Методы управления запасным имуществом местной системы оповещения Гражданской Обороны тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Колесников, Ярослав Александрович

• Колесников, Ярослав Александрович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Колесников, Ярослав Александрович

1.1 1.1.1 1.1.2 1.

Глава 2.

2.1 2.

Глава 3.

Глава 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы управления запасным имуществом местной системы оповещения Гражданской Обороны»

Актуальность темы

Система оповещения ГО относится к организационно-техническим системам с повышенными требованиями постоянной готовности и надежности работы. Ее готовность и надежность существенно зависит от решений по созданию и обновлению подсистемы снабжения запасным имуществом (ЗИП). Несмотря на большой объем исследований, и публикаций по рассматриваемой дисциплине в ней остаются не решенными до конца ряд вопросов. В первую очередь - это необходимость принятия решений на местах в условиях большого дефицита ЗИП по отношению к нормам, определяемым существующей теорией. Принятие решений в высших эшелонах власти ГО по каждому конкретному случаю на местах оборачивается большими потерями времени и необходимостью создания больших резервов ЗИП. Система централизованного управления обеспечением ЗИП систем оповещения недостаточно гибкая и оперативная. Переход же к частично децентрализованной схеме поставок ЗИП пока не обеспечен теоретическими исследованиями.

В результате выбранная тема диссертационного исследования является актуальной в настоящее время.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методов частично децентрализованного управления запасным имуществом систем оповещения гражданской обороны населенных пунктов на основе опыта персонала, обслуживающего системы оповещения.

Задачами исследования являются:

• создание концепции управления запасным имуществом (ЗИП) местных систем оповещения гражданской обороны с использованием нечетких множеств и отношений;

• разработка методов поддержки работ экспертов по созданию баз знаний модели управления запасным имуществом местных систем оповещения гражданской обороны;

• разработка алгоритма принятия решения на поставку ЗИП местных систем оповещения гражданской обороны (ГО) с использованием нечетких множеств и отношений и проведение расчетов, иллюстрирующих работоспособность алгоритма

В качестве объекта исследования приняты процессы управления запасным имуществом местных систем оповещения гражданской обороны.

Предметом исследования являются методы управления запасным имуществом местных систем оповещения гражданской обороны.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы теории управления запасами, исследования операций, системный анализ и теория нечетких множеств.

Научная новизна исследования и его наиболее существенные результаты заключаются в следующем:

1. Разработана концепция частично децентрализованного управления запасным имуществом местных систем оповещения ГО с использованием нечетких множеств и отношений (глава 2) и двухуровневой базой знаний (раздел 3.1).

2. Разработаны методы поддержки работ экспертов по созданию баз знаний модели управления запасным имуществом местных систем оповещения ГО, исключающие возможность возникновения комбинаторного взрыва и реализующие два подхода: формализацию решающих правил на основе выбора экспертами вида оператора ранжирования предпочтительности кортежей из входных переменных - информационных показателей (3.2, 3.3, 3.4) и типизации решающих правил по определенной структуре кортежей семи информационных показателей (3.3).

3. Предложен алгоритм принятия решений на поставку ЗИП в местной системе оповещения ГО, реализующий алгоритмы Мамдани и Сугэно применительно к структуре баз знаний (4.1), разработанной автором данного исследования.

Практическое значение исследования состоит в

• возможности гибкого управления запасным имуществом местных систем оповещения ГО ЧС РФ на языке деловой прозы, учитывающим потенциальную опасность чрезвычайных ситуаций в конкретных условиях населенного пункта, продолжительность эксплуатации основного оборудования, уровень укомплектованности ЗИП-ом узлов оповещения и срок хранения ЗИП, объем запасов центральных складов ЗИП, плотность населения в зоне действия узлов оповещения, удаление узлов оповещения от центральных складов;

• существенном упрощении и ускорении принятия решений по поставкам ЗИП по сравнению с методами оптимального управления централизованной поставки задачи поставок ЗИП.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликованы 5 статей - [1^-5]. Структура и объем работы. Диссертация, объемом машинописных страниц, состоит из настоящего введения, трех глав и заключения. В текст включено 8 таблиц и 7 рисунков. Структура работы обусловлена целью и задачами исследования.

В главе 1 проводится анализ публикаций по теме диссертационного исследования. Он включает два направления исследований. Первое направление - это работы, в которых рассматриваются вопросы оптимизации управления ЗИП-ом объектов и систем с повышенными требованиями к надежности и непрерывности функционирования на основе методов теории исследования операций. Вторая группа анализируемых работ - публикации по управлению на основе нечетких множеств и отношений. Формулируются достоинства и недостатки методов управления запасным имуществом в каждом из рассмотренных подходов. Делается вывод о больших возможностях управления на основе нечетких множеств и отношений при условии, что удастся избежать комбинаторного взрыва в ходе создания необходимых баз знаний. В последнем разделе главы 1 формулируются задачи диссертационного исследования, включая основные допущения и ограничения.

Вторая глава посвящена разработке концепции адаптивного частично децентрализованного управления запасным имуществом (ЗИП) местных систем оповещения (МСО ) ГО. Концепция включает: деление задач управления запасным имуществом на стратегические и тактические, схему сведения управления к бесконечному числу циклов управления с одинаковой структурой, способ сведения принятия решений к решениям в одном цикле управления, перечень и содержание информационных - входных переменных показателей, структуру базы знаний, описание подходов к автоматизации работ экспертов при создании баз знаний, исключающих возможность возникновения комбинаторного взрыва, способ управления, учитывающий невозможность полномасштабной эксплуатации основного оборудования МСО в обычных условиях жизни населенных пунктов. Адаптивность управления подразумевает возможность учета при принятии решении на поставку ЗИП конкретных условий на местах, таких как потенциальная опасность разных ЧС в разных районах населенного пункта, срок службы основного оборудования и ЗИП, и основного оборудования, объем ЗИП на центральных складах, нормативы обеспечения ЗИП- ом для конкретных условий районов населенного пункта.

В третьей главе разрабатываются методы автоматизации работ экспертов при создании баз знаний модели управления. В разделах 3.1, 3.2, 3.4 предлагаются идеи и методы автоматизации процесса создания базы знаний второго уровня, а в разделе 3.3 - базы знаний первого уровня. Непосредственно решения на поставку ЗИП формируются с помощью базы знаний первого уровня, включающий два типа входных переменных, первый из которых конкретизируется для каждого узла МСО и является приоритетом поставок ЗИП в данный узел по конкретным условиям решений. Приоритет поставок ЗИП одновременно является выходной переменной решающих правил базы знаний второго уровня. Идея автоматизации работ экспертов при разработке базы знаний второго уровня состоит в использовании образцов упорядочения кортежей, элементами которых являются значения семи информационных показателей. Идея автоматизации работ экспертов при создании базы знаний первого уровня сводится к упорядочению кортежей их двух входных переменных, одна из которых является интегральной структурной характеристикой возможных комбинаций разных групп узлов оповещения с одинаковым приоритетом поставок ЗИП внутри группы с разным числом узлов.

В главе четыре разрабатывается алгоритм принятия решений на поставку ЗИП по результатам проведения регламентных работ (или ЧС) в одном цикле управления. Основу алгоритму составляет алгоритм Мамдани ( или Сугэно, по выбору пользователя). Приводится контрольный пример, иллюстрирующий работоспособность алгоритма.

В заключении формулируются основные результаты диссертационного исследования.

При оформлении материала принята одноиндексная нумерация формул, по подразделам глав, двухиндексная нумерация рисунков и таблиц: первая цифра - номер главы, вторая - порядковый номер рисунка (таблицы ) в главе.

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

Основные результаты главы.

1. Конкретизирована последовательность действий при принятии решений в одном цикле управления по поставкам ЗИП с использованием двухуровневой базы знаний.

2. Дана иллюстрация алгоритма выработки решения по поставкам ЗИП на условной информации.

Заключение

В соответствии с поставленными целями и задачами в диссертационной работе получены следующие результаты. 1. Разработана концепция управления запасным имуществом (ЗИП) местных систем оповещения населенных пунктов ГОЧС РФ, основные положения которой сводятся к следующему.

• Управление ЗИП рассматривается, как бесконечный процесс с повторяющимися по структуре циклами. Один цикл включает фазы -проведение регламентных работ по проверке и восстановлению работоспособности основной аппаратуры, принятие решений на поставку ЗИП в места дислокации основной аппаратуры и замена вышедших из строя блоков основной аппаратуры, пополнение запасов ЗИП центральных складов, ожидание - межрегламентный период. Наиболее сложной и проблематичной является фаза принятия решений на поставку ЗИП по результатам произошедших ЧС и регламентных работ;

• Объектом исследования выбрана фаза принятия решений на поставку ЗИП в одном цикле управления;

• Принятие решений на поставку ЗИП осуществляется на основе нечетких отношений и множеств, как позволяющих реализовать концепцию частично децентрализованного управления, концентрирующегося на тактических вопросах и адаптирующегося к конкретным условиям населенного пункта - зоны действия местной системы оповещения в виде возможных видов и опасность потенциальных ЧС, срока службы основной аппаратуры и ЗИП, реальную укомплектованность ЗИП по отношению к требуемым нормам, плотности населения по районам зоны действия местной системы оповещения, удаления мест дислокации основной аппаратуры, объема запасов ЗИП на центральных складах;

• База знаний модели принятия решений имеет два уровня; первый уровень базы знаний используется непосредственно для выработки рекомендаций по поставкам ЗИП в данном цикле управления и имеет два типа входных переменных: - приоритет поставок ЗИП по местам дислокации основного оборудования; - возможности центральных складов по удовлетворению заявок на поставку ЗИП при соблюдении выбранной дисциплины обслуживания.

Приоритет поставок ЗИП является выходной переменной решающих правил базы знаний второго уровня и определяется значениями предлагаемых семи информационных показателей;

• Основная трудность применения баз знаний - возможность возникновения комбинаторного взрыва и как следствие невозможность работы экспертов над созданием баз знаний. Главным направлением исследований является разработка методов преодоления.

• Разработка решающих правил базы знаний реализует парадигму оптимальности в форме одного из известных видов упорядочения множества выбора - множества кортежей входных переменных. В качестве такого принципа рекомендуется ограниченное лексикографическое упорядочение.

2. Разработан метод автоматизации работ экспертов при создании базы знаний второго уровня, построенный на использовании одного из известных образцов упорядочения кортежей из семи информационных показателей, описывающих характеристики районов - элементов зоны действия местной системы оповещения ГОЧС РФ. Эксперты выбирают наиболее соответствующий их склонности образец упорядочения, остальные операции осуществляются в автоматическом режиме, если упорядочение не является неограниченно компенсационным, т.е. если ухудшение одного или нескольких показателей в одном варианте не компенсируется улучшением других показателей в другом варианте характеристик района оповещения. Предложен метод автоматизации и для случая, когда эксперт придерживается концепции неограниченно-компенсационного упорядочения ценности сравниваемых кортежей характеристик районов. В этом случае объем работ экспертов существенно возрастает.

3. Разработаны два метода автоматизации работ экспертов при создании базы знаний первого уровня.

Первый метод реализует идею кластеризации характеристик районов населенного пункта. Кластеры отличаются числом групп и числом районов с одинаковым потенциальным приоритетом поставок ЗИП в каждой группе. Значения выходной переменной - для поставок ЗИП по отношению к некоторой норме одинаковы для кластеров с одинаковой структурой: числом групп и значением приоритета поставок ЗИП внутри групп. По сути - это метод построения метаправила. Определены границы применимости этого метода, за пределами которых возникает комбинаторный взрыв. Второй метод аналогичен методу автоматизации работ при создании базы знаний второго уровня - использование определенной дисциплины назначения поставок ЗИП.

4. На основе алгоритма Мамдани разработан алгоритм принятия решений на поставку ЗИП по результатам оповещения в ходе последней ЧС и/или регламентных работ. База знаний алгоритма создается с помощью предложенных методов. В целом алгоритм реализует концепцию адаптивного частично децентрализованного управления запасным имуществом местных систем оповещения ГОЧС РФ. При небольшом (не более 5) числе разного типа районов в населенном пункте может использоваться без средств автоматизации. В остальных случаях требуется применение компьютерной программы. Прототип программы обладает высокой оперативностью: время реакции на запрос не более нескольких секунд и может быть развернут в среде Microsoft Office 2000 на компьютере класса не ниже P-II.

Основные направления развития диссертационного исследования - это обоснование общего объема ЗИП в рамках системы оповещения ГО ЧС РФ в целом, его эшелонирование по субъектам РФ.

142

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Колесников, Ярослав Александрович, 2007 год

1. Колесников Я. А. Управление запасным имуществом системы оповещения гражданской обороны на основе нечеткой логики //Аспирант и соискатель - №3,2004. - с. 153-162.

2. Колесников Я.А. Проблема и идеи создания модели адаптивного управления запасным имуществом местных систем оповещения гражданской обороны на нечетких отношениях//Естественные и технические науки №2, 2004.-с. 179-191.

3. Колесников Я.А. Автоматизация работ экспертов по созданию баз знаний модели адаптивного управления запасным имуществом местных систем оповещения гражданской обороны/ЛГехника и технология- №6,2005. с. 167-172.

4. Колесников Я.А. Модель адаптивного управления запасным имуществом местной системы оповещения Гражданской обороны// Стратегии и факторы инновационного развития №3, 2006. - с. 48-57.

5. Колесников Я.А. Управление базой знаний системы поддержки решений в чрезвычайных ситуациях//Информационные технологии №7,2007. - с. 2426.

6. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию решений. М. «Мир», 1976.

7. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. С-Петербург, Москва, Харьков, Минск. «Питер», 2001.

8. Петров A.B., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М., РАГС, 2000.

9. Азаров M.B. Задача идентификации предпочтений индивидуумов\\ Аспирант и соискатель, N 1.Москва, «Компания Спутник», 2004.

10. Азаров М.В. Частично компенсационное предпочтение индивидуумов\\ Аспирант и соискатель, N 1 .Москва, «Компания Спутник», 2004.

11. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974

12. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1980.

13. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере под ред. В.Э. Фигурнова. М.: ИНФРА-М, 1998.

14. Риордан Д. Комбинаторный анализ. М.: ИЛ, 1963.

15. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.

16. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статистические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1986.

17. Федулов Ю.Г., Юсов А.Б. Конспект лекций по курсу «Социальные измерения и диагностика». М.: РАГС, 2003.

18. Федулов Ю.Г. Основы автоматизированного организационного управления. М.: РАГС, 1997.

19. Социология. Учебник. Под общей редакцией Бойкова В.Э. М.: РАГС, 2004.

20. Полуденный H.H. Конспект лекций по курсу «Развитие социальной инфраструктуры муниципальных образований». М.: РАГС, 2003.

21. Карпичев B.C. Организация и самоорганизация социальных систем. М.: РАГС, 2001.

22. Федулов Ю.Г. Ситуационный антикризисный тренинг. М.: РАГС, 2002.

23. Федулов А.А, Федулов Ю.Г., Цигичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. М.: Статистика, 1979.

24. Иванилов Ю.П. Программный метод управления и связанные с ним задачи. Курс лекций, Ротапринт МФТИ, 1975.

25. Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирование и управление. М.: Сов. радио, 1976.

26. Ойхман Е.Г., Попов Э.В., Реинжиниринг бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997.

27. Hammer M. and Champy J. Reingineering the Corporation. A Manifesto for Business Revolution. N-Y.: Harper Collins, 1993.

28. Емельянов C.B. Борисов В.И. и др. Модели и методы векторной оптимизации. ВИНИТИ \ Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. T. V. М.: ВИНИТИ, 1973.

29. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Сов. радио, 1972.

30. Евтушенко Ю.Г. Численный метод поиска глобального экстремума функций (перебор на неравномерной сетке)\ Вычислительная математика и математическая физика, т.11, №6, М. 1971.

31. Аоки М. Введение в методы оптимизации.-М.: Наука, 1977

32. Табак Д., Куо Б. Оптимальное управление и математическое программирование, М.: Наука, 1975.

33. Банда Б. Методы оптимизации. Вводный курс. M : Радио и связь, 1988.

34. Банди Б. Основы линейного программирования. М.: Радио и связь, 1989.

35. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и математическое обеспечение. —М.: Мир, 1998.

36. И. M Макаров, Т. М. Виноградская, А. А. Рубчинский, В. Б. Соколов. Теория выбора и принятия решений М.: Наука, 1982.

37. Васильков Ю. В., Василькова H. Н. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 1999.

38. GeneHunter. Ward Systems Group, Inc., 1996

39. Руководство пользователя GeneHunter. Компания Ward Systems Group, Inc.- M.: Компания Нейропроект, 1996.

40. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

41. Петров A.B., Тихомиров М.М., Федулов Ю.Г. Применение ситуационных центров в региональном управлении. М.: РАГС, 1999.

42. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М.: Инженер, 2000.

43. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1980.

44. Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. М.: Наука, 1969.

45. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1969.

46. Отчет по СЦ за 2006 г. РАГС

47. Скринская Т.П. Публикации.

48. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М.: Мир, 1991.

49. Федулов Ю.Г., Юсов А.Б. Методическое пособие по программно-аналитическому комплексу «Групповые решения». Препринт. М.: РАГС, 2003.

50. Федулов Ю.Г., Юсов А.Б. Методическое пособие по программно-аналитическому комплексу «Оценка альтернатив». Препринт. М.: РАГС, 2003.

51. Гасс С. Линейное программирование М.: Наука, 1962.

52. Курс экономической теории. Учебник, под общей редакцией Чепурина М.Н., Киселевой Е.А. Киров, Издательство «АСА», 1997.

53. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986.

54. Davis L. Handbook of Genetic Algorithms, Van Nostrand Reinhold, New York, 1991.

55. Miihlenbein H., Schomisch M. & Born J. "The parallel genetic algorithm as function optimizer", in Proc. Of the Fourth International Conference on Genetic Algorithms. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1991, pp. 53-60.

56. Goldberg D. E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading, MA, 1989.

57. Чернов В.Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств. М. Инженер, 2006.

58. Корченко А.Г. Построение систем защиты информации на нечетких множествах Теория и практика решения, С.Петербург, 2005, Питер.

59. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети., Москва 2006, бином.

60. Ю.А. Семенов. Алгоритмы телекоммуникационных сетей, Москва 2007, наука.

61. И.Б. Петров, А.И. Лобанов, Лекции по вычислительной математике, Москва 2007, Озон.

62. А.Б. Барский. Параллельные информационные технологии. Лаборатория знаний. 2007.

63. В.А. Галатенко. Стандарты информационной безопасности., Москва, Лаборатория знаний. 2007.

64. В.Л. Афонин, В.А. Макушкин. Интеллектуальные робототехнические системы. Москва, Интернет университет информационных технологий. 2005.

65. Н.И. Костюкова. Графы и их применение. Комбинаторные алгоритмы для программистов. Москва, Бином. 2005.

66. Р.Г. Стронгин. Исследование операций. Модели экономического поведения. Москва. 2006, Лаборатория знаний.

67. В.И. Грекул. Г.Н. Денищенко. H.JI. Коровкина. Проектирование информационных систем. Москва, Лаборатория знаний 2007.

68. Дж. Хили. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования, 6-е издание. Москва. Питер 2005.

69. Дж. Брукшир. Информатика и вычислительная техника, 7-е издание. Москва. Питер 2004.

70. Анфилатов B.C. Системный анализ в управлении. Москва 2007. Финансы и статистика.

71. Аляев Ю.А. Тюрин С.Ф. Дискретная математика и математическая логика. Москва 2005. Финансы и статистика.

72. Андрейчиков A.B. Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. Москва 2004. Финансы и статистика.