Методическое обеспечение выбора альтернатив в нечеткой динамической системе поддержки принятия метеозависимых решений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

1. Анализ современной литературы показал, что существующие методы определения естественной освещенности требуют большой объем данных.

2. В ходе работы был предложен новый метод получения информации о естественной освещенности.

3. Исполняется схематично карта с исходным и конечным пунктами маршрута и зонами работы авиации. На карте представляется географическая координатная сетка. На карте с определенным шагом строится РСТ.

4. Для каждой РСТ с помощью авиационного астрономического ежегодника определяется склонение Солнца на указанную дату с точностью до 1о.

5. По значениям полученным в каждой РСТ изолиниями выделяются освещенные зоны у поверхности земли. Изолинии строятся через определенные промежутки времени согласно сроку работы авиации в данной зоне.

6. Проводится обоснование целесообразности или невозможности выполнения задачи в зависимости от условий естественного освещения.

Таким образом, в работе предлагается методика составления карты естественной освещенности в период проведении воздушной разведки в зонах охваченных ЧС.

Список использованной литературы

1. Кононович Э.В., Мороз В.И. Общий курс астрономии, М.: Едиториал УРСС, 2004. - 544 с.

2. Ванькова В.И., Егофарова Г.Г. Авиационный астрономический ежегодник. - М.: Воениздат МО, 1996. - 127 с.

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫБОРА АЛЬТЕРНАТИВ В НЕЧЕТКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ МЕТЕОЗАВИСИМЫХ РЕШЕНИЙ

В.В. Попов, заместитель начальника кафедры, к.г.н., доцент

С.Н. Башлыков, адъюнкт ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г.Воронеж

Гидрометеорологическое обеспечение (ГМО) является одним из основных мероприятий по обеспечению безопасности и эффективности функционирования авиационной системы (АС). Качество управления такой системой существенно зависит от качества принимаемых решений. Разработка прогнозов со 100% оправдываемостью и знание точного

механизма воздействия этих условий на функционирование АС, обеспечили бы потребности лица, принимающего решение (ЛПР) в полном объеме. Но неточность знаний и данных о предметной области и конкретной ситуации, ошибки и недостоверные сведения, а также фактор времени (не всегда есть возможность быстро получить необходимые данные, когда ситуация требует принятия срочного решения) приводят к снижению адекватности функционирования системы.

Выход из этого положения может быть найден путем совершенствования существующих и построения новых методов прогноза погоды. Все эти соображения породили новый формальный аппарат для работы с неопределенностями, который получил название нечеткая логика, ее теоретическую основу составляют нечеткие множества.

Использование методов многокритериального моделирования в поддержке принятия метеозависимых решений (ППМР) для решения сложных, трудно поддающихся математическому описанию задач в области ГМО войск (сил) характеризуются, как правило, отсутствием или сложностью формальных алгоритмов решения, неполнотой и нечеткостью исходной информации, нечеткостью достигаемых целей, а также сложностью нахождения компромиссного решения. [1]. Эти особенности приводят к необходимости использования в процессе решения задач ППМР знаний, которые получают от человека-эксперта в предметной области. На основании полученных знаний разрабатываются нечеткие динамические системы ППМР, осуществляющие сбор и управление этими знаниями. Такие системы поддерживают принятие решения об оптимальном способе достижения эффективной работы лица принимающего решение в условиях неполноты и нечеткости предметной области. Актуальность обоснована возможностью повышения качества принимаемых решений с учетом субъективных оценок, полученных от экспертов на основе метода отношения порядка [2], который позволит повысить адекватность функционирования системы ППМР.

Целью работы является повышение адекватности функционирования динамической системы поддержки принятия метеозависимых решений на основе методов нечеткой логики. Практическая ценность работы состоит в использовании полученной методики при метеорологическом обеспечении авиации. Это заключается в следующем:

повышении безопасности полетов государственной авиации при выполнении поставленных задач;

принятии наиболее выгодного решения в условиях метеонеопределенности.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи.

Анализ возможности учета в динамической системе поддержки принятия метеозависимых решений субъективной (лингвистической)

информации.

Определение вида и метода построения функции принадлежности.

Реализация методики отношения порядка на нечетких оценках в динамической системе поддержки принятия метеозависимых решений .

Проведение сравнительного анализа использования разработанной методики с ранее предложенными.

Расчет необходимых альтернатив с использованием отношения порядка на множестве лингвистических векторных оценок производится по методике [3]. Для определения начала проводимого испытания были выделены следующие (альтернативы). Пусть А = {аг, а2, а3,.а4 }- множество альтернатив, которые представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Распределение альтернатив на период испытаний

Для каждой альтернативы ко времени принятия решения в распоряжении ЛПР имеется прогностическая информация по пункту дислокации аэродрома, по району выполнения задачи и степени готовности техники и личного состава.

В качестве оценки альтернатив экспертами предложены критерии:

1. К1 - высота нижней границы облаков на аэродроме;

2. К2 - высота нижней границы облаков в районе выполнения задачи;

3. К3 - видимость на аэродроме;

4. К4 - видимость в районе выполнения задачи;

5. К5 - наличие (вероятность) опасных явлений погоды;

6. К6 - готовность техники и личного состава;

7. К - минимум командира воздушного судна;

8. К8 - минимум аэродрома.

Предлагаемая оценка альтернатив может быть записана в виде векторного лингвистического критерия К = {К ,...,Кг ,...,К8}. Для субъективной (нечеткой) оценки альтернатив экспертами выбрана

лингвистическая переменная вида Щ = {полностью удовлетворяет;

значительно удовлетворяет; частично удовлетворяет; значительно не удовлетворяет; полностью не удовлетворяет}.

Тогда задача оценки альтернатив имеет вид

к(а) = (к, («1I К, («2I К, («в), К, (а4 так.

«еЛ

При решении данной задачи векторный лингвистический критерий К, для альтернативы ау (V у = 1,4) экспертным оцениванием представлен

в виде матрицы:

К, К 2 К3 К4 К5 К 6 К 7 К8

«1 ЗУ ЧУ ПУ ЧУ ЗНУ ЧУ ПУ ЧУ

ПНУ ЧУ ЗНУ ПУ ПНУ ЗУ ЧУ ЧУ

«3 ЗНУ ЗУ ЧУ ПУ ЗНУ ПУ ЧУ ЗНУ

«4 ЗНУ ЧУ ПУ ЗУ ПУ ЗНУ ЗУ ЧУ

Функции принадлежности лингвистической переменной Яи- имеют

вид:

полностью не удовлетворяет: ПНУ= {1,0/1; 0,8/ 2; 0,2/ 3}; значительно не удовлетворяет: ЗНУ= {0,8 /1; 0,9 / 2; 0,5 / 3; 0,2 /4}; частично удовлетворяет: ЧУ= {0,3/3; 0,7/4; 1,0/5; 0,8/6; 0,2/7}; значительно удовлетворяет: ЗУ= {0,2/7; 0,5/8; 0,9/9; 0,8 /10}; полностью удовлетворяет: ПУ= {0,2/8; 0,8/9; 1,0/10}. Базовая переменная для функции принадлежности характеризуется как множество X = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

Для поставленной задачи проводятся расчеты в соответствии со следующими этапами.

Этап 1. Функция принадлежности вычисляется по формуле:

М< (К, (а,), К, («2), К, («3), К, («4)) = £ V* , (а, \хт /1 - £ V*, («2 )(ху)] х

т=1 \ у=1 у

тт

х [1 - £ V*, («3 )(х, - £ V*, («4 )(х, Для различных альтернатив имеем:

V*, « )(хт) = М«)(Хт2 ,, где , = 1,6.

£ м* , к Лу )

к, («п)

Каждому лингвистическому критерию К, для альтернативы соответствует оценка (ПНУ, ЗНУ, ЧУ, ЗУ, ПУ). Например, для

К(«) - ЗУ;К («2) - яду;К(« ) - ЗНУ;К(« ) - ЗНУ и т.д. Для каждой оценки имеются свои функции принадлежности.

Наприме^ )(х1 )=0,2; )(х2 )=0,8 и тд.

Этап 2. Вычисление нечеткого отношения мг :

a ), K, (a2 ), K, («3), K (a4 )) = 1 -ß<{Ki (a,), Kt {a2 ), Kt (a), Kt (a4 ));

Этап 3. Минимизация отношения мг :

Мг (Ki (ai Ki (a2 \ Ki (a3 \ Ki (a4 )) = min Мг (Ki (ai ), Ki (a2 \ Ki (a3 \ Ki (a4 )) =

= min(0,98; 0,884; 0,843; 0,908; 0,885; 0,897; 0,9; 0,886) = 0,843.

Этап 4. Вычисление отношения предпочтения:

Мг (a,, a2, a3, a4) = ¡u> (K (a,), K(a2), K (a3), K (a4)) = 0,843.

Этап 5. Определение предпочтения альтернатив по значениям функции принадлежности. Для a, M>(a ) = 0,843.

На основе данной методики, расчет степени предпочтения альтернатив a2, a3, a4., проводится аналогично.

a2: м> (a ) = 0,697; a3: М> (a ) = 0,832; a4: м> (a4) = 0,667.

Таким образом, альтернатива a предпочтительнее a2, a3, a4., так

как:

Мг(a,) > МгК), M(fl3), МЮ .

Отсюда следует вывод, что с учетом влияния всех критериев наиболее благоприятной является первая альтернатива и задачу следует выполнять силами аэродрома №1.

Анализ результатов, полученных в работе, позволяет сделать следующие выводы.

1. При гидрометеорологическом обеспечении авиации рекомендуется использовать нечеткую динамическую систему поддержки принятия метеозависимых решений, обеспечивающую учет как объективной, так и субъективной информации.

2. При решении задач гидрометеорологического обеспечения необходимо применять функции принадлежности треугольного вида, построенные на основе метода экспертных оценок.

3. На примере реализации методики нечеткого отношения порядка показано, что для успешного выполнения задачи оценки гидрометеорологических условий необходим синтез объективной и субъективной информации при поддержке принятия решений.

Список использованной литературы

1. Михайлов В.В. Оптимизация использования метеоинформации при решении практических задач // Метеорология и гидрология. Научно-технический журнал. 2006. - № 2. - С. 17-25.

2. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решения на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

3. Попов В.В., Перевезенцев Р.Е., Башлыков С.Н. Методическое

обеспечение выбора альтернатив в нечеткой динамической системе поддержки принятия метеозависимых решений при управлении войсками // Вестник ВАИУ. 2011. - № 3 (14). - С. 36-42.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ НЕУСТАНОВИВШЕГОСЯ ПРОЦЕССА ГОРЕНИЯ ЖИДКОСТИ В УСЛОВИЯХ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ВЫТЯЖНОЙ ПРОТИВОДЫМНОЙ ВЕНТИЛЯЦИИ

И.В. Ситников, ассистент Е.А. Сушко, заведующий кафедрой, к.т.н.

А.А. Однолько, профессор, к.т.н., доцент Воронежский государственный архитектурно-строительный

университет, г.Воронеж

В настоящее время при обеспечении пожарной безопасности объектов строительства посредством выбора объемно-планировочных и технических решений широко применяется математическое моделирование пожаров, используемое, в частности:

- при расчете критической продолжительности пожара аналитическим методом и оценке пожарных рисков в рамках гибкого объектно-ориентированного противопожарного нормирования [1, 2, 3, 4];

- при расчетах противодымной вентиляции [5-14].

Для определения критической продолжительности пожара применяют, в частности, интегральные модели пожара и их аналитические решения, которые получены с использованием ряда допущений и упрощений [7, 8]. Так, в частности, при моделировании динамики удельной массовой скорости выгорания жидкости, являющейся составной частью указанной модели пожара, не учитывается влияние функционирования системы вытяжной противодымной вентиляции, а именно - время включения и объемный расход [3, 4, 6].

Указанные проблемы рассматривались в работах, в частности [2, 7, 8]. Одно из наиболее широко применяемых в интегральных моделях пожара уравнение удельной массовой скорости выгорания жидкостей и твердых материалов предложено в работе Ю.А. Кошмарова [2]:

^ , 0,23-(О« + Ош) , ,

ьо2 -

где - удельная массовая скорость выгорания на открытом

л

воздухе, кг/м с; О - массовый расход воздуха, поступающего в помещение из окружающей среды через естественную вентиляцию, кг/с; О - массовый расход воздуха, поступающего в помещение из