Функции блока согласоваиии груииовых решсиий. Для того чтобы процедура согласования решения реализовывалась эффективно, специалистам, участвующим в пей, компромисса. Такие правила, применяемые на практике, в большинстве случаев достаточно просты. Выбор правил и их реализация тесно связаны с интересами участвующих в согласовании руководителей. Подробпо эти методы рассматриваются, например, в [16].

Как уже отмечалось, оценивая варианты решений или различные объекты по многим критериям, руководитель может преследовать более чем одну цель, а цели (критерии) иметь различную степень важности. У каждого руководителя могут быть свои предпочтения и, следовательно, разные критерии, их веса и разные базовые шкалы.

При сравнении уже принятых решений и групповом выборе одпого их них суш,ественную роль, как правило, имеет не только качество решений, но и амбиции руководителей, лоббируемые интересы и т.п. факторы. Поэтому следует не сравнивать варианты решений, а согласовывать алгоритмы оценки, «веса» критериев и характеристики базовых шкал, предопределяя тем самым значения функций предпочтения, т.е. выбор варианта решения. Причем система поддержки принятия решений предлагает некоторый промежуточный вариант согласования, сближающий точки зрения руководителей. Затем вариант уточняется, возможно, итеративно, в процессе переговоров но принятию несколькими руководителями грунпового решения.

Согласование решений осушествляется в процессе переговоров руководителей или экспертов. Из повседневной жизни и из наблюдений с номощью прессы за согласованием политических и экономических решений хорошо известно насколько это длительный, сложный, а зачастую и мучительный процесс, от успешного завершения которого может зависеть очень многое. Естественно, что нроцсссу переговоров также должна быть оказана компьютерная поддержка. Поэтому структуре компьютерной поддержки переговоров по согласованию управленческих решений уже в этой главе будет уделено особое внимание.

Прогнозирование последствий принимаемых решений - задача очень сложная. Она может быть решена моделированием или игровыми методами тина деловых игр, военных штабных игр на картах и т.п. При этом методы оценки этих носледствий очень сильно зависят от оныта и меиталитета руководителя. Анализ последствий может привести к переслютру оценок различных факторов, произведенных руководителем раньше и повлиявших на ранжирование возможных решений.

(функции блока компьютерного апализа динамики развития ситуации. С помоп1ью этого блока руководитель может сравнивать ожидаемый результат с фактически получепным и корректировать принятые решения.

щ, функции блока выбора решения руководителем. Для уменьшения влияния ошибок, допун;еппых руководителем в произведенных им субъективных оценках может быть использована следующая процедура:

1. Система предлагает руководителю несколько вариантов решений, занявших верхние строчки при ранжировании.

2. Если руководитель выбирает одно их этих решений, то процедура выбора считается оконченной, если нет, то переход к п.З.

• носледовательность возможных решений в нисходяшем порядке ранжирования, пока руководитель сам не проранжирует несколько удовлетворяющих его решений.

4. Система поддержки принятия решений подсказывает руководителю возможные характеристики базовых шкал и оценок «весов» критериев, при которых выбранные руководителем решения, соответствуют его ранжированию.

5. Производится пересчет значепий функций полезности вариантов решений, и производится новое ранжирование вариантов, соответствуюшее предпочтепиям руководителя. Переход к п. 3.

•• Таким образом, чело„еко-маи,и„„а, процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой циклический процесс взаимодействия человека и компьютера. Цикл состоит из фазы анализа и постановки задачи для компьютера, выполняемой руководителем, и фазы оптимизации (поиска решения), реализуемой компьютером.

Структура системы иоддержки переговоров и схема ее функционирования. Если исходить из описываемых в литературе часто встречающейся последовательности этапов проведения переговоров и принятия решения (без использования вычислительной ^ техники), то структура системы поддержки переговоров может выглядеть так, как ноказано на рис. 2.1.2 [42]. Стрелками показана последовательность и возможная цикличность процесса. (Рис. 2.1.2 - это развернутый блок согласования решений рис.

# 2.1.1).

Из рис. 2.1.2 видно, что компьютерная система поддержки переговоров осуществляет поддержку на всех этапах, начиная от сбора информации и кончая оформлением документов но принятому решению.

СПП можно рассматривать как функционально распределенную систему, если она • реализована только на одном компьютере у одного из «нереговорщиков» или как функционально и пространственно распределенную, если она иснользуется несколькими «переговорщиками», удаленными друг от друга. Структура переговоров, представленная на рис. 2.1.2, Н является универсальной, по она показывает общую схему подготовки к переговорам и их проведения с помощью СПП. В каждом конкретном случае отдельные элементы этой схемы могут не использоваться, а какие-то новые - появляться. Структуры программных комплексов реальпых СПП могут отличаться от схемы рис. 2.1.2, но функционирование систем поддержки переговоров удобно рассматривать, опираясь на эту структуру.

Процесс переговоров состоит из двух фаз: фазы принятия индивидуальных решений и фазы ведения переговоров.

Руководитель осозпает пеобходимость вступлепия в переговоры и заключения соглашения тогда, когда возникает потребность нроведения совместных действий. Такая необходимость может возникнуть в результате резкого изменения обстановки, например, чрезвычайного происшествия, падепия спроса на выпускаемую продукцию, потерю голосов па выборах и т.д., но может существовать и перманентно, например, при оперативном управлении ликвидацией последствий радиоактивпого воздействия.

1. Сбор необходимой информации, ее анализ и запись в базу данных 3. Определение характера возмоиного выигрыша.

4. Определение характера разрешения противоречий.

1 Определение критериев, но которым будут оцениваться достигнутые соглашения, их весов и построение базовых шкал.

4 Прогнозирование результатов вариантов решений.

1. Сбор информации, характеризующей партнеров и оценка их 2. Отсеивание предложений возможных партнеров.

5. Определение момента достижения соглашения.

2. Сбор и анализ текушсй информации и предложений партнеров.

3. Итерационный нроцесс реализации алгоритмов согласования 4. Генерация возможных компро.миссных предложений.

6. Оценка сгенерированных предложений и выбор наилучшего.

Как уже было отмечено ранее, для проведения совместных действий руководитель должен сформулировать для себя возможную цель (или цели) этих действий, произвести анализ обстановки, онределить свою позицию в предстоящих переговорах, произвести анализ возможных партнеров и определить тактику проведения переговоров - это фаза принятия индивидуальных решений. После того, как эти задачи вынолнены, руководитель формулирует свои предложения и рассылает их возможным нартнерам.

Руководитель, получивший нервос предложение, определяет для себя: есть ли у него необходимость вступать в переговоры с целью, указанной в полученном им нредложении.

Если да, то он также нроводит анализ обстановки, определяет свою позицию в предстояншх переговорах и определяет тактику их проведения.

После этого и начинаются собственно переговоры (вторая фаза), включающие определение (или нереопределение) проблемы и ее рен1ение, то есть нроцесс согласованное решение, в определепной стенени удовлетворяющее все участвующие стороны, которое они не могут достигнуть другим способом. Если переговоры удается представить как хорошо структурированный процесс, предполагающий поиск консенсуса в терминах ограничений и целей, сформулированных участниками переговоров, то в этом случае может быть использовап один из формальных алгоритмов согласования решений.

удовлетворяют, решение считается принятым, т.е. нроцесс прнпятия решения завершается па второй фазе. Часть переговоров действительно проходит по такому сценарию, но так бывает далеко не всегда.

Переговоры по наиболее сложным проблемам, при решении которых выступают противоречивые, конфликтные интересы сторон, с трудом ноддаются формализации. В этом случае переговорный процесс происходит циклически, после второй фазы он снова переходит в первую. Для каждого из таких циклов часто приходится использовать свои проблемно-зависимые методы. Процесс согласования решений осуществляется путем последовательпого чередования процедур, показанных в блоках В, Си Dрис. 2.1.2.

индивидуальных решений, в ходе которых переосмысливается ситуация, производятся поиски новых вариантов, оценки или нереоценки предложений участников совещания и т.н.

Если в процессе переговоров выдвигаются менее предпочтительпые для каждого участника альтернативы, по кажущиеся обещающими для нахождения компромисса, то процедуры генерации и оценки таких альтернатив должны рассматривать эти варианты.

2.1.2. Типы компьютерных спстсм поддержки управлеиия ликвидацией последствий радиациоппого воздействия За последнее десятилетие было разработано большое число разнообразных компьютерных систем поддержки управления ликвидацией последствий радиоактивного заражения, и еще больше аналогичных систем в настояш;ее время находятся в стадии разработки. Поэтому очень валM Система в целом строится как проблемно ориентированная СППР. Ка>1га|1нев деГилинй аварии Из анализа нриведенного списка становится ясно, что необходимы модели и данные, позволяющие имитировать самые различные процессы при реализации контрмер.

Имитационные модели могут быть основаны на сложных математических алгоритмах, ориептированным на задачи конкретного пользователя, а выдача пеобходимых оценок должна нроизводиться быстро и наглядно.

эксплуатировать систему в двух режимах: автоматическом и интерактивпом. Оба режима могут использоваться параллельно или изолированно.

В автоматическом режиме система проводит вычислепия по заранее установленной цепочке программ, связанных с так же заранее определенными событиями в системе. По мерс готовности, она предоставляет пользователю в любое время после пачала работы системы ипформацию от каждой из трех подсистем (ПСА, ПСГ, ПСВ): данные онеративного мониторинга и измерений; расчетные данные о состоянии загрязнения окружающей среды и дозах; рекомендуемых контрмерах. Значения "по умолчанию" для модельных нарамстров и обоснованные допущепия о контрмерах, которые считываются из фиксированных баз данных и баз знаний, использзаотся для выполнения всех заданных и логически связанных процедур, таких как регистрация события, сбор данных и представление важиых результатов.

В интерактивном режиме пользователь связывается напрямую с системой при помощи специально нодготовленных пользовательских графических интерфейсов, управляемых в режиме меню и входящих в состав многонользовательского интерфейса. С помощью интерактивного интерфейса он может обращаться к различным нодсистемам и модулям и различным образом представлять все разнообразие результатов. В случае необходимости пользователь может изменить заданные параметры и входные данные для того, чтобы отразить своё видение реальной ситуации. Операции с данными, обращения к модулям и тин диалога определяются средствами доступа, которые подбираются специально в зависимости от квалификации, потребностей и интересов нользователей (многоуровневый подход).

ПСУ контролирует порядок обращения к подсистемам и модулям на основе заранее определенной последовательности моделирования физических процессов, связанных с зафязнснием окружающей среды, и реализации контрмер но защите населения. В автоматическом режиме ПСУ реагирует на текущие события в системе и оценивает фактическое состояние информации для того, чтобы определить последующий этан работы во всех модулях. Это означает, например, что если при апализе метеоданных будет установлено отсутствие осадков, то нри расчетах распространения РВ будет исключена модель дождевого смыва радиоактивных выпадений с поверхности земли в водоемы.

В иитерактивиом режиме ПСУ, иснользуя метод визуального моделироваиия, может анализировать вопросы, которые пользователь задает системе, и на основе этого определять требуемые для выполнения модули подсистем. Это позволяет системе отвечать на вопросы пользователей с различными возможностями, различной степенью знакомства с моделями и данными системы, даже в случае необходимости проведения сложных расчетов.

Информационная база ПСУ состоит из:

• оперативной БД, которая содержит различную информацию, обеспечивающую представление в системе актуального состояния окружающей среды. Эта информация представляет собой данные дистанционного зондирования атмосферы, результаты измерений, поступающие от различиых измерительных сетей (метеорологических, радиологических) и систем наблюдения, в том числе спутниковых, а также пространственные данные (сетки нрогноза и анализа) для различных метеорологических параметров;

обеснечивающие в системе необходимые расчеты и нредставлеиие результатов, в том числе различные экспертные знания, картографическую информацию, демографические данные, начальные сценарии для работы моделей, и всякую другую информацию, не являющуюся онеративной или временной;

• БД результатов расчетов,, которая иснользуется для хранения временной информации. По завершении работы модели или ценочки моделей результаты их работы из БД расчетов могут удаляться. При этом предварительно часть информации, которую предполагается использовать в дальнейшем, может быть перенесена в базу системных данных. В основном, данные, хранящиеся в этой БД, являются пространственными данными, для которых разработаны специальные средства хранения, манипулирования и представления.

Все входные данные и информация, необходимая функциональным программам, и их выходные данные, которые используются другими программами, хранятся в единообразном виде. Такой подход обеспечивает возможность реализации любой цепочки программ в составе многопользовательского интерфейса и подсистем ПСА, ПСГ и пев.

§ 2.2. Компьютерная поддерзкка переговоров по управлению ликвидацией 2.2.1. Роль компьютерных систем поддержки переговоров в подготовке и проведеппи переговоров В чрезвычайных ситуациях, в том числе и при радиациоппом воздействии, пеобходимо обеспечить максимальную эффективность проведения переговоров по выработке групнового репюния, связанного с реализацией контрмер. Здесь необходимо • переговоры по согласовапию плана действий при возможном радиационном воздействии;

происшедшего радиационного воздействия.

На первом этане фактор времени не являеася критическим. На втором - он решающий. В главе 1 уже отмечалось, что сложность решаемых нроблем, невозмолх=> х'^ S}.

Нэш [62] ввел в нроблему соглашения установление следующих свойств:

• слабой Парето-оптимальности (СПО): для всех 5 е Г, F^ = Р^;

независимости от эквивалентного представления нолезности (НЭП): для всех • независимости от ненодходящнх (не относящихся к делу) альтернатив (ННА), для всех S,Ter, если SО,{Е„})Г\К{1^) метрики р. Если метрика р выбирается в виде:

то задача нахождения ближайшей последовательности представляет собой задачу минимизации Выбор метрики р в виде (3.16) позвол>'ет свести задачу минимизации суммы модулей к задаче линейного программироваиия. С этой целью вводятся вспомогательные неременные в результате задача минимизации оказывается эквивалентной следующей задаче линейного программирования:

нри ограничениях (3.17) и донолнительпых соотношениях Таким образом, в рассматриваемом случае ассимиляция данных нри построении прогноза на основе выбранной линейной модели предполагает последовательное выполнение следующих процедур:

• процедуры выбора значения нараметров модели;

• процедуры оценки точности модели, т.е. введение ограничений на значения величин ошибок с„;

• процедуры выбора XQC^X - множества значений начальных данных;

• процедуры ассимиляции имеющихся измерений, т.е. учет в вычислениях на основе модели (3.3) объективных данных о процессе;

• нроцедуры учета экснертных суждений о моделируемом нроцессе.

Если в решении задачи прогнозирования принимает участие ряд экспертов, их мнения на каждом этапе решения задачи могут различаться и даже противоречить друг другу. По этой причине выполнение процедуры прогнозирования должно быть организовано таким образом, чтобы возникающие противоречия выявлялись и устранялись за счет соответствующих процедур согласования мнений экспертов.

Рассмотренная схема процедуры прогнозирования представлена на рисунке 3.1.3.

В соответствии со схемой на рис.3.1.3 па первом шаге осуществляется выбор значений параметров модели. На втором шаге производится oifeiiKa погрешности модели.

Затем выбираются начальные данные. На следующем этане ассимилируются данные Рг-Pr{XQ,Q^))r\R[I],-Jk)- Если это множество оказывается пустым, то выполняется нроцедура уточнения ограничений на величины оилибок модели и мноэюества начальных данных. Затем вновь производится ассимиляция объективных данных. Данный цикл следующем шаге ассимилируются экспертные суждения, в результате чего получается множество Рг = Рг(Л'(,,0о). Если оно получилось непустым, то это и есть результат прогнозирования. Если множество оказалось пустым, то выполняется процедура уточнения экспертных суэюдений. Затем вновь производится ассимиляция уточненных экспертных суждений. Данный цикл повторяется до получения прогноза.

§ 3.2.Ко.\тыотерная ассимиляция и согласования данных на основе 3.2.1. Ассимиляция эксиертиых даииых ири ирогиозировании иа осиове миожества моделей Бывают ситуации, в которых прогнозирование развития аварийной ситуации можно осуществлять на основе различных моделей. При этом ни одна из имеющихся моделей не люжет быть признана предпочтительнее остальных. Каждая отдельная модель позволяет лучше остальных предсказать поведение одних характеристик ситуации, но хуже прогнозирует поведение других характеристик. Другими словами, ни одна из используемых моделей не позволяет получить адекватный прогноз, так как предназначена для моделирования лишь части характеристик ситуации. Но может так оказаться, что вся совокупность моделей обладает свойствами, позволяющими использовать ее для прогнозирования нри принятии решений. В таком случае возникает задача иснользования всех имеющихся моделей для анализа и прогноза при принятии решений.

Один из возможных подходов к рещепию данной задачи онирается на понятие ансамбля моделей [95, 100-101]. и основан на следующих предположениях:

• моделируемый процесс (нанример, распространения радионуклидов в атмосфере) является случайным;

• результаты расчетов на основе каждой отдельной модели представляют собой реализацию этого процесса.

Прогнозирование процесса на основе ансамбля моделей заключается в определении при помощи статистических методов характеристик случайного процесса на основе ансамбля реализаций, полученных за счет моделирования.

Для корректного применения статистических методов требуется, чтобы обрабатываемый ансамбль содержал достаточно большое количество элементов. Таким образом, возникает задача увеличения числа отдельных прогнозов (числа элементов ансамбля) по имеющимся моделям. Данная задача может решаться следующими способами:

• за счет увеличения количества используемых моделей - как правило, отдельная используемая модель есть элемент целого семейства родственных моделей;

• за счет варьирования входных данных используемых моделей - входные данные известны всегда с некоторой неопределенностью.

Очевидным недостатком данного подхода являются трудности получения достаточного числа реализаций.

Другой подход к рещению задачи использования мпогих моделей при принятии решепий можно назвать алгебраическим и рассматривать его как интерпретацию идей метода Галеркина [96-97]. Следует заметить, что метод Галеркина является эффективным приемом снижения размерности при моделировании распределенных систем [102-118]..

Поясним идею алгебраического подхода на примере решеиия задачи оценки нространственного положепия мгновенного точечного источника. Момент времени возникновения источника считается известным. Пусть зафиксировано разбиение области, в которой наверняка может находиться источник, на нодобласти Для оце1н при этом В формуле (3.20) 1 означает принадлежность объекта классу, О означает, что объект принадлежности объекта классу дать не удается.

Таким образом, для каждого эксперта Э(п) процедура распознавания представима в виде суперпозиции С„ о R^.

операторами R, {a{s)) = [г/. 1, / = 1,2:

онерацию сложения:

операцию умножения:

операцию умножения на число:

распознавания в виде:

где • d^, dj - гюроги рещаюн1его правила;

• Я„ / - степени распознающих операторов;

• R,^ - распознающие операторы, применяемые экспертами.

Параметры t/,,^/3 Дя;>/^„;' определяющие согласованную процедуру, выбираются па основе «обучающей выборки». Предположим, что имеется совокупность объектов (обучающая выборка) для которой относительно любого объекта s е К точно известно, какому из классов К^,...,Кр он принадлежит. Эта информация может быть представлена в виде матрицы В этом случае параметры согласованной процедуры выбираются таким образом, чтобы «матрица ответов» Щ Л, построенная па основе согласованной процедуры для обучающей выборки, в максимально возможной степени соответствовала имеющейся информации об объектах из К, т.е., например, на основе минимизации функционала Согласованная процедура обеспечивает больщую точпость распознавания на контрольном материале (обучающей выборке) чем процедуры отдельных экспертов.

§ 3.3. Подсистема согласования и оцеики иеопределепиости экспертиых предпочтений при оценке возмолсных решений методом интерполяции Проблемы согласования и оценки неонределенности возникают при рещении задач ранжирования возможных вариантой принимаемых рещений. В настоящем разделе решение этих нроблем рассматривается на нримере процедуры согласования и оценки неонределенности экспертных предночтепий при оцепке возможных рещений методом интерноляции функции предночтения предпочтения обладает следующими свойствами.

1. Не нреднолагает задания определенного вида функции, то есть дает возможность построения функции полезности для щирокого класса отнощений предпочтения.

2. Значение функции полезности выражено в размерности одного (базового) критерия. (Как правило, удобно в качестве базового критерия выбирать затраты).

3. Позволяет достаточно просто учитывать неопределенность в предпочтеннях 4. Использует относительно npocTyio схему опроса эксперта для получения информации о предпочтениях эксперта.

5. Описывает неопределенность функции полезности заданием статистического ансамбля функций, что дает возможность применять статистические методы для численной оценки неопределенпости.

Однако «максимальная» свобода при построении функции нолезности приводит к определенным затруднениям:

• число вопросов, задаваемых эксперту, быстро растет с возрастанием числа критериев К и числа узлов сетки U по кал xi" + h,(xf) +.. + //„,_,,t,) + Отсюда следует, что к неравенствам (3.23) необходимо добавить условия монотонного убывания функции и но каждому аарибуту:

Система неравенств типа (3.23) и (3.24) задает значения Л, с учетом неопределенности предпочтений эксперта и приводит к схеме построения ансамбля «подходящих» функций нолезности. Следует отметить, что число нараметров уменьшается с U^'^ до U{K - l ).

Частным случаем представления (3.21) является наиболее часто употребляемое представлепие фупкции полезности в виде.

с ограничениями В этом случае число свободных параметров равно К -1. С одной стороны, это нредставление функции U уменьшает количество вопросов, задаваемых эксперту, с другой стороны, в классе функций вида (3.25) может не найтись функции, удовлетворяющей экспертпым оценкам.

Для представления (3.25) система неравенств (3.23) имеет следующий вид:

Отсюда получаем систему неравенств Отсюда следуют неравенства:

К системе неравенств (3.29) следует добавить неравенства, которые обеспечивают монотонное убывание функции нолезности с увеличением значения каждого критерия:

подробное описание плапа и результаты его применения в анализируемой аварийной ситуации (рис. 3.3,7).

СОСНОВКД

ПАРИНКД

СТАРИНГА

ОЧИСТНЫЕ

ПЯТИДВОРКА

ВОДНЕВКА

Рассмотрим модельный пример выявления предпочтений руководителя в критериальном пространстве «коллективная доза облучения» - «финансовые затраты».

Пусть складывающаяся радиационная обстановка в некотором регионе такова, что по существующим нормам возможно применение разнообразных мер защиты. При этом для руководителя нет жестких предписаний по применению мер защиты, и он оказывается перед необходимостью выб11рать некоторую их комбинанию, исходя из своих возможностей.

Рассматриваются два критерия: «коллективная доза облучения» и «финансовые затраты».

Прогнозируемые финансовые затраты при применении различных комбинаций мер защиты могут принимать значения от 400 у.е. до 600 у.е. Прогнозируемая коллективная доза облучения в зависимости от применяемых мер защиты может изменяться в нределах от 10 ед. до 40 ед. Критериальное пространство К в рассматриваемом случае является двумерным. В качестве базового критерия выбран критерий «финансовые затраты».

Критериальное пространство К изображено на рисунке 3.3. По оси X отложены финансовые затраты, а по оси у - коллективная доза облучения. На критериальном пространстве введена сетка, в узлах которой функция нолезности принимает значения Uу. Очевидно, что стремление снизить величины коллективной дозы предполагает нримепение более эффективных мер защиты, а нотому приводит к увеличению финансовых затрат. Таким образом, шкалы критериев выбраны так, что с возрастанием критериев полезность убывает.

Предноложим, что сначала руководитель рассмотрел наихудшую ситуацию, соответствующую узлу (1,3) - применяется самая неэффективная мера и ее применение обойдется в 400 у. е Поэтому можно считать, что:

Если снуститься из узла (1,3) в узел (1,2) нри сохранении финансовых затрат на уровне 400 у.е., то это будет означать улучщенне ситуации - коллективная доза снижена на ед. За это руководитель готов увеличить финансовые затраты на 50-150 у.е.. Это значит, что по его оценке точка, эквивалентн;1я (1,3), лежит где-то между (2,2) и (4,2).

Схематично это люжно обозначить так Отсюда следуют неравенства:

Аналогично, t/, В рассматриваемом примере можно предположить, что разпица в значениях функции полезности при фиксированном значении величины коллективной дозы равна разности в финансовых затратах, т.е.

Данное нрсдположение означает, что нри сохранении величины коллективной дозы • облучения на реализацию мер защиты можио потратить больше денежных средств, чем это необходимо.

Решая совместно систему неравенств (3.36), (3.37) и систему равенств (3.35), (3.38), мы получим ансамбль функций нолезности, удовлетворяющий системе экспертных оценок покупателя. Решения этой системы можно искать в классах F1, F2, F3, F4, F5.

Из неравенств (3.36), (3.37) и равенств (3.38) видно, что но оси х функции полезности ведут себя нелинейно, а но оси у - нет. Поэтому в классе F1, решений существовать не будет и надо переходить в класс F2 и т.д.

Рассмотрим решение в классе функций F5. По построению функция полезности в данном случае определяется своими значениямиC/i2,t/,3. Следовательно, система соотно1нений, задающая ансамбль функций нолезности имеет вид:

При этом выполняются следующие соотношения:

Таким образом, уравнения (3.42) и (3.43) связаны через коэффициенты (3.44).

Из вида задачи (3.43) и выражений (3.45) следует, что ноложение центра тяжести облака rX(,to) определяется новедением функций V{s) и ф{() на отрезке 5е[/(,,?]. Таким образом, новедения функции h{s) на отрезке [tgj].

3.4.4.2. Моделирование ироцссса переноса, рассеяния и осаждеиия в случае непрерывно работающего источника.

Пусть S{r,t^) - функция мощности источника, работавшего в течение отрезка 3) для некоторой пары {i,j) S{i) s{j), по Гу - 2 или Если у матрицы парных взаимных оценок [hij{k)) обнаруживается цикл, то система сообщает об этом эксперту Э{к) и предлагает изменить матрицу. В качестве подсказки система вычисляет и предлагает эксперту матрицу без циклов, ближайшую (относительно выбранной заранее метрики) к его матрице парных взаимпых оценок.

После устранения циклов вычисляется вектор С = (с,,...,с4), вектор значимости критериев, как решение задачи логарифмической регрессии:

при условии: (с] • С2 • Сз • 6'4 = l).

Величина у является параметром и выбирается при настройке системы. Решение задачи регрессии имеет вид:

Затем вычисляются а,,...,а4 - согласованные веса критериев - по формуле:

в заключение следует отметить, что нриведенная процедура согласования может быть распространена на случай размытых оценок за счет следующего приема. Пусть эксперт 3{j) по критерию с номером / дал оценку: «класс аварии не меньше 2, но не больше 4». В таком случае в таблице 6.6 эксперта эО) надо заменить тремя фиктивными экспертами -Jlj), 3'(j), 3'(j) и считать, что они выставили оценки 2, 3, 4 соответственно.

Процессы функционирования системы согласоваиия класса аварии по шкале РФ.

Схема процессов функционирования системы нри определении класса аварии по шкале РФ представлена на рисунке 4.3. Э(1) значимости критериев После регистрации эксперты согласовывают между собой число повторов процедуры определения оценок значений критериев. Данная процедура полностью аналогична приведенной в §4.2 процедуре выбора числа попыток согласования оценки класса аварии по шкале INES и по этой причине здесь подробно не обсуждается.

Далее эксперты вводят свои оценки значений критериев посредством окна, представленного на рисунке 4.3. ' Оценка класса аварии по шкале РФ Количество людей, у которых нарушены Количество людей, у которых нарушены.

Утвердить оценки Результаты обработки полученных от экспертов оценок предъявляются экспертам для согласования посредством окна, приведенного на рисунке 4.3. ' Оценка класса аварии по шкале РФ Количество пострадавших людей Количество людей, у которых нарушены ММ. условия жизнедеятельности Утвердить оценки | Справка о балльной шкале Продолжить согласование Если результаты обработки экспертами не утверждаются, о чем экспертам получают сообщение, представленное на рисунке 4.3.4, то эксперты осуществляют корректировку введенных ими оценок.

После получения согласованных оценок значений критериев осуществляется процедура оценки значимости критериев. Каждый эксперт вводит парные оценки сравнения значимости критериев посредством окна, представленного на рисунке 4.3.5.

Оценка принимается системой при нажатки на кнопку «Принять».

'• Оценка класса аварии по шкале РФ процедура повторяется В1ювь; число возможных повторений равно /7^.„„, и согласовано экспертами ранее;

исчернано, то в качестве согласованной принимается последняя оценка, нредложенпая системой.

Аналогичным образом осуществляется согласование оценок величин, приведенных в пунктах 2-6.

Процедура согласования оцсцок класса устойчивости строится по нринципу голосования. На основе ответов экснертов для каждого х из множества А, В, С, D, Е, F вычисляется «сумма голосов» Ж(лг)= ^лг,- где N{X) - номера экспертов, указавших х в качестве оценки. Согласоваиной оценкой класса устойчивости считается класс, набравший большинство голосов. Если таких классов оказывается несколько, то все они принимаются в качестве согласованной оценки. Пример пользовательского интерфейса приведен на рисунках 5.3.9 - 5.3.12.

Если входные параметры «скорость ветра на флюгере» и «метеорологическое направление ветра на высоте флюгера» измеряются на станции автоматически, то введение результатов измерений в систему осуществляется без участия экспертов.

Ввод этих значений выполняется вручную администратом или руководителем грунпы экспертов перед запуском системы. Для этого используется программа для ввода и редактирования входных данных и служебных параметров, входящая в комплект поставки ко\шьютерпой системы для подготовки согласованных рекомендаций по экстренным мерам защиты в случае радиационной аварии на АЭС.

5.3.5. Генерация возможных базовых вариантов экстренных мер защиты.

Как уже отмечалось, решение проблемы подготовки рекомендаций по экстренным контрмерам осуществляется за счет рассмотрения базовых вариантов исходных данных, т.е. за счет дискретизации множества возможных значений параметров, влияющих на радиационные последствия аварии. К таким параметрам относятся.

1. Активность выброса '^'i в атмосферу Рассматривается 8 классов выброса '^'i в атмосферу в случае аварии.

2. Эффективная высота источника Рассматриваются два значения эффективной высоты источника в зависимости от сезона года: h = 50 м - теплый сезон (апрель - октябрь); h = 100 м - холодный сезон (ноябрь - март).

3. Длительность выброса и время суток, в течение которого происходит рассеяние выброса в атмосфере Рассматривается два типа выброса: кратковременный выброс (т < 4,3-10'' с);

продолжительный выброс (т > 4,3-10'' с). При кратковременном выбросе выбор рекомендаций но экстренным мерам защиты определяется длительностью выброса и временем суток, когда происходит рассеяние радионуклидов в атмосфере. Учет влияния длительности выброса и времени суток при кратковременном выбросе проводится путем корректировки класса выброса. При продолжительном выбросе корректировка исходного класса выброса не проводится.

4. Совместная реализация категорий устойчивости атмосферы и градаций скоростей ветра Принято 6 градаций скорости ветра на флюгере и, соответственно, 24 группы возможных сочетаний категорий устойчивости атмосферы и градаций скоростей ветра на флюгере.

5. Угловые размеры зон применения мер защиты Если длительность выброса не превосходит 12 ч, то при подготовке рекомендаций по экстренным мерам защиты считается, что зона возможного загрязнения представляет собой сектор с угловыми размерами, зависящими от скорости ветра, уровня турбулентного перемешивания в атмосфере и высоты выброса примеси. В условиях близких к штилевым, область возможного новышенного радиоактивного загрязнения приобретает форму круга.

Если длительность выброса превосходит сутки, то необходимо учесть изменения состояния устойчивости атмосферы, направления и скорости ветра. В этом случае зона нримепения экстренных мер защиты будет иметь форму круга, в центре которого находится аварийный источник.

Процедура генерации вариантов экстренных мер защиты проводится в два этана. На соответствующие этой информации базовые варианты исходных данных. Правило вычисления поясним на нримере активности выброса '•"! в атмосферу. Градации выброса хранятся в системе в виде интервалов, нриведенных в таблице 5.3.1.

Согласованный вариакг применения мер защиты:

Населённый пункт | Укрьгтие | Йодная проФ. (дети) | Йодная проФ. (взрослые) |Эвакуация j j j 5.3.8. Особенности программной реалнз^лцин снстемы нодготовки согласованных рекоменданнн по экстренным мерам заишты.

Представленная система разработана в среде Borland C++ Builder 6.0. Для хранения вспомогательной информации, используемой при работе, применена БД формата Access 2000. Связь программ с таблицами БД реализована с помощью библиотеки ActiveX Data Objects (ADO).

Основные атрибуты программного обеснечения системы:

OPAS.EXE- исполняемый файл системы;

START.EXE - программа для ввода и редактирования исходных данных и служебных величин системы;

MAPEDIT.EXE — редактор растровых карт, предназначенный для подготовки карт DATA.MDB - файл БД Microsoft Access, содержащий служебную информацию.

Процесс работы с системой подготовки согласованных рекомендаций по экстренным мерам защиты можно представить ввиде схемы, представлепной на рис 5.3.20.

0Л11О коатно") автомапгическиГА Рассмотрим содержание файла DATA.MDB. Данный файл содержит следующие таблицы:

Expert - таблица, содержащая список экспертов и пути к файлам с их фото;

Map - таблица, с информацией об объектах на картах, используемых в системе;

BasicVariants - таблица, содержащая базовые варианты, то есть значения входных данных и соответствующие им расстояния применения мер защиты населения;

SysValues -таблица, в которой хранятся служебные параметры, необходимые для работы системы.

Таблица Map содержит поля:

Layer - имя слоя, к которому отпосится объект;

Name - имя объекта;

Xval, Yval, Dist, Angle - информация о ме;:тоположении объекта;

PeopleMan, PeopleWoman, PeopleChild - информация о населении;

Ukr - информация об имеющихся укрытиях;

Other - прочая информация;

Заполнение даппой таблицы может быть произведено из БД АЭС по населённым пунктам, которая может содержать информацию о населении и укрытиях. Значения остальных полей вводятся вручную при работе с редактором растровых карт.

Подготовка карты.

Перед первым использованием карты в системе нобходимо выполпить её подготовку. Для этого применяется программа MAPEDIT.EXE, входящая в комплект поставки. Вид интерфейса данной программы представлен на рисунке 5.3.21. Ввод данных выполняется с помощью полей в правой части формы, а также с помощью манипулятора «мьипь», которым необходимо последовательно обводить объекты на карте. При этом информация записывается в файл DATA.MDB в таблицу Map. Процесс подготовки карты занимает зпачительное время, по является подготовительным и выполняется однократно для каждой повой карты.

Ввод исходных данных.

Для ввода скорости и нанравлепия Бетра на высоте флюгера, а также различных служебных параметров используется программ START.EXE, входящая в комплект системы. Скорость и паправление ветра задаются ввиде дианазона. Эта операция выполияется перед тем, как группа эксперлов начинает свою работу с системой. Данные значения остаются неизменными на протяжении всей последующей работы системы и не подлежат обсуждению экснертами. В случае если имеется возможность автоматического получения указанных величин при помощи опорных метеостапций и служб дозиметрии АЭС, целесообразпа разработка средств, обеспечивающих автоматический ввод данных.

Программа START.EXE запускает администратором или руководителем группы экспертов. Пнтерфейс программы изображен на рис. 5.3.22.

Запуск сервера.

Сервер программы представлет собой одну из загруженных копий, которая выполняет определённые вычисления в процессе работы, а остальные копии (клиенты) пользуются этими вычислениями. Также на сервер возложены задачи по обслуживанию таблиц с данными во время работы. Сервером автоматически становится первая запущенная копия про^аммы, которую, например, запустил руководитель группы. После запуска сервер предлагает ввести ряд параметров и проводит подготовку соответствующих таблиц в файле с данными для начала работы. Все последующие загружепные копии программы будут являться клиентами.

После загрузки программа-сервер выводит на экран форму, изображённую на рис. 5.3.23.

В этой форме выбирается количество экспертов, участвующих в группе, и режим работы системы. Система может работать в двух режимах рабата в сети или работа на одной машине.

Работа в сети.

В этом случае папка с программой устанавливается на файловый сервер и к ней открывае гея доступ. После создание сервера программы все остальные эксперты вручную запускают свои копии с компьютеров-клиентов. При работе в этом режиме необходимо наличие компьютеров в количестве равном числу участников группы и среды передачи дапных (сети), которая соединяет эти компьютеры. В этом случае эксперты одновременно работают с программой с разных компьютеров.

Работа на одной.машине.

В этом случае, после создания сервера, ав-^оматически будут запущены столько копий программы, сколько экспертов собирается участвовать в группе (см. рис. 5.3.23). Все копии запускаются на одной машине и переключаются автоматически. В этом случае эксперты работают с программой по очереди, сменяя друг друга после каждого этапа.

Программа сигнализирует о необходимости ввода информации очередным экспертом специш1ьными информационными сообщениями. При работе в этом режиме желательно, чтобы окна ociaiibHbix программ Windows были свёрнуты или закрыты.

Работа с програм.мой.

Основные этапы работы программ были описаны в предыдущих разделах.

Сохранение результатов.

После формирования рекомендаций по применению мер защиты программа нредлагает сохранить полученный список населённых пунктов и мер в одпом из источников:

Файл с данными. Программа запишет результат в файл DATA.MDB в таблицу Rezult.

В текстовый файл REZULT.TXT.

Требования к аппаратному и программному обеспечению:

Процессор Intel Pentium с тактовой частотой не ниже 200 МГц;

• Оперативная память не менее 64 Мб;

• ЗОМб свободного нространства па диске;

Видеоадаптер с разрешением не хуже, чем SVGA;

• Сетевой адаптер (для работы в сети);

• Мышь или другой координатный манипулятор;

Операционная система Microsoft Windows 95/98/Ме/2000/ХР.

Установленная СУБД Microsoft Access.

1. Исследована и реализована методология компьютерной генерации и согласования вариантов примепспия мер защиты, паправленных на защиту населения.

2. Разработаны функциональная структура и состав нрограммного обеспечения подсистемы, обеспечивающей в составе системы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, связанных с радиоактивным заражением окружаюн;ей среды, генерацию, согласование вариантов решений и планов их примнения по защите населепия и снижению воздействия носледствий аварии.

Программное обеспечение включает:

• Модуль генерации и согласования зон вмешательства, являющийся инст1эумептом, облегчаюн^нм определение и согласование в соответствии с существующими нормами зон вменттельства с целью снижения носледствий аварии.

• Модуль генерации и согласования сценариев применения контрмер «закрытие территории» и «обозначение мест повышепной радиации».

• Модуль генерации и согласования перечня контрмер для каждого населенного пупкта на нораженной территории, предпазначенный для обеспечепия поддержки руководителя при подготовке пер)ечня мер защиты для населенных нунктов.

согласования экспертной информации.

• Модуль генерации и согласования цепочки контрмер, для населенных пунктов, нопавших в зону радиационного поражения. Посредством данного модуля осуществляется компьютерная поддержка переговоров по определения экспертами возможных сценариев - порядка применения контрмер для каждого населенного пункта. Сценарии различаются не только последовательностью действий, но и «Ц • Модуля генерации и согласования возможных планов реализации сценариев контрмер для всей пораженной территории. Модуль включает в себя подсистемы;

• генерации и согласования возможных планов реализации сценариев на основе использования согласованной входной информации о складывающейся ситуации, полученной в результате прогноза, экспертпых оценок ассимиляции • предварительного отбора и согласования приемлемых планов на основе формирования и согласования оценки последствий их реализации;

• корректировки планов реализации сценариев на основе применения различных критериев оптимальности плапов.

]. Разработана функциональная структура и состав программпого обеспечения рекомендаций по экстренным мерам защиты населения в случае аварии на АЭС.

При функционировании в рамках системы поддержки принятия решений данная автономном режиме работы система подготовки согласованных рекомендаций по экстренным мерам защиты силами персонала АЭС предназначена для поддержки Ф персонала АЭС в начальный период развития аварии.

• модуль ввода и согласования входных данных с учетом их неонределенности;

• модуль генерации и согласования базового варианта применения мер защиты но каждому населенному нункту в зоне поражепия.

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение важной научно-технической нроблемы создания методологической базы, ф моделей, методов, алгоритмов и программпых средств информациопного обеспечения и радиоактивным загрязнением окружающей среды.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Разработаны принципы построения, модели и алгоритмы оценки вариантов действий с целью определения наиболее приемлемого для реализации в анализируемой ф • разработан и реализован в виде интерактивной компьютерной процедуры метод позволяющий фиксировать неопределенности в предпочтениях экспертов при построении фупкции и учитывать неопределенности атрибутов ранжируемых 2. Создан комплекс программных средств решения задач, связанных с информационным обеспечением и реализацией нроцесса поддержки принятия решений аварийного реагирования и запшты населения в случае радиационного загрязнения окружающей • генерацию и согласоваиие возможных сценариев противоаварийных действий;

• оцепку эффективности их применения в прогнозируемых условиях развития 3. Исследованы и реализованы принципы построения, модели и алгоритмы комплекса •,. программных средств системы поддержки принятия согласованных решений при неопределенности в анализе ситуаций, возникающих вследствие загрязнения окружающей среды, в том числе:

• исследована и реализована в виде программного модуля методология ассимиляции, согласования и оцепки неопределенности экспертных данных при прогнозировании на основе линейных эволюционных моделей, которая позволила реализовать методы нрогиозировапии, основанные па объединении разнородных экспертных и пеонределенности;

• разработаны и реализованы в виде программного модуля процедуры ассимиляция и согласования экспертных данных при прогнозировании на основе множества моделей, позволивщие реализовать процедуру согласования оценок ситуации, полученных с использованием различных моделей и методов прогнозирования;

• исследована и реализована в виде программного модуля схема согласования экспертных оценок па основе алгебраического нодхода, с помощью которой реализована компьютерная нроцедура построения согласованной групповой оценки аварийиой ситуации;

• разработана и реализована компьютерная человеко-машинная процедура согласования и оценка неопределенпости экспертных предпочтений при оценке возможных решений методом интерполяции функции предпочтения;

• разработана и реализована компьютерная процедура ассимиляции данных измерения мощности дозы внешнего облучения, осуществляющая корректировку направления и скорости ветра по результатам измерения мощности дозы внешнего облучения, с целью гшследующего з'точнения прогноза радиационной обстановки.

4. Разработана и реализована компьютерная система поддержки принятия решений при согласовании класса аварии на радиационно-опаспом объекте, обеспечивающая