H. B. Nonlinear dynamics and chaos. Wiley, 1986- 110 p.

5. Айвазян С. А. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. 98 с.

6. Айвазян С. А., Бухттабер В. М., Енпков И. С, Мешалкин JI. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 150 с.

7. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Евюков И. С, Мешалкин JI. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 100 с.

8. Айвазян С. А., Енижов И. С, Металош JI. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

9. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ, М,: Физматгиз, 1963.

10. Аркадьев А. Г., Браверма Э. М. Обучение машины классификации объектов. М.: Наука, 1971. 192 с.

11. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166. №11.

12. Бежаева О. Я. Оперативное управление процессом ликвидации быстропротекающих чрезвычайных ситуаций на основе динамических моделей : диссертация кандидата технических наук ; 05.13.01: Уфа, 2004 161 с.

13. Белохвостиков И. В. Системные исследования и оптимизация функционирования Интернет систем с использованием сетей Петри : диссертация кандидата технических наук; 05.13.01: Краснодар, 2004 168 с.

14. Богомолов А. В. Использование лингвистических переменных и i методов обработки экспертной информации для автоматизированногораспознавания ранних стадий нарушений функционального состояния человека // Информационные технологии. 2000. № 8. С. 50—54.

15. Богомолов А. В. Методика формирования индекса состояния объекта по результатам многомерной статистической классификации // Информационные технологии. 2000. № 12. С. 45-52.

16. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. Вып. 1, 2. М.: Мир, 1974. 603 с.

17. Большая советская энциклопедия. М.: Энциклопедия, 19S0. 920 с.

18. Бочаров A.A. http://www.olap.ru/basic/dss bank.asp.

19. Васильев В. И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов // Информационные технологии. Приложение. 2000. № 12. 24 с.

20. Воеводин Е. М. Разработка методического аппарата построения системы мониторинга резервных и автономных ДЭС : диссертация кандидата технических наук ; 05.13.01: Краснодар, 2006 171 с.

21. Галкин В.Е. Повышение эффективности функционирования промышленных предприятий на основе комплексной информатизации : диссертация доктора экономических наук : 08.00.05: Москва, 2004 396 с.

22. Гевюш А. А., Медведев В. И. Прогнозирование психофизиологических состояний. Л.: Наука, 1973. 78 с.

23. Глазачев О. С, Дмитрием Н. В. Индивидуальное здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма. М.: 2000. 215 с.

24. Головко В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М.: ИПРЖР. 2001. 255 с.

25. ГОСТ 34.003-90, Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения.

26. Добетн И. Десять лекций по вейвлетам. М.: РХД, 2001.

27. Елагин В. В. Теоретические основы создания системы информационно-аналитического обеспечения государственного управления : диссертация доктора технических наук; 05.13.10: Челябинск, 2006 440 с.

28. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. 98 с.

29. Карпов Е.А., Котенко И.В., Боговик A.B., Ковалев И.С., Забело А.Н., Загорулько С.С., Олейник В.В.Основы теории управления в системах военного назначения. Часть 1. Учебное пособие/ Под редакцией А.Ю. Рунеева и И.В. Котенко. Спб.: ВУС, 2000. С. 1-94.

30. Касти Дж. Большие системы: связность, сложность и катастрофы. М.: Мир, 19S2, 216 с.

31. Кисляков А. В. Генетические алгоритмы: операторы скрещивания и мутации // Информационные технологии. 2001. № 1. С. 12-16.

32. Кнеляков А. В. Генетические алгоритмы: математический анализ некоторых схем репродукции // Информационные технологии. 2000. № 12. С. 9—14.

33. Копнин М. Ю. Разработка языка и методов моделирования организационно-экономических систем, функционирующих в условиях чрезвычайных ситуаций : диссертация кандидата технических наук; 05.13.10. Москва, 2004 231 с.

34. Косенко Е. Ю. Методы моделирования для проектирования распределенных информационных систем; диссертация кандидата технических наук; 05.13.18: Таганрог, 2004 216с.

35. Котлер Г. М. Индивидуальные физиологические нормы и проблема оценки состояния человека в процессе деятельности // Методы и средства оценки состояний человека в процессе деятельности. Д.: Изд. ЛГУ, 1984. С. 18—44.

36. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства. М-: Мир, 1982. 147 с.

37. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. М.: Горячая линия — Телеком, 2001. 385 с.

38. Кукушкин Ю. А., Усов В. М., Богомолов А. В. Автоматизированное оценивание риска нарушений состояния человека с помощью компьютерных вопросников на основе нечеткой логики // Информационные технологии. 2002. № 10. С. 44—49.

39. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: состояние, проблемы, перспективы//Теория и системы управления. 1999. № 1.С. 144—160.

40. Лнтвак Б. Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 94 с.

41. Лобанова Т.А. Организационно-экономический механизм оценки эффективности инвестиций при выборе информационной системы для действующего промышленного предприятия; диссертация кандидата экономических наук; 08.00.05: Москва, 2005 187 с.

42. Маидель И. Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 82с.

43. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

44. Миркес Е. М. Нейрокомпьютер: проект стандарта. Новосибирск: Наука, 1999-330 с.

45. Неймарк Ю. И., Лайда П. С. Стохастические и хаотические колебания. М.: Наука, 19S7.

46. Новосельцев В. Н. Теория управления и биосистемы. М.: Наука, 1978, 120 с.

47. Переверни А. В. О систематизации вейвлет-преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. Т. 2.

48. Петере Э. Хаос и порядок на рынке капитала М.: Мир, 2000. 129 с.

49. Разумовский О. С. Современный детерминизм и экстремальный принцип в физике. М,: Наука, 1975. 151 с.

50. Решта И. В. Математическое и программное обеспечение задач компьютерной поддержки принятия решений с использованием прецедентов : диссертация кандидата техн. наук; 05.13.17: Новосибирск, 2005, 22 с.

51. Симанков B.C. Колесников Д.А. " Ситуационный центр: технологии сопровождения управленческих инноваций в электронном правительстве" // Тамбов.: Изд-во "Новые технологии". Научный журнал " Перспективы науки ". 2010.

52. Симанков B.C. Колесников Д.А. "Динамическая модель управления процессом ликвидации чрезвычайных ситуаций"// Москва.: Изд-во "Новые технологии". Научный журнал "Информационные технологии". 2009.

53. Симанков B.C. Колесников Д.А. "Интегрированная система моделирования в режимах работы Ситуационного центра"// Тамбов.: Изд-во "Новые технологии". Научный журнал " Перспективы науки ". 2010.

54. Симанков B.C. Колесников Д.А. "Основные положения концепции математического обеспечения для выбора режима работы ситуационногоцентра"// Сборник тезисов выступлений на 3-ей

55. Международной научно-практической конференции "Достижения ученых XXI", Тамбов, 2009, с. 110.

56. Симанков B.C. Колесников Д.А. "Режимы работы ситуационного центра регионального уровня" // Сборник тезисов выступлений на 4-ей Международной научно-практической конференции "Достижения ученых XXI", Тамбов, 2009, с. 113.

57. Симанков B.C. Колесников Д.А. "Системная динамическая модель управления процессом ликвидации кризисных ситуаций"// Сборник тезисов выступлений 5-й Международной заочной научно-практической конференции, ТГТУ, 2009.

58. Симанков B.C. Колесников Д.А. «Режимы работы ситуационного центра регионального уровня» Тверь.: Изд-во "Новые технологии". Научный журнал " Программные продукты и системы ". 2010.

59. Симанков B.C. Колесников Д.А. «Режимы работы ситуационного центра» -Ростов на Дону: Вестник Южного научного центра РАН,Том 6, №1, 2010.

60. Симанков B.C. Колесников Д.А. «Системная динамическая модель управления процессом ликвидации кризисных ситуаций с использованием сетей Петри» Тверь.: Изд-во "Новые технологии". Научный журнал "Программные продукты и системы". 2010.

61. Смородинова Т. М. Управление в чрезвычайных ситуациях на основе нечетких когнитивных технологий ; диссертация кандидата технических наук ; 05.13.01: Уфа, 2005, 164 с.

62. Томпсов Дж. М.-Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике. М.: Мир, 1985.

63. Ушаков И. Б., Богомолов А. В., Кукушкин Ю. А. Технология автоматизированной синдромной диагностики заболеваний на основе трехзначной логики // Информационные технологии, 2003. № 7. С. 34-44.

64. Хакен Г. Синергетика: иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М.: Мир, 1985. 420 с.

65. Чун К. Введение в вейвлеты. М.: Мир, 2001. 410 с.

66. Щеглов И. Н., Богомолов А. В., Печатное Ю. А. Алгоритм формирования репрезентативной обучающей выборки искусственной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2000. № 2. С. 17—20.

67. Ямалов И. У. Поддержка принятия решений для управления в условиях чрезвычайных ситуаций на основе когнитивных и динамических моделей, автореферат диссертации доктора технических наук: 05.13.01; Уфа, 2007, 352 с.

68. Ямалов И.У. Моделирование процессов управления и принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций// -М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2007. 288 е.: ил.