Автореферат (1172871), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Результаты диссертационной работывнедрены:– в научно-технической компании ООО «Научно-логистический центр»,связанные с научно-методическим обоснованием и разработкой поддержки4принятия управленческих решений при проведении поисково-спасательныхопераций в Арктической зоне;– в Академии Государственной противопожарной службы МЧC Россиипри выполнении научно-исследовательских работ и в учебном процессе пpипроведении занятий пo дисциплинам «Информационные технологииуправления», «Инфopмaциoннo-aнaлитичecкиe технологии государственного имуниципального управления», «Информационные технологии в сферебезопасности», «Информационные технологии управления в РСЧС»;– в научно-технической компании ООО «ГлобалКонтроль», связанные снаучно-методическим обоснованием и разработкой модели построения картвероятностей местонахождения объекта поиска в научной деятельностиобщества с ограниченной ответственностью «ГлобалКонтроль», а также припроизводстве комплексов связи и управления.Структура и объём работы.

Диссертационная работа состоит извведения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Общийобъём диссертации 135 страниц. Работа иллюстрирована 44 рисунками и 16таблицами. Библиографический список включает 97 наименований.ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВо введении обоснована актуальность исследования, определены объекти предмет исследования, поставлены цель и задачи диссертационной работы,показана научная новизна и практическая ценность работы.В первой главе "Анализ проведения поисково-спасательныхопераций в природной среде" проведен анализ статистических данныхрезультатов поисково-спасательных подразделений, по результатам которогоустановлено, что соотношение числа спасённых и числа погибших имеетстабильно установившееся значение - 80% и 20% соответственно (рис.

1).Количество человек3000250048046645320004153721500100021322030КоличествопогибшихКоличествоспасенных199916561489Годы500020112012201320142015Рисунок 1 – Гистограмма распределения количества погибших и спасенных по годамАнализ применяемых методов поиска в России показал, что зачастуюимеющихся сил и средств недостаточно для полного обследования района, чтоведет к увеличению времени поиска и числа погибших. Данный факт выводит5проблему подготовки научно обоснованных управленческих решений пораспределению сил и средств на лидирующую позицию.В ходе анализа существующих систем поддержки управления поисковоспасательными операциями установлено, что они либо не направлены наобеспечение управления ПСО в природной среде, либо они не выполняютаналитические функции.

В них не производится объективная оценкавероятностей местонахождения объекта поиска, что ведет к увеличению затратна проведение поиска и времени.Проведен анализ соотношения количества спасенных людей и местобнаружения. Результаты позволили определить первичные критерии,влияющие на местонахождение объекта поиска (табл.1).Таблица 1 – Первичные критерии, влияющие на местонахождение объекта поиска№ОбозначениеНаименование критерияп/пкритериев1O1Кромка воды (территория в непосредственной близости от воды)Сооружения, предназначенные для временного проживания2O2(охотничьи домики, лесничества и т.д.)3O3Технические сооружения (ЛЭП, телефонные вышки и т.д.)4O4Дорога (автомобильные, ж/д, лесные тропы и т.д.)5O5Приграничная территория лесной зоны6O6Открытая площадка (поляны, проталины и т.д.)7O7Лесной массивВ результате проведенного анализа поставлены основные задачи, которыенеобходимо решить для достижения цели исследования.Во второй главе "Модели и алгоритмы поддержки принятияуправленческих решений при планировании и проведении поисковоспасательных работ" разработаны модель и алгоритмы построения картвероятностей местонахождения объекта поиска при проведении поисковоспасательных операций в природной среде.Разработан алгоритм определения степени влияния критериев Oi ,i  1,2...7 на распределение вероятности местонахождения объекта поиска(рис.

2).Весовые коэффициенты сi критериев определяются как соотношениеколичества найденных людей к общему количеству поисково-спасательныхопераций в природной средеnci  i ,(1)Nгде ni – количество обнаруженных людей по i-му критерию;N – общее количество поисковых операций на определенной территории.В целях определения весового коэффициента сi разработана база данных(БД) ПСО в природной среде.6Рисунок 2 – Алгоритм определения степени влияния критериевна распределение вероятности местонахождения объекта поискаВ предложенной модели район поиска (Авр) определяется исходя изинформации о последнем известном местонахождении объекта поиска или его7маршрута и возрастной группы.

Для исходной точки величина Авр определяетсяпо выражениювр = (2(оп ∙ нп ))2,(2)где оп – скорость передвижения объекта поиска, км/ч;нп – период времени с момента происшествия или моментапоступления последнего сигнала от объекта поиска до начала поисков, ч.;а для исходной линии – по выражениювр = (2 ∙ оп ∙ нп ) ∙ (Lм + 2 ∙ оп ∙ нп ),(3)где м – длина маршрута, км.Район поиска предложено разбивать на крупноблочные ячейки, размерыкоторых задает руководитель ПСО.

Рекомендуемый размер ячейкиопределяется максимальной дальностью видимости в районе поиска.Каждой ячейке присваивается значение в зависимости от критериев ивесовых коэффициентов, влияющих на распределение вероятностиA  L   Oi  ci ; 0  L  1; A  0;1,n(4)i 1где Oi – критерий, влияющий на распределение вероятностейместонахождения (при наличии критерия в ячейке Oi = 1, при отсутствиикритерия Oi = 0);сi – весовой коэффициент, определяющий значимость критерия;L – поправочный коэффициент, учитывающий расстояние от исходнойточки (линии), который определяется выражением lL  1   , r(5)где l – расстояние до исходной точки, км;r – максимальное расстояние, на котором были найдены люди (еслиданное расстояние превышает границы района поиска, L принимается равнымрадиусу максимального района поиска), км.Значение L варьируется при выполнении условия 0  L  1 .

Как толькоданное условие нарушается, для всех последующих ячеек значение Lпринимается равным последнему значению, отвечающему данному условию. Врезультате формируется матрица – поле с наиболее вероятными местамипоиска.Блок-схема алгоритма построения карт вероятностей местонахожденияобъекта при проведении поисково-спасательных операций в природной средепредставлена на рисунке 3.8Рисунок 3 – Алгоритм построения карт вероятностей местонахождения объекта припоисково-спасательных операций в природной средеДля лучшего восприятия ЛПР информации о распределении вероятностиместонахождения объекта строится трехмерный график. С помощью цветавыделяются места с наиболее высокой вероятностью местонахождения объектапоиска.На основе данной карты производится оценка вероятности успеха поиска(Pу) по выражению, которое определяется как произведение вероятностиместонахождения объекта поиска и вероятности обнаружения объектаPу = Pмо ∙ Pоо,(6)где Pмо – вероятность местонахождения объекта поиска в данном районе(полученные значения вероятностей);Pоо – вероятность обнаружения объекта поиска (определяется всоответствии с методикой поиска).9Данная оценка позволяет лицу, принимающему решение, выбратьоптимальный сценарий поисково-спасательных операций.На основе этой оценки производится распределение сил и средств всоответствии с методикой поиска.

Разработанный алгоритм распределения сили средств представлен на рисунке 4.Рисунок 4 – Алгоритм определения оптимальных маршрутовпередислокации сил и средствДанный алгоритм обеспечивает поддержку принятия решений прираспределении сил и средств в районе поиска, что позволяет снизить рисквыбора неправильного сценария развития ПСО.10Предложена математическая модель и алгоритм определенияоптимальных маршрутов передислокации сил и средств при проведениипоисково-спасательных операций в природной среде.Для определения возможных маршрутов передислокации сил и средствпредлагается использовать алгоритм волновой трассировки.

Алгоритмпредусматривает использование полученной карты района поиска, разделеннойна ячейки, и блокирование непроходимых ячеек. К непроходимым ячейкамотносятся те, которые соответствуют водным преградам (озера, реки, болота идр.), резким перепадам высот. При перемещении крупных транспортныхсредств блокируются ячейки с плотной растительностью, в зависимости от видатранспорта. После определения непроходимых ячеек система формирует волну,которая фиксирует длину маршрута в каждом направлении.

Данная волнапредставляет собой операцию последовательного присвоения числовогозначения для каждой ячейки, исходя из количества пройденных. После проходаволны, система формирует кратчайший путь. Блок-схема алгоритмапредставлена на рисунке 5.Рисунок 5 – Алгоритм определения возможных маршрутовпередислокации сил и средств11При этом путей может быть несколько. В этом случае предлагаетсяприменять разработанную математическую модель определения оптимальныхмаршрутов передислокации сил и средств.При построении математической модели рассмотрены условия,влияющие на скорость и результативность передислокации сил и средств, наосновании которых определены показатели, влияющие на выбор маршрутовпередвижения сил и средств во время поиска.Показатель «расстояние до участка поиска» дает информацию одальности маршрута и вычисляется как отношение расстояния до участкапоиска Li к максимальному расстоянию Lmax в предполагаемом районе поискаLi Li,L max(7)где Li – расстояние до участка поиска i, i=1…n, км;Lmax – максимальное расстояние в предполагаемом районе поиска, км;n – количество участков поиска в районе поиска.Максимальное расстояние в предполагаемом районе поиска определяетсяпо формулеLmax  ( 0,5  а )2  ( 0,5  b )2 ,(8)где а,b – стороны предполагаемого района поиска, км.Показатель «вероятность местонахождения объекта поиска» даетинформацию о вероятности местонахождения объекта на маршрутепередислокации до участка поиска i к максимальному значению вероятностиместонахождения объекта поиска в районе поискаPi Pмо i,Pмо max(9)где Pмо i – вероятность местонахождения объекта на маршруте передислокациидо участка поиска i, i=1…n;Pмо max – максимальное значение вероятности местонахождения объектапоиска в районе поиска;n – количество участков поиска в районе поиска.Значение переменной Pмо i определяется по результатам построения картвероятностей местонахождения объекта поиска.Значение переменнойPмо max = 1.

Таким образом, формула (8) принимает вид:Pi  Pмо i .(10)Проведена параметрическая оценка показателей, в ходе которойопределены границы их изменений(11)L 0;1,P  0;1.(12)В данной постановке задачи управления передислокацией сил и средствкаждый маршрут движения характеризуется векторной оценкой, включающей 212показателя. Так как для показателя «расстояние до участка поиска» наиболееблагоприятным является минимальное значение L  min , а для показателя«вероятность местонахождения объекта поиска» наиболее благоприятнымявляется максимальное значение P  max , для показателя P целесообразновзять обратное значение P' = (1-P).Сцельюранжированиямаршрутовпередислокациипопредпочтительности применяется комплексный показатель dd   L; P'  ,(13)где L – показатель «расстояние до участка поиска»;P' – показатель «вероятность местонахождения объекта поиска».Для определения зависимости показателей Li, P' от комплексногопоказателя d применен метод целевого программирования.

Характеристики

Список файлов диссертации