Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методи, моделі та інформаційні технології моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук

Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Під надзвичайними природними ситуаціями (НПС) розумітимемо порушення стійкого стану об'єктів навколишнього природного середовища, що під впливом метеорологічних та інших зовнішніх факторів набуває катастрофічного розвитку або поширення, яке не припиняється (перевищення швидкості зміни стану вище припустимого значення) та призводить до економічних, соціальних і людських втрат.

Геодинамічні процеси усередині Земної кулі, на її поверхні та в атмосфері викликають природні надзвичайні ризики, які пов'язані із землетрусами, цунамі, циклонами, сходами лавин, зсувами, селями, підтопленням помешкань тощо. Ці процеси лежать в основі еволюції Землі і є джерелом постійних перетворень, це її геодинаміка. Глобальне поширення їх на Земній кулі викликає необхідність активізації людських зусиль на проведенні досліджень і розробці засобів контролю, прогнозування, запобігання та прийняття рішень щодо надзвичайних природних ситуацій.

Слід зауважити, що в Україні у Карпатах, Криму, в різних куточках світу, особливо в гірській місцевості, дуже часто відбуваються надзвичайні природні ситуації. Кожного року в Україні трапляється близько десяти надзвичайних ситуацій, які пов'язані з НПС. Це лавини, зсуви, підтоплення помешкань, повені і штормові явища з дощем або снігом та ін. Виходячи з цього, в Україні прийнято Укази Президента України (№80 від 9.10.01) та Постанови Кабінету Міністрів (№215 від 7.03.01), головною метою яких є створення Урядової інформаційно-аналітичної системи з питань запобігання і реагування на надзвичайні ситуації та захисту населення і територій від надзвичайних ситуацій природного та техногенного характеру. У зв'язку з цим актуальним є напрямок досліджень, який спрямований на розробку методів та інформаційних технологій моделювання, моніторингу й управління НПС.

Питаннями аналізу, прогнозування надзвичайних ситуацій займаються найбільші зарубіжні (США, Росії, Німеччини, Швейцарії, Австрії, Канади, Киргизстану, Узбекистану та ін.) та українські (Інститут проблем математичних машин та систем НАН України, Інститут проблем реєстрації інформації НАН України, Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України та ін.) наукові центри.

Сьогодні накопичено досвід наукових досліджень в галузі проектування інформаційно-аналітичних систем, моделювання та прогнозування природних ситуацій.

Аналіз сучасних досліджень в галузі надзвичайних природних ситуацій показує, що необхідно у дослідженнях використовувати нетрадиційні, нові технології аналізу, моделювання і розробки спеціалізованих інформаційно-аналітичних систем (СІАС).

Умови надзвичайних природних ситуацій змінюються істотно і непередбачувано, тому в їх моделях необхідно враховувати додаткові елементи невизначеності.

Отже, у дисертаційній роботі мають бути розроблені методи, моделі, технології моніторингу і ліквідації наслідків НПС та розробки адаптивної структури підсистеми збору, передачі, обробки й відображення інформації (ПЗПОІ) з урахуванням як кількісних, так і якісних показників та технології повторного застосування аналогічних управлінських і структурних рішень, адаптивних до умов їх використання.

Ці питання є сутністю досліджень, проведених у цій дисертаційній роботі.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана на кафедрі інформатики Харківського національного університету радіоелектроніки відповідно до виконання 9-ти науково-дослідних робіт за тематикою, яка була пов'язана з розробкою ситуаційних центрів для надзвичайних ситуацій.

Шифри робіт науково-дослідні (прикладні). Основою для виконання робіт є договори із ЗАТ СП «Обчислювальна техніка і засоби автоматизації» №№ДР 0304U004598, 0104U004742, 0104U004740, 0104U002828, 0104U007044, 0106U001077, 0106U008281, 0107U008723. Роботи виконано автором як керівником і виконавцем.

Мета і завдання дослідження. Метою дослідження в дисертаційній роботі є розробка методів, моделей та інформаційних технологій моніторингу і ліквідації наслідків НПС, що забезпечує зниження ризиків життєдіяльності й підвищення ефективності рішень, які приймаються за рахунок розробки узагальненої інформаційної технології, створення адаптивної до умов застосування ПЗПОІ СІАС на основі (статистичного й лінгвістичного) аналізу, системного моделювання й прогнозування ситуацій предметної галузі.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання:

1. Розробити об'єктно-орієнтовану методологію розробки спеціалізованої інформаційно-аналітичної системи та її компонентів на базі знань прецедентів.

2. Розробити узагальнений метод моделювання проблемної ситуації.

3. Розробити метод пошуку прецедентів для розробки бази знань із текстів опису ситуацій експертами, який в інструментальних засобах реалізації методу використовує об'єктно-орієнтовану фреймову структуру організації бази знань.

4. Розробити модель природного середовища на базі комплексного знання-орієнтованого подання мікроситуації.

5. Розробити адаптивний метод створення структури підсистеми збору, передачі, обробки й відображення інформації на основі ситуаційно-структурних схем алгоритмів.

6. Розробити метод моніторингу надзвичайних природних ситуацій шляхом оптимізації маршрутизації мережі збору даних, їх геоінформаційної прив'язки і налагодження компонентів підсистеми на підставі напівнатурного моделювання.

7. Реалізувати метод повторного використання керуючих рішень для ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій, який містить етапи пошуку близьких мікроситуацій із застосуванням баз знань прецедентів.

Об'єктом дослідження є процеси моніторингу надзвичайних природних ситуацій розробки і впровадження адаптивної до умов застосування й технології створення підсистеми збору, передачі, обробки й відображення інформації спеціалізованої інформаційно-аналітичної системи.

Предметом дослідження є розробка методів моделей та інформаційних технологій моделювання природного середовища, керування ризиками, моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій.

Методи дослідження. Основним методом дослідження є системний аналіз предметної галузі, внаслідок якого розроблено інформаційну технологію для побудови і впровадження ПЗПОІ для моніторингу НПС. В основу виявлення понять, що складають проблемні ситуації, покладено принципи природної класифікації та статистичний аналіз.

У процесі формування моделі природного середовища використовуються комбінації різних методів Data Mining (інтелектуальний аналіз даних), теорія нечітких множин, Knowledge Discovery (виявлення знань), Exploratory Data Analysis (дослідницький аналіз даних), класифікації, кластеризації, прогнозування, при цьому виявляються типи закономірностей щодо повторного використання апаратних і програмних та керуючих рішень.

Наукова новизна результатів дисертаційної роботи. На основі виконаних теоретичних та експериментальних досліджень поставлено та вирішено важливу для теорії і практики науково-технічну проблему розробки інформаційної технології для створення адаптивних до умов застосування СІАС щодо моніторингу НПС на основі узагальненого (статистичного й лінгвістичного) аналізу, системного моделювання і прогнозування ситуацій предметної галузі, що дозволило автору отримати такі результати:

- вперше запропоновано об'єктно-орієнтовану методологію розробки спеціалізованої інформаційно-аналітичної системи та її компонентів на базі знань прецедентів та з урахуванням різних поглядів на природну ситуацію (моделювання предметної галузі, засобів моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій), яка забезпечує з позицій системного підходу їх адаптацію до умов застосування у надзвичайних природних ситуаціях;

- вперше запропоновано узагальнений метод моделювання проблемної ситуації, який містить у собі такі етапи: подання ситуацій у вигляді логічно взаємозалежних ланцюжків, перетворення найбільш впливових параметрів природного середовища в множину мікроситуацій; урахування принципу недостатніх рішень при розширенні моделі лінгвістичними оцінками аналізованої ситуації. Метод дозволяє підвищити якість оцінки можливості появи надзвичайних природних ситуацій (час прогнозу);

- вперше запропоновано метод пошуку прецедентів для розробки бази знань із текстів опису ситуацій експертами, який передбачає формування баз знань мікроситуацій на основі об'єктно-орієнтованої фреймової структури в інструментальних засобах, що забезпечує зниження часових витрат на прийняття рішень у надзвичайних природних ситуаціях;

- вперше запропоновано модель природного середовища, яка використовує комплексне знання-орієнтоване подання мікроситуації у вигляді елементів трійки «суб'єкт ? керуюча дія (рішення) ? об'єкт ресурсу моніторингу надзвичайних природних ситуацій», що дозволяє уточнити прогноз надзвичайних ситуацій і підвищити ефективність прийняття рішень;

- вперше запропоновано адаптивний метод розробки структури підсистеми збору, передачі, обробки й відображення інформації на основі алгоритмічної мови ситуаційно-структурних схем алгоритмів, що дозволяє адаптувати інтерфейси компонентів підсистеми щодо умов їх використання у надзвичайних природних ситуаціях або ліквідації її наслідків, та зменшення часу розпізнавання;

- вдосконалено метод моніторингу надзвичайних природних ситуацій шляхом оптимізації маршрутизації в мережі збору даних, їх геоінформаційної прив'язки і налагодження компонентів підсистеми збору, передачі, обробки й відображення інформації на основі напівнатурного моделювання, що, на відміну від існуючих, забезпечує більш високу вірогідність оцінки ситуацій, дає можливість одержати необхідний моніторинг місцевості та отримати своєчасний прогноз розвитку надзвичайних природних ситуацій;

- набув подальшого розвитку метод повторного використання керуючих рішень для моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій, який, на відміну від існуючих, містить етапи формування бази знань категорій мікроситуацій, понять, їх відношень до керуючих дій та ресурсів для ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій, пошуку прецедентів, близьких до проблемної мікроситуації, що дає можливість забезпечити одержання своєчасних рішень.

Практичне значення результатів дисертаційної роботи. У результаті дисертаційного дослідження розроблено методи, моделі та інформаційні технології моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій. Основні теоретичні здобутки доведені автором до конкретних технологій, методів та алгоритмів, що безпосередньо використовуються під час прийняття відповідних рішень для СІАС. Практичним результатом запропонованої інформаційної технології є її впровадження в ЗАТ СП «Обчислювальна техніка і засоби автоматизації», що підтверджується відповідним актом впровадження.

Особистий внесок здобувача. Усі положення дисертації, які виносяться на захист, основні результати теоретичних та експериментальних досліджень отримано автором особисто й опубліковано в роботах [1, 2, 4, 5, 25, 27, 31].

У роботах, виконаних у співавторстві, особисто здобувачеві належать такі результати. У роботі [6] запропоновано загальну постановку задачі дослідження і створення регіональних ситуаційних центрів та зокрема метод ситуаційного моделювання. У роботі [7] запропоновано загальну постановку задачі дослідження та алгоритм вибору методів обробки зображень. У роботі [8] запропоновано використання методу понятійного уявлення для прийняття рішень. У роботах [9?13] запропоновано загальну постановку задачі дослідження та метод моделювання і прогнозування природного середовища. У роботах [14, 15] запропоновано технологію для розробки підсистеми прийняття рішень та мережевої реалізації системи моніторингу НПС. У роботі [16] запропоновано метод оптимізації з урахуванням пріоритетів. У роботі [17] запропоновано загальну постановку задачі синтезу та методу формалізації компонентів. У роботі [18] запропоновано загальну постановку задачі синтезу та технологію опрацювання системи. У роботах [19?20] запропоновано загальну постановку задачі та реалізацію окремих підсистем СІАС. У роботах [21, 22] запропоновано загальну постановку задачі та методи прогнозування НПС. У роботах [23, 24] запропоновано загальну технологію розробки адаптивної СІАС. У роботах [25?31] розглянуто окремі питання аналізу, прогнозування та реалізації СІАС.У роботах [33?36] наведено матеріали, які стосуються практичної реалізації та апробації результатів дисертаційного дослідження.

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень, проведених у дисертаційній роботі, доповідалися й обговорювалися автором на: Міжнародній науково-технічній конференції «Інформаційна обробка інформації» в 2000?2002 роках; Міжнародній конференції Third Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT) 2003 (Цитау, ФРН); Міжнародній конференції ? International Disaster Reduction Conference (IDRC, Davos, 2006) (Давос, Швейцарія); Міжнародній конференції «Теорія і техніка передачі, приьому та обробки інформації» (Харків ? Туапсе, 2003 р., 2006 р.); Міжнародній конференції «Штучний інтелект. Інтелектуальні і багатопроцесорні системи» (Таганрог, Росія, 2004 р.); Міжнародних конференціях International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» (Varna, Bulgaria) в 1999?2005 роках; Міжнародних конференціях «i.TECH» (Varna, Bulgaria) в 2002?2007 роках; Міжнародній науково-технічній конференції «Штучний інтелект. Інтелектуальні і багатопроцесорні системи» (Алушта, 2004 р.). Застосовано в реальних заходах та роботах МЕНС КР і в НДР, ОКР низки підприємств Киргизької республіки і Російської Федерації.

Публікації. Основні положення і результати дисертації викладено у 36 працях, серед яких 25 статей у наукових журналах і збірниках наукових праць, що включені до Переліків, затверджених ВАК України з технічних наук (з них 5 статей одноосібно), 6 статей опубліковано у журналах Європейського Союзу, 3 публікації у працях, матеріалах і тезах доповідей на міжнародних конференціях і семінарах, які проходили в Україні, Росії, Болгарії, Німеччині та Швейцарії.

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається із вступу, шести розділів, висновків, переліку використаних джерел (240 найменувань) і додатку. Обсяг дисертації складає 290 стор. основного тексту, ілюстрацій - 37, таблиць - 15.

Основний зміст роботи

природний середовище моніторинг інформаційний

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету і завдання досліджень, показано зв'язок роботи з науковими темами, наукову новизну і практичну значущість отриманих результатів.

У першому розділі виконано дослідження та аналіз стосовно використання методів та моделей інформаційних технологій для аналізу природних надзвичайних ситуацій, для функціонального моделювання навколишнього середовища.

Проведений аналіз сучасних методологій, методів і моделей розробки інформаційної системи керування в умовах надзвичайних природних ситуацій дав підставу для проведення дослідження, виконаного в дисертаційній роботі. Було сформульовано проблему розробки методології моделювання надзвичайних природних ситуацій.

Існуючі методології моделювання надзвичайних природних ситуацій недостатньо ефективні, не дозволяють своєчасно і якісно виявляти момент виникнення надзвичайної природної ситуації (НПС), реагувати на ознаки розвитку НПС, а також швидко реагувати на обстановку, що змінюється.

Метою дослідження в дисертаційній роботі є розробка методів, моделей та інформаційних технологій моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій, адаптивних до умов застосування, що забезпечує зниження ризиків життєдіяльності й підвищення ефективності моніторингу НПС за рахунок розробки узагальненої інформаційної технології, створення адаптивної до умов застосування підсистеми збору, передачі, обробки й відображення інформації СІАС на основі статистичного й лінгвістичного аналізу, системного моделювання і прогнозування ситуацій предметної галузі.

Процес забезпечення безпеки життєдіяльності має включати моделювання природного середовища для виявлення факторів ризику, оцінку ризику на всіх етапах розробки систем знімання, перетворення, обробки й відображення інформації, розробку підсистеми прийняття рішень для зменшення ризику виникнення НПС.

У роботі підкреслюється, що моделювання природного середовища для виявлення факторів ризику передбачає дослідження джерел небезпеки (погроз), подій, що ініціюють виникнення надзвичайних ситуацій, опис об'єкта та існуючих засобів захисту, можливих сценаріїв ходу подій та їх ранжирування. Оцінка ризику ? це процес визначення ймовірності виникнення негативної події протягом певного періоду й масштабності наслідків для здоров'я людей, майна й навколишнього природного середовища. Тому розробка методології, методів, моделей та інформаційної технології створення ПЗПОІ стало однією з головних завдань забезпечення моніторингу надзвичайних природних ситуацій.

У другому розділі запропоновано об'єктно-орієнтовану методологію розробки спеціалізованої інформаційно-аналітичної системи та її компонентів на базі знань прецедентів та з урахуванням різних поглядів на природну ситуацію; узагальнено метод моделювання проблемної ситуації, який містить у собі такі етапи: подання ситуацій у вигляді логічно взаємозалежних ланцюжків, перетворення найбільш впливових параметрів природного середовища в множину мікроситуацій; урахування принципу недостатніх рішень при розширенні моделі лінгвістичними оцінками аналізованої ситуації.

Запропонована об'єктно-орієнтована методологія розробки СІАС та її компонентів на базі знань прецедентів та з урахуванням різних поглядів на природну ситуацію забезпечує формалізацію інформації про природне середовище і подання її у вигляді, зручному для розуміння й аналізу. Статистична модель НПС створена за цією методологією, відображує НПС з тим чи іншим ступенем наближеності. Моделі можуть бути використані як для аналізу НПС, так і для розроблення ПЗПОІ. У свою чергу ПЗПОІ забезпечує прийняття рішень ОПР за рахунок пошуку у базі знань прецедентів і різного роду керуючих рішень і ресурсних пропозицій для вирішення задач моніторингу, запобігання або ліквідації наслідків НПС. Ця методологія реалізує принципи структурного аналізу і дозволяє визначити в моделях основні структурні компоненти ПЗПОІ з використанням моделі НПС.

Переваги запропонованої методології:

· можливість розглядати природне середовище із різних точок зору, що забезпечують підтримку концепції життєвого циклу СІАС; диференційований погляд на НПС (ПЗПОІ, систему керування та інше);

· різноманіття методів моделювання і алгоритмів пошуку рішень як для розробки ПЗПОІ, так і для аналізу ситуації, для прийняття найкращих рішень у НПС, які відображують різні аспекти досліджуваної предметної області;

· єдиний репозитарій; всі моделі та бази знань створюються і зберігаються в єдиній базі ПЗПОІ, що забезпечує побудову інтегрованої та цілісної моделі природного середовища;

· можливість багаторазового застосування результатів моделювання; накопичення для повторного використання вдало прийнятих раніше рішень щодо розробки ПЗПОІ, моніторингу і прийняття рішень щодо ліквідації наслідків НПС.

Для реалізації методології використовуються такі методи й алгоритми: методи максимальної правдоподібності, мінімізації байєсівського ризику і МГУА, звичайний і зважений метод найменшої квадратичної помилки (НКП), гребеневі, робастні й рекурентні процедури, нейронні мережі, генетичні алгоритми, адаптивні та інші процедури.

Для розробки структури ПЗПОІ було запропоновано метод моделювання проблемної ситуації, яка подана у вигляді логічно взаємозалежних ланцюжків, найбільш впливових параметрів природного середовища, їх перетворення в множину мікроситуацій, з урахуванням недостатніх рішень при розширенні моделі лінгвістичними оцінками аналізованої ситуації. Цей метод є продовженням відомого методу групового урахування аргументів (МГУА) і дозволяє, крім реалізації геделевського підходу і використання принципу самоорганізації (урахування недостатніх рішень) Д. Габора, врахувати лінгвістичні оцінки аналізованої ситуації та покращити дійсну модель НПС, яка була отримана завдяки використанню статистичної процедури перетворення апріорної інформації. Під час використання статистичної процедури (регресійного, дисперсійного аналізів, виявлення найбільш значущих параметрів) необхідно вибрати найефективніші варіанти моделювання, які забезпечуються використанням запропонованого у роботі поняття множини мікроситуації. Запропоновано у лінгвістичних оцінках аналізованої ситуації відобразити зв'язок природних ситуацій з пошуком управлінських, організаційних рішень , спрямованих на запобігання або ліквідацію наслідків надзвичайних ситуацій, які забезпечать мінімум ризику для життєдіяльності людини і для цього використовують необхідні ресурси ?; з накопиченими статистичними характеристиками природного середовища в умовах надзвичайних ситуацій ; з можливістю отримати прогноз НПС з якомога більшим запасом часу для своєчасної й ефективної реакції на НПС.

Внаслідок проведених досліджень за результатами попереднього аналізу апріорних даних та внаслідок виконання сукупності статистичних процедур перетворення інформації будується модель проблемної ситуації для ситуації параметра природного середовища , де кількість мікроситуацій; кількість параметрів; кількість ситуацій при , множина ситуацій, множина параметрів природного середовища.

Водночас таке подання мікроситуації дозволяє розбити всю множину мікроситуацій на два підкласи мікроситуацій: клас надзвичайних ситуацій, а клас не надзвичайних мікроситуацій. За допомогою процедури класифікації мікроситуації виявляються ознаки мікроситуації, до якої належить та або інша мікроситуація.

Технологія моделювання природного середовища має три етапи.

Етап 1. Проведення попереднього статистичного аналізу запобігання виникненню НПС дозволяє визначити дискримінантні функції прогнозу таких мікроситуацій.

Етап 2. Отримання за допомогою таких функцій результатів оцінювання ймовірності віднесення досліджуваних даних до класів та вірогідної оцінки виникнення надзвичайної ситуації.

Етап 3. Отримання комбінації факторів природної небезпеки у вигляді класів мікроситуацій дозволяє мати об'єктивну відповідність між вірогідними оцінками природного середовища і ступенями шкали природної небезпеки, що врешті дозволяє проводити порівняльну оцінку часу до настання надзвичайної ситуації.

У роботі пропонується така технологія моніторингу природного середовища за експертними оцінками:

1. Маємо ? значення змінних природного середовища; множина припустимих значень змінної (усі передбачаються обмеженими); ? простір значень. Нехай зафіксовано переліків часу . Завдання прогнозування тимчасового ряду полягає в тому, щоб за відомим значенням змінних для переліків часу (передісторії) оцінити значення змінних для ? прогнозованого моменту часу. Індекси, що відповідають перелікам часу, розміщуємо праворуч унизу. Отже, позначатиме кортеж значень змінних для моменту часу .

2. Ураховуємо передісторію ? якісна й кількісна експертна оцінка подій і ситуацій передісторії й складовий кортеж кількісних значень змінних для передісторії. При цьому , тоді буде простором реалізацій досліджуваного природного процесу.

3. Вирішуємо завдання побудови вирішальної функції. Для цього розглянемо статистичну гру де ? змінні середовища, оцінка подій, ? множина рішень для моніторингу НПС, ? функція втрат, ? простір спостережень.

4. Визначаємо стан природного середовища , що характеризується ? умовним розподілом у просторі змінних X для відліку t при відомих значеннях змінних , де ? довжина істотної передісторії (що впливає на розподіл для даного відліку).

5. Припускаємо, що імовірнісні властивості процесу згодом не змінюються, тобто ? умовний розподіл не залежить від .

6. Вирішуємо завдання прогнозування часового ряду і для цього «відновлюємо» стан , що поєднуємо з отриманою емпіричною інформацією простору спостережень . Врахуємо ? оцінку стану природного середовища.

7. Визначаємо в емпіричних даних передісторію процесу з обліком вірогідних висловлювань експертів і , де , а . Тут ? множина усіляких висловлювань виду , де , ? оцінка ймовірності попадання ситуації в при кожному ; ? оцінка ступеня довіри до висловлювання .

8. Виділяємо варіант прийняття рішень для найбільш раціонального з точки зору особи, що приймає рішення (ОПР), висловлювання і кращої оцінки експерта з найвищим ступенем довіри .

У третьому розділі запропоновано метод пошуку прецедентів для розробки бази знань із текстів опису ситуацій експертами, який передбачає формування баз знань мікроситуацій на основі об'єктно-орієнтованої фреймової структури в інструментальних засобах; інструментальні засоби реалізації методу пошуку прецедентів; модель природного середовища, яка використовує комплексне знання-орієнтоване подання мікроситуації.

Метод пошуку прецедентів для розробки бази знань із текстів опису ситуацій експертами має такі кроки:

Крок 1. Виділення з множини кандидатів понять множини центральних понять або прецедентів (іменники, які є предметами чи об'єктами в реченнях ). , де - функція виявлення кандидатів у центральні поняття ? .

Крок 2. Виділення контексту або зв'язків (відносин) для отриманих кандидатів у центральні поняття . Завдання полягає у виділенні підмножини відносин (асоціацій) . Елементами множини відносин є головні, активні й додаткові зв'язки. Кожний з елементів множини відносин буде пов'язаний з певним центральним поняттям .

Крок 3. Формується множина мікроситуацій прецедентів, у якому елементи множин є елементами множини (понять, дій і ресурсів). На цьому етапі отримані мікроситуації ще не є повними, оскільки елементи множини ще не порівняні з другорядними поняттями.

Крок 4. Пошук другорядних понять. Другорядними поняттями можуть виступати будь-які елементи множини кандидатів незалежно від того, потрапили вони в множину центральних понять , множину відносин чи не потрапили в жодну з них. У більшості випадків другорядні поняття виходять із доповнень до дієслівних форм, виділених раніше. У загальному випадку другорядні поняття - це ті поняття, на які посилаються асоціації. Вирішальне правило подається у такому вигляді: , де - окрема ознака.

Під час підрахунку значення вирішального правила кожному з ознак ставиться у відповідність значення істини, якщо надана ознака присутня у понятті, й хиби в протилежному випадку.

В інструментальних засобах реалізації методу пошуку прецедентів використовується об'єктно-орієнтована фреймова структура організації бази знань, що дозволяє організувати гнучку базу знань, яка застосовується для розробки компонентів ПЗПОІ. Інструментальні СASE-конструктори моніторингу НПС мають модель , де {Іns} - модель інструментальних засобів; - множина параметрів навколишнього середовища; Subj - суб'єкт (ЛПР); - предикат (множина операцій, обумовлена застосовуваними алгоритмами ); Obj - об'єкт (керуючі дії й ресурс для моніторингу ЧПС); нотація. База знань мікроситуацій в об'єктно-орієнтованій фреймовій структурі організації бази знань подається так: , де - група категорій понять ; - множина мікроситуацій ; - множина прецедентів .

«Відбір» прецедентів забезпечується за рахунок порівняння поточної, проблемної мікроситуації з множиною еталонних мікроситуацій. У метричному просторі подібність прецеденту й проблемної ситуації можна оцінити в такій послідовності:

1. Вводиться метрика в просторі всіх значущих параметрів.

2. У множині мікроситуацій визначається точка, що відповідає проблемній мікроситуації.

3. На основі метрики визначається найближча до проблемної мікроситуації точка, що може бути використана повторно, яка перевірена і щонайкраще підходить в ситуації, яку ми аналізуємо. Як наслідок, СІАС пропонує керуючу дію ОПР.

У моделі природного середовища, яка використовує комплексне знання-орієнтоване подання мікроситуації, застосовується контекстно-залежна мова нечіткої логіки. Мікроситуація відповідає трійці «суб'єкт (ОПР) ? керуюча дія ? об'єкт (ресурс для запобігання й усунення наслідків НПС), з яким оперує інтелект людини)». Суб'єктом ? ОПР -є центральне поняття, контекст управляє впливом, а об'єктом є другорядне поняття. Такий підхід має три основні відмінні риси:

1. Замість або додатково до числових кількісних змінних застосовуються нечіткі величини й так звані «лінгвістичні» змінні, які пов'язують ситуацію , мету й трійку «суб'єкт (ОПР) ? керуюча дія ? об'єкт ()». Мікроситуації, які визначаються на множині кількісних параметрів {X} (після використання Data Mіnіng), поєднуються з якісними або лінгвістичними даними.

2. Прості відносини між змінними описуються за допомогою нечітких висловлювань предикатів.

3. Складні відносини описуються нечіткими алгоритмами з використанням функцій приналежності , тому що класифікація ситуацій має неоднозначне значення і може набувати проміжних значень між крайніми значеннями.

У проведеному дослідженні особливу увагу було приділено розробці інформаційної технології, що може забезпечити прийняття рішень у НПС із мінімальним ризиком.

У четвертому розділі запропоновано адаптивний метод розробки структури підсистеми збору, передачі, обробки і відображення інформації на основі алгоритмічної мови ситуаційно-структурних схем алгоритмів.

Адаптивний метод розробки структури ПЗПОІ на основі алгоритмічної мови ситуаційно-структурних схем алгоритмів дозволяє погодити інтерфейси компонентів підсистеми, обраних з бази знань прецедентів, з урахуванням найкращих характеристик процесу розробки, експлуатаційних показників і зниження ризику надзвичайної природної ситуації або ліквідації її наслідків. Маючи рішення про найдений «близький прецедент», необхідно його адаптувати до вимог оптимізації розробки ПЗПОІ за критеріями мінімуму витрат часу і засобів розробки та заданих експлуатаційних критеріїв у допустимих межах, тому у роботі було розроблено необхідні інструментальні засоби для представлення компонентів та їх інтерфейсу.

Для адаптації ПЗПОІ до умов використання необхідно уявити собі природну мікроситуацію контрольованої ділянки природного середовища як деяке середовище, для якого потрібно виділити ресурс щодо запобігання або ліквідації наслідків НПС. На вхід системи надходить потік даних про стан природного середовища (температура повітря, вологість, тиск, характеристики контрольованого гірського схилу й т.ін.).

Ресурси , що використовуються, можуть бути рятувальними засобами, планом виділення технічних засобів для евакуації, кількістю необхідних загороджувальних будівельних конструкцій і т.ін. Основна мета моніторингу і ліквідації наслідків НПС ? ефективність управління для зниження ризиків

Під завданням розробки ПЗПОІ розумітимемо побудову структури ПЗПОІ, яка забезпечує адаптацію до умов використання, що реалізує завдання функціонального комплексу САІС, тобто знаходження відображень:

(1)

Тоді відповідно до (1) завдання розробки ПЗПОІ можна інтерпретувати як пошук сукупності компонентів (об'єктів, модулів, класів програмних засобів) , способів їхніх з'єднань і взаємодії за відомим алгоритмом, який задається переліком операторів , способом їхньої взаємодії і з'єднань один з одним з, що забезпечують виконання заданих цільових функцій розробки.

До інструментальних засобів розробки ПЗПОІ можна залучити систему алгоритмічної алгебри (САА), що, на відміну від інших засобів враховує вимоги постановки завдання до створення ПЗПОІ. САА складається з двох алгебр: алгебри операторів й алгебри умов .

На алгебрі визначено такі основні операції: 1) ? композиція («множення») операторів, що полягає в послідовному їхньому застосуванні; 2) ? диз'юнкція операторів, що еквівалентно алголоподібні конструкції ; 3) ? ітерація, еквівалентна конструкції ; 4) Недетермінована диз'юнкція операторів.

На алгебрі визначено сигнатуру бульових операцій на наборі 0,1. Для задоволення умови функціональної повноти РСА необхідне доповнення тотожне невизначеній умові . Недетермінована РСА достатня для структурних розробок без використання додаткових засобів.

У РСА зв'язки між К_iH_o й умовою H_u задаються на наборі 0,1, тобто існує можливість зазначення наявності (відсутності) умови активації оператора. При цьому джерело умов активації того або іншого оператора не розглядається, і його структура і структура зв'язків, які активізують структуру, вважаються визначеними. Отже, для врахування умов щодо зв'язків компонентів ПЗПОІ і врахування ситуаційного відображення НПС слід було додати алгебру зв'язків . Нехай - відношення між операторами РСА, причому . ? відповідно одиничний і нульовий елементи алгебри .

Визначення. Систему назвемо ситуаційно-структурною схемою алгоритму (СССА). Отже, запропонована мовна конструкція містить у собі трійку алгебр . Кожний елемент СССА відображує мікроситуацію, що будується з множини апаратних або програмних комплектуючих

Крім цього, у проведеному дослідженні було введено визначення елементарних вхідних і вихідних елементів ланцюжків відносин (ЕЛВ), композиції ЕЛВ (ЕЛВ буде активованою, якщо умови у відповідних ЕЛВ однакові й набувають одиничного значення).

У середовищі розробки ПЗПОІ має бути єдина базу знань, що може адаптуватися відповідно до умов експлуатації ПЗПОІ. Моделі, які були розроблені й налагоджені на першій фазі життєвого циклу розробки ПЗПОІ, мають використовуватися на всіх наступних його фазах, полегшуючи розробку всіх складових ПЗПОІ, її налагодження й тестування, супровід і подальшу модифікацію.

У зв'язку з цим процес створення адаптивної до умов використання технології розробки структури ПЗПОІ має такі кроки:

1. З урахуванням умов функціонування ПЗПОІ при виникненні НПС і на основі запропонованої мови СССА розробляється варіант функціональної моделі у вигляді ланцюжків мікроситуацій ПЗПОІ.

2. Тією мовою описуються всі складові ПЗПОІ.

3. Задаються критерії ризику, витрат часу і засобів для розробки та експлуатації отриманої структури ПЗПОІ.

4. Вирішується завдання оптимального «покриття» ЕСЛ з бази знань прецедентів варіанту функціональної моделі ПЗПОІ. Оптимізація виконується за прийнятими раніше критеріями (крок 3). Особлива увага приділяється головним критеріям використання ПЗПОІ, зокрема, критеріям мінімізації витрат часу і засобів на розробку та експлуатаційних витрат для реалізації завдань моніторингу або ліквідації наслідків НПС. Так забезпечуються головні чинники розробки ПЗПОІ та її адаптації щодо умов використання.

У п'ятому розділі запропоновано метод моніторингу надзвичайних природних ситуацій на основі оптимізації маршрутизації мережі збору даних, їх геоінформаційної прив'язки і налагодження компонентів підсистеми збору, передачі, обробки і відображення інформації з використанням напівнатурного моделювання.

Метод моніторингу надзвичайних природних ситуацій на основі оптимізації маршрутизації мережі збору даних та її геоінформаційної прив'язки реалізується у 4-и етапи:

Етап 1. Визначається наявність маршрутів через непрацездатний канал зв'язку, тобто наявність пар або . Відсутність таких пар означатиме, що через даний канал не проходять потоки даних, і розрив не позначиться на працездатності мережі при обраній топології.

Етап 2. Виключаються маршрути, які містять у собі ушкоджений канал (наприклад, ), де якість каналу).

Етап 3. Пошук всіх маршрутів, які зв'язують вузли . Виконується пошук для кожної вершини з пар .

Етап 4. Вибір оптимального маршруту. Маємо множину маршрутів , де - кількість вузлів у маршруті , вузли, які входять у маршрут .

З урахуванням контролю динаміки росту контуру НПС (зображення контуру зсуву ґрунту, селю, лавини, підтопленої місцевості та ін.) за ризиком менш допустимого пропонується корегування попередньо прийнятих рішень.

Враховуючи вище сказане, метод обробки зображень контурів надзвичайних природних ситуацій реалізовано у такій послідовності:

Етап 1. Виконати класифікацію фільтрів обробки зображень за часом перетворення інформації ПЗПОІ щодо оперативного оцінювання ситуації.

Етап 2. Розробити базу знань щодо ланцюжків обробки зображень.

Етап 3. Виконати введення обмежень та умов обробки інформації.

Етап 4. Виконати адаптивний вибір з бази знань найкращого рішення.

При виборі методів обробки зображень контуру НПС акцент зроблено на адаптивному виборі більш відомих та найчастіше застосованих в таких системах методах, однак під час дослідження виявлено недоліки та проведено вдосконалення операцій обробки контуру. Вихідними даними для вирішення даної проблеми є границі виміру параметрів, функціональні обмеження, критерії якості.

Для забезпечення реалізації моніторингу НПС та налагодження ПЗПОІ в роботі запропоновано метод налагодження компонентів підсистеми збору, передачі, обробки і відображення інформації на основі напівнатурного моделювання. Відповідно до нього базову множину можливих компонентів ПЗПОІ можна визначити як впорядковану, скінченну сукупність компонентів, які використовуються під час створення ПЗПОІ найбільш ефективної у значенні відповідності критеріїв або вимог до конкретного типу НПС у місцевості, яка контролюється.

Додатково для кожного компоненту визначено обмеження за техніко-експлуатаційними показниками (ТЕП), які характеризують їх споживчі якості для конкретного типу НПС. Цей час необхідний для запобігання або ліквідації наслідків виникнення НПС.

Необхідно ввести обмеження на існування відображення, яке назвемо варіантом реалізації процедур перетворення інформації , на множині .

Для множини варіантів А можна визначити таке відношення:, де - елементарна операція, що виконується при реалізації варіанта . Отже, інтерактивні взаємодії зводяться до інтерактивного пошуку відображення . Це завдання можна сформулювати так: визначити впорядковану сукупність взаємодій компонентів ПЗПОІ множини , для якої виконуються обмеження у вигляді а цільова функція F набуває екстремального значення на множині процедур , що задаються інформаційно-логічним графом G (U, V) перетворення інформації . У наведеному формулюванні прийнято такі позначення: , - результуючі вектори ТЕП, які обчислюються із застосуванням оцінних виразів і ; для вибраного варіанта структури комплексу ПЗПОІ

; . (2)

Розмірність векторів збігається з розмірністю обмежень і ; G (U, V) - орграф, для якого визначено таке відношення

,

де U - вершина орграфа, а напрям дуги V визначає відношення слідування вершин, з'єднаних цими дугами .

F - цільова функція, має такий вигляд:

,

де - нормоване значення j показника реалізації структури, обчислене за формулою (2);

- ваговий коефіцієнт кожного показника, використовуваного в цільовій функції; h - кількість об'єднуваних показників.

Визначимо матрицю процедур , рядки якої відповідають елементарним операціям, а стовпці - вершинам орграфа G:

В основі використовуваного адаптивного підходу щодо вимог крите-ріїв лежить ідея подання завдання структурного проектування як завдання інтерактивної взаємодії між розроблювачами, середовищем ціледосягнення або класом розв'язуваних завдань функціонального комплексу ПЗПОІ і базовою множиною можливих компонентів ПЗПОІ.

У технології остаточного опрацювання структури ПЗПОІ застосовується технологія апаратної емуляції.

Адаптивний метод напівнатурного моделювання й налагодження компонентів ПЗПОІ реалізується у три етапи:

Етап 1. На імітаційній моделі опрацювання ПЗПОІ виконуються режими «контролю» та «моделювання», на яких перевіряються інформаційні показники ПЗПОІ (виконання завдань алгоритмічного комплексу СІАС). Формується така вихідна інформація: таблиці зв'язків між компонентами ПЗПОІ; таблиці припустимих внутрішніх станів компонентів; перелік реалізованих процедур; перелік входів і виходів.

Етап 2. У режимі «підготовка» з використанням отриманих на попередньому етапі результатів розроблювач за допомогою програмних засобів спеціального імітаційного комплексу опрацювання здійснює автоматизований пошук припустимих варіантів структур.

Етап 3. У режимі «контроль» моделюється контроль логічних і часових параметрів та обчислення характеристик заданого варіанту структури ПЗПОІ. Виконується імітація «роботи» природного середовища, й оцінюються експлуатаційні показники варіанту структури ПЗПОІ. Виконується заміна або модифікація компонентів на базі варіантів бази прецедентів або за рішенням розробника.

У шостому розділі запропоновано удосконалений метод повторного використання керуючих рішень для моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій.

Метод повторного використання керуючих рішень моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій дає можливість забезпечити одержання своєчасних рішень моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій. Повторне використання аналогічних рішень для запобігання і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій запропоновано як для розробки самої СІАС, так і для пошуку керуючих рішень системою. Крім того, враховується взаємозв'язок цілей СІАС, для чого проводиться розробка програмного комплексу, пов'язаного з аналізом ситуації зовнішнього й внутрішнього середовища, яка подана в узагальненій базі даних і знань. З ситуацією пов'язується одне або кілька проектних рішень. Пошук рішень здійснюється шляхом передачі поточної ситуації адаптивною мовою подання ситуацій і подальшого вибору найбільш близької ситуації з бази проектних рішень.

Запропонований метод із застосуванням баз знань для вибору повторного, аналогічного керуючого рішення здійснюється такими етапами:

1. Виконання попереднього обстеження і дослідження аналогічних надзвичайних ситуацій, з'ясування обставин та умов виникнення НПС (постійні і змінні дані відповідно).

2. Формування узагальненої бази даних категорій мікроситуацій їх відношень до вдалих керуючих дій та ресурсів для ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій, комплексу ПЗПОІ.

3. Виявлення множин понять «суб'єкт (спостерігач, рятувальник, диспетчер служби порятунку та ін.) - керуюча дія (викликати рятувальників, надіслати повідомлення, передати оповіщення про НПС тощо) ? об'єкт (транспортні засоби, гелікоптер та ін.) » для НПС і близьких ситуацій різного походження і застосування.

4. Формування множини описів ситуацій знання-орієнтованою мовою
опису ситуації типу , де ? кількість ситуацій.

5. Оцінка проблемної ситуації у заданому районі, умов виникнення НПС (постійних і змінних даних відповідно).

6. Пошук відповідності між проблемними й еталонними мікроситуаціями з бази знань прецедентів для пошуку близьких ситуацій. Відстань між ситуаціями - це середньоарифметична відстань між найбільш близькими мікроситуціями.

При цьому використана кількість мікроситуацій має порівнюватися з найменшою загальною кількістю мікроситуацій у проблемній і еталонній ситуаціях. Якщо у загальному вигляді ситуація подається множиною мікроситуацій , то відстань еталонної від проблемної буде така:

,

де - відстань між мікроситуаціями и ; - множина, яка зображує розміщення з груп порядкових номерів мікроситуацій з елементів по ; і - кількість мікроситуацій для ситуації і відповідно; - множина, кожний елемент якої складається з множини номерів мікроситуацій , кількість елементів множини дорівнює ; - коефіцієнт послаблення ваги відсутньої частини кількості мікроситуацій, який дорівнює .

З урахуванням коефіцієнту маємо:

.

7. Передача накопиченої множини близьких ситуацій до підсистеми прийняття рішень, яка готує рекомендації для ОПР.

Впроваджено реалізацію задач для запобігання і ліквідації надзвичайних ситуацій, яка відбувається у СІАС і виконується на множині близьких ситуацій у такій послідовності:

1. Формування сценаріїв можливого розвитку НПС.

2. Оцінка сценаріїв за критеріями часу для запобігання НПС і визначення людських та матеріальних втрат.

3. Формування варіантів прийняття рішень для ОПР.

Генерацію керуючих рішень можна виконати двома підходами:

1. Використання принципово нових рішень, які поки що неможливо формалізувати і задати комп'ютерові для «самостійної» роботи без експерта або фахівця.

2. На основі запропонованого у роботі методу шукати рішення, які засновані на «типових» сценаріях, пов'язаних з повторним використанням, зааналогією.

За результатами виконання позабюджетних робіт із ЗАТ «СП Обчислювальна техніка і засоби автоматизації» (Москва-Бішкек) у системах моніторингу і ліквідації НПС впроваджено програмні реалізації аналітичних та імітаційних моделей з використанням експертних систем, методи розробки сценаріїв розвитку НПС.

Тестування запропонованих у роботі методів і моделей проводилось на статистичних даних, яки були зібрані за п'ять років станціями спостереження.

Результати випробування наведені у табл. 1 для таких даних: - температура повітря, - вологість повітря, - швидкість повітря, - кількість опадів, що випали, - кут схилу гори.

Впровадження розроблених методів, моделей і технологій повторного використання проектних рішень дозволило при тестових випробуваннях отримати результати прогнозування НПС з похибкою від 4,15% до 6%.

Результати іспиту методів і моделей

Набір мікроситуацій	Похибка при класифікації, у відсотках
	Надзвичайна ситуація	Не надзвичайна ситуація
Апріорний набір мікроситуацій
	4,15	4,25
	4,32	4,18
	5,06	4,38
	4,27	5,05
	5,29	5,39
	6,00	5,97
Проблемна ситуація, що тестується
	4,17	4,30
	4,27	5,01
	5,21	4,27
	4,50	5,13
	6,00	5,92
	5,98	6,00

У порівнянні з апріорними даними природного середовища і для контрольного порівняльного іспиту природних ситуацій впроваджена методологія дала класифікацію ситуації як надзвичайної, а існуючими методами була зафіксована у звіті як не надзвичайна.

У додатках надано акти впроваджень методів і моделей у системах моніторингу і ліквідації наслідків НПС.

Висновки

Дисертаційна робота є завершеним науковим дослідженням, присвяченим вирішенню актуальних науково-технічних проблем досліджень процесів і явищ, які призводять до надзвичайних природних ситуацій, їх аналізу і ситуаційного моделювання, прогнозування та адаптивної технології розробки ПЗПОІ. На основі виконаних теоретичних і експериментальних досліджень отримано такі найбільш суттєві результати:

1. Встановлено, що універсальним концептуально й адекватним у прикладному значенні є підхід стосовно моделювання надзвичайних природних ситуацій, що ґрунтується на вперше запропонованій об'єктно-орієнтованій методології розробки спеціалізованої інформаційно-аналітичної системи і її компонентів на базі знань прецедентів та з урахуванням різних поглядів на природну ситуацію (моделювання предметної області, засобів моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій), яка забезпечує з позицій системного підходу адаптацію ПЗПОІ до умов застосування у надзвичайних природних ситуаціях.

2. Вперше запропоновано узагальнений метод моделювання проблемної ситуації, який містить у собі такі етапи: 1) подання ситуацій у вигляді логічно взаємозалежних ланцюжків; 2) застосування перетворення найбільш впливових параметрів природного середовища в множину мікроситуацій; 3) урахування принципу недостатніх рішень при розширенні моделі лінгвістичними оцінками аналізованої ситуації.

Метод дозволяє підвищити якість оцінки можливості появи надзвичайних природних ситуацій (час прогнозу).

3. Розроблено метод пошуку прецедентів для розробки бази знань із текстів опису ситуацій експертами. Враховуючи особливості розробленого методу моделювання, запропонований пошук прецедентів передбачає формування баз знань мікроситуацій на основі об'єктно-орієнтованої фреймової структури в інструментальних засобах. Метод забезпечує зниження часових витрат на прийняття рішень у надзвичайних природних ситуаціях.

4. Вперше запропоновано модель природного середовища, яка використовує комплексне знання-орієнтоване подання мікроситуації у вигляді елементів трійки «суб'єкт ? керуюча дія (рішення) ? об'єкт ресурсу моніторингу надзвичайних природних ситуацій».

Завдяки цьому модель має можливість уточнити прогноз надзвичайних ситуацій і підвищити ефективність прийняття рішень.

5. Вперше запропоновано і обґрунтовано адаптивний метод розробки структури підсистеми збору, передачі, обробки і відображення інформації на основі алгоритмічної мови ситуаційно-структурних схем алгоритмів.

Метод дозволяє адаптувати інтерфейси компонентів підсистеми щодо умов їх використання у надзвичайних природних ситуаціях та зменшення часу розпізнавання НПС.

6. Обґрунтовано та вперше запропоновано метод моніторингу надзвичайних природних ситуацій шляхом оптимізації маршрутизації в мережі збору даних, їх геоінформаційної прив'язки і налагодження компонентів підсистеми збору, передачі, обробки і відображення інформації з використанням напівнатурного моделювання, що, на відміну від існуючих, забезпечує більш високу вірогідність оцінки ситуацій, дає можливість одержати необхідний моніторинг місцевості та отримати своєчасний прогноз розвитку надзвичайних природних ситуацій.

7. Одержав подальший розвиток метод повторного використання керуючих рішень для моніторингу і ліквідації наслідків надзвичайних природних ситуацій, який, на відміну від існуючих, містить етапи формування бази знань категорій мікроситуацій, понять, їх відношень до керуючих дій та ресурсів для ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій, пошуку прецедентів близьких до проблемної мікроситуації, що дає можливість забезпечити одержання своєчасних рішень.