«2 ТРУДЫ ИНФОРМАЦИОННЫЕ Кольского научного центра РАН ТЕХНОЛОГИИ 5/2013 (18) выпуск 4 СОДЕРЖАНИЕ Стр. Введение.. 9 В.А. Путилов Средства информационного мониторинга и А.В. Маслобоев моделирования глобальной безопасности ...»

Серия «Информационные технологии» представляет результаты

исследований и разработок в области создания и развития методов,

моделей, информационных технологий и систем поддержки решения

задач в широком спектра областей деятельности. Представленные в

настоящем выпуске результаты получены как в ходе плановых научноисследовательских работ ИИММ КНЦ РАН, так и в рамках ряда

проектов, выполняемых при поддержке целевых программ и РФФИ. Ряд

работ выполнен при активном участии сотрудников и студентов факультета информатики и прикладной математики Кольского филиала Петрозаводского государственного университета, а также исследователей других научных и образовательных учреждений.

Сборник адресован специалистам в области создания и практического использования информационных систем и технологий в различных сферах управленческой и производственной деятельности, преподавателям и студентам вузов соответствующих специальностей.

ТРУДЫ ИНФОРМАЦИОННЫЕ

Кольского научного центра РАН ТЕХНОЛОГИИ 5/2013 (18) выпуск

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

Введение ……………………………………………………………. В.А. Путилов Средства информационного мониторинга и А.В. Маслобоев моделирования глобальной безопасности в Баренцевом/Евро-Арктическом регионе ……………….…….. С.Ю. Яковлев Современные тенденции в управлении безопасностью сложных систем ……………………………………………………. А.В. Вицентий Применение дистанционного зондирования земли и космических технологий для развития арктических и субарктических территорий Российской Федерации …….. И.О. Датьев Информационные системы для извлечения данных А.С. Шемякин о перемещениях мобильных устройств ……………………… Ю.В. Катькалов Система передачи данных для сети геофизических станций …. А.Я. Сахаров М.Г. Шишаев Проблема формирования эффективных картографических Т.А. Порядин интерфейсов информационных систем для задач управления территориями ……………………………………… П.А. Ломов Визуализация OWL-онтологий на основе когнитивных М.Г. Шишаев фреймов …………………………………………………………… М.Г. Шишаев Формализация задачи построения когнитивных П.А. Ломов пользовательских интерфейсов мультипредметных В.В. Диковицкий информационных ресурсов …………………………………….. П.А.Коробейников, Исследование семантической структуры навигационных М.Г. Шишаев интерфейсов типовых веб-ресурсов ………………………….. А.А. Рыженко Распределенная система индивидуального оповещения в Р.Ш. Хабибулин случае ЧС на крупных промышленных площадках ………… А.А. Зуенко Ускорение алгоритмов логического вывода на ограничениях ……………………………………………………… А.А. Зуенко Поисковые запросы на основе операций с логическими А.А. Алмаматов векторами ………..…………..……………………………………. А.А. Зуенко Программная реализация алгоритмов логиковероятностного анализа на основе матричных и метрических свойств АК-объектов ……………………………. С.С. Ковалёв Идентификация спам-рассылок на основе маршрутной М.Г. Шишаев информации сообщений…………………………………………... А.С. Неведров Организация распределенной исполнительной среды для А.Г. Олейник повышения эффективности моделирования сложных производственных процессов …………..……………………… И.Е. Кириллов Разработка моделей экспресс-анализа обогатительных И.Н. Морозов процессов на основе нейросетей и нечеткой логики ………. А.Г. Олейник Д.В. Рябов Анализ вычислительных возможностей GPU Tesla C2050...…. А.В. Вицентий В.В. Бирюков Информационное обеспечение разработки и оптимизации А.А. Петров технологических процессов сохранения и освоения рудных и техногенных месторождений …..…………………………….. В.Ф. Скороходов Использование средств инженерного анализа для Р.М. Никитин исследования распределения минералов в продуктах А.С. Степанникова обогащения нефелиновой флотации ………………………… А.Г. Олейник В.В. Бирюков Модернизация технологии обогащения железных руд А.Г. Олейник на ОАО «Олкон» с использованием имитационного А.В. Щербаков В.Н. Богатиков агрегате непрерывного действия с замкнутым циклом ОАО Д.Н. Халиуллина Исследование динамики процессов развития малого В.Н. Богатиков предприятия на основе когнитивного моделирования …....... О.В. Кудинова Создание шаблонов имитационной модели Д.Н. Халиуллина прогнозирования трудовых ресурсов с помощью С.Н. Малыгина, Имитационная модель кадровой потребности на примере А.А. Менькова торговой отрасли Мурманской области ……………………….. Ж.В. Логинова, Разработка системно-динамической модели кадровой Д.Н. Халиуллина потребности горнодобывающей отрасли на примере В.В. Белош Программный модуль автоматизированной обработки В.В. Быстров документов приемной комиссии вуза..…………………………. С.В. Дмитриев A series of "Information Technology" represents the research and development results in the field of creation and development of methods, models, information technology and systems to support of tasks solving in a wide range of activity areas. The results which presented in this issue are obtained in the course of planned research works of IIMM KSC RAS and within a number of projects carried out with the support of special programs and RFBR. A number of papers are prepared with the assistance of research workers and students of Kola branch Petrosavodsk state university (Informatics and applied mathematics department) as well as researchers of other scientific and educational institutions.

The collection is intended for experts in development and practical application of information systems and technologies in various fields of administrative and industrial activity, as well as for teachers and students of corresponding specialities at the higher educational establishments.

';

TRANSACTIONS INFORMATION

CONTENTS

Introduction ……………………………………………………………

V.A. Putilov Global security information monitoring and modeling tools of I.O. Datyev information systems for ad-hoc networks mobility data A.S. Shemyakin extraction

Data transmission system for geophysical networks..…………… Ja.A. Sakharov Problem of effective map-based information system’s interface M.G. Shishaev P.A. Lomov Visualization of OWL-ontologies on the basis of cognitive M.G. Shishaev Formalization problem of constructing cognitive user interfaces for multidomain information resources ……………………………..

V.V. Dikovitsky P.A. Кorobeynikov, Study of semantic structure of reference interface for typical A.A. Ryzhenko Distributed system of individual notification in case of Accelerated algorithms of logical inference on constraints ……… Retrieval requests using operations on boolean vectors ………… A.A. Almamatov A.A. Program Implementation of logic and probabilistic analysis M.G. Shishaev Organization of the distributed execution environments to improve the efficiency of complex industrial processes modeling ………………… I.E. Kirillov Development of models based on neural networks and fuzzy A.V. Vicentiy V.V. Birukov Information support of technology processes development and A.A. Petrov optimization for ore and man-made deposits conservation and V.F. Skorokhodov Use of engineering analysis tools for study of distribution of A.S. Stepannikova V.V. Birukov Upgrading of technology for iron ores concentration on JSC A.V. Sherbakov A.А. Tuz Building a model of grinding in unit of continuous action with the V.N. Bogatikov closed cycle in JSC "Kovdorsky GOK" with using neural network D.N. Khaliullina Research of dynamics of small enterprise development A.V. Gorokhov О.V. Kudinova, Creating templates of simulation model for labour force balace S.N. Malygina Simulation model of manpower needs by the example of the Z.V. Loginova Developing simulation model of recruitment needs in mining V.V. Belosh The software module of automated document processing S.V. Dmitriev

ВВЕДЕНИЕ

В процессе становления и развития информационного общества информационные технологии все шире внедряются во все сферы человеческой деятельности, от государственного управления, до решения повседневных задач отдельными людьми. Активно развиваются методы и технологии обработки семантической информации, обеспечивающие возможности комплексного использования данных и знаний различных предметных областей при решении сложных междисциплинарных задач. К данному типу относятся, в частности, многие задачи управления территориями. Обеспечение системного анализа разнородных факторов и явлений необходимо для разработки и обоснования планов, а также мониторинга результатов деятельности, направленной на устойчивое функционирование и развитие социально-экономических систем Арктической зоны Российской Федерации. Критичность системного подхода к организации функционирования этих систем обусловлена природноклиматической, геополитической и социально-экономической спецификой территорий. Одной из приоритетных задач в сфере управления данными территориями является обеспечение безопасности (в широком смысле) всех видов реализуемой здесь деятельности, как непосредственно в процессе реализации, так и с точки зрения возможных последствий.

Многообразие задач управления компонентами социально-экономических систем определяет широту спектра исследований, направленных на разработку и создание соответствующих средств информационно-аналитической поддержки. В этот спектр входят как разработка методов и моделей обработки и передачи информации, так и создание технологий эффективного использования имеющихся разнородных информационных ресурсов различными категориями пользователей.

В качестве передовых технологий, обеспечивающих интеграцию разнородных информационных ресурсов и создание адекватных средств информационно-аналитической поддержки задач управления компонентами региональных социально-экономических систем можно отметить: сетевые технологии, включая технологии интеграции мобильных устройств в единое информационное пространство региона; мультиагентные технологии, обеспечивающие высокую вариабельность и адаптивность получаемых на их основе решений; технологии имитационного моделирования, обеспечивающие оперативный анализ вариантов развития исследуемых процессов; технологии онтологического моделирования, позволяющие эффективно оперировать семантической информацией и др. Следует отметить, что в результате интеграции таких технологий достигается синергетический эффект, обеспечивающий получение решений высокого качества.

Настоящий выпуск – четвертый в серии «Информационные технологии»

Трудов Кольского научного центра РАН. Вошедшие в него работы, в основном, представляют результаты исследований членов научной школы, сформировавшейся в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН. Ряд работ выполнен при активном участии сотрудников и студентов факультета информатики и прикладной математики Кольского филиала Петрозаводского госуниверситета, а также в сотрудничестве с исследователями других научных и образовательных учреждений.

УДК 004.89, 004.942, 338. А.В. Маслобоев, В.А. Путилов ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов

КНЦ РАН

Кольский филиал ПетрГУ

СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА И МОДЕЛИРОВАНИЯ

ГЛОБАЛЬНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В БАРЕНЦЕВОМ/ЕВРО-АРКТИЧЕСКОМ

РЕГИОНЕ

Аннотация В работе представлены результаты исследований и разработок в области создания и использования средств информационно-аналитической поддержки управления глобальной безопасностью в Баренцевом/Евро-Арктическом регионе. Рассматриваются состояние, особенности технологической реализации, перспективы трансграничных ИТ-проектов в области информационного мониторинга и моделирования глобальной безопасности арктических регионов.

Ключевые слова:

информационная поддержка, мониторинг, моделирование, глобальная безопасность, арктический регион, агентные технологии.

A.V. Masloboev, V.A. Putilov

GLOBAL SECURITY INFORMATION MONITORING AND MODELING TOOLS OF

BARENTS EURO-ARCTIC REGION

Abstract The paper represents research issues and work-out results in the field of software engineering and application for global security management information and analytical support of the Barents Euro-Arctic region. State-of-the-art, technological implementation framework features and perspectives of the transfrontier IT-projects in the field of global security information monitoring and modeling of arctic regions Key words:

information support, monitoring, simulation, global security, Arctic region, agent-based 1. Введение В настоящее время Баренцев/Евро-Арктический регион (БЕАР) и Арктическая зона Российской Федерации (АЗ РФ) являются объектами сферы национальных интересов ведущих мировых держав (США, Норвегия, Канада, Дания, Китай, Южная Корея и др.). Это ослабляет позиции присутствия РФ в Арктике, владеющей значительными ее территориями, и формирует вектор угроз национальным интересам РФ в этом районе: геополитическим, социальноэкономическим, оборонным, демографическим и экологическим. Повышение интереса к Российской Арктике обусловливает высокую актуальность темы Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект №12-07-00138 «Разработка когнитивных моделей и методов формирования интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью арктических регионов России»).

защиты интересов РФ в Арктической зоне и выводит задачу обеспечения глобальной безопасности развития арктических регионов России на передний план, позиционируя ее как самостоятельную проблему, требующую научной проработки.

Одним из приоритетных направлений государственной политики РФ в Арктике, согласно «Стратегии развития Арктической зоны РФ и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года» [1], является развитие сферы информационных технологий и связи. Реализация Арктической Стратегии по данному направлению предполагает создание комплексной информационно-телекоммуникационной инфраструктуры для поддержки управления рискоустойчивым развитием территорий АЗ РФ и входящих в ее состав регионов. Однако анализ мер, осуществляемых РФ по развитию сферы информационных технологий для задач управления безопасностью (социальноэкономической, промышленно-экологической, кадровой) в Российской Арктике, свидетельствует о том, что их эффективность существенно снижается, согласно исследованиям [2], в результате возникновения ряда проблем, связанных с:

отсутствием современной информационно-телекоммуникационной инфраструктуры, позволяющей осуществлять оказание услуг связи населению и хозяйствующим субъектам на всей территории АЗ РФ;

необходимостью интеграции, обработки и анализа большого объема разноплановой информации для различных министерств и ведомств;

необходимостью обеспечения согласованности информационного взаимодействия субъектов регионального управления и структур безопасности в едином информационном пространстве АЗ РФ;

ограниченным доступом к пространственно-распределенным источникам проблемно-ориентированной информации, необходимым для оперативной поддержки принятия решений по управлению комплексной безопасностью в чрезвычайных и кризисных ситуациях, ввиду организационной (ведомственной) разнородности субъектов регионального управления;

отсутствием целостной информационно-аналитической среды для комплексного решения задач управления глобальной безопасностью арктических регионов, позволяющей повысить оперативность, достоверность и качество выдаваемой информации об обстановке в АЗ РФ.

Отечественных и зарубежных разработок, комплексно решающих перечисленные выше проблемы, в ходе исследований не выявлено.

Современные системы информационной поддержки управления глобальной безопасностью региональных социально-экономических систем (РСЭС) разрабатываются, как правило, под конкретные задачи - например, связанные с метеорологией, энергетикой, морской деятельностью, кибербезопасностью или экологией, и, как правило, не предусматривают вариантов совместного использования.

Таким образом, актуальной и стратегически важной задачей является разработка новых и развитие существующих методов и средств информационноаналитической поддержки управления глобальной безопасностью развития РСЭС АЗ РФ, подверженных влиянию множества разнородных внутренних и внешних факторов. В рамках данной задачи перспективным направлением исследований является создание когнитивных технологий про-активных виртуальных систем, обеспечивающих основу для формирования и конфигурирования расширяемой многофункциональной информационной инфраструктуры безопасности арктических регионов, наделенной потенциалом к саморазвитию и самоорганизации. Информационно-аналитическая среда поддержки управления глобальной безопасностью арктических регионов, согласно [3], представляет собой комплекс проблемно-ориентированных, взаимоувязанных и взаимодействующих информационных и аналитических ресурсов и систем, а также технологическую и организационную инфраструктуру их создания и использования.

В статье рассматриваются существующие технологические решения и специализированные разработки в области информационного обеспечения управления различными аспектами глобальной (далее – региональной) безопасности в БЕАР и АЗ РФ. Представлены результаты исследований в области создания и использования средств информационно-аналитической поддержки управления региональным развитием в АЗ РФ, реализуемых в виде мультипредметных веб-ориентированных информационных систем [4], основанных на знаниях, а также про-активных виртуальных систем [5] на базе когнитивных информационных технологий. В работе обсуждается состояние, особенности технологической реализации и перспективы трансграничных ИТпроектов в области информационного мониторинга и анализа глобальной безопасности арктических регионов.

2. Постановка задачи Анализ достижений отечественных и зарубежных научных школ на треке исследования проблем глобальной безопасности и устойчивого развития показывает, что в них недооценивается стремительно растущий потенциал информационно-коммуникационных технологий, суперкомпьютеров и интеллектуальных информационно-аналитических систем нового поколения [6], включая обучаемые нейронные сети и когнитивные информационные технологии. В связи с этим, информационно-аналитическая поддержка управления глобальной безопасностью развития РСЭС остается открытой научной проблемой.

Современный этап развития компьютерных наук обозначил новое перспективное направление в области создания технологий построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений - когнитивные информационные технологии [7]. Когнитивные технологии обеспечивают возможность формализации знаний об исследуемых объектах и процессах информатизации, анализ их структурной динамики и функциональной организации на основе имитации поведения, а также возможность виртуализации контуров управления данными объектами и процессами.

Методология когнитивного моделирования ориентирована на анализ и поддержку принятия решений в сложных ситуациях для систем, характеризующихся многоаспектностью происходящих в них процессов и их взаимосвязанностью, динамичностью и высокой степенью неопределенности, отсутствием достаточной количественной информации о динамике протекающих в них процессов, что вынуждает переходить к качественному анализу таких систем. В силу указанных особенностей социальноэкономические системы относятся к классу слабоструктурированных систем.

При этом модели формируются на основе формализации субъективных представлений (знаний) экспертов о системе и/или ситуации в виде концептуальных моделей, являющихся базой для создания полимодельных комплексов, входящих в состав средств поддержки принятия решений по управлению сложными динамическими системами и процессами. Это обуславливает целесообразность применения когнитивного подхода и реализующих его технологий, в частности, технологии мультиагентных систем [5], для создания средств информационно-аналитической поддержки и автоматизации процессов управления глобальной безопасностью РСЭС.

Обеспечение приемлемого уровня безопасности функционирования и развития РСЭС и их компонентов требует согласованного по времени, ресурсам и специфики ситуации информационного взаимодействия проблемноориентированных организационных структур, профиль деятельности которых связан с решением задач управления различными составляющими глобальной безопасности региона. Получение адекватного возникающим задачам управления региональной безопасностью эффекта в данном направлении представляется возможным на основе:

формирования целостной многофункциональной информационноаналитической среды поддержки управления глобальной безопасностью арктических регионов;

виртуализации процессов управления региональной безопасностью средствами когнитивных мультиагентных технологий для ситуационного моделирования и координации деятельности субъектов безопасности;

согласования контуров управления различными составляющими глобальной безопасности РСЭС на основе компьютерного моделирования для формирования допустимых траекторий безопасного развития региона и комплексной оценки угроз безопасности функционирования региональных подсистем и их компонентов;

реализации сетецентрического подхода [8] к формированию распределенной среды виртуальных когнитивных центров управления региональной безопасностью в чрезвычайных и кризисных ситуациях, обеспечивающей единый регламент взаимодействия и децентрализацию функций управления и принятия решений;

научно-методической и программно-алгоритмической базы для создания проблемно-ориентированных мультиагентных систем информационноаналитической поддержки задач управления региональной безопасностью.

3. Средства информационно-аналитической поддержки управления глобальной безопасностью РСЭС В настоящее время создано большое количество ресурсов и технологий, обеспечивающих информационно-аналитическую поддержку ряда задач в области управления глобальной безопасностью. Большинство из них реализовано в виде информационно-аналитических систем мониторинга социально-экономического развития и поддержки принятия решений в кризисных ситуациях, а также веб-ресурсов, обеспечивающих субъектам управления доступ к информационно-справочным ресурсам и нормативным документам на основе соответствующих информационных технологий.

Перечисленные типы систем являются разнородными по своей технологической платформе, функциональному назначению и компонентному составу. Большинство из них имеют централизованную архитектуру. Указанные особенности обуславливают их "слабую" интегрируемость и невозможность совместного использования для комплексного решения задач управления региональной безопасностью в единой информационной среде, ориентированной, главным образом, на обеспечение согласованного информационного взаимодействия субъектов управления и структур безопасности в независимости от их организационной разнородности и территориальной распределенности.

3.1. Мониторинговые информационно-аналитические системы поддержки принятия решений в кризисных ситуациях Анализ показывает, что оптимальными инструментами проблемного мониторинга состояния показателей социально-экономического развития и кризисного реагирования являются ситуационно-кризисные и когнитивные центры [7]. Информационно-аналитическая поддержка реализации Арктической Стратегии [1] осуществляется при координирующей роли Совета Безопасности РФ за счет привлечения информационных ресурсов заинтересованных органов государственной власти и государственных научных учреждений с использованием системы распределенных ситуационных центров [6]. На рис. представлена обобщенная структура и состав сети ситуационно-кризисных центров управления глобальной безопасностью РСЭС.

Рис. 1. Структура и состав сети ситуационно-кризисных центров управления Вместе с тем, технология организации функционирования и информационного взаимодействия сети, действующих ситуационно-кризисных центров (СКЦ) имеет ряд слабых сторон, среди которых можно отметить следующие:

отсутствие четкого определения СКЦ в системе государственного управления, его функциональной структуры, методического и информационного обеспечения;

поддержка принятия решений на основе ретроспективной информации и архивных отчетных материалов;

централизованная архитектура используемых информационных систем;

функционально-ориентированная организация управления, наличие жестких вертикальных связей и, как следствие, отсутствие возможности децентрализованной поддержки принятия решений по управлению безопасностью в кризисных ситуациях;

технологическая и организационная (ведомственная) разнородность функциональных и информационных компонентов СКЦ;

проблемный мониторинг состояния исследуемой системы в режиме, частично приближенном к реальному времени, что снижает оперативность поддержки принятия решений, например, в случае возникновения чрезвычайных ситуаций;

необходимость автоматизированного выбора и реализации методов и средств анализа и обработки данных в условиях известных источников первичной информации для информационной поддержки принятия решений в кризисных ситуациях;

отсутствие единого регламента информационного взаимодействия и обмена данными в силу организационной разнородности источников оперативной информации;

необходимость ориентации СКЦ на различные категории пользователей (реализация концепции «user as expert» [9]).

СКЦ и интегрируемые в их составе ведомственные информационные системы оснащены современными программно-аппаратными комплексами и средствами доступа к проблемно-ориентированным базам и картотекам данных.

Определенный интерес в приложении к задачам управления глобальной безопасностью арктических регионов представляют специализированные программные решения для ситуационных центров. Эти решения получены в рамках реализации совместных проектов Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Национального института исследований глобальной безопасности и Научно-исследовательского центра информатики при МИД России. Данные разработки направлены на создание мониторинговых информационно-аналитических систем (ИАС), ориентированных на:

информационную поддержку принятия решений по анализу международных конфликтов. В этом направлении разработаны: программный комплекс «Дипломат», ИАС «Истра-2006», ИАС «Ангара», ИАС «Прогноз МК»

которые могут использоваться как автономно в качестве мониторинговых ИАС, так и в качестве программной базы для ряда прикладных информационных технологий (анализа международных конфликтов, анализа кризисных ситуаций, анализа террористически актов и т.д.).

информационную поддержку принятия решений в СКЦ. В этом направлении разработана Экспертная система поддержки принятия решений в кризисных ситуациях (ЭС ПРКС), используемая в интересах сбора информации об обстановке совестно с мониторинговой ИАС «Ангара». ЭС ПРКС используется в Ситуационно-кризисном центре МИД России и в Международном ситуационном центре анализа агрессивных воздействий на окружающую среду.

Подробное описание перечисленных программных решений представлено в работе [6].

В составе СКЦ также широко используются специальные геоинформационные системы и системы пространственного позиционирования для проблемного мониторинга состояния различных пространственнораспределенных объектов безопасности и связанных с их функционированием событий и кризисных ситуаций. Однако, практика показывает, что применимость данного класса систем из-за сложности их эксплуатации не всегда оправдана.

Развитием технологии построения и организации работы СКЦ является концепция создания и использования когнитивных центров [7], как информационных систем для прогнозирования и стратегического планирования развития РСЭС, предложенная в Институте прикладной математики им. М.В.

Келдыша РАН. Прототип системы проектирования будущего на основе использования когнитивных центров реализован на специализированном сайте Центра компьютерного моделирования и экспертного анализа http://www.razvitie-plan.ru Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН. Когнитивный центр обеспечивает поддержку управления развитием сложных децентрализованных систем, таких как регион, территория, отрасль, предприятие. Основу когнитивного центра составляет метод вычислительного эксперимента, который подразумевает использование современных информационных технологий и прикладной математики для моделирования поведения сложных динамических систем различной природы, к которым относятся и социально-экономические системы.

Другим подходом, обеспечивающим существенный эффект при решении задач синтеза траекторий рискоустойчивого развития РСЭС с учетом необходимости интеграции, обработки и анализа большого объема разноплановой информации, является формирование сети виртуальных когнитивных центров (ВКЦ) управления безопасностью РСЭС в чрезвычайных и кризисных ситуациях. Основными задачами ВКЦ являются моделирование и стратегическое прогнозирование, планирование, построение моделей согласованного взаимодействия субъектов управления для решения конкретных управленческих задач в различных областях, в том числе и в сфере информационной поддержки управления безопасностью развития регионов, как сложных социальноэкономических систем.

Технологической основой формирования ВКЦ являются мультиагентные технологии, обеспечивающие возможность информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений и повышения уровня координации субъектов регионального управления на базе виртуализации процессов взаимодействия между ними. В таком ключе ВКЦ можно позиционировать как некоторое облачное решение, что делает его доступным не только субъектам управления различного уровня и экспертам, но и всем заинтересованным государственным и коммерческим организациям. Так, например, ВКЦ может быть реализовано в виде публичного облака, построенного в архитектуре SaaS (Software as a service) или PaaS (Platform as a service).

Облачные и веб-сервисы ВКЦ позволят субъектам регионального управления использовать современные когнитивные информационные техно-логии и инструменты моделирования для выработки согласованных стратегий, и принятия управленческих решений в кризисных ситуациях в условиях неопределенности и риска. Схема работы ВКЦ как облачного сервиса изображена на рис. 2.

Рис. 2. Схема работы ВКЦ на базе облачных технологий Основной инструментарий ВКЦ включает средства оперативного, разностороннего анализа текущих бизнес- и социально-экономических процессов, а также средства оперативного прогнозирования и стратегического планирования социально-экономического развития для задач информационной поддержки управления региональными системами в слабоструктурированных кризисных ситуациях. Кроме того, в состав основного инструментария ВКЦ входят технологии поддержки коллективной работы удалённых специалистовэкспертов в режиме реального времени (онлайн) при оказании информационных услуг субъектам регионального управления, бизнес-структурам различных отраслей и сфер деятельности, связанных с предоставлением средств оперативной аналитической обработки текущей ситуации или процессов, средств прогнозирования, проблемно-ориентированного поиска информации для поддержки принятия оптимальных управленческих решений по преодолению кризисных и чрезвычайных ситуаций.

ВКЦ – следующий этап на пути создания компьютерных тренажеров (тренажерно-моделирующих комплексов) для региональных и муниципальных чиновников, менеджеров, системных аналитиков, военных, предназначенных для интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению региональными социально-экономическими системами в слабоструктурированных ситуациях.

В условиях беспрецедентной информационной глобализации информационно-коммуникационные технологии и кибербезопасность становятся важнейшими факторами обеспечения стратегических интересов страны на международной арене. Отсюда - тесная взаимосвязь информационной и составляющих глобальной безопасности не только России и арктических регионов, но и всех стран. Данный фактор значительно актуализирует проблематику обеспечения информационной безопасности для национальных интересов в контексте глобальной безопасности [10]. Аналитический обзор технологических решений и разработок поддержки задач управления кибербезопасностью для защиты национальных интересов представлен в работах [10-12].

3.2. ИТ-проекты в области информационного обеспечения глобальной безопасности в БЕАР и АЗ РФ В настоящее время в Баренцевом/Евро-арктическом регионе (БЕАР) наблюдается интенсификация научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по созданию многофункциональных веб-ориентированных виртуальных информационных систем комплексного освещения и мониторинга обстановки в Арктике. В реализации такого класса систем принимают участие как представители зарубежных арктических государств (Норвегии, Дании, Финляндии), так и российские разработчики и ученые в лице институтов РАН, подведомственных учреждений МинОбороны РФ, заинтересованных коммерческих структур. Наибольшее внимание среди реализуемых в БЕАР ИТ-проектов, направленных на информационное сопровождение процессов развития и освоения арктических территорий, заслуживают следующие:

Открытый информационный портал BarentsWatch – http://www,barentswatch.com (разработчик Kongsberg Spacetec. AS, Норвегия);

Система освещения обстановки в Арктике (разработчик ОАО «Концерн РТИ Системы», Россия) [13];

Единая государственная система информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) - http://www.esimo.ru (разработчик ВНИИГМИ-НЦД Росгидромета, Россия);

Единая национальная диспетчерская служба Арктики (ЕНДС Арктика) - www.endsnw.ru (разработчик Северный Арктический федеральный университет им. М.В. Ломоносова, Россия) Мультипредметный Арктический портал RU-Arctic – http://www.ruarctic.net (разработчик ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН, Россия);

BarentsNet – социальная сеть профессиональных коммуникаций в области развития Севера и Арктики, объединяющая заинтересованные бизнессообщества, государственные структуры и экспертов из различных предметных областей и обеспечивающая повышение эффективности их информационного взаимодействия в рамках задач управления процессами освоения арктических территорий (совместный инициативный проект НИИГлоб, ИИММ КНЦ РАН и САФУ) [14].

Далее будут кратко рассмотрены особенности данных ИТ-проектов.

Система BarentsWatch предназначена для обработки, анализа и мониторинга текущей информации и исходных архивных данных по областям:

климат/окружающая среда, морские ресурсы, морская деятельность, нефтегазовая отрасль, морское право/регулирование, получаемая на основе мониторинга судоходства, рыбного промысла, уровней загрязнения и метеорологических условий в режиме реального времени в целях повышения эффективности рационального использования и воспроизводства природных ресурсов на акватории Баренцева моря, а также управления экологической и эксплуатационной безопасностью прибрежных районов и морских арктических территорий.

«Система освещения обстановки в Арктике» ориентирована на комплексный проблемный мониторинг и анализ информации о состоянии развития арктических территорий в четырех основных измерениях. Она представляет собой совокупность средств, поддерживающих непрерывный и согласованный по задачам, целям, месту и времени процесс сбора, обработки, накопления и распределения информации о морской (надводной и подводной), воздушной и радиоэлектронной обстановке в контролируемых районах, а также об обстановке в космическом пространстве.

Единая государственная система информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) представляет собой национальную информационную систему, предназначенную для обеспечения морской деятельности в РФ комплексной информацией об обстановке в Мировом океане, предоставляемой ведомственными информационными системами федеральных и региональных органов исполнительной власти и институтов РАН. В разрезе задач мониторинга морской деятельности и обеспечения экологической безопасности в Баренцевом Евро-арктическом регионе ЕСИМО реализует следующие основные функции:

1) информационное и технологическое взаимодействие ведомственных информационных систем;

2) формирование и интеграция проблемно-ориентированных информационных ресурсов;

3) обеспечение доступа к информации для исследования, освоения и использования акваторий Баренцева и Норвежского морей;

4) обмен с международными информационными системами.

Единая национальная диспетчерская служба Арктики (ЕНДС Арктики) создана в г. Архангельске на базе Центра космического мониторинга при Северном Арктическом федеральном университете им. М.В. Ломоносова. ЕНДС Арктики ориентирована на непрерывный мониторинг ситуации в Арктике в онлайн-режиме, а также на решение задач, связанных с оперативным получением данных дистанционного зондирования Земли, обеспечивающих мониторинг природных ресурсов, отраслей экономики, экологических проблем и чрезвычайных ситуаций на территории АЗ РФ.

Функциональная организация ЕНДС Арктики основана на использовании специализированных систем мониторинга подвижных и стационарных объектов на базе спутниковых технологий ГЛОНАСС и сервисов веб-ориентированных геоинформационных систем. Инфраструктура ЕНДС Арктики включает телематическую платформу, которая оперирует навигационной информацией поступающей с мобильных навигационных терминалов.

Арктический портал RU-Arctic представляет собой мультипредметный веб-ресурс и предназначен для обеспечения информационных потребностей различных категорий пользователей в области социально-экономической обстановки и возможных вариантов социально-экономического развития арктических территорий РФ. Система RU-Arctic нацелена на оперирование согласованной текущей, ретроспективной и прогнозной информацией о социально-экономической системе территорий (структура экономики, демография, кадровый потенциал и др.) и природной среде (экологическая обстановка, природные ресурсы и т.д.) Российской Арктики.

В технологическую основу портала RU-Arctic заложены существующие и разрабатываемые информационные технологии распределенной обработки и анализа данных, методы интеллектуальной поддержки принятия решений, проблемно-ориентированные модели и инструменты моделирования, образующие вкупе комплекс средств информационно-аналитической поддержки управления глобальной безопасностью развития арктических регионов. Система RU-Arctic расширяет функциональные возможности рассмотренных выше аналогов и учитывает пятое измерение при реализации проблемного мониторинга обстановки в Российской Арктике – социально-экономическую составляющую, стратегически значимую с точки зрения обеспечения рискоустойчивого развития арктических регионов. Система RU-Arctic может существенно дополнить возможности «Системы освещения обстановки в Арктике», что позволит получить качественно новые решения в области создания комплексной системы управления комплексной безопасностью арктических территорий во всех пяти измерениях. Функциональная структура и компоненты системы RU-Arctic представлены на рис. 3.

Рис. 3. Функциональная структура и компоненты системы RU-Arctic.net Сравнительная характеристика двух наиболее ярких систем-аналогов RUArctic и BarentsWatch представлена в табл. 1 и 2.

Сравнительная характеристика систем RU-Arctic и BarentsWatch Характеристика портал BarentsWatch (системы) национальную систему рискоустойчивого Целевая аудитория Эксперты в области Органы исполнительной пользователей защиты окружающей власти различного уровня, Сравнительная характеристика систем RU-Arctic и BarentsWatch Функциональные возможности обеспечение ее целостности и актуальности к информации и оперирование ею интерфейсов для различных категорий пользователей и решаемых задач аналитической обработки информации и прогнозирования с использованием средств компьютерного моделирования территориальной привязкой на основе интерактивных электронных карт ресурсов о состоянии арктических территорий семантический анализ информации Построение единой электронной социальной сети BarentsNet с целью создания виртуальной интеграционной площадки по сотрудничеству в сфере управления развитием арктических территорий является как одним из главных пунктов новой Киркинесской декларации, так и важным этапом на пути создания единого информационного пространства Арктической зоны РФ при реализации «Стратегии развития Арктической зоны РФ и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года».

Система BarentsNet является надстройкой над существующей системой RU-Arctic и будет на начальном этапе разработки обеспечивать базовый набор функций по предоставлению доступа к различным источникам проблемноориентированной информации и веб-сервисам, заложенный в известные системы-аналоги, реализующие функционал социальных сетей в Интернет, такие как Facebook, MySpace, Google+ или ВКонтакте. К базовым функциям в данном случае относятся:

возможность создания индивидуальных профилей;

возможность взаимодействия пользователей посредством внутренней почты, комментариев и т.п., а также обмена инфоресурсами;

возможность создания тематических виртуальных сообществ - групп пользователей по интересам (открытого или закрытого типа);

разграничение прав пользователей на доступ к информации и оперирование ею;

проблемно-ориентированный информационный поиск (люди, группы, идеи, контакты, профили, проекты и т.д.).

Вместе с тем, планируется реализация специфических функций. Речь идет об использовании средств аналитической обработки данных на базе компьютерного моделирования, средств интеграции разнородных информационных ресурсов, а также систем распределенного семантического поиска информации. Перспективным аналогом BarentsNet без учета арктической специфики является современная виртуальная сеть профессиональных контактов LinkedIn (http://www.linkedin.com), имеющая сервисно-ориентированную архитектуру и созданная на базе передовых веб-технологий с поддержкой облачных и веб-сервисов.

В основе системы BarentsNet планируется также реализация модели B2G (business-to-government), способствующей развитию частного государственного партнерства на территории АЗ РФ и входящих в ее состав регионов посредством современных инфокоммуникационных технологий, что позволит в перспективе достичь качественно нового уровня развития региональной экономики и инновационного сотрудничества в БЕАР. Девиз проекта по созданию системы BarentsNet - реализация концепции «от контактов к контрактам».

4. Мультиагентная информационно-аналитическая среда поддержки управления региональной безопасностью «Безопасный Виртуальный Регион»

Для информационной поддержки принятия решений и повышения уровня координации субъектов региональной безопасности разработан прототип виртуальной сетецентрической мультиагентной информационно-аналитической среды поддержки управления глобальной безопасностью арктических регионов «Безопасный Виртуальный Регион» (МИАС БВР) [3] с унифицированной точкой доступа на основе веб-технологий.

Специфическими особенностями МИАС БВР являются: мультиагентная реализация, сетецентрическая организация, децентрализация функций управления, наличие средств интеграции разнородных информационных и исполнительных ресурсов, синергетические и когнитивные свойства (самоорганизация компонентов на основе коалиционных взаимодействий когнитивных агентов и адаптация к динамике внешней среды).

МИАС БВР, основанная на разработанных в ходе исследований проблемно-ориентированных когнитивных моделях и информационных технологиях, представлена следующими практическими разработками (рис. 4):

1) Распределенная агентная платформа [15], представляющая собой совокупность функциональных модулей, обеспечивающих создание и использование полимодельных комплексов поддержки управления безопасностью, а также компонентов среды исполнения и поддержки функционирования когнитивных программных агентов в распределенной информационной среде. В рамках агентной платформы реализуется информационная технология дистанционного формирования моделей и управления процессом имитационного моделирования, обеспечивающая синтез имитационных моделей сложных систем на базе системно-динамических моделей их типовых составляющих - модельных шаблонов. Это позволяет расширять состав полимодельных комплексов для их последующего использования в процессе реализации аналитических, прогностических и когнитивных (познавательных) функций агентов системы. Архитектура агентной платформы также включает функциональные модули, реализующие внутреннюю логику функционирования агентов, протоколы межагентных коммуникаций, а также процедуры формирования коалиций агентов и модели управления их совместной деятельностью, алгоритмы миграции агентов, средства интеграции разнородных информационных ресурсов.

2) Сетецентрическая мультиагентная система информационно-аналитической поддержки управления региональной безопасностью, представляющая собой множество взаимосвязанных активных программных компонентов, реализующих функции разнотипных агентов субъектов безопасности в виртуальной среде, общесистемных сервисов (сервис онтологий, сервис центров сертификации агентов и др.), а также специализированных системных служб, обеспечивающих интеграцию в систему разнородных информационных ресурсов. Агенты технически реализованы в виде локальных программ (.exe) и вебсервисов. В качестве технологии реализации распределенной мульти-агентной среды использована технология CORBA. Базовые шаблоны программных агентов системы разработаны с помощью языка Java на базе платформа JADE (Java Agent Development Environment).

Рис. 4. Функциональные компоненты МИАС БВР 3) Арктический Интернет-портала RU-Arctic, представляющий собой мультипредметный веб-ресурс и обеспечивающий унифицированную точку доступа к ресурсам МИАС БВР на основе веб-технологий. Мультипредметная сущность портала обеспечивает возможность его использования различными категориями пользователей вне зависимости от профиля их деятельности и основывается на технологиях Semantic Web. Для этого в качестве моделей представления знаний в рамках системы используются онтологии различных предметных областей и ассоциированных с ними разнородных информационных ресурсов, а также средства их интеграции [16].

Для работы с картографическими источниками данных и визуализации пространственной информации с территориальной привязкой в рамках портала использован веб-ориентированный картографический сервер с открытым исходным кодом – GeoServer, предоставляющий доступ к открытым геоинформационным веб-сервисам [17].

4) Комплекс проблемно-ориентированных имитационных моделей, образующих полимодельные комплексы, используемые агентами системы в качестве аналитических ресурсов в составе своего имитационного аппарата для реализации прогностических функций и пополнения знаний о среде функционирования (когнитивная функция агентов). На их основе разработана интегрированная системно-динамическая модель глобальной безопасности развития РСЭС (на примере Мурманской области). Модель представляет собой комплекс композитных системно-динамических и агентных моделей промышленного потенциала региона, кадровой безопасности, инновационного потенциала региональной экономики и экологической системы. Для разработки системно-динамических и агентных моделей использовались инструментальные среды моделирования PowerSim и Anylogic. Созданные модели позволяют путем многократной имитации оценивать экономический и связанный с ним экологический риски различных сценариев развития региона.

5) Онтология региональной безопасности, построенная на основе разработанной формальной концептуальной модели интегрированной информационной среды поддержки управления глобальной безопасностью региона [18] и используемая в качестве базы знаний агентов системы. Созданная онтология реализована в терминах языка онтологического моделирования OWL.

В совокупности, данные практические разработки обеспечивают построение расширяемой многофункциональной виртуальной сетецентрической среды, образующей целостную информационно-аналитическую инфраструктуру безопасности региона на базе существующих и вновь создаваемых проблемноориентированных информационных ресурсов, а также средств автоматизированной обработки содержащихся в них данных.

Основное назначение МИАС БВР - удовлетворение информационных потребностей и обеспечение согласованного информационного взаимодействия субъектов и организационных структур безопасности посредством оперативного и своевременного предоставления соответствующих информационных ресурсов (данных) и сервисов для решения задач управления региональной безопасностью. Средством коммуникации субъектов безопасности с МИАС БВР и друг с другом являются их онлайновые автоматизированные рабочие места и их виртуальные представители в МИАС БВР - когнитивные программные агенты соответственно, функциональная структура и компонентный состав которых непосредственно и взаимно влияют на архитектуру и функционирование МИАС БВР. Доступ к ресурсам МИАС БВР и виртуальное сотрудничество субъектов безопасности в единой информационной среде осуществляется через унифицированную точку доступа, реализованную в виде мультипредметного Арктического Интернет-портала RU-Arctic, в рамках которого представляется возможным связать действующие системы ситуационно-кризисных и виртуальных когнитивных центров управления безопасностью в Арктической зоне РФ. Также интегрировать в единое целое разнообразные информационные и аналитические ресурсы, необходимые для решения задач информационной поддержки управления развитием АЗ РФ.

Созданные в результате исследований и разработок средства информационно-аналитической поддержки смогут найти практическое применение в различных задачах управления региональной безопасностью в АЗ РФ. К основным областям их использования в БЕАР относятся поддержка принятия решений в сфере управления социально-экономической и промышленноэкологической безопасностью, а также информационное сопровождение функционирования региональных СКЦ мониторинга и прогнозирования социальноэкономического развития.

6. Заключение В ходе исследований проанализированы существующие отечественные и зарубежные разработки в области информационного обеспечения управления различными аспектами глобальной безопасности в БЕАР и АЗ РФ. Рассмотрены состояние, особенности технологической реализации и перспективы трансграничных ИТ-проектов в области информационного мониторинга и анализа глобальной безопасности арктических регионов. Вместе с тем, представлены результаты исследований в области создания и использования средств информационно-аналитической поддержки управления глобальной безопасностью арктических регионов, реализованных в виде мультипредметных веб-ориентированных информационных систем и про-активных виртуальных систем на базе когнитивных информационных технологий.

Проблемными полями, оказывающими «тормозящий» эффект на пути внедрения предлагаемых разработок в практическую деятельность субъектов региональной безопасности и во многом затрудняющими их использование, являются:

1) Несовершенность нормативно-правовой базы.

2) Сложность позиционирования виртуальных центров управления безопасностью в кризисных ситуациях в структуре государственного управления, как на региональном, так и федеральном уровнях.

3) Координация взаимодействия и согласование целей/сферы интересов разнородных субъектов безопасности, имеющих различную ведомственную подчиненность.

4) Организационная и административная разнородность субъектов безопасности.

5) Интеграция разнородных информационных ресурсов (технологическая, семантическая, организационная разнородность данных).

6) Отсутствие единого регламента информационного взаимодействия и обмена данными между ведомственными информационными системами различного назначения и ограничение доступа к проблемно-ориентированной информации, принадлежащей разным ведомствам или субъектам и зачастую необходимой для оперативной аналитической обработки и поддержки принятия решений в кризисных ситуациях.

Очевидно, что многие из этих проблем в масштабе всей Российской Арктики нельзя решать без совместного участия профильных институтов РАН, региональных и федеральных органов государственной власти, ведущих вузов, а также заинтересованных представителей среднего и крупного бизнеса.

Реализация Арктической Стратегии [1] и ее научное обеспечение требуют постоянного внимания на всех уровнях государственного управления и организации науки. Важно сохранять и приумножать опыт циркумполярных исследований – такое же важное национальное достояние, как пространства и ресурсы Российской Арктики.

Литература 1. Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года.

- Режим доступа: http://government.ru/news/ 2. Олейник, А.Г. Проблемы и задачи формирования единого информационного пространства Арктической зоны РФ / А.Г. Олейник, А.М. Федоров // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. - 2/2011(5).

- С.19-28.

3. Маслобоев, А.В. Мультиагентная информационно-аналитическая среда поддержки управления региональной безопасностью "Безопасный Виртуальный Регион" / А.В. Маслобоев // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2013.- №4(86).- С.128-138.

4. Современные методы создания мультипредметных веб-ресурсов на базе визуализации и обработки формализованной семантики / В.В. Диковицкий и др. // Вестник Кольского научного центра РАН.- 3/2011(6).- С.72-62.

5. Путилов, В.А. Мультиагентный подход к виртуализации проблемно-ориентированной деятельности субъектов управления региональной безопасностью в Арктике / В.А. Путилов, А.В. Маслобоев // Труды Кольского научного центра РАН. Информационные технологии. - 4/2012(11). - Вып. 3.- С.10-23.

6. Глобальная безопасность: инновационные методы анализа конфликтов / А.И.

Смирнов и др.- М.: Общество "Знание" России, 2011.- 272 с.

7. Когнитивные центры как информационные системы для стратегического прогнозирования / И.В. Десятов и др. // Информационные технологии и вычислительные системы, 2011. - №1.- С.65-81.

8. Душкин, Д.Н. Сетецентрические технологии: эволюция, текущее положение и области дальнейших исследований / Д.Н. Душкин, М.П. Фархадов // Автоматизация и современные технологии, 2012. - №1. - С.21-29.

9. Шишаев, М.Г. Использование концепции «User as an expert» в разработке мультипредметных веб-ресурсов, основанных на онтологиях / М.Г. Шишаев, П.А. Ломов, В.В. Диковицкий // Прикладные проблемы управления макросистемами: Мат. IX Всероссийской школы-семинара, г. Апатиты, 26-30 марта 2012 г.- Апатиты: КНЦ РАН, 2012.- С.82-84.

10. Смирнов, А.И. Глобальная безопасность и «мягкая сила 2.0»: вызовы и возможности для России / А.И. Смирнов, И.Н. Кохтюлина.- М.: ВНИИгеосистем, 2012. - 252 с.

11. Юсупов, Р.М. Наука и национальная безопасность. 2-е Изд. / Р.М. Юсупов.

- СПб.: Наука, 2011. -369 с.

12. Котенко, И.В. Научный анализ и поддержка политик безопасности в киберпространстве: обзор перспективных направлений исследований по результатам международного семинара SA&PS4CS 2012 / И.В. Котенко, И.Б.

Саенко // Труды СПИИРАН, 2013. - Вып. 1(24).- С.66-87.

13. РТИ возглавил разработку Системы освещения обстановки в Арктике // Корпоративная газета ОАО «РТИ».- 2012.- №2(22).- С.6.

14. Маслобоев, А.В. BarentsNet – виртуальная интеграционная площадка для информационной поддержки управления развитием арктических территорий / А.В. Маслобоев // Развитие Севера и Арктики: проблемы и перспективы: мат. докл. Всерос. научно-практич. конф., г. Апатиты 6-8 ноября 2013 г. - Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2013.- С.175-177.

15. Маслобоев, А.В. Проблемно-ориентированная агентная платформа для создания полимодельных комплексов поддержки управления безопасностью региона / А.В. Маслобоев, А.В. Горохов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2012.- №2(78). - С.60-65.

16. Ломов, П.А. Интеграция онтологий с использованием тезауруса для осуществления семантического поиска / П.А. Ломов, М.Г. Шишаев // Информационные технологии и вычислительные системы, 2009. - №3.

- С.49-59.

17. Ехлаков, Ю.П. Принципы построения веб-ориентированной ГИС промышленного предприятия / Ю.П. Ехлаков, О.И. Жуковский, Н.Б. Рыбалов // Известия Томского политехнического университета, 2006. - Т.309. - №7.

- С.146-152.

18. Маслобоев, А.В. Концептуальная модель интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью развития региона / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов // Вестник МГТУ: труды Мурманского государственного технического университета, 2011. -Т.14.- №4.- С.842–853.

Сведения об авторах Маслобоев Андрей Владимирович – к.т.н., старший научный сотрудник, е-mail: [email protected] Andrey V. Masloboev – Ph.D. (Tech. Sci.), Senior research Путилов Владимир Александрович – д.т.н., профессор, директор, е-mail: [email protected] Vladimir A. Putilov - Dr. of Sci (Tech), Professor, Director УДК 004. С.Ю. Яковлев ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов

КНЦ РАН

Кольский филиал ПетрГУ

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В УПРАВЛЕНИИ БЕЗОПАСНОСТЬЮ

СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Аннотация На материале двух тематических конференций выполнен обзор некоторых проблем и методов в управлении безопасностью систем различного уровня – глобальных, региональных, объектовых. Выявлены тенденции гуманитаризации исследований, возрастания роли когнитивных технологий, усиления внимания к изучению процессов развития социально-экономических систем.

Ключевые слова:

управление безопасностью, сложные системы, когнитивные технологии.

S.Yu. Yakovlev

MODERN TRENDS IN SAFETY MANAGEMENT OF COMPLEX SYSTEMS

Abstract On the materials of two conferences the paper reviews some problems and methods in safety management of different level systems – global, regional, object. The tendencies to research increase of humanities, cognitive technologies, socialeconomic systems development have been indicated.

Key words:

safety management, complex systems, cognitive technologies.

Введение Девятнадцатая и двадцатая Международные конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» проводились в декабре 2011 и годов в Москве на базе ИПУ РАН. Тематика докладов и тезисов традиционно отличалась широтой обсуждаемых вопросов и предлагаемых подходов [1, 2]. В статье рассматриваются некоторые интересные (с точки зрения автора) направления, как правило, близкие к исследованиям по безопасности, проводимым ИИММ КНЦ РАН.

1. На пороге когнитивной эры В работах Малинецкого Г.Г. (ИПМ РАН) и соавторов развивается идея создания когнитивной отрасли, сравнимой по масштабу с компьютерной индустрией.

Авторами выполнен исторический обзор и сделан прогноз развития экономики и науки. ХIХ век определён как век геополитики, столетие пара и Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект №12-07-00138) «Разработка когнитивных моделей и методов формирования интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью арктических регионов России»).

угля, тяжёлой промышленности, инженерного дела, когда основные усилия были направлены на предмет производства. ХХ – век геоэкономики, мировых войн, электричества и нефти, химии, ядерной физики и компьютерных технологий; акцент на средства производства. ХХI прогнозируется как век геокультуры, во главу угла будет поставлен субъект производства, человектворец. Именно с человеком, коллективами, обществом в целом будут связаны возможные достижения и главные угрозы. Намечающийся прорыв связан с когнитивными технологиями и одной из форм их реализации – когнитивными центрами. Именно здесь развернутся главные события в сфере науки и технологий ХХI века.

Выполнен обзор развития понятия "технология". До начала ХIХ века под технологией понималось искусство осуществления любой деятельности. В конце ХIХ и начале ХХ века понятие сузилось до технологий материального и энергетического производств. Затем (во второй половине ХХ века) смысл вновь расширился до производственных, управленческих, образовательных и иных технологий. Получил распространение термин "высокие технологии", когда добавленная стоимость намного превышает стоимость сырья (например, производство микросхем). Появился термин "гуманитарные технологии", объектом которых являются люди, социальные отношения. Гуманитарные технологии стали предметом не только изучения, но и проектирования ("цветные революции"). Развиваются методы рефлексивного управления, опирающиеся на модель субъекта. Возник термин "высокие гуманитарные технологии". В конце ХХ века произошёл прорыв в исследованиях мозга, моделировании сознания, математизации общественных наук.

Когнитивные технологии определяются как способы и алгоритмы достижения целей субъектов, опирающиеся на данные о процессах познания, теорию самоорганизации, компьютерные технологии. Именно когнитивным технологиям приписывается огромный потенциал развития, они позволяют достичь нового качества управления всё более сложным и нестабильным миром.

В качестве аналога при прогнозировании вероятной траектории становления когнитивной отрасли выбрано развитие компьютерных технологий. Несмотря на бурный рост, влияние компьютеров оказалось меньше предполагаемого. С одной стороны, общество и элиты оказались не готовы к изменениям, с другой, "мы не знаем общества, в котором живём". Пришло время, когда этот когнитивный барьер на стыке гуманитарных, информационных и управленческих технологий должен быть преодолён, именно благодаря когнитивным технологиям.

В истории компьютерных наук "вначале была математика", в когнитивных исследованиях эта стадия также признаётся пройденной. В качестве научной основы определена теория самоорганизации или синергетика.

Этот междисциплинарный подход родился в 1970-х годах и представляет собой теорию неустойчивостей, теорию нелинейных и саморазвивающихся систем. Во многих разнородных системах происходит самоорганизация – выделяется небольшое число (5-7) ведущих переменных (мод, степеней свободы, решающих правил, стратегий), названных параметрами порядка. Эти переменные определяют поведение системы. Выявление таких параметров позволяет многие сложные системы описывать просто, но вполне адекватно. Строится иерархия упрощённых моделей, причём модели нижних уровней для многих явлений и процессов оказываются близкими. В природе и обществе для "управления разнообразием" создаются иерархические структуры, каждый уровень агрегирует информацию и представляет "наверх" только то, что необходимо. В последнее десятилетие выявлена ключевая роль самоорганизации и в процессах обучения, принятия решений, распознавания образов. Важный блок когнитивных проблем связан с задачами медицинской диагностики. Развита техника "диагностических игр", позволяющих выявить параметры порядка и решающие правила для конкретного эксперта. Опытный врач-диагност оценивает не более 3-4 параметров из огромной совокупности. Одна из главных способностей человека – быстрое определение таких параметров в разных ситуациях, слежение за ними, смена поведения в зависимости от них. Близким подходом является введение (в рамках динамической теории информации) понятия ценной информации.

Для осуществления когнитивного прорыва необходима проблема, которую не решить старыми способами. Для компьютерной индустрии такие задачи возникли в ядерной физике и космической отрасли. В настоящее время общемировой тенденцией является рост численности госаппарата наряду со снижением его эффективности. Увеличение разнообразия, рост индивидуальных возможностей порождают гигантский информационный поток. Чтобы в этом потоке выделять главное, необходимы когнитивные технологии, и нужда в них будет возрастать. Мир полон многоагентных организационных и экономических систем, и деньги уже не обеспечивают согласования всех интересов. Мировой экономический кризис носит системный характер и обусловлен кризисом управления на всех уровнях. Кардинальный выход состоит в переходе на нелинейные системы управления. Ещё одна проблема – растущая неадекватность процесса образования, когда человек за время творческой жизни не успевает дойти до вершин профессионального мастерства. Выход – в создании эффективных персональных интерактивных "компьютерных тьюторов", при сохранении роли человека-учителя (подобно компьютерной поддержке врачебной деятельности). Знания становятся основным объектом вложений. Повышение (благодаря когнитивным технологиям) эффективности обучения и использования знаний - одна из ключевых задач современности, и "гонка когнитивных технологий" уже началась.

По мнению авторов, когнитивные технологии вышли на уровень прикладной науки, важнейшие фундаментальные решения найдены, научная революция в области когнитивных исследований уже произошла. Наступает второй этап - создание опытных образцов, доведение до уровня товаров и услуг. На первые роли вместо учёных выходят изобретатели. Третий этап – диффузия инноваций, массовое производство; главные действующие лица - инженеры и технологи.

Продолжительность каждого этапа составляет 10-15 лет. Важно воплотить имеющийся потенциал в когнитивной экономике. Создание такой отрасли будет иметь не только экономическое, но и социальное измерение. Применение когнитивных технологий становится важнейшим направлением развития оборонных комплексов ряда развитых стран. Возникли новые принципы использования роботов, опирающиеся на теорию самоорганизации ("стаи, команды"). Всё это вместе взятое характеризует складывающийся на наших глазах VI технологический уклад. Особое внимание при создании когнитивной отрасли следует уделить подготовке кадров – специалистов по моделированию и проектированию будущего, инновационных менеджеров, доверительных аналитиков, мастеров технического дизайна.

Эти общие положения проиллюстрированы на примере проблем промышленно-экологической безопасности.

Основными причинами роста рисков чрезвычайных ситуаций (ЧС) признаны ускорившиеся глобальные климатические изменения, синергетический характер бедствий, неэффективность систем предупреждения и реагирования. Многие существующие системы безопасности основаны на субъективных, а не научно обоснованных оценках рисков. Это приводит к исключению ряда сценариев, особенно редких и крупных (как "невозможных"), занижению вероятностей и возможных потерь. Такие системы "настроены" на большое количество небольших аварий. Однако ущерб от одной крупной катастрофы может превосходить все аварии в данной отрасли. Рост ущерба от техногенно-природных ЧС, наблюдающийся в последние годы, предъявляет новые требования к мониторингу, моделированию, прогнозу и управлению опасными явлениями и процессами. Согласно мировой статистике, каждый рубль, вложенный в прогноз и предупреждение ЧС, позволяет сэкономить от до 100 рублей (для России, а также для особо опасных объектов – более рублей), потраченных на ликвидацию ЧС ("коэффициент риска"). Должен быть замкнут круг: мониторинг прогноз предупреждение принятие мер анализ результатов планирование мониторинг. Необходимо усилить каждую из компонент триады: мониторинг – прогноз – управление, а также обеспечить их взаимодействие. В качестве ответа на этот вызов предлагается создание сети когнитивных центров – человеко-машинных систем, использующих новые возможности в сфере математического моделирования, информационных технологий, телекоммуникаций. Такие центры декларируются также как новый инструмент оценки стратегических рисков, моделирования и проектирования будущего. Более 10 лет назад ряд институтов РАН (по инициативе ИПМ РАН) выдвинули идею создания Национальной системы научного мониторинга опасных явлений и процессов в природной, техногенной и социальной сферах. Актуальность этой задачи к настоящему времени только возросла.

В теории управления риском выделяются "медленные" (по сравнению со временем реализации ЧС) и "быстрые" времена и управляющие воздействия. На "медленных" временах есть возможность провести моделирование, оптимизировать системы защиты, выявить и устранить уязвимые места. Так, проект станции "Фукусима" был рассчитан на волну цунами высотой до 6 метров, а в истории региона (сейсмоопасная прибрежная зона) за последние 100 лет цунами трижды достигало 10 метров и один раз 20 метров. Стоимость мер защиты станции не превышала 10% от стоимости объекта. Модели, появившиеся за 20 лет до аварии, весьма точно описывали её сценарии.

С другой стороны, отсутствие "быстрых" алгоритмов и автоматических систем в ситуациях, когда решение надо принимать за минуты и секунды, может повлечь катастрофические последствия (Чернобыль, Саяно-Шушенская ГЭС, Фукусима). В качестве научной основы для управления в "быстром времени" также предлагается теория самоорганизации (синергетика). Выявлены типовые сценарии развития опасных процессов (например, теория режимов с обострением). Предлагаются универсальные алгоритмы прогноза ЧС на основе анализа временных рядов. Высокоточное измерение состояния отдельных элементов объекта (например, фазохронометрический метод), способы агрегации информации (например, вычисление пространственно-временных функционалов) создают предпосылки для реализации "быстрых" систем.

Пороговые значения параметров, при которых объявляется тревога, подбираются на основе знаний о предыдущих, аналогичных авариях, а также путём анализа временных рядов. Как правило, у сильных событий есть предвестники – "затишье" либо "активизация" (теория самоорганизованной критичности).

Другой (организационно-технической) проблемой в борьбе с ЧС является отсутствие механизмов и систем поддержки принятия решений, что не позволяет воспользоваться моделями и прогнозами. Так, ситуация с лесными пожарами (осуществившаяся в ближайшем засушливом 2010 году) была предсказана в 2008 году, опубликована и доложена руководству МЧС и РАН, были даны рекомендации по предотвращению бедствий. Однако никаких мер не было принято, в результате ущерб от пожаров 2010 года оценивается сотнями миллиардов рублей. В качестве положительного примера приводится система управления Чили в переломный момент истории страны. Идеи кибернетики (работы Стаффорда Бира) легли в основу создания ситуационных центров.

Информация предоставлялась ЛПР в ясной и наглядной форме, была регламентирована процедура обсуждения. История информационной поддержки принятия управленческих решений в России (создание информационноаналитических ситуационных центров) ведёт своё начало от Чернобыльской аварии (центр "Контур"). В 1997 году был создан Ситуационный центр Президента России. В настоящее время ситуационные центры в России сталкиваются с проблемами отсутствия экспертов, кадров, недостаточного нормативного и математического обеспечения.

Концепция сети когнитивных центров (отраслевых, региональных, корпоративных) является развитием идеи ситуационных центров. Возможности "мозгового штурма", привлечения удалённых экспертов дополняются системой математических моделей анализа и прогноза, базами знаний. На такие центры также возлагается задача предупреждения редких и крупных ЧС (управление стратегическими рисками). Состояние неустойчивости характерно и для современной социальной жизни. Когнитивные центры мыслятся как информационные технологии для подготовки управленцев и согласования общественных интересов. "Отладку" функционирования центров целесообразно проводить в процессе учений по отработке действий при масштабных ЧС, с привлечением представителей различных государственных органов и структур.

2. Информационная поддержка устойчивого развития Арктической зоны РФ В работах Шульца В.Л. (ИСПИ РАН), Шелкова А.Б., Чернова И.В., Кульбы В.В. (ИПУ РАН) и соавторов рассмотрен комплекс проблем повышения эффективности управления социально-экономическим развитием Арктического сектора РФ.

Стратегическое значение Арктики возрастает, этот регион оказывается в центре внимания многих стран, что создаёт угрозы реализации интересов России. Выполнена группировка факторов риска развития социальноэкономической системы (СЭС) в виде ряда поколений (уровней). Фактор верхнего уровня – противоречия, внутренние и внешние. Внутренние противоречия понимаются как рассогласование целей составных частей СЭС, внешние определяются различием в интересах государств. Негативные противоречия порождают внутренние и внешние источники угроз. Это потенциальные антропогенные, техногенные или природные носители угроз устойчивому развитию СЭС. Источники угроз имеют следствием внутренние и внешние угрозы. Классификация угроз возможна по уровням источника, по сферам проявления, по возможности реализации. Далее следуют внутренние и внешние источники уязвимости – потенциальные "приёмники" угроз. Как отражение потенциальных угроз (возможность или вероятность реализации) выступают риски для объекта и субъекта организационного управления.

Реализуются риски в виде ущербов (последствий). Для анализа угроз и последствий используется матрица угроз. По столбцам матрицы расположены источники уязвимости, по строкам – источники угроз, в клетках – оценки угроз в количественной или качественной формах.

Противодействие угрозам развития СЭС региона осуществляется на трёх уровнях. Стратегические задачи направлены на ликвидацию, блокирование источников противоречий, угроз и уязвимости, достижение приемлемого уровня безопасности развития. Решение стратегических задач может достигаться изменением структуры СЭС и функций управления, уменьшением тяжести возможных последствий. Тактические задачи – это комплекс превентивных мероприятий, направленных на ликвидацию источников угроз или предотвращение их воздействий. Оперативные задачи – это мероприятия по ликвидации источников уязвимости и снижение тяжести последствий.

Одной из ключевых характеристик Арктического региона является его высокий конфликтный потенциал. Современное состояние и основные тенденции развития ситуации вокруг ресурсов Арктики определяются следующими основными группами факторов: геополитические, макроэкономические, природно-климатические, военно-политические. Возникновению конфликтных ситуаций в Арктике способствуют споры относительно делимитации морских границ, разграничения шельфа, режима судоходства, экологических проблем, биоресурсов и т.п. При отсутствии обоснованных претензий международно-правового характера активно используются способы политического и информационного давления.

В качестве научно-методической основы информационной поддержки политики в Арктике выступают методы структурно-динамического сценарного анализа [3]. Рассмотрены задачи проведения активных информационных кампаний с учётом внешних деструктивных информационных воздействий геополитических противников. Для их решения используются методы сценарного исследования имитационных моделей информационного противостояния. Эти методы базируются на применении математического аппарата взвешенных и функциональных знаковых орграфов (мультиграфов).

Выделены наборы типовых сигналов (внешних воздействий) и типовые подструктуры имитационных моделей. Для решения частных задач (например, поиск у противника источников уязвимости), в мультиграфовую модель вносятся локальные модификации: усиление или ослабление связей между факторами модели, внесение в модель новых подструктур, введение структурной избыточности, выявление ключевых факторов и т.д. Разработана базовая мультиграфовая модель информационного противоборства (на примере трёх стран), на которой выполнено исследование эффективности информационного управления. Сформирован комплекс альтернативных сценариев, позволяющих проводить оценку качества управления.

Выполнен сценарный анализ процессов урегулирования конфликтов в регионе. Интересы сторон конфликта подразделены на стратегические (жизненно важные), тактические (приоритетные) и сопутствующие (второстепенные). Строится коммуникационно-целевая таблица (матрица) разрешимости проблем. Каждой клетке таблицы приписывается качественная характеристика уровня остроты конфликта: строгий антагонизм, трудноразрешимые проблемы, проблемы средней сложности, проблемы допустимого уровня сложности, легкоразрешимые проблемы. Соответствующие ситуации рассматриваются как бесперспективные, малоперспективные и перспективные (последние три уровня).

Проведён анализ информационного противодействия геополитических противников развития энергетики региона, в частности, создания мобильных плавучих атомных теплоэлектростанций малой мощности, выполнена оценка информационных угроз (деструктивных информационных воздействий).

Исследовано влияние полноты и своевременности данных о внешних воздействиях на проведение информационных кампаний (на примере заявки в ООН на расширение экономической зоны России в Арктике). Неучёт противодействия снижает период управляемости ситуацией. Выполнен анализ эффективности использования информационных ресурсов. В качестве цели выступает формирование мирового общественного мнения в поддержку российской политики в Арктике. Использованы интегральные качественные показатели, соответствующие вершинам мультиграфа ("Влияние в Арктике" и др.) На графе ищутся кратчайшие пути от факторов (вершин), в которые вносятся начальные импульсы, до целевого фактора. Показано, что 1% падения целевого показателя приводит к необходимости увеличения объёма ресурсов на 41%. Учёт динамики изменения целевого фактора позволяет добиться экономии ресурсов до 32%. Также на базовой модели проведено сценарное исследование влияния согласованности действий субъектов на эффективность управления.

Даны рекомендации по повышению эффективности проведения информационных кампаний.

3. Когнитивное моделирование регионального устойчивого развития В работах Гореловой Г.В. (ТТИ ЮФУ) и соавторов представлены результаты моделирования развития ряда регионов России. Под методологией когнитивного моделирования понимается совокупность методов и технологий, объединяемых когнитивным подходом к анализу сложных систем.

Исследование регионов выполнялось с учётом геополитической обстановки. Были разработаны когнитивные модели: укрупнённая когнитивная карта регионального социально-экономического механизма (основные блоки и отношения между ними), когнитивные карты субрегионов, карты межрегионального обмена и т.п. Отношения конкретизировались на уровне экономических, политических и других связей. На когнитивных картах проведены модельные эксперименты, позволившие выявить динамические тренды основных сфер жизнедеятельности, определить возможные сценарии развития, определить условия устойчивого развития. Сделаны выводы о неустойчивости исследуемых систем, о наличии негативных тенденций.

Результаты когнитивного моделирования сопоставлялись с другими подходами.

Одним из основных модельных показателей являлся многокритериальный показатель качества жизни населения.

Выполнено когнитивное имитационное моделирование геополитических процессов в мировых регионах. Отмечена особенность настоящего времени – глокализация – "эхо глобализации", "отражённая глобализация". Под глокальностью понимается взаимодействие факторов и событий различного уровня, которые в реальности переплетены. Локальные пространства всё чаще анализируются в контексте глобальных тенденций. Глобальные факторы отражаются на любой "площадке" таксоном ниже. В качестве базы исследования геополитических процессов, как взаимодополняющие, признаются методы системной динамики, когнитивное и агентное моделирование.

Продемонстрированы возможности применения когнитивного моделирования к исследованию опасных экзогенных (рельефообразующих) процессов.

Предвидение катастрофических событий необходимо для успешной экономической деятельности и безопасности населения. Объединение в целостной когнитивной модели (в форме графа) количественных и качественных факторов позволяет проводить математический анализ устойчивости системы, сценариев её развития. При разработке когнитивной модели и последующем сценарном анализе необходимо учитывать геологические, орографические, геоморфологические и климатические факторы.

4. ЦУКС, СЦ, ИУСКБ и др.

В работах Буркова В.Н. (ИПУ РАН) и соавторов обсуждаются вопросы построения региональных автоматизированных систем борьбы с техногенноприродными ЧС. Такие системы создаются в рамках единой государственной системы предупреждения и ликвидации ЧС (РСЧС). В настоящее время Национальный центр управления в кризисных ситуациях (ЦУКС) МЧС России, ЦУКСы региональных центров и Главных управлений МЧС России могут обмениваться оперативными и статистическими данными о ЧС, что позволяет говорить о формировании единого информационного пространства управления.

Также обеспечена возможность обмена данными с дежурно-диспетчерскими службами (ДДС) и ситуационными центрами (СЦ) министерств, ведомств и органов исполнительной власти.

Проектируемая региональная автоматизированная система предупреждения и ликвидации ЧС имеет трёхуровневую структуру.

На нижнем уровне создаются системы борьбы с ЧС на потенциально опасных объектах (ПОО) – составные части информационно-управляющих систем комплексной безопасности (ИУСКБ) этих объектов. На среднем уровне – единая ДДС региона, аккумулирующая данные по опасным объектам и включающая в себя районные (городские) ДДС. На верхнем уровне – ЦУКС Главного управления МЧС России по региону.

Остановимся более подробно на ИУСКБ ПОО. Выделяются три основных направления обеспечения безопасности: технологические процессы, оборудование, экология. ИУСКБ имеет, как правило, двухуровневую иерархическую структуру. Нижний уровень безопасности образуют локальные информационно-управляющие системы участков или цехов, имеющих декларации безопасности, планы ликвидации аварийных ситуаций. Данные локальной системы анализируются и архивируются в локальном информационно-аналитическом центре (ИАЦ). Верхний уровень включает в себя ИАЦ ИУСКБ предприятия, который решает задачи ведения базы данных контролируемых параметров и обеспечения функционирования подсистем:

сбора информации о концентрациях опасных веществ, моделирования возникновения и развития ЧС, поддержки принятия решений. К базовым относятся следующие подсистемы ИУСКБ: экомониторинга, учёта и сопровождения оборудования, контроля технологических параметров, связи и оповещения, контроля нормативов на рабочих местах, подготовки и обучения кадров. Эти подсистемы объединяются на базе ДДС объекта.

При создании ИУСКБ необходимо определить: перечень контролируемых параметров, методику комплексной оценки безопасности цехов и объекта в целом, требования к моделям безопасности, деревья развития аварийных ситуаций.

5. Как стать счастливым в условиях растущих ограничений и быстрых перемен В работах Цыганова В.В. (ИПУ РАН) [2, 4] в качестве одного из путей решения социально-экономических проблем предлагается информационное управление, направленное на изменение сознания, именно, на переориентацию ценностей с материальных на духовные, на эволюцию мирового сообщества.

Глобальный кризис усугубляется избыточным потреблением Запада и ростом населения Юга. Это ведёт к социальной нестабильности. Необходимы механизмы безопасной эволюции, адаптации к ограничениям ресурсов и пределам экономического роста. Альтернатива – голод, революции и войны.

Требуются междисциплинарные исследования проблем управления гуманитарными системами разного масштаба, другими словами, создание высоких гуманитарных технологий (ВГТ). Высокие медицинские технологии создают предпосылки для построения принципиально новых моделей человека как объекта управления. На этих моделях можно отлаживать адаптивные механизмы функционирования человека, способы повышения качества жизни и наполнения её смыслом. Это позволяет согласовывать интересы личности и общества, делать жизнь более гармоничной и счастливой. Целью автора являлись разработка и исследование динамической модели человека, включающей физиологическую, психологическую и управленческую компоненты. Основными принципами построения ВГТ являются адаптивность, прогрессивность, комплексность, иерархичность, интеллектуальность. Для разработки ВГТ применяется математическая теория управления эволюцией гуманитарных систем - теория эволюционных систем, используется когнитивный подход. Строятся когнитивные карты (графы) адаптивного управления, включающие объект и субъект, а также соединяющие их дуги, отражающие последовательность действий. Такие когнитивные карты в теории эволюционных систем называются адаптивными архетипами. Автором предложен базовый комплекс адаптивных механизмов и архетипов (35 архетипов, разбитых на группы), из которых конструируются системы управления эволюцией человека и социума. Таким образом, развитие теории эволюционных систем осуществляется путём создания новых моделей человека как объекта управления в условиях динамики и неопределённости.

Рассматриваются адаптивные психофизические механизмы и технологии самоорганизации и самоуправления личности (эндогенное развитие), направленные на повышение качества жизни и создание эффективных ВГТ в условиях ускорения изменений. Разработана психофизиологическая модель личности с двумя сигнальными системами, вводится критерий качества жизни.

Рассмотрены различные типы личности, обоснованы рекомендации по приданию смысла жизни, выходу из депрессивного состояния и защите от него.

Креативность, рефлексивность, спокойствие, поддержание потенциала и активности дают надежду на регулярные положительные эмоции. На основе концепции самоорганизации и модульной структуры мозга разработаны нейрофизиологические модели эволюции структуры мозга во взаимодействии с психикой личности. Условия для бессознательной самоорганизации мозга создают нейромедиаторы ("гормоны счастья"), формирующие творческого человека, занимающегося любимым делом. Методы восстановления и оздоровления мозга также связаны с привлекательными для личности занятиями. Благоприятные условия для сознательной самоорганизации мозга создаются посредством самовнушения, самовоспитания и творчества.

Исследовано влияние экзогенных факторов – эмоциональных отношений с другими людьми – на состояние, нормы и качество жизни. Рассмотрены адаптивные этические механизмы, придающие смысл доверительным и близким отношениям, а также механизмы, основанные на организации взаимодействия и управлении другими людьми. Разработаны адаптивные механизмы управления эволюцией политико-экономических систем в условиях перемен.

Технология достижения и сохранения счастья основана на реализации лестницы желаний. Изменение внешних условий трактуется как стимул для развития. Разработана концепция счастливой личности как центра (центра счастья) человеческого капитала, основанного на самоорганизации и адаптации.

Декларируется становление новой прикладной науки – счастьеведения – самостоятельного направления в теории управления эволюцией человека, социума и других гуманитарных систем.

Заключение Констатируется кризис систем управления на всех уровнях. Стремительный рост информационных потоков, глобальные климатические изменения, повышение рисков ЧС, мировой экономический кризис, ограниченность ресурсов, ускорение изменений во всех сферах - создают угрозы человеку, коллективам, народам и человечеству в целом.

Как показывает проведённый анализ, одной из основных тенденций в управлении безопасностью систем разного уровня (от локальных до глобальных) является гуманитаризация исследований, перенос акцента на человека и общество.

Технологии связи с общественностью (PR), правительством (GR), конкурентами и союзниками приобретают всё большее значение. Освещение различных событий в СМИ оказывает не меньшее воздействие на ситуацию, чем сами эти события. Хвост начал вилять собакой. Любопытно, что фильм с таким названием, прекрасно иллюстрирующий подобные технологии, был выпущен в США ещё в 1997 году ("Wag the Dog", в российском прокате – "Плутовство", в одной из главных ролей режиссёра PR-кампании снялся Дастин Хоффман). Информационные войны уже давно и активно ведутся, например, в сфере поддержки геополитических интересов в Арктике.

Наиболее перспективными для решения комплекса проблем управления признаются когнитивные технологии, хотя точного определения этого понятия не даётся. Прогнозируется вторжение новых технологий во все сферы жизни человека и общества – от решения геополитических проблем до моделирования сознания отдельного человека [5]. В качестве теоретической основы предлагается теория самоорганизации или синергетика. Внедрение новых технологий может осуществиться путём создания сети когнитивных центров, на которые возлагаются оценка стратегических рисков, решение задач моделирования и проектирования будущего, а также оперативное управление развитием территорий и отраслей.

В качестве самостоятельного класса выделяются задачи управления региональным развитием. Исследуются регионы, обладающие высоким конфликтным потенциалом, где сталкиваются интересы многих игроков:

Арктическая зона, регионы юга России. Отмечена особенность этих регионов, названная "глокальностью" (переплетение глобальных и локальных факторов).

Один из ведущих методов моделирования развития – структурно-динамический сценарный анализ, основанный на применении математического аппарата мультиграфов и/или когнитивных карт.

Для решения задач предупреждения и ликвидации ЧС природного и техногенного характера предлагается создание многоуровневых региональных автоматизированных систем. На нижнем уровне функционируют объектовые информационно-управляющие системы, на среднем – дежурно-диспетчерские службы районов (городов), на верхнем – региональный ЦУКС МЧС России.

Рассмотрены структуры этих систем, функции и задачи управления.

Литература 1. Проблемы управления безопасностью сложных систем: труды ХIХ Международной конференции, г. Москва, декабрь 2011 г. / под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М.: РГГУ, 2011. - 506 с.

2. Проблемы управления безопасностью сложных систем: труды ХХ Международной конференции, г. Москва, декабрь 2012 г. / под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М.: РГГУ, 2012. - 471 с.

3. Модели и методы анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем: в 2-х кн. / под ред. В.Л. Шульца, В.В. Кульбы. – М.: Наука, 2012.

4. Цыганов, В.В. Адаптивные механизмы и высокие гуманитарные технологии.

Теория гуманитарных систем / В.В. Цыганов – М.: Академический Проект;

Альма Матер, 2012. – 346 с. – (Социально-политические технологии).

5. Соколов, Ю.И. Глобальные социальные риски высоких технологий XXI века / Ю.И. Соколов // Проблемы анализа риска. – 2012. – Т.9, №6. – С.6-29.

Сведения об авторе Яковлев Сергей Юрьевич – к.т.н., старший научный сотрудник, доцент, е-mail: [email protected] Sergey Yu. Yakovlev – Ph.D. (Tech. Sci.), Senior researcher, Associate professor УДК 004. А.В. Вицентий ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов

КНЦ РАН

Кольский филиал ПетрГУ

ПРИМЕНЕНИЕ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ И

КОСМИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ АРКТИЧЕСКИХ

И СУБАРКТИЧЕСКИХ ТЕРРИТОРИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Аннотация В статье представлен краткий обзор применения космических технологий для развития арктических регионов. Рассмотрены основные понятия, связанные с дистанционным зондированием Земли и последующей обработкой данных.

Ключевые слова:

дистанционное зондирование Земли, космические технологии, развитие Арктики.

A.V. Vicentiy

SIMULATION MODEL OF SPATIAL OBJECT MOVEMENTS WITH QUASI-RANDOM

ROUTES

Abstract The article provides a brief overview of the space technology use for the Arctic regions development. The basic concepts related to the Earth remote sensing and the subsequent data processing are considered.

Key words:

earth remote sensing, space technologies, Arctic development.

Введение Необходимость решения социально-экономических проблем арктических территорий становится все боле актуальной. Увеличивается численность населения Земли, в том числе и в арктическом регионе. Все больше создается инженерных сооружений гражданского, военного и двойного назначений, разрушение которых грозит экологическими и другими катастрофами, существенно расширяется список территорий подверженных сильному антропогенному воздействию, интенсивно разрабатываются полезные ископаемые и др.