Управление боевыми действиями на пожаре

ются на универсальных вычислительных машинах и позволяют при задан-

ных начальных условиях и численных значениях параметров системы оце-

нить с учётом случайных факторов любые характеристики системы (функ-

ционалы).

Результаты моделирования позволяют вскрыть закономерности про-

цесса, существенные с точки зрения принятия решений руководителем по

перечисленным вопросам, определить и обоснованно выбрать лучшие ал-

горитмы управления.

При анализе данной зависимости методом статистического моделиро-

вания приходится многократно моделировать исследуемые боевые дейст-

вия и их элементы, варьируя исходные данные задачи. Однако в зависимо- 21

сти от исходных данных может изменяться структура рассматриваемого

процесса, а следовательно, и его моделирующий алгоритм, что ставит про-

блему унификации моделирующих алгоритмов и их частей (подалгорит-

мов), описывающих различные элементы рассматриваемого процесса на

практике, пока строятся отдельные модели для каждой конкретной слож-

ной системы.

Этап обработки полученных при моделировании результатов явля-

ется подчиненным по отношению к двум предыдущим. Но он также необ-

ходим и должен проводиться в соответствии с результатами на выходе мо-

дели. Задачи этого этапа решаются с помощью специальных систем доку-

ментирования информации.

Этап принятия решения. На этом этапе, прежде всего, должны быть

созданы условия для принятия решения. Это нужно понимать следующим

образом: на выходе модели получается набор характеристик, отражающих

процесс функционирования системы. Чтобы эти характеристики использо-

вать при выработке рекомендаций для принятия решения, необходимо соз-

дать способы и методы их оценки.

Если, например, мы имеем дело с математической вероятностной мо-

делью, в основе которой лежат дифференциальные уравнения, отражаю-

щие изменение вероятностей состояний исследуемой системы, то на выхо-

де модели можно получить ряд или функцию распределения вероятностей

различных состояний системы. Эта характеристика является наиболее пол-

ной для стохастического процесса: имея ее, можно вычислить начальные и

центральные моменты любого порядка. Таким образом, переходят к набору

характеристик, отражающих важнейшие стороны процесса функциониро-

вания системы. Для оценки этих характеристик нужны способы и методы,

которые помогут принимающему решение опереться при его выработке на

результаты моделирования. Здесь можно использовать функцию полезно-

сти и попытаться найти область приемлемых решений для обеих сторон,

можно применить для формализации процесса эвристические и другие ме-

тоды.

Ввиду многообразия систем и целей исследования использование по-

лученных рекомендаций понимается неоднозначно. При этом либо прини-

мается решение на корректировку каких-либо параметров системы и про-

должение "познания", либо вырабатываются сигналы (команды, приказы),

поступающие в виде отрицательной обратной связи на вход системы, и то-

гда можно говорить о ее самонастраивании (самоорганизации).

На этапе принятия решения выделяется еще одна интересная и важная

проблема. Дело не только в целенаправленной оценке количественных ха-

рактеристик, но и в учете индивидуальности человека, принимающего ре-

шение, т.е. его психофизиологических особенностей. Их неодинаковость у 22

разных людей может обуславливать, например, различный взгляд на функ-

цию полезности, из-за чего в одинаковых условиях разные люди часто

принимают разные решения. В последнем случае можно попытаться скор-

ректировать функцию полезности заранее с расчетом на индивидуальные

особенности лица, принимающего решение на пожаре.

Частичное решение проблемы унификации отдельных элементов фор-

мализованных схем и моделирующих алгоритмов боевых действий на по-

жаре нашло свое отражение в разработке методов теории решений, позво-

ляющих отказаться от интуитивных или полуинтуитивных способов при-

нятия решений и находить научное обоснование выбора того или иного

способа действий в сложных условиях тушения пожара.

Сталкиваясь с необходимостью выбора того или иного способа дей-

ствий, РТП использует имеющийся в его распоряжении логический аппа-

рат, проводя цепь логических рассуждений, обращаясь к ассоциациям и

аналогиям, вспоминая практические примеры, прибегая к интуиции и, на-

конец, проводя расчеты. При этом РТП, естественно, стремится, чтобы

выбранный им способ действий приводил к наилучшим результатам (ми-

нимизация времени тушения, ущерба, последствий пожара и т.п.). Такой

способ действий и соответствующее ему решение можно назвать опти-

мальным.

Возможности для подобных исследований представляет аппарат ис-

следования операций, использующий математические методы обоснования

решений. Операция – это последовательность действий, объединенных

единым замыслом и направленных на достижение определенной цели. По-

нятно, что исследование системы тушения проводится с целью обоснова-

ния выбора оптимального решения. Таким решением может быть, напри-

мер, состав привлекаемых сил и средств, их использование, правильный

выбор решающего направления и т.д., которые удовлетворяют заданным

ограничениям и обеспечивают необходимое значение критерия эффектив-

ности.

Наиболее сложно принимать решения в условиях недостатка или не-

достоверности информации, а также в тех случаях, когда речь идет о меро-

приятиях, в реализации которых опыта ещё нет. Принятое решение должно

быть достаточно эффективным для большого числа ограничивающих усло-

вий и по возможности должно исключать ошибки, связанные с неточным

прогнозированием.

Решение задачи каждого из названных этапов требует применения со-

ответствующих математических методов из набора, которым располагает

исследование операций. Эти методы должны удовлетворять определенным

общим требованиям: универсальности, инвариантности к изменению ос-

новных условий, возможности получения однозначного решения или с оп-

ределенной вероятностью вычислимости.  23

На первом этапе, связанном с выбором и описанием параметров сис-

темы, объекта, ситуаций, необходимо максимально сократить их количест-

во и выявить наиболее существенные факторы. Для этого применяются ме-

тоды, позволяющие уменьшить размерность задачи, т.е. бороться с "про-

клятием размерности". Это – факторный анализ, планирование экспери-

мента, метод главного компонента, а также логические и статистические

методы обобщения данных.

На втором этапе при создании модели применяются аналитические

методы – теория массового обслуживания, метод динамики средних, логи-

ко-математические и вероятностные методы, а также методы теории стати-

стических решений, теории игр, математического программирования.

На третьем этапе для обработки статистического материала использу-

ются методы математической статистики. Для выработки альтернативных

вариантов решения задач типа распределительных (где имеется множество

допустимых решений) применяются логические методы, эвристические

методы, анкетирование экспертов (метод экспертных оценок).

На этапе принятия решения для выбора одной альтернативы из набора

альтернатив применяются методы оптимизации. Понятие оптимума тесно

связано с выбором и формулировкой цели решения, которые производятся

на предшествующих этапах и выражаются в виде критериев эффективно-

сти. Оптимизация может быть безусловной и условной в тех случаях, когда

необходимо учитывать ограничения на количество средств, время, расстоя-

ние и т.д. Задача оптимизации формулируется следующим образом:

1. Имеется  математическая зависимость цели  решения задачи от па-

раметров, описывающих объект, ситуацию в виде критерия эффективности

(рассматриваемого  функционала).

2. Заданы  ограничения на область существования  критерия, т.е. на об-

ласть возможных значений параметров.

3. Требуется  найти такие значения параметров, при которых достига-

ется экстремальное (максимальное или минимальное) значение критерия.

Для решения задачи оптимизации существует большое число методов:

вариационное исчисление, математическое программирование (линейное,

нелинейное, динамическое, стохастическое), стохастическая аппроксима-

ция, принцип максимума, теория графов, сетевое планирование и управле-

ние.

Следует отметить ряд трудностей процесса оптимизации как чисто ма-

тематических, так и принципиальных. К математическим трудностям отно-

сится, например, сложность определения глобального оптимума, которая

возникает при несовпадении глобального и локального оптимумов. Прин-

ципиальная трудность состоит в существовании в общем случае несколь-

ких критериев эффективности – системы критериев. Для выхода из этого 24

положения принимают один критерий в качестве главного и по нему про-

водят оптимизацию, либо применяют специальные методы оптимизации по

нескольким критериям.

Применение системного подхода всегда обусловливает необходимость

повторения рассмотренных этапов в целях организации непрерывного ите-

рационного процесса исследования.

Выбор показателя эффективности является весьма важным моментом.

Обычно к показателям эффективности предъявляются следующие основ-

ные требования: они должны выбираться с учетом системного подхода к

исследованию, необходимости быть критичными и чувствительными к из-

менениям основных параметров процесса функционирования и по воз-

можности более простыми. Исходя из этих требований, в качестве основ-

ного показателя функционирования W целесообразно выбирать вероят-

ность достижения поставленной цели. Если говорить об эффективности

тушения, то, прежде всего, необходимо иметь в виду способность

ликвидировать пожар с минимальными потерями наименьшим

количеством сил и средств. Для детерминированного процесса это

достижение зависело бы только от начальных условий, а исход тушения

был бы только двояким: тушили или не тушили. В таком случае показатель

эффективности условий, определяющих успех, соответствует

стопроцентному достижению у На самом же деле процесс тушения является стохастическим, поэт спеха. ому

понятие успеха как цели функционирования системы вызывает в сознании

целый ряд возможных исходов. Поэтому о любом из возможных исходов

можно сказать, что ему присуща лишь какая-то вероятность появления.

Чем больше показатель эффективности, тем выше вероятность добиться

необходимой степени успеха.

Успех – событие не простое. Для каждого конкретного случая понятие

"успех" должно быть соответствующим  образом сформировано или сфор-

мулировано.

Итак, допустим, мы имеем сформулированное понятие "успех": пусть

А – это событие, представляющее собой достижение успеха, тогда основ-

ной показатель эффективности функционирования W для данной подсис-