Диссертация (1172881), страница 16

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

Текст из файла (страница 16)

А также минимизациицелевой функции F2, отражающей значения возрастания данных показателей иучитывающей время прибытия сил и средств к месту ЧС, время ликвидации ЧС, приусловии, что значения количества пострадавших, а также объем ущерба к моментупоступления сигнала о ЧС остается величиной постоянной. Sчс  Sчс1  Sчс2  Sчс3Qпостр.  Qпостр.1  Qпостр.2  Qпостр.3 min F1  ,Qпогибш.  Qпогибш.1  Qпогибш.2  Qпогибш.3 A  А  А  А123при 50 чел.  Qпостр.  500 чел. и 5 млн.  A  500 млн.min F2  Sчс  z; Qпостр.  x; Qпогибш.  y; A  i;T1  T2  ,при Qпостр. , Qпогибш. , A  const.87(28)(29)Задача принятия решений по реагированию на ЧС при децентрализованнойструктуре управления сводится к заданию значений управляемых характеристикLлс , Lтехн.

, Lотв. , Lгсм. , Lфр . (табл. 37).На целевые функции F1 и F2 накладываются ограничения, определяющие, чтозначения управляемых характеристик не должны превышать объемы имеющихсяресурсов (30):{Lлс , Lтехн. , Lотв. , Lгсм. , Lфр.}  P.(30)Основной проблемой при принятии решении является также минимизациянеопределенности или энтропии. У каждого начальника главного управления естьмножество вариантов значения управляемых характеристик системы, среди которыхнеобходимо выбрать оптимальные. Для чрезвычайной ситуации межрегиональногохарактера количество вариантов возрастает втрое (в зависимости от количествасубъектов, подвергшихся ЧС). В этом случае речь идет о комбинаторной энтропии.Количество вариантов в этом случае позволяет просчитать мультиномиальныйкоэффициент:W  3*(31)N!N! 3*,N1 ! N 2 !...N n ! Niгде i – число вариантов распределения сил и средств.При этом log 2 (W ) - это значение одного варианта распределения сил иNсредств для одного начальника главного управления.Этавеличинаназываетсякомбинаторнойэнтропиейиопределяетсявыражением:Scomb log 2 (W ) 1N!  1N! log 2  3*  log 2  3*.NN N1 ! N 2 !...N n !   Ni  N(32)Используя свойства логарифмов значение комбинаторной энтропии можнопредставить в виде:Scomb 1(log 2 3  (log 2 ( N !)  log 2 ( N i ))).N(33)В связи с тем, что в условиях принятия решения тремя начальниками главныхуправления количество расстановок сил и средств велико возможно воспользоватьсяформулой Стрилинга (34).ln N !  N ln N  N  0(ln N )  N lnN N.88(34)Применив формулу, получаем:Scomb k1(log 2 3  (log 2 ( N !)  log 2 ( Ni ))) N(35)1(log 2 3  N ln N  N   ( Ni ln Ni )   Ni ),Nгде К – коэффициент перехода к натуральным логарифмам, т.к.

 Ni  N , тоs  log 2 3* kN 1N( Ni  ln N   ( Ni ln Ni   log 2 3  i log 2 i .NNNПоскольку общее количество вариантов распределения сил и средств N, аколичество вариантов оптимального распределения сил и средств — Ni, товероятность выбора оптимального состава сил и средств (36):Ni.NИсходя из этого, формула для энтропии примет вид (37):pi (36)s   log 2 k  pi log 2 pi ,где k – количество субъектов, затронутых ЧС(37)Полученная формула позволяет проследить логарифмическую зависимостьмеждупоказателемуровняэнтропиииколичествоморгановуправления,участвующих в ликвидации ЧС.Выводы по второй главе1. Разработана модель анализа информационной потребности должностных лицЦУКС МЧС России, позволяющая выявить перечень задач этого должностного лица,подлежащих автоматизированному решению.2. Разработана модель выявления перечня задач информационно-аналитическойподдержки деятельности должностных лиц ЦУКС МЧС России.3.

Для решения проблемных вопросов разработана система информационноаналитической поддержки деятельности должностных лиц ЦУКС МЧС России.Предложенаструктура данной системы и осуществлена ее декомпозиция.Разработана онтологическая модель структуры специализированной базы данных изнаний антикризисного управления, позволяющая проанализировать принципывзаимосвязи базы данных и базы знаний и их структуру.4. Разработана модель выбора рациональной модели представления знанийсистемы информационно-аналитической поддержки.5.

Предложена модель принятия решений по реагированию на ЧС придецентрализованной структуре управления.893 АЛГОРИТМЫ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИДЕЯТЕЛЬНОСТИ ДОЛЖНОСТНЫХ ЛИЦ ЦУКС МЧС РОССИИМоделированиепроцессовинформационно-аналитическойподдержкидеятельности должностных лиц ЦУКС МЧС России [85] стимулировало получениеисходных данных для алгоритмизации и перехода к автоматизации этих процессов.Автоматизацияпозволитсократитьвремянапереходкинформационно-аналитической поддержке [86] и трудозатраты должностных лиц ЦУКС.

Достижениецелей информационно-аналитической поддержки может быть достигнуто путемразработки четырех алгоритмов (табл. 37):Таблица 37 – Перечень алгоритмов информационно-аналитической поддержки№п/пНаименование алгоритма1.Алгоритм процесса информационноаналитической поддержки деятельностидолжностных лиц ЦУКС МЧС России2.3.4.Цель разработкиАлгоритм выбора рациональной моделипредставления знанийАлгоритм разработки системыинформационно-аналитическойподдержкиБлок-схема алгоритма принятия решенийпо реагированию на ЧС придецентрализованной структуре управленияВыявление проблемных вопросов информационноаналитической поддержки деятельностидолжностных лиц ЦУКС МЧС России и способових решенияАвтоматизация процесса выбора рациональноймодели представления знанийРазработка системы информационноаналитической поддержки в целомРасчет оптимального состава сил и средств,нахождение и минимизация энтропииАлгоритмы являются элементами формального представления системыинформационно-аналитической поддержки должностных лиц ЦУКС МЧС России ипроцессасопровождениядеятельностиприинформационно-аналитическойподдержке.

Применение алгоритмов разработчиками системы информационноаналитической поддержки позволит понять сущность предлагаемой поддержки и вконечном итоге перейти к автоматизации рассматриваемого процесса.Алгоритмы представлены в табличной форме (табл. 38-40), а также в видеблок-схем (рис. 40-43) [37,86].Исходные данные для алгоритмов были получены в результате моделированиясистемы информационно-аналитической поддержки деятельности должностных лицЦУКС МЧС России [100], разработки модели анализа информационной потребностидеятельности должностных лиц [95, 102], выявления перечня задач информационноаналитической поддержки деятельности должностных лиц и моделированияпроцессов принятия решений по реагированию на ЧС при децентрализованнойструктуре управления.903.1 Алгоритм процесса информационно-аналитической поддержкидеятельности должностных лиц ЦУКС МЧС РоссииАлгоритм (рис.

40) позволяет представить формальным образом сущностьпроцесса перехода к информационно-аналитической поддержке деятельностидолжностныхлицЦУКСМЧСРоссии.Онотражаетосновныеэтапырассматриваемого процесса: выявление и анализ проблемных вопросов в областиинформационно-аналитической поддержки, анализ информационной потребностидолжностныхлиц,выявлениеперечнязадачинформационно-аналитическойподдержки деятельности должностных лиц ЦУКС, содержание разработки системыинформационно-аналитической поддержки деятельности должностных лиц ЦУКСМЧС России и др. (рис.

39)Выявление и анализпроблемных вопросов вдеятельности должностныхлиц ЦУКС МЧС РоссииОценка эффективности полученныхрезультатовРешение конкретных задач сиспользованием разработаннойсистемы информационноаналитической поддержкиАнализ информационнойпотребности должностныхлиц ЦУКС МЧС РоссииВыявление перечня задачинформационноаналитической поддержкиРазработка системыинформационноаналитической поддержкиРисунок 39 – Этапы перехода к информационно-аналитической поддержкеТаблица 38 – Формальное представление алгоритма процесса информационноаналитической поддержки деятельности должностных лиц ЦУКС МЧС РоссииФункцииЗадачиНомерблокаНаименование алгоритмаАлгоритм процесса информационно-аналитической поддержки деятельности должностныхлиц ЦУКС МЧС РоссииНазначение алгоритмаПредставление всех этапов процесса перехода к информационно-аналитической поддержкеФормированиеДанные о структуре, функциях, специфике работы, режимахисходных1функционирования и существующей документации ЦУКСданныхВыбор должностного лица для последующего анализа2АнализВыявление функций должностного лица3деятельностидолжностныхВыявление задач должностного лица, соответствующих4лиц ЦУКСфункциямМЧС РоссииВыявление документов, соответствующих задачам591Установление свойств, присущих задачам для выявленияпоказателейОпределение показателей качества для выявлениясуществующих и требуемых значений показателяОпределение существующих значений показателя качества длясравнения с требуемыми значениямиОпределение требуемых значений показателя качества длявыявления расхождений с существующим значениемСравнение существующих и требуемых значений показателейкачества для выявления проблемных вопросовВыявление ианализпроблемныхвопросовQтреб .

 Qфактич.Анализ проблемы для прогнозирования возможных сценариевее развитияАнализ причин возникновения проблемы для определениявозможности их устраненияАнализ возможных последствий от существования проблемыдля анализа рисковАнализинформационной потребностиПостроение матричной модели для установление взаимосвязимежду задачами и документамиУстановление взаимосвязи задач по документам для выявленияповторяющейся информацииВыявление перечня задач, решаемых автоматически длявозможности установления среди них задач информационноаналитической поддержкиПрименение методики выявления перечня задачинформационно-аналитической поддержки1) анализ частных целей решения задач2) оценка предпочтительности решения той или иной задачисредствами информационно-аналитической поддержки3) построение матрицы бинарных предпочтений4) определение цены каждой частной целиCij Выявлениезадачинформационно-аналитическойподдержкиNi 1, j 1678910-12131415-17181921Ц ij5) нормировка полученных значений для последующейколичественной оценки весов целей22LN   Cnn 16) расчет весов целей для оценки (позволяет провестиколичественную оценку предпочтительности решения той илииной задачи средствами информационно-аналитическойподдержки)Vn CnNФиксация перечня задач информационно-аналитическойподдержкиВыявление частных целей решения задачРазработкасистемыРазработка системы информационно-аналитической поддержкиинформационно Выбор рациональных компонентов для системы сопровождения9223252627-аналитическойподдержкипроцессов информационно-аналитической поддержкиТестирование системы29Решение задачисиспользованиемразработаннойсистемыФормирование базы знаний под конкретную задачу30Решение частных задач с использованием разработаннойсистемы31ОценкаэффективностиполученныхрешенийСравнениеQтреб .

 Qфактич.33-34Вывод об эффективности решения задачи средствамиинформационно-аналитической поддержки353.2 Алгоритм выбора рациональной модели представления знанийЭтоталгоритм(рис. 41)определяетдляразработчикасистемыинформационно-аналитической поддержки процедуры выбора рациональной моделипредставления знаний. Модели представления знаний необходимы для записизнаний в базу знаний и последующего формирования логического вывода привзаимодействии должностного лица ЦУКС МЧС России с системой информационноаналитической поддержки. Они позволяют накапливать знания в базе знаний сучетом наименования, структуры и сущности задачи, подлежащей решению сиспользованием методов и средств информационно-аналитической поддержки.Таблица 39 – Формальное представление алгоритма выбора рациональной моделипредставления знанийНаименование алгоритмаАлгоритм выбора рациональной модели представления знанийНазначение алгоритмаУстановление рациональной модели представления знаний для задач информационноаналитической поддержкиВыявление классификационных признаков (Pi) и ихФормированиечастных значений (Pij) и уровней компетентности1входных данныхэкспертов RВычисление веса признаков Pi2Вычисление относительных оценок компетентностиВычислениеэкспертов3весовRRотн.n  nклассификационRных признаков aiПостроение матрицы весов целей4для вычисленияНахождение весов целейинтегрального45признакаW (P )  R*Piib 1отн.niОпределение предпочтительности классификационныхпризнаков936Вычислениезначенийчастныхпризнаков kij длявычисленияинтегральногопризнакаФиксация значений весов классификационных признаковaiВычисление значений частных признаковРанжирование признаков в зависимости от моделипредставления знаний(проводится в соответствии с методологией ранжированиякритериев по их важности методом Перстоуна)Нахождение частот (k ∈ [0;4])kf zy sдля вычисления весов частных признаков JijПеребор значений k(количество экспертов, высказавшихся запредпочтительность того или иного признака в сравнениис другим признаком)Построение таблицызначения частотПереход от частот к шкальным оценкамfzy = Ф(Xzy) для вычисления весов частных признаков JijПересчет значений12Ф( X zy ) xe1 t22dt891011-20212223-32(Ф(Xzy) - есть интегральная функция Лапласа) [28]Построение таблицы шкальных оценокВычисление весов частных признаковJ ij 7Ф( X ij )33, гдеP Ф( Xi 1, j1ij)341 xijnX ij (хij – частные шкальные оценки по признаку Pij)Определение предпочтительности частных признаков дляконкретных моделей представления знанийУстановление соответствия между Jij=kij Фиксациязначений частных признаков (kij)3536Вычисление значений интегрального признакаПоискрациональноймоделипредставлениязнанийФормированиевыходныхданныхNMi 1j 1LSпз   ai  kij37Вычисление пороговых значений для каждой моделипредставления знанийLlп , Llф , Llл , Llс38-45Рациональная модель представления знаний Sпз46943.3 Алгоритм разработки системы информационно-аналитической поддержкиАлгоритм(рис.

Характеристики

Список файлов диссертации