ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ

Кузьомін Олександр Якович

УДК 004.5; 004.7; 004.8; 007.85

МЕТОДИ, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ

МОНІТОРИНГУ І ЛІКВІДАЦІЇ НАСЛІДКІВ

НАДЗВИЧАЙНИХ ПРИРОДНИХ СИТУАЦІЙ

05.13.06 – інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Харків – 2008

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки, Міністерство освіти і науки України.

Науковий консультант – д-р техн. наук, професор Левикін Віктор Макарович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри інформаційних управляючих систем.

Офіційні опоненти:

д-р техн. наук, професор Додонов Олександр Георгійович, Заслужений діяч
науки і техніки України, заступник директора з наукової роботи Інституту
проблем реєстрації інформації НАН України;

д-р фіз.-мат. наук, професор Ляшенко Ігор Миколайович, Заслужений професор Київського національного університету ім. Тараса Шевченка професор кафедри математичної інформатики Київського національного університету ім. Тараса Шевченка;

д-р техн. наук, професор Алексієв Олег Павлович, завідувач кафедри мехатроніки автотранспортних засобів, Харківського національного автомобільно-дорожного університету.

Захист відбудеться « 23 » травня 2008 р. о 13 – й годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий « 22 » квітня 2008 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради |

С.Ф.Чалий

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання:

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

2. Розробити узагальнений метод моделювання проблемної ситуації.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Переваги запропонованої методології:

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

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

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

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

У цьому випадку вирішення задач розробки структури ПЗПОІ і концепцію щодо моделювання НПС можна подати у такому вигляді:

де -та задача моніторингу і ліквідації НПС для го методу розробки ПЗПОІ, ; -й метод розробки ПЗПОІ, ; модель природного середовища у -му методі розробки ПЗПОІ; -й алгоритм для -го методу розробки ПЗПОІ, ; -та програма ПЗПОІ для реалізації -го алгоритму в -му методі розробки ПЗПОІ, ;  показники якості розробки ПЗПОІ.

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

Реалізація методології дозволяє розв’язати задачу мінімізації ризику появи НПС відповідно до наведеної методики. Тобто маємо

де множина постійних параметрів навколишнього середовища (кут нахилу схилу, поверхня чи структура ґрунту, рослинність і т.п.); -й кількісний параметр навколишнього середовища (температура повітря, вологість, швидкість вітру й т.п.); -й якісний параметр навколишнього середовища (експертна оцінка надзвичайної ситуації й вірогідності ризику його настання, наприклад, оцінка погрози ? «слаба», «середня», «сильна» і т.п.).

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

де сукупність статистичних процедур перетворення інформації; процедура багатофакторного аналізу і ранжирування параметрів природного середовища; процедура регресійного аналізу; процедура дисперсійного аналізу; процедура класифікації ситуацій щодо віднесення до НПС і не віднесення до НПС; процедура складання дерева рішень; процедура з використанням нечіткої логіки; процедура визначення і використання множини мікроситуацій; процедура оцінки ризику настання НПС; процедура синтезу методів; , де множина мікроситуацій.

Внаслідок проведених досліджень за результатами попереднього аналізу апріорних даних та внаслідок виконання сукупності статистичних процедур перетворення інформації будується модель проблемної ситуації для ситуації параметра природного середовища , де кількість мікроситуацій; кількість параметрів; кількість ситуацій при , множина ситуацій, множина параметрів природного середовища. Для проблемної ситуації в контрольований момент часу маємо її узагальнену модель (не для всіх моделей кількість мікроситуацій однакова):

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

Технологія моделювання природного середовища має три етапи.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Вводиться метрика в просторі всіх значущих параметрів.

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

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

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

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

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

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

Контекстно-залежна модель розроблялась відносно до узагальненої ситуації , яка складається з множин мікроситуацій , що утворені поняттями елементами середовища:

де необхідний ресурс (обсяги й засоби для запобігання або ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій); ? множина керуючих дій; частина мікроситуації, яка називається лінгвістичною (якісною, значеннєвою одиницею) мікроситуацією центрального поняття , навколо якої базується мікроситуація. кількісні показники природного явища (наприклад, атмосферний тиск, температура повітря й т.ін.), постійні параметри середовища (наприклад, нахил гори, покриття схилу й т.ін.) у контрольованому районі й ресурсах, які має у своєму розпорядженні ОПР (наприклад, кількість справних рухомих засобів для евакуації людей, мобільні засоби для проведення повітряної розвідки й т.ін.). Множина є контекстом лінгвістичного, центрального поняття . Множина складається з понять, які виражають відношення центрального поняття з іншими другорядними поняттями, що беруть участь у даній мікроситуації. Відношення ? це деяка залежність центрального поняття від другорядних понять. Для однієї мікроситуації як другорядне поняття може виступати поняття, що є центральним в іншій мікроситуації.

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

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

Постановка завдання розробки структури ПЗПОІ має такий вигляд:

де {Str} - – множина структурних рішень за складом компонентів ПЗПОІ; елемент цієї множини; простір структур, що у базі прецедентів відповідає раціональному рішенню для НПС; алгоритми моніторингу НПС; компоненти структури ПЗПОІ, які визначаються на основі ухваленого рішення щодо моніторингу НПС і необхідних ресурсів ; Stropt –оптимальна (у розумінні мінімально припустимих ризиків і витрат часу на моніторинг НПС) структура на базі раціонального її використання в аналогічних НПС.

Адаптивний метод розробки структури ПЗПОІ на основі алгоритмічної мови ситуаційно-структурних схем алгоритмів дозволяє погодити інтерфейси компонентів підсистеми, обраних з бази знань прецедентів, з урахуванням найкращих характеристик процесу розробки, експлуатаційних показників і зниження ризику надзвичайної природної ситуації або ліквідації її наслідків. Маючи рішення про найдений «близький прецедент», необхідно його адаптувати до вимог оптимізації розробки ПЗПОІ за критеріями мінімуму витрат часу і засобів розробки та заданих експлуатаційних критеріїв у допустимих межах, тому у роботі було розроблено необхідні інструментальні засоби для представлення компонентів та їх інтерфейсу (рис. 1). Це стало можливим завдяки застосуванню запропонованої алгоритмічної мові ситуаційно-структурних схем алгоритмів.

Рис. 1. Об’єктно-орієнтоване подання інтерфейсу компонентів ПСПОІ

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

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

Для розробки ПЗПОІ запропоновано модель на підставі мікроситуації, яка була вибрана з бази знань прецедентів.

де для множини мікроситуацій слід створити структуру з компонентів ПЗПОІ для забезпечення моніторингу або ліквідації НПС з мінімумом ризиків при виборі з альтернативи рішень щодо моніторингу ресурсами стосовно прогнозу НПС.

Опис схеми взаємодії вхідних потоків даних природного середовища , вихідних потоків даних та компонентів ПЗПОІ подається функціями:

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

(1)

Тому наступна діаграма буде комутативна:

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

До інструментальних засобів розробки ПЗПОІ можна залучити систему алгоритмічної алгебри (САА), що, на відміну від інших засобів враховує вимоги постановки завдання до створення ПЗПОІ. САА складається з двох алгебр: алгебри операторів й алгебри умов . Один із різновидів САА називається РСА (регулярною схемою алгоритму) і є системою:

де оператори РСА, причому ; тотожний, а ? порожній (невизначений) оператори, тобто одиничний і нульовий елементи алгебри ; ? умови РСА, ; 1,0 ? одиничний і нульовий елементи алгебри .

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

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

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

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

де -– умови інтерфейсу Ki; –- параметри інтерфейсу Ki; –характеристики інтерфейсу вхідних каналів та узгодження передачі інформації апаратного або програмного перетворювача інформації Ki ПЗПОІ; –характеристики інтерфейсу вихідних каналів передачі інформації від перетворювача Кi ; .та - – умови активізації або керування Ki у часі, що дає можливість адаптувати Ki до умов використання за часом.

Крім цього, у проведеному дослідженні було введено визначення елементарних вхідних і вихідних елементів ланцюжків відносин (ЕЛВ), композиції ЕЛВ (ЕЛВ буде активованою, якщо умови у відповідних ЕЛВ однакові й набувають одиничного значення). Також в роботі було уведено поняття елементарного структурного ланцюжка (ЕСЛ) мікроситуації, що має вигляд:

де ? умови інтерфейсу щодо активізації або керування ЕСЛ, у першу чергу це узгодження за часом ЕСЛ в алгоритмічній структурі ПЗПОІ.

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

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

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

2. Тією мовою описуються всі складові ПЗПОІ.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

де множина параметрів, які аналізуються (температура, швидкість вітру, кількість опадів та ін.) у реперних точках з координатами ; результат обробки зображення контуру природного середовища (контур селю, зсуву, лавини, зони підтоплення та ін.), отриманого при фотографуванні з літального апарату або внаслідок проведення відеоконференції, яка транслюється з мобільних засобів спостереження за НПС; корекція попередніх керуючих дій та ресурсних засобів у момент часу за результатами системного аналізу динаміки зміни контуру НПС і параметрів природного середовища .

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

Етап