Индивидуальные студенческие работы


Управление в условиях чс и го диссертации

Системный анализ, управление и обработка информации по отраслям Количество cтраниц: Актуальность проблем поддержки принятия решений в условиях управление в условиях чс и го диссертации ситуаций.

Анализ проблемных ситуаций в процессе принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций. Анализ подходов к управлению в условиях чрезвычайных ситуаций их моделированию. Цели и задачи исследования. Выводы по первой главе. Методология поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций 2.

Принципы моделирования процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций. Системная модель ликвидации чрезвычайной ситуации. Концептуальная модель ликвидации чрезвычайной ситуации. Моделирование процессов управления в условиях чрезвычаных ситуаций Выводы по второй главе. Способы анализа нечетких когнитивных карт. Моделирование процессов управления в чрезвычайных ситуациях с использованием нечетких когнитивных карт. Особенности обучения нечетких когнитивных карт.

Оптимизация распределения ресурсов при управлении в чрезвычайных ситуациях с использованием генетических алгоритмов. Прогнозирование параметров чрезвычайных ситуаций с использованием нейронных сетей. Выводы по третьей главе. Организационно - функциональная структура системы оперативного управления в условиях чрезвычайных ситуаций. Динамическая управление в условиях чс и го диссертации действий функциональных подразделений как самоуправляемых агентов.

Модель взаимодействия центра управления чрезвычайными ситуациями с функциональными управление в условиях чс и го диссертации. Алгоритмы управления распределением ресурсов в чрезвычайных ситуациях 4. Моделирование динамических процессов при оперативном управлении ликвидацией чрезвычайных ситуаций.

Моделирование процесса ликвидации чрезвычайных ситуаций одним функциональным подразделением. Моделирование взаимодействия нескольких функциональных подразделений при ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Выводы по четвертой главе. Методология моделирования процессов принятия решений при ликвидации чрезвычайных ситуаций с использованием функциональных, информационных и динамических моделей в виде сетей Петри. Функциональное моделирование процессов принятия решений при ликвидации чрезвычайных ситуаций. Информационное моделирование процессов управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций. Динамические модели процессов управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций. Распознавание чрезвычайных ситуаций в условиях неопределенности.

Синтез сценариев управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций Выводы по пятой главе. Информационная система поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций на примере Республики Башкортостан. Моделирование процессов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций с использованием нечетких когнитивных карт на примере химически опасного объекта.

Прогнозирование уровня весеннего половодья рек с помощью многослойных нейронных сетей. Оценка эффективности информационной системы поддержки принятия решений по управлению в условиях чрезвычайных ситуаций. Выводы по шестой главе. На территории Российской Федерации сохраняются высокий уровень угрозы чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера далее именуются - чрезвычайные ситуации и тенденция к росту количества и масштабов негативных последствий чрезвычайных ситуаций.

При этом более половины населения России проживает в условиях повышенного риска, а средний уровень индивидуального риска для населения России на два порядка превышает допустимый уровень, принятый в развитых странах мира [6,31,43].

Сохраняющиеся тенденции роста количества и масштабов последствий чрезвычайных ситуаций заставляют искать новые пути повышения эффективности защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, предвидеть будущие угрозы, риски и опасности, развивать методы их прогноза и предупреждения. Чрезвычайная ситуация - это обстановка на определенной территории, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, катастрофы, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или повлекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружающей природной среде, значительные материальные потери и нарушение условий жизнедеятельности людей [40, 169].

Чрезвычайные ситуации сопровождаются не только материальными, но и людскими потерями, поэтому в условиях чрезвычайных ситуаций очень важно быстро и правильно принять решение по ликвидации последствий ЧС. При этом процесс принятия решений по ликвидации ЧС особенно на первоначальной стадии развития характеризуется неполнотой и недостоверностью представления информации, малым резервом времени, имеющимся для принятия решений.

Сложность управления в условиях чрезвычайных ситуаций заключается в необходимости рассмотрения в комплексе различных аспектов: Попытка совместного рассмотрения указанных аспектов при принятии решений в условиях чрезвычайных ситуаций требует в свою очередь разработки новых концепций с управление в условиях чс и го диссертации современных достижений научной мысли. Одним из основных направлений повышения оперативности, обоснованности управление в условиях чс и го диссертации качества принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций является создание информационных систем по поддержке принятия решений на основе широкой и всесторонней автоматизации процессов управления силами и средствами, предназначенными для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Особенностью функционирования информационных систем по поддержке принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций является необходимость обеспечения адекватного и эффективного моделирования процессов развития разнообразных классов чрезвычайных ситуаций. Моделирование как средство описания исследования, в силу своей универсальности и высокой эффективности, является широко признанным методом анализа и синтеза, оптимизации и проектирования сложных динамических систем, содержащих слабо формализуемые элементы [2,12,51,89,91].

Моделирование при управлении сложными объектами различной физической природы, функционирующими, как правило, в условиях неопределенности, позволяет существенно повысить эффективность управления за счет того, что обеспечивается возможность анализа изменения свойств объекта при выборе управляющих воздействий. Предвидение возможных путей развития ситуаций использование этих знаний при управлении особенно важно, когда степень неопределенности при описании самого объекта управления, внешней среды и алгоритмов управления достаточно высока.

Основная задача моделирования чрезвычайных ситуаций состоит во всестороннем изучении и описании ЧС как сложного объекта управления, выявлении характеристик системы управления в чрезвычайных ситуациях СУЧСв анализе подсистем разного уровня и всей системы в целом при взаимодействии управление в условиях чс и го диссертации внешней средой и другими подсистемами в процессе достижения основной цели - ликвидации ЧС, а также в разработке моделей системы и синтезе алгоритмов управления.

Развитие управление в условиях чс и го диссертации ситуаций обычно представляет собой цепной лавинообразный динамический процесс, заключающийся в резком ухудшении состояния некоторого объекта, как правило, представляющего собой совокупность территории и расположенных на ней объектов экономики и жилых комплексов, приводящим к катастрофическим для этого объекта и его окружения последствиям.

Важным этапом моделирования является построение когнитивной модели чрезвычайной ситуации, имеющей своей целью объяснить и взаимоувязать предпосылки, механизмы возникновения и основные фазы развития, локализации управление в условиях чс и го диссертации ликвидации последствий ЧС.

Построение такой модели позволяет правильно распознавать текущую ситуацию, прогнозировать ее развитие, оценить ресурсы, требуемые для изменений ситуации в нужном направлении в соответствии с тем или иным сценарием.

При построении моделей чрезвычайных ситуаций важным является возможность представления одной и той же чрезвычайной ситуации множеством моделей различных классов в зависимости от целей исследования. Построение абстрактных моделей чрезвычайных ситуаций разного уровня при построении систем поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций позволяет, с одной стороны, свести задачу моделирования чрезвычайных ситуаций к параметризации моделей интерпретации полученных результатов, а с другой стороны - обеспечить решение широкого круга задач, обусловленных многоаспектностью процессов управления в условиях чрезвычайных ситуаций.

Особенно остро проблема построения информационных систем поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций стоит для класса региональных информационных систем в связи с необходимостью учета существующей многоуровневой системы процесса принятия решений при предупреждении и ликвидации чрезвычайных ситуаций. Вопросам управления в условиях чрезвычайных ситуаций и построения информационных систем поддержки принятия решений в этих условиях посвящены исследования и публикации многих отечественных ученых и специалистов - В.

Указанные вопросы рассматриваются также в работах зарубежных ученых, среди которых можно выделить Дж. Тем не менее круг нерешенных в этой области проблем еще достаточно широк. Трудность решения задачи моделирования и управления в чрезвычайных ситуациях вызвана тем, управление в условиях чс и го диссертации характер развития конкретной ЧС является сугубо индивидуальным, а само ее развитие происходит в условиях неопределенности, когда не известны требуемые темпы ликвидации, необходимый объем ресурсов и уровень сложности выполняемых работ.

Недостаток информации о характере развития ЧС может привести к развитию ситуации с катастрофическими последствиями. В этих условиях актуальными становятся проблемы когнитивного анализа развития ситуации, учета фактора неопределенности при принятии решений, оптимального распределения ресурсов, привлекаемых для ликвидации ЧС, и оценки темпов использования этих ресурсов.

Таким образом, объектом научных исследований должны быть не только сама ЧС, ее характеристики и свойства как объекта управления, но и сам процесс организации управления в ЧС. Методология системных исследований сложных динамических систем и управление в условиях неопределенности, характерной для ЧС, требуют также разработки и соответствующих информационных систем, позволяющих учитывать особенности чрезвычайных ситуаций и обеспечивать поддержку принятия решения.

Весьма актуальна проблема моделирования как самих быстропротекающих ЧС, так и процессов оперативного управления ликвидацией этих ЧС.

Здесь моделирование рассматривается, с одной стороны, как процесс разработки моделей развивающейся ЧС, организационной системы управления ликвидацией ЧС и ее элементов, а с другой стороны - как метод научного исследования эффективности процессов ликвидации динамически развивающихся ЧС путем математической имитации. Таким образом, при решении проблемы управления в условиях ЧС необходимо исследовать ЧС как сложный динамический объект, ее характеристики и свойства как объекта управления и процесс организации управления в ЧС и разработать основы создания информационных систем при управлении в чрезвычайных ситуациях с учетом регионального аспекта.

Указанные обстоятельства обуславливают актуальность темы исследования, направленной на разработку методологии принятия решений для управления в условиях чрезвычайных ситуаций на основе когнитивных и динамических моделей. Основания для выполнения работы Работа выполнена в период 1996-2007 гг.

Цель работы и управление в условиях чс и го диссертации исследования Целью работы является решение актуальной научно-технической проблемы, заключающейся в разработке методологических и теоретических основ поддержки принятия управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе использования когнитивных и динамических моделей и применение полученных результатов для решения практических задач, связанных с предупреждением и ликвидацией последствий чрезвычайных ситуаций.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: Разработаны основы методологии поддержки принятия управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе моделирования. Разработаны модели и методы, предназначенные для поддержки принятия решений по управлению в чрезвычайных ситуациях в условиях неполноты исходных данных о параметрах чрезвычайных ситуаций, на основе нечетких когнитивных карт. Разработаны модели, предназначенные для моделирования и прогнозирования параметров чрезвычайных ситуаций, с использованием нейронных сетей.

Разработаны методы, предназначенные для поддержки принятия решений по управлению в чрезвычайных ситуациях, на основе использования мультиагентных динамических управление в условиях чс и го диссертации. Разработаны модели, методы и алгоритмы, предназначенные для синтеза возможных сценариев управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций.

Реализованы на основе разработанных моделей, методов и алгоритмов функциональные компоненты информационной системы, обеспечивающие поддержку принятия управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций. Методы исследования При разработке методов и алгоритмов принятия управленческих решений по управлению в управление в условиях чс и го диссертации чрезвычайных ситуаций на основе когнитивных и динамических моделей в работе использовались методы системного анализа, теории информации, имитационного моделирования, нечеткой логики, теории нейронных сетей, принятия решений, распознавания образов, теории графов, автоматизированного проектирования информационных систем и технологии хранилищ данных.

Результаты, выносимые на защиту 1. Методология поддержки принятия решений для управления в условиях чрезвычайных ситуаций на основе когнитивных и динамических моделей.

Методы и модели, предназначенные для поддержки принятия решений для управления в чрезвычайных ситуациях в условиях неполноты исходных данных о параметрах ЧС, на основе нечетких когнитивных карт. Модели для прогнозирования параметров чрезвычайных ситуаций с использованием нейронных сетей.

Теоретические основы решения задачи распределения ресурсов между функциональными подразделениями, привлекаемыми для ликвидации чрезвычайных ситуаций, с использованием мультиагентных динамических моделей.

Методы, модели и алгоритмы, предназначенные для анализа и синтеза сценариев управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций с учетом многоуровневых информационных связей в организационной структуре системы оперативного управления в условиях ЧС и взаимосвязи процессов развития опасных факторов ЧС и действий по их ликвидации. Информационная система поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций, результаты использования разработанных методов, моделей, прикладного программного обеспечения для решения задач, связанных с предупреждением и ликвидацией ЧС на территории Республики Башкортостан.

Научная новизна результатов Научная новизна результатов заключается: В методологии поддержки принятия управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе управление в условиях чс и го диссертации и динамических моделей, основанной на принципах и общенаучных подходах, сформулированных применительно к чрезвычайным ситуациям природного и техногенного характера. В разработке моделей процессов управления в чрезвычайных ситуациях, основанной на представлении процессов оперативного управления ликвидацией ЧС в виде нечеткой когнитивной карты, разработке методов и подходов к определению объемов привлекаемых ресурсов в условиях неопределенности на основе генетических алгоритмов.

В разработке моделей для прогнозирования параметров чрезвычайных ситуаций на основе доступных архивных данных с использованием нейронных сетей. В разработке теоретических основ распределения ресурсов между функциональными подразделениями, привлекаемыми для ликвидации одно- и двухочаговых чрезвычайных ситуаций, управление в условиях чс и го диссертации основе мультиагентных динамических моделей функциональных подразделений.

  • Стихийные бедствия и катастрофы;
  • Но особую, ключевую роль в данной модели стоит отвести вопросу проведения социального мониторинга в системе гражданской защиты России;
  • Конечно, невозможно заранее предопределить и зафиксировать перечень тех явлений и процессов, информация о которых в дальнейшем должна стать предметом анализа и оценок экспертов, занятых в системе мониторинга.

В разработке подходов к построению методов, моделей и алгоритмов для анализа и синтеза сценариев управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций, основанных на построении функциональных, информационных и динамических моделей в виде сетей Петри с учетом многоуровневых информационных связей в организационной структуре системы оперативного управления в условиях ЧС, взаимосвязи процессов развития опасных факторов чрезвычайных ситуаций и действий по их ликвидации, в разработке подходов к управление в условиях чс и го диссертации исходного состояния ЧС по неполной и неточной информации, формированию и корректировке планов управления, уточнения состава и параметров организационных мероприятий на основе сценарных моделей.

Практическая значимость и внедрение результатов Практическая ценность результатов заключается в следующем: В разработке методов и моделей процессов управления в чрезвычайных ситуациях на основе нечетких когнитивных карт, что позволяет производить моделирование, прогнозирование и синтез алгоритмов управления в условиях ЧС при неполной информации о параметрах чрезвычайных ситуаций.

В разработке моделей прогнозирования параметров чрезвычайных ситуаций с использованием нейронных сетей на основе архивных данных. В разработке мультиагентных динамических моделей, предназначенных для поддержки принятия решений по распределению ресурсов при ликвидации одно- и многоочаговых чрезвычайных ситуаций.

В разработке методов, моделей и алгоритмов синтеза сценариев управления ликвидацией чрезвычайных управление в условиях чс и го диссертации на основе построения функциональных, информационных и динамических моделей в виде сетей Петри.

Разработке метода формирования и оперативной корректировки планов ликвидации техногенных чрезвычайных ситуаций. В построении на основе разработанных моделей информационной системы, предназначенной для поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций ИСППР ЧС.

Апробация работы Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:

VK
OK
MR
GP