- •09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- •Глава 1 Общие сведения о теории принятия решений
- •1.1 Понятия, связанные с принятием решений
- •1.2 Определенность результатов принимаемых решений
- •1.3 Критерии оценки решения
- •5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
- •1.4 Системы поддержки принятия решения
- •1.5 Математическое моделирование при принятии решений
- •1.6 Классификация математических моделей структурированных систем
- •1.7 Задачи моделирования на различных уровнях принятия решений
- •Глава 2 Системы поддержки принятия решений, основанные на знаниях
- •2.1 Способы описания знаний
- •2.2 Когнитивные модели
- •2.3 Онтологические модели процесса принятия решений
- •Ниже приведены краткие сведения об онтологиях и пример их использования для моделирования процессов принятия решений в системах обучения. Слово «онтология» имеет два значения:
- •Методология создания онтологий. Практическая разработка онтологии включает:
- •2.4 Экспертный подход к принятию решений
- •2.4.1 Методы экспертных оценок
- •2.4.2 Методы средних баллов при оценке альтернатив
- •2.5 Продукционные модели знаний
- •2.5.1 Основные определения
- •2.5.2 Байесовский подход к построению продукционных моделей знаний
- •2.5.3 Структура базы знаний и алгоритм логического вывода
- •Глава 3 Методы оптимизации в задачах принятия решений
- •3.1 Принятие решений на основе методов линейного программирования
- •3.2 Математическая модель планирования производства
- •3.3 Задачи оптимального планирования производства
- •3.4 Транспортная задача
- •3.5 Задачи об упаковке
- •3.5.1 Задача о рюкзаке
- •3.5.2 Задачи упаковки в контейнеры
- •3.6 Задачи о замене оборудования
- •3.6.1 Простейшая задача о замене оборудования
- •3.6.2 Задача об оптимальных сроках замены дискового оборудования
- •3.7 Многокритериальные задачи принятия решений
- •Глава 4 Вероятностные модели формирования и выбора альтернатив решений
- •4.1 Моделирование систем на основе формализма цепей Маркова
- •4.1.1 Определение и динамика цепи Маркова
- •4.1.2 Оценка длительности пребывания процесса во множестве невозвратных состояний
- •4.1.3 Оценка поведения цепей Маркова при большом числе шагов
- •4.2 Модель процесса обучения как цепь Маркова
- •4.3 Система обслуживания заявок с очередью и отказами
- •4.4 Модель динамики информационных ресурсов
- •4.5 Принятие решений об оптимизации инвестиционного портфеля
- •4.6 Имитационное моделирование при принятии решений
- •4.6.1 Система AnyLogic: активные объекты, классы и экземпляры активных объектов
- •4.6.2 Объектно-ориентированный подход
- •4.6.3 Средства описания поведения объектов
- •4.6.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели
- •4.6.5 Примеры имитационного моделирования
- •Глава 5 Сетевые модели поддержки принятия решений
- •5.1 Обыкновенные сети Петри
- •5.1.1 Формальное определение
- •5.1.2 Графы сетей Петри
- •5.1.3 Пространство состояний сети Петри
- •5.1.4 Основные свойства сетей Петри
- •5.1.5 Некоторые обобщения сетей Петри
- •5.1.6 Инварианты сетей Петри
- •5.2 Раскрашенные (цветные) сети Петри (cpn)
- •5.2.1 Мультимножества
- •5.2.2 Формальное определение cpn
- •5.2.3 Функционирование cpn
- •5.2.4 Расширения cpn
- •5.2.5 Сравнение формализмов обыкновенных и раскрашенных сетей Петри
- •5.2.6 О моделирующих возможностях сетей Петри
- •5.3 Моделирование дискретных систем
- •5.3.1 Моделирование вычислительных систем
- •4.3.2 Моделирование программ
- •5.3.3 Моделирование протоколов передачи данных
- •5.3.4. Об исследовании сетей Петри с помощью эвм
- •5.4 Герт-сети
- •5.4.1 Описание герт-сети
- •5.4.2 Производящие функции герт-сетей
- •5.4.3 Вычисление w-функций для типовых соединений дуг
- •5.4.4 Модель процесса обучения как герт-сеть
- •Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
- •6.1 Система эспла
- •6.1.1 Режимы функционирования системы
- •6.1.2 Принятие решений при техногенных авариях
- •6.1.3 Использование информационных ресурсов
- •6.2 Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства рф
- •6.2.1 Общая характеристика системы
- •6.2.2 Использование спутниковых данных
- •6.2.3 Центры приема и обработки спутниковых данных
- •6.2.4 Информационные продукты, формируемые системой
- •6.2.5 Прогнозирование параметров лесных пожаров по данным исдм-Рослесхоз
- •Г.А. Доррер методы и системы принятия решений
- •Красноярск 2016
Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
В первой главе в разделе 1.4 были приведены общие сведения о системах поддержки принятия решений (СППР). В данной главе мы попытаемся конкретизировать эту информацию.
В настоящее время разработано и эксплуатируется множество систем поддержки принятия решений (СППР) [2, 4, 21, 22, 26]. Архитектура и структура СППР существенно зависят от вида задач, для решения которых они разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. В книге [35] описаны две системы поддержки принятия решений – Quick Choice и NEYDIS, в которых реализованы методы решения широкого круга задач. Кроме того, в настоящее время несколько десятков различных фирм выпускают продукты, способные решать те или иные задачи, возникающие в процессе проектирования и эксплуатации систем СППР. Сюда входят СУБД, средства загрузки, трансформации, выгрузки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое другое. Анализ рынка таких средств далеко выходит за рамки данного пособия, поэтому мы ограничимся кратким описанием двух действующих систем поддержки принятия решений, которые актуальны для Красноярского края и близки к профилю Сибирского федерального университета.
6.1 Система эспла
Система поддержки принятия решений ЭСПЛА (Экспертная система по ликвидации аварий) разработана коллективом специалистов Института вычислительного моделирования СО РАН (г. Красноярск) под руководством доктора технических наук профессора Л.Ф. Ноженковой [12, 24].
ЭСПЛА предназначена для решения следующих задач.
Создание единого информационного пространства органов управления МЧС на уровне субъекта Федерации и Федерального округа путем внедрения во все подчиненные органы управления системы сквозного оперативного сбора данных, актуализации баз данных, контроля и оперативного анализа информации.
Обеспечение оперативного управления, осуществляемого Центрами управления в кризисных ситуациях, а в повседневном режиме функционирования – мониторинг и контроль обстановки, работу с прогностической и аналитической информацией.
Обеспечение оперативного управления в режиме повышенной готовности и в режиме чрезвычайной ситуации (ЧС) – моделирование масштабов и последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф, формирование оперативных отчетных форм и рекомендаций по действиям в ЧС в соответствии с реальной обстановкой.
Функциональная структура системы показана на рисунке 6.1. Система позволяет организовать сбор, контроль, анализ, агрегацию большого объема информации и передачу ее в вышестоящие органы управления, а также применять для поддержки принятия решений при угрозе или возникновении ЧС различного характера.
Ниже приведена краткая характеристика работы системы в различных режимах функционирования.
Риc. 6.1 Схема сбора, хранения и использования данных на уровне Регионального центра и Главных управлений МЧС субъектов
6.1.1 Режимы функционирования системы
В повседневном режиме деятельности органы управления МЧС получают данные ежедневного мониторинга геофизической, сейсмической, радиационной, химической, гидрологической, лавинной, лесопожарной, лесопатологической, санитарно-эпидемиологической, экологической обстановки. Также проводится контроль состояния потенциально опасных объектов, транспортных коммуникаций, территорий крайнего Севера, готовности аварийно-спасательных формирований, материально-технических резервов для ликвидации ЧС, объектов защиты населения и многое другое. Все это представляет собой огромные массивы данных, необходимых для принятия решений по предупреждению ЧС, управления силами и средствами МЧС.
На основе данных мониторинга обстановки можно оценить вероятность ЧС, ранжировать территории по степени опасности, определять показатели рисков. Для этого необходимы длинные ряды наблюдений, которые формируются в хранилищах данных органов управления МЧС, интегрированных со средствами анализа и отображения данных. Для более детального анализа выборки из больших наборов применяются средства оперативного on-line анализа (OLAP), интегрированные с ГИС.
Эксперт-аналитик может просмотреть изменение ситуации за произвольный период, отобразить данные на карте, сформировать отчетные документы по стандартным формам. Экспертная система позволяет автоматически отслеживать резкие изменения обстановки и оповещать оператора о предпосылках ЧС.
В режиме чрезвычайной ситуации управление ликвидацией ЧС происходит обычно в себя несколько этапов. На каждом этапе жизненно необходимо выполнение в короткий срок определенной последовательности действий, характер которых может меняться в зависимости от условий аварийной ситуации. В основу действий всех сил и средств в чрезвычайной ситуации, независимо от уровня управления, должно быть положено решение руководителя. Сущность решения состоит в определении цели действий, способов ее достижения, сил, средств и времени, требующихся для этого, порядка действий в соответствии с протеканием процесса ликвидации ЧС.
Оперативное управление процессом ликвидации ЧС включает следующие этапы:
информирование персонала объекта и населения близлежащих кварталов об аварийной обстановке и принимаемых мерах по обеспечению безопасности;
выявление, оценку и прогнозирование аварийной обстановки, факторов техногенного воздействия на человека и окружающую среду;
организацию и осуществление аварийного технологического контроля, локализацию аварийных процессов;
формирование и принятие управленческих решений по локализации аварии (катастрофы), предотвращению формирования опасных факторов техногенного воздействия, а также, в случае развития и эскалации аварии, предотвращению или максимальному ослаблению воздействия этих факторов на человека и окружающую среду;
доведение задач до специальных служб и формирований, других структур, привлекаемых для реализации принятых решений.
Общая схема оперативной деятельности по ликвидации чрезвычайных ситуаций приведена на рисунке 6.2. Процессы ликвидации техногенной ЧС характеризуют следующие четыре блока:
блок экстренных мер,
блок анализа и формирования решений,
блок защиты и обеспечения,
блок аварийно-спасательных и других неотложных работ (АС и ДНР).
Первые два блока выполняются последовательно, причем в зависимости от типа аварии, угрозы или возникновения ЧС, их состав может изменяться. Блок защиты и обеспечения и блок АС и ДНР работают одновременно, причем происходит постоянное обращение к блоку анализа и формирования решений для того, чтобы скорректировать действия формирований, участвующих в ликвидации ЧС согласно складывающейся обстановке. Схема разработана с учетом действий в самой сложной обстановке – в условиях аварии с выбросом опасного химического вещества. При других типах аварий блоки изменяют свою структуру, например, при радиационной аварии «обеззараживание» заменяется на «дезактивацию», а при пожарах или авариях на коммунально-энергетических сетях эти процессы могут быть не нужны.
Рис. 6.2 Схема оперативного управления ликвидацией ЧС
