Диссертация (1172872), страница 6

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

Текст из файла (страница 6)

Также ПАК «АРГО» охватывает весь кругАСДНР, кроме поисково-спасательных операций в природной среде.2.Программный комплекс по прогнозированию обстановки, объемоваварийно-спасательных и других неотложных работ при воздействии на объектытыла обычными современными средствами поражения, принятый в ФАП ГОЧСМЧС России от 23 апреля 2012 г [16].33Программапозволяетпроводитьпрогнозированиепоказателеймедицинской, пожарной, инженерной и химической обстановки, объемов АСДНРпри воздействии на объекты тыла обычными ССП.

Оценка показателеймедицинской, пожарной, инженерной и химической обстановки, объемов АСДНРпри нанесении ударов по объектам, не обладающим свойствами потенциальноопасного объекта, проводится по первичным поражающим факторам, а принанесении ударов по ХОО и ПВОО – преимущественно по вторичнымпоражающим факторам. При этом защищенность производственного персоналаобъектов тыла от поражающих факторов соответствует выполненным в мирноевремя на объектах тыла защитным мероприятиям гражданской обороны.Вид главного меню программного комплекса прогнозирования обстановкии объемов АСДНР представлен на рисунке 175.Рисунок 1.7 – Главное меню программного комплексаПрограммный комплекс по прогнозированию обстановки сохраняет в своейбазе данных исходную информацию по объектам экономики, что дает34возможность в дальнейшем, при необходимости, вновь обращаться к ним ипроизводить их корректировку, а не вводить характеристики объектов экономикимногократно.Данныйпрограммныйпродуктпредусмотрендляпланированиямероприятий гражданкой обороны на различных уровнях (федеральный,региональный, муниципальный).

Рассматриваемый программный комплекс неориентирован на оценку необходимых сил и средств при проведении поисковоспасательных операций в природной среде.3. Программное обеспечение «Win CASIE III» предназначено дляруководителей поисково-спасательных операций. Данная система производитраспределение сил и средств в районе поиска. Главное меню программногообеспечения представлено на рисунке 1.8.Рисунок 1.8 - Главное меню программного обеспеченияРайон поиска делится на участки. Руководителем ПСО каждому участкуприсваивается вероятность местонахождения объекта поиска35Рисунок 1.9 – Окно распределения вероятностейРаспределение вероятностей, основанное только на субъективном мненииРПСО, является недостатком «Win CASIE III», так как на решения руководителямогут воздействовать различные факторы и принятое решение может бытьошибочным.Результаты анализа систем поддержки управления поисково-спасательныхопераций представлены в таблице 1.2.Таблица 1.2 Анализ систем поддержки управления поисково-спасательных операций№п/п12НаименованиеПО «Банк данныхежемесячныхотчётов орезультатахработы поисковоспасательныхформированийМЧС России»«АИСОперативногоперсональногопоиска и спасениялюдей сВизуальноИнформационное Аналитическоеграфическоеобеспечениеобеспечениеобеспечение++--Недостатки-Не анализируетрезультаты ПСО+Необходимоспециальноеоснащение упострадавших.Отсутствие36использованиемресурсовкосмическойсистемы поискааварийных судов (исамолётов)»аналитическихмодулей3ПАК «АРГО»+++4ПАКпрогнозированиеобстановки иобъемов АСДНР+++5АИС «Win CASIEIII»+-+Не обеспечиваетпроведениеПСО вприроднойсредеНе обеспечиваетпроведениеПСО вприроднойсредеРаботапрограммыоснована насубъективноммнении РПСОВ настоящее время вопрос обеспечения поддержки принятия решений припроведении ПСО в природной среде недостаточно проработан.

Накопленный вМЧС России опыт показывает, что даже в повседневных условиях требуетсяпостоянноактуализированнаякомплекснаяинформацияовозможнойчрезвычайной ситуации, результатах предварительного анализа, отданных илитребуемых рекомендациях, или распоряжениях, на основе которых планируетсяорганизоватьдеятельностьаварийно-спасательныхформирований.Припроведении поисково-спасательных операций в природной среде не в полноймере используются научные методы и математический аппарат. Разработкаметодов поддержки принятия управленческих решений при поиске пострадавших,является одним из путей снижения времени их обнаружения, поскольку позволяетнаходитьоптимальныевариантыуправленческихрешений,распределятьимеющиеся в наличии силы и средства при проведении поисковых работнаиболеерациональнымобразом,когдавозникаетрискнеправильногоопределения приоритета потребностей.Вдиссертацииразрабатываетсяинформационно-аналитическоеобеспечение управления поисково-спасательными операциями в природной среде,37которое позволяет ускорить процесс планирования проведения поисковоспасательной операции, сократить вероятность ошибок, что в свою очередьповышаетэффективностьпроведенияпоисково-спасательныхоперацийвприродной среде, а также повышает уровень взаимодействия между силами исредствами поисково-спасательных формирований.Выводы по главе 11.

Проведён статистический анализ поисково-спасательных операций вприродной среде, по результатам которого установлено, что существуеттенденция к снижению общего количества людей, пропавших в природной среде.Соотношениечисласпасённыхичислапогибшихимеетстабильноустановившееся значение в 80% и 20% соответственно.2.

По результатам анализа существующих систем поддержки управленияпоисково-спасательными операциями установлено, что они либо не направленына обеспечение управления ПСР в природной среде, либо они не выполняютаналитические функции. В них не производится объективная оценка вероятностейместонахождения объекта поиска, что ведет к увеличению затрат на проведениепоиска и времени.3. Выявлены основные ориентиры, влияющие на местонахождение объектапоиска. Использование данных факторов позволяет строить карты распределенияплотности вероятности местонахождения объекта поиска, на основе которыхвозможно осуществлять планирование и проведение поисково-спасательныхопераций.4. В настоящее время поисково-спасательные операции в природной средепроводятся без использования научно-обоснованных методов, без использованияматематического аппарата.

Разрабатываемое в данной работе информационноаналитическое обеспечение управления поисково-спасательными операциями вприродной среде позволит сократить время планирования проведения поисковоспасательной операции, снизить вероятность ошибок, что в свою очередь повыситэффективность проведения поисково-спасательных операций.38ГЛАВА 2.

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯУПРАВЛЕНЧЕСКИХРЕШЕНИЙПРИПЛАНИРОВАНИИИПРОВЕДЕНИИ ПОИСКОВО-СПАСАТЕЛЬНЫХ ОПЕРАЦИЙПроцесс поисково-спасательных работ является сложным процессом,состоящим из многих управленческих задач, таких как сбор и анализ информации,определение сценариев поиска, распределение и передислокация сил и средств врайоне поиска, взаимодействие с подразделениями других министерств иведомств.

От успешного решения обозначенных задач во многом зависит успехпланируемой операции. В данной главе рассматривается решение данных задач вотдельности, их общая работа в целом рассмотрена в 3 главе.2.1. Модель построения карт вероятностей местонахождения объекта поискаПроведение поисково-спасательной операции состоит из нескольких этапов.Первый этап заключается в сборе информации руководителем поисковоспасательныхопераций.Емунеобходимоопределитьсоответствующийгеографический ориентир или исходный пункт, относящийся к наиболеевероятному местоположению оставшихся в живых [13].

Также необходимоопределить границы района в котором находятся все возможные местоположенияобъекта поиска. Наличие сведений о предельных границах района поиска даетвозможность сотруднику, планирующему поиск, определить, где искатьдополнительную информацию о пропавших без вести лицах, и может лиотноситься к ЧС поступающее сообщение.Систематический поиск в районе столь больших размеров обычнопрактически неосуществим.

В связи с этим, необходимо разработать один илинесколько сценариев при анализе совокупностей известных фактов в сочетании срядом тщательно продуманных допущений. Данные факты позволяют судить отом, что могло произойти с оставшимися в живых с того момента, когда онинаходились в безопасности. Каждый сценарий должен согласовываться с39известными фактами, быть наиболее вероятным и позволять сотруднику,планирующему поиск, определить соответствующий географический ориентир,или исходный пункт, относящийся к наиболее вероятному местоположениюоставшихся в живых. Такие критерии были определены по результатам анализа впервой главе.При построении карт вероятности необходимо учитывать степень влияниякаждого критерия.

Весовые коэффициенты предлагается определять каксоотношение количества найденных людей к общему количеству поисковыхопераций:ci ni,N(2.1)где ni – количество обнаруженных людей по i-му фактору;N – общее количество поисковых операций на определенной территории.Построеналгоритмопределениястепенивлиянияориентировнараспределение вероятности местонахождения объекта поиска (рис. 2.1).В целях получения данных, необходимых для определения весовогокоэффициента сi, разработана база данных (БД) ПСО в природной среде [17].Данная БД была разработана в Microsoft Office Excel. Структура разработаннойБД представлена на рисунке 2.2.

Для заполнения полей «возрастная категория»,«ход работ» и «ближайший ориентир» используется раскрывающийся список, сцелью однообразности вносимых данных.Использованиеоднотипногозаполнениябазыданныхпозволяетвавтоматическом режиме считывать количество данных и производить расчет поформуле (2.1). Варианты заполнения полей представлены на рисунке 2.340Рисунок 2.1 – Блок-схема алгоритма определения степени влияния ориентиров нараспределение вероятности местонахождения объекта поиска83Рисунок 2.2 – Структура БД результатов ПСО в природной среде41Рисунок 2.3 – Элементы БД результатов ПСО в природной среде42Исходя из определенных критериев и возрастной группы алгоритмпринятия решений при планировании поисково-спасательной операции выглядитследующим образом: район поиска разбивается на крупноблочные ячейки,размеры которых задает РПСО, исходя из множества факторов (например:природно-климатические условия, имеющиеся силы, размер района поиска и т.д.).Рекомендуемыйразмерячейкиопределяетсямаксимальнойдальностьювидимости в районе поиска, большие ячейки снизят точность определенияреперных точек и эффективность поиска [4].Каждой ячейке присваивается значение величины А в зависимости откритериев и весовых коэффициентов, влияющих на распределение вероятности:A  L  n O  c ; 0  L  1;iii 1A  0;1,гдеOi–фактор,влияющийна(2.2)распределениевероятностейместонахождения (при наличии фактора значение ячейки и принимается равным 1,при отсутствии фактора - принимается равным 0);сi – весовой коэффициент, определяющий значимость данного фактора,определяется из соотношения количества найденных людей рядом с фактором, кобщему количеству поисков;L – поправочный коэффициент, учитывающий расстояние от исходнойточки (линии),lL  1   , r(2.3)где l – расстояние до исходной точки, км;r – максимальное расстояние, на котором были найдены люди определеннойвозрастной категории (если данное расстояние превышает границы района поиска,L принимаем равным радиусу максимального района поиска), км.Значение L изменяется, пока выполняется условие 0 < L.

Характеристики

Список файлов диссертации