Подписка
МЕНЮ
Подписка

Ближайшие онлайн-мероприятия компании "Гротек"  20 июня. Автоматизация бизнес-процессов в ритейле 21 июня. AI, BI, RPA, Low-code/No-code для интеллектуального управления  бизнес-процессами цифрового предприятия   Регистрируйтесь и участвуйте!

Нейронные сети для защиты населения и территорий от ЧС

Анатолий Рыбаков, Евгений Иванов, Владимир Нестеров, 17/08/21

В статье рассматривается нестандартный подход к решению задачи повышения эффективности реализуемых в субъекте мероприятий в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. В основе структуры предлагаемой методики распределения ограниченных ресурсов лежат идеи нейросетевого моделирования.

 

Вопросы обеспечения защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации возникли еще на заре становления государственности и продолжают сохранять свою актуальность до настоящего времени. При этом следует отметить, что система обеспечения защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций столкнулась в настоящий момент с новыми вызовами и угрозами, ключевыми из которых являются:

  • стихийные бедствия, связанные с глобальным изменением климата, активизацией геофизических и космогенных процессов;
  • угрозы для населения и территорий, вызванные негативным изменением окружающей среды, а также усложнением технологических процессов, что влечет за собой увеличение размеров ущерба в результате аварий;
  • особо опасные инфекционные заболевания людей, животных и растений, в том числе связанные с увеличением интенсивности миграционных процессов и повышением уровня урбанизации;
  • техногенные аварии и катастрофы, в том числе вызванные ухудшением состояния объектов инфраструктуры, а также возникшие вследствие пожара или стихийного бедствия1.

Со сходными угрозами сталкивается не только Россия, но и все человечество в целом, это определило формирование единой концепции усилий мирового сообщества по выходу из сложившейся обстановки.

Безопасность мест с массовым пребыванием людей. ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА. ЗАЯВКА НА УЧАСТИЕ

Создание государственных и муниципальных программ

К решению вопросов снижения рисков возникновения чрезвычайных ситуаций и минимизации их последствий мировое сообщество подошло системно. Принимаемые в настоящее время программы, протоколы, стратегии2, 3, 4, 5 в данной области охватывают практически все сферы международных отношений.

Последние изменения в нормативно-правовой базе6 потребовали создания государственных и муниципальных программ, предусматривающих планирование и осуществление мероприятий, направленных на решение задач в области развития гражданской обороны, защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, обеспечения пожарной безопасности и безопасности людей на водных объектах.

3 шага: от оценки до математической модели

С целью разработки рационального перечня и объемов мероприятий, осуществляемых в рамках реализации государственной политики в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, необходимо:

  1. предложить механизм оценки, позволяющий проводить достоверную оценку эффективности реализуемых мероприятий;
  2. всесторонне изучить особенности влияния выделяемых для проведения мероприятий ресурсов на основные показатели эффективности реализации государственной политики в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций;
  3. на основе проведенной оценки предложить адекватные математические модели, позволяющие осуществлять эффективное решение задач стратегического планирования в рамках реализации государственной политики в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций.

При этом проблема рационального использования средств, выделяемых для реализации соответствующих программ, может быть решена методами оптимизации.

02 (7)Стихийные бедствия – одна из распространенных чрезвычайных ситуаций

Вычисление ключевых показателей

Главной идеей является разработка комплексного показателя оценки эффективности реализации государственной политики субъекта в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. а затем на основе решения оптимизационной задачи предстоит выбор рациональных перечня и объемов мероприятий, реализация которых позволит повысить уровень защищенности населения и территорий субъекта от чрезвычайных ситуаций.

ОБЗОРЫ ПО БЕЗОПАСНОСТИ >>

Перечень и объемы мероприятий

Найти совокупность перечня и объемов мероприятий по реализации государственной политики субъекта в данной области, которые позволят достичь максимальных значений показателя эффективности, предлагается по формуле:

01 (6), где gi – частные показатели, характеризующие эффективность реализации i-го направления (задачи) государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций; ai – весовые коэффициенты, характеризующие степень влияния частного показателя i-го направления (задачи) на эффективность государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций; Mj – j-е мероприятие, проводимое в рамках реализации государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций;

– финансовые ресурсы, выделяемые для проведения j-го мероприятия в рамках реализации государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций.

Комплексный показатель, в свою очередь, определяется на основе разновзвешенных значений частных показателей, вычисляемых на основе статистических данных и результатов экспертного опроса (рис. 1).

03 (5)Рис. 1. Представление данных о значениях показателей в виде графической модели

Ограничения выделяемых ресурсов

С точки зрения практической реализации решение оптимизационной задачи по приведению к максимуму комплексного показателя оценки эффективности позволит сформировать рациональный перечень мероприятий программ субъектов, направленных на повышение защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. При этом необходимо учитывать, что ресурсы, выделяемые в рамках реализации программ, как правило, ограниченны и выделяются при формировании бюджетной политики субъекта по одной статье, из чего вытекает первое ограничение решаемой задачи:

04 (3),

где Cmax – финансовые ресурсы, выделяемые для проведения мероприятий, направленных на реализацию государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций.

Значения частных показателей эффективности (gi) изменяются только за счет реализации мероприятий (Mj), проводимых субъектом в рамках государственной политики в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. в целях формирования корректной программы необходимо задать допустимые интервалы значений частных показателей эффективности (gi), чтобы решение оптимизационной задачи (1) не сводилось к изменению только одного наиболее "выгодного" показателя с точки зрения построения алгоритма. данное ограничение будет выглядеть следующим образом:

05-4,

где 06-3– границы интервала предельно допустимых значений частных показателей.

Последнее ограничение касается непосредственно весовых коэффициентов ( i) и вытекает из особенностей применяемых методов экспертных оценок, в соответствии с которыми сумма весовых коэффициентов (в рамках одной группы) равна единице:

07-2.

Проблема неопределенности занимает ключевое место в управлении мероприятиями защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. Возможность ее решения лежит в сфере применения методов Big Data, в частности нейросетевого программирования.

Взаимозависимость значений

Таким образом, решение оптимизационной задачи (1) заключается в определении такого перечня мероприятий и объемов ресурсов, выделяемых для их реализации, при котором значения комплексного (интегрального) показателя оценки эффективности реализации задач государственной политики в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций для субъекта Российской Федерации (I) будет максимальным.

Выделяемые ресурсы не должны превышать выделяемых ассигнований на реализацию мероприятий государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций (2), а частные показатели (за счет которых и происходит решение оптимизационной задачи) должны находиться в коридоре допустимых значений (3).

Выбор в пользу нейросетевого программирования

Описанная задача относится к оптимизационным, при этом некоторую сложность представляет собой установление взаимосвязи между показателями эффективности и значениями целевой функции. для решения оптимизационной задачи определения перечня и объемов мероприятий выбран метод нейросетевого программирования, что обусловлено некоторой степенью неопределенности, присутствующей в исследуемой системе, и сложной структурой мероприятий защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций.

Проблема неопределенности занимает ключевое место в общей проблеме управления, в том числе и мероприятиями защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. возможность ее решения, скорее всего, лежит в сфере, касающейся применения методов Big Data, в частности нейросетевого программирования7.

Календарь мероприятий компании "ГРОТЕК"

Нейронная сеть не программируется по правилам, как экспертные системы, а, подобно людям, учится на примерах и повторениях. Она тренируется при наличии выборки статистических данных, которые добавляются, пока не будут получаться корректные результаты.

Применительно к решаемой задаче необходимо установить взаимосвязь между объемом финансовых ресурсов, выделяемых для проведения j-го мероприятия в рамках реализации государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций, и значениями частных показателей (gi), характеризующих эффективность реализации i-го направления (задачи) государственной политики в данной области.

Упрощенно нейронная сеть для рассматриваемого примера представлена на рис. 2.

08-1Рис. 2. Модель нейронной сети для формирования рационального плана мероприятий в области защиты населения и территорий от ЧС

В качестве функций влияния на частные показатели в работе рассматриваются мероприятия, планируемые и осуществляемые субъектом в рамках программ защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. В частности, будем ставить в соответствие частным показателям, характеризующим состояние защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, размеры финансовых ресурсов, выделяемых в рамках мероприятий действующих программ субъектов.

Нейронная сеть не программируется по правилам, как экспертные системы, а, подобно людям, учится на примерах и повторениях. Она тренируется при наличии выборки статистических данных, которые добавляются, пока не будут получаться корректные результаты.

Алгоритм расчетов

Для рассматриваемого случая не существует функциональной выражаемой зависимости, и главам субъектов (лицам, ответственным за рассматриваемое направление) при определении перечня и объемов мероприятий, направленных на защиту населения и территорий, приходится полагаться на свой опыт и интуицию. Но без определенных расчетов невозможно точно определить, насколько реализация запланированных для проведения мероприятий повлияет на значение частных показателей и комплексного (интегрального) показателя в целом в текущем году либо в долгосрочной перспективе. Здесь и появляется интерес к нейронным сетям, которые могут быть применены в целях прогнозирования значений целевых показателей. При этом сеть можно обучить на примерах затрат финансовых ресурсов на те или иные мероприятия в прошедшие годы.

Пошагово алгоритм будет включать в себя выполнение следующих операций:

  1. Определение минимально допустимых размеров выделяемых ресурсов, при которых значения частных показателей будут достигать нижних границ интервалов предельно допустимых значений частных показателей.
  2. Обучение нейронной сети. То есть формирование инструмента решения задачи по определению размеров финансовых затрат реализации мероприятий для достижения целевых значений частных показателей эффективности.
  3. Подача на вход обученной нейронной сети значений нижних границ допустимых интервалов значений частных показателей.
  4. Определение значений величин финансовых ресурсов, выделяемых в рамках реализации мероприятий, при которых достигаются минимально допустимые значения частных показателей.

Выбор мероприятий (ресурсов для их реализации), по которому следует проводить работу по повышению значений показателя I (1), целесообразно осуществлять на основе относительных величин приращений градиента на каждом фиксированном шаге изменения выделяемых ресурсов. данное обстоятельство вытекает из нелинейности выявляемых нейронной сетью зависимостей значений частных показателей эффективности от вклада ресурсов для выполнения мероприятий. в результате для фиксированного шага получим ряд приращений целевой функции.

Достижение результата

Предложенный алгоритм повышения уровня защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций позволяет построить модель определения оптимального перечня и объемов мероприятий, выполняемых в рамках реализации государственной политики субъекта, при котором значения комплексного показателя эффективности с учетом ограничений на требуемые ресурсы будут максимальны.

1 Указ Президента Российской Федерации № 12 от 11 января 2018 г. "Основы государственной политики в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций на период до 2030 года". http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_287639/ 
2 Киотский протокол к Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климата. https://www.un.org/ru/documents/decl_conv/conventions/kyoto.shtml 
3 Сендайская рамочная программа по снижению риска бедствий на 2015–2030 годы – итоговый документ Третьей Всемирной конференции Организации Объединенных Наций по уменьшению опасности бедствий. https://www.unisdr.org/files/43291_russiansendaiframeworkfordisasterri.pdf 
4 Протокол по стратегической экологической оценке к Конвенции об оценке воздействия на окружающую среду в трансграничном контексте. https://www.un.org/ru/documents/decl_conv/conventions/pdf/protocol_ecology.pdf 
5 Рамочная конвенция об изменении климата. Парижская конвенция. https://unfccc.int/resource/docs/2015/cop21/rus/l09r.pdf 
6 Указ Президента Российской Федерации № 501 от 16 октября 2019 г. "О стратегии в области развития гражданской обороны, защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций, обеспечения пожарной безопасности и безопасности людей на водных объектах на период до 2030 года". https://www.mchs.gov.ru/dokumenty/ukazy-prezidenta-rf/3208  (дата обращения 07.01.2020 г.).
7 Жарникова Е.Ю. Прогнозирование показателей регионального развития методом нейросетевого моделирования // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2013. № 18. С. 2–10.
 

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №3/2021

Темы:НейросетиКомплексная безопасностьБезопасность объектовМеста с массовым пребыванием людейЖурнал "Системы безопасности" №3/2021
Статьи по той же темеСтатьи по той же теме

Хотите участвовать?

Выберите вариант!

 

КАЛЕНДАРЬ МЕРОПРИЯТИЙ
ПОСЕТИТЬ МЕРОПРИЯТИЯ
ВЫСТУПИТЬ НА КОНФЕРЕНЦИЯХ
СТАТЬ РЕКЛАМОДАТЕЛЕМ
Комментарии

More...