CC BY
21
УДК 614.8.084
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЕСУРСОВ, НЕОБХОДИМЫХ НА ПОДГОТОВКУ ЛИЧНОГО СОСТАВА СПЕЦИАЛЬНЫХ ФОРМИРОВАНИЙ ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ ПО ПРЕДМЕТАМ ПРОГРАММЫ БОЕВОГО
СЛАЖИВАНИЯ
Е.В. Кондратьев
заместитель начальника Академии гражданской защиты МЧС России
Академия гражданской защиты МЧС России Адрес: 141435, Московская обл., г.о. Химки, мкр. Новогорск E-mail: е.kondratevQamchs.ru
А.И. Мазаник
доктор военных наук, профессор, главный научный сотрудник научно-исследовательского центра Академия гражданской защиты МЧС России Адрес: 141435, Московская обл., г.о. Химки, мкр. Новогорск E-mail: а.mazanikQamchs.ru
A.B. Веселов
адъюнкт научно-исследовательского центра Академия гражданской защиты МЧС России Адрес: 141435, Московская обл., г.о. Химки, мкр. Новогорск E-mail: agz.u.sQyandex.ru
Р.Л. Белоусов
кандидат технических наук, специалист
отдела оперативного моделирования
чрезвычайных ситуаций ГУ НЦУКС МЧС России
Адрес: 121357, г. Москва,
ул. Ватутина, д. 1
E-mail: scilabQamchs.ru
Аннотация. На основе предложенного ранее методического подхода разработана методика, позволяющая скорректировать время на подготовку личного состава подразделений специальных формирований гражданской обороны в ходе боевого слаживания. Показано, что решение данной задачи должно включать два этапа. На первом этапе определяется средний уровень подготовки подразделения перед началом боевого слаживания с учетом начального уровня подготовки каждого призванного гражданина. На втором этапе корректируется время на подготовку по предметам программы боевого слаживания с учетом среднего уровня подготовки подразделения. Для решения этой задачи на основе предложенных входных и выходных лингвистических переменных сформированы правила нечеткого логического вывода, позволяющие определить значение времени, обеспечивающее требуемый уровень подготовки личного состава по каждому предмету программы боевого слаживания.
Ключевые слова: специальное формирование; гражданская оборона; боевое слаживание; личный состав; уровень подготовки; программа подготовки; время, отводимое на подготовку; военно-учетная специальность; граждане, пребывающие в запасе.
Цитирование: Кондратьев Е.В., Мазаник А.И., Веселов A.B., Белоусов Р.Л. Методика определения временных ресурсов, необходимых на подготовку личного состава специальных формирований гражданской обороны по предметам программы боевого слаживания / / Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2021. № 3 (50). С. 27-35.
В условиях военного времени, когда сроки приведения в готовность к выполнению задач по предназначению строго ограничены, довольно остро встает вопрос определения требуемых временных ресурсов, необходимых для подготовки по предметам программы боевого слаживания, в рамках которых организуется обучение граждан, призванных из запаса для комплектования специальных формирований гражданской обороны (далее - СФГО). Анализ ряда исследований [1, 2] показал, что помимо объема и сложности предметов программы боевого слаживания на время их освоения существенным образом влияет начальный
уровень подготовки обучающихся. Таким образом, для наиболее точного определения требуемых на обучение временных ресурсов необходимо разработать методику, которая бы позволяла корректировать время, выделяемое на подготовку обучающихся по предметам программы боевого слаживания с учетом их начального уровня подготовки.
Для решения задачи определения времени, выделяемого на подготовку по предметам программы боевого слаживания, необходимо:
определить средний уровень подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания;
скорректировать время на подготовку по предметам программы боевого слаживания с учетом среднего уровня подготовки подразделения СФГО.
Рассмотрим наиболее приемлемые подходы к решению перечисленных выше задач.
Частная задача №1
Средний уровень подготовки подразделения специального формирования гражданской обороны перед началом боевого слаживания определяется на основе значений начального уровня подготовки каждого призванного гражданина.
Начальный уровень подготовки граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО, зависит от уровня индивидуальный подготовки по предметам программы боевого слаживания и уровня подготовки в соответствии со своей военно-учетной специальностью (далее - ВУС). Уровень индивидуальной подготовки по предмету зависит от степени соответствия ВУС граждан, прибывающих из запаса, предмету программы боевого слаживания, по которому организуется обучение. С помощью данной характеристики можно судить об индивидуальной подготовке относительно рассматриваемого предмета программы боевого слаживания. Уровень подготовки по ВУС зависит от времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) граждан, прибывающих из запаса для комплектования СФГО, исходя из которого можно судить об остаточном уровне знаний, умений и навыков по соответствующим военно-учетным специальностям.
Таким образом, задачу определения среднего уровня подготовки подразделения специальных формирований гражданской обороны перед началом боевого слаживания можно сформулировать следующим образом:
для заданных:
Б = (й\, (12, - ■ ■ /к, - ■ ■, Лп) - перечня предметов программы боевого слаживания, где йг -наименование г-го предмета программы боевого слаживания, г = 1 ,п; п — общее количество предметов подготовки;
V = у2). .. .. ^з) множества наименований военно-учетных специальностей граждан, прибывающих из запаса для комплектования СФГО, где - наименование
]-от ВУС, ] = 1,7, 3 - общее количество ВУС;
Бз = (в^, 82],... ,8С],..., - множе-
ства значений времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов), граждан, прибывающих из запаса для комплектования СФГО, где 8Су — значение времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) по j-oй ВУС, с = 1 ,С ■, С общее количество значений времени, прошедшего с момента выполнения обязанностей по ^'-ой ВУС, необходимо определить средний уровень подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания с учетом начального уровня подготовки граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО.
Для решения сформулированной задачи необходимо определить:
уровень индивидуальной подготовки граждан, прибывших из запаса для комплектования СФГО, относительно предметов программы боевого слаживания;
уровень подготовки граждан, прибывших из запаса для комплектования СФГО, по ВУС с учетом времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов);
средний уровень подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания с учетом указанных выше показателей.
Уровень индивидуальной подготовки граждан по предметам программы боевого слаживания определяется на основе коэффициентов предпочтительности военно-учетных специальностей относительно предметов программы боевого слаживания. Для нахождения коэффициентов предпочтительности ВУС целесообразно использовать метод попарных сравнений, позволяющий определить вектор их приоритетов относительно рассматриваемого предмета программы боевого слаживания.
В соответствии с методом попарных сравнений [3] алгоритм нахождения коэффициентов предпочтительности ВУС граждан, призванных из запаса, относительно предметов программы боевого слаживания включает следующие этапы:
заполнение экспертами матриц попарных сравнений соответствующей размерности на
основе оценок предпочтительности сравниваемых военно-учетных специальностей относительно предмета программы боевого слажива-ния;
определение значений элементов результирующей матрицы на основе обработки матриц попарных сравнений, заполненных каждым экспертом;
определение значения среднего геометрического для каждой строки результирующей матрицы;
определение значений вектора приоритетов на основе получения нормализованных значений средних геометрических;
оценку согласованности мнений экспертов на основе расчета значения отношения согласованности и его сравнения с табличным значением.
На основе последовательного выполнения перечисленных выше этапов определяются значения коэффициентов предпочтительности ВУС граждан, прибывших из запаса для комплектования СФГО относительно г-го предмета программы боевого слаживания а,г = (ац,а,12,...,ац,...,аи), трр а^ - значение коэффициента предпочтительности ^'-ой ВУС относительно г-го предмета программы боевого слаживания, ] = 1,7, 3 - общее количество военно-учетных специальностей.
Следует отметить, что значения коэффициентов предпочтительности ВУС отражают их значимость относительно друг друга и не
позволяют оценить степень их реального соответствия рассматриваемому предмету подготовки. Для такой оценки предлагается алгоритм пересчета, который включает следующую последовательность действий:
ранжирование полученных на основе метода попарных сравнений значений коэффициентов предпочтительности в порядке убывания, на основе которого может быть получен вектор ai* = (ац*, а^*,... ,air *,..., aiR*), где air * ~ значение коэффициента предпочтительности ВУС, которой присвоен r-ый ранг, г = 1,R, R - общее количество рангов, на основе которых проведено ранжирование ВУС. Необходимо отметить, что в общем случае R < J, причем данное выражение преобразуется в строгое равенство, если хотя бы двум ВУС не присвоен одинаковый ранг;
определение ацр* - значения коэффициента реального соответствия первой по значимости ВУС г-му предмету программы боевого слаживания. Решение данной задачи основано на обработке оценок экспертов, каждому из которых предлагается выбрать значение из отрезка [0, 1], которое, на его взгляд, определяет степень соответствия ВУС г-му предмету программы боевого слаживания;
определение Од2р* - значения коэффициента реального соответствия второй по значимости ВУС г-му предмету программы боевого слаживания, для чего может быть использовано следующее соотношение
ацр* ац* m ацр* х ai2*
^ аг2Р* = — — ; (1)
Щ2Р* аг 2* аг 1*
определение аггР* значения коэффициен- присвоен г-ый ранг, для чего может быть иста реального соответствия г-му предмету про- пользовано следующее соотношение граммы боевого слаживания ВУС, которой
а.
i(r-1)
р*
а.
i(r-1)
air р*
=> а; р* =
а
i(r-1)
р*
X а;,
Уровень подготовки граждан, прибывших из запаса для комплектования СФГО согласно своих военно-учетных специальностей, находится на основе коэффициентов остаточных знаний, умений и навыков, которые представляют собой величины, зависящие от времени, прошедшего с момента окончания военной
а.
i(r-1)
(2)
службы (прохождения военных сборов) граждан, прибывающих из запаса для комплектования СФГО. Ввиду отсутствия статистических данных, характеризующих зависимость уровня остаточных знаний граждан по ВУС от времени пребывания их в запасе, для нахождения значений искомых коэффициентов
*
целесообразно применить одну из разновидностей метода обработки экспертных оценок [4]. Сущность данного метода заключается в оценке каждым экспертом остаточных знаний по ВУС граждан, прибывших из запаса, в зависимости от времени, прошедшего с момента окончания их военной службы (прохождения военных сборов) и предполагает выполнение следующих этапов:
определение экспертов, являющихся специалистами по исследуемому вопросу (для реализации данной задачи может быть использован метод снежного кома) [5];
анализ компетентности выбранных экспертов [4];
проведение экспертного опроса (анкетирования), в рамках которого каждый эксперт должен ответить на вопрос: «Какой процент остаточных знаний, умений и навыков по рассматриваемой ВУС останется у граждан, призванных для комплектования СФГО, после определенного времени, прошедшего с момента окончания их военной службы (прохождения военных сборов)?»;
оценку согласованности мнений экспертов; обработку результатов экспертного опроса;
интерпретацию полученных результатов.
На основе последовательного выполнения перечисленных выше этапов определяются Р] = (■ ■ ■ ■, ) ~ значения коэффициентов остаточных знаний по ^'-ой ВУС относительно времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) граждан, прибывающих из запаса для комплектования СФГО, где -значение коэффициента остаточных знаний по ]-ош ВУС относительно в^-то значения времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО, в = 1,С, С - общее количество значений времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) граждан, призванных из запаса по j-oй ВУС.
Средний уровень подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания определяется на основе значений уровня индивидуальный подготовки по предмету программы боевого слаживания и уровня подготовки в соответствии со своей военно-учетной специальностью из выражения
Ич =
J
£
;=! =
р* х К)
где - среднее значение уровня подготовки подразделения СФГО по г-му предмету программы боевого слаживания перед началом боевого слаживания;
- значение коэффициента реального соответствия ]-ош ВУС г-му предмету программы боевого слаживания, определенное на основе значения присвоенного ей ранга из выражения = а.гГр*, ] = 1,3, 3 общее количество военно-учетных специальностей;
""""' значение коэффициента остаточных знаний по ^'-ой ВУС относительно с-го значения времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО, с = 1,С, С - общее количество значений времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохож-
J с
Е/=1 Е с=1 Ь
с
/ „ / „ Х
(3)
с=1 ,]С ]=1 С=1
дения военных сборов) граждан, призванных из запаса по ^'-ой ВУС;
К^ - общее количество граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО по ]-ош ВУС;
- общее количество граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО по ]-ош ВУС, для которых значение времени, прошедшего с момента окончания военной службы (прохождения военных сборов) составляет в
Таким образом, предложенный алгоритм позволяет определить среднее значение уровня подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания с учетом значений коэффициентов реального соответствия ВУС предметам программы боевого слаживания, а также времени прошедшего с момента окон-
1
х
чання военной службы (прохождения военных сборов) граждан, прибывающих из запаса для комплектования СФГО. Частная задача №2
Наиболее сложная частная задача определения значений корректировки времени, необходимого на освоение выбранных предметов программы боевого слаживания с учетом среднего значения уровня подготовки подразделения СФГО, может быть сформулирована следующим образом: для заданных:
Б = (6,1, (12,... ,(1г,- ■ ■, йп) - перечня предметов программы боевого слаживания, где (1г - предмет программы боевого слаживания, г = 1,щ п — общее количество предметов программы боевого слаживания;
и = (и1; и2,... ,иг,..., ип) - множества значений среднего уровня подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания, где иг значение среднего уровня подготовки подразделения перед началом боевого слаживания по г-му предмету программы боевого слаживания, г = 1,щ п — общее количество предметов программы боевого слаживания;
Т = ¿2;... ¿г,..., 1п) - множества значений времени, необходимого для достижения требуемого уровня подготовки по каждому предмету программы боевого слаживания при низком уровне знаний, умений и навыков (их отсутствии) граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО, которые могут быть определены на основе методического подхода, изложенного в статье [6],
необходимо скорректировать время, обеспечивающее требуемый уровень подготовки личного состава специальных формирований гражданской обороны с учетом среднего уровня подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания.
Сущность решения поставленной задачи заключается в разработке модели корректировки времени подготовки по предметам программы боевого слаживания в зависимости от среднего уровня подготовки подразделения СФГО. Таким образом, в качестве входных переменных в рассматриваемой модели будут выступать значения среднего уровня подготовки подразделения СФГО перед началом бо-
евого слаживания, а в качестве выходных -откорректированные значения времени, обеспечивающие требуемый уровень подготовки.
Следует отметить, что одной из характерных особенностей построения модели корректировки времени подготовки по предметам программы боевого слаживания является неопределенность в описании ее параметров, а также сложность формального представления правил преобразования входных воздействий в выходные. Так, например, средний уровень подготовки подразделения СФГО может характеризоваться следующими дихотомическими признаками: высокий, средний, низкий. С точки зрения качественной информации эти нечеткие понятия ясны, но их формализация, с помощью которой возможна количественная оценка корректирующих значений времени, довольно затруднительна.
Таким образом, формализация нечетких понятий - одна из главных задач, которую необходимо решить при разработке модели корректировки времени подготовки по предметам программы боевого слаживания. Решение данной задачи возможно на основе применения теории нечетких множеств. В соответствии с данной теорией для определения корректирующих значений времени по предметам программы боевого слаживания необходимо использовать алгоритм нечеткого вывода, который включает ряд этапов [6].
Этап 1. Построение продукционных правил вида: если А, то В, где А - условие; В - заключение
Продукционные правила предназначены для формального представления эмпирических знаний или знаний экспертов в той или иной проблемной области. Опыт планирования и организации подготовки показывает, что на обученность личного состава, который имеет минимальный уровень подготовки по конкретному предмету, необходимо затратить меньше времени, чем в случае полного отсутствия знаний, умений и навыков. Таким образом, эмпирические знания в рассматриваемой проблемной области могут быть представлены в форме эвристических правил:
если уровень подготовки личного состава обучающихся низкий, то время на обучение целесообразно оставить без изменений;
если уровень подготовки средний, то время на обучение целесообразно сократить на небольшое значение;
если уровень подготовки высокий, то время на обучение целесообразно сократить значительно.
Для формирования правил нечеткого вывода необходимо предварительно определить входные и выходные лингвистические переменные. С их помощью можно формализовать качественную информацию об объекте принятия решения, представленную в словесной форме специалистами-экспертами. Лингвистическая переменная характеризуется набором Т(,б), Х>, в котором р - название лингвистической переменной; Т(^) -терм-множество лингвистической переменной т.е. множество лингвистических (вербальных) значений переменной, причем каждое из этих значений является нечетким множеством с областью определения X.
В рассматриваемой задаче в качестве входной лингвистической переменной следует использовать уровень подготовки подразделения СФГО или формально - «уровень подготовки», который может быть описан следующими термами (характеристиками): Т^) -[«низкий», «средний», «высокий»]. В качестве выходной лингвистической переменной целесообразно выбрать время на подготовку, которое необходимо скорректировать или формально $2 - «время на подготовку», которое может быть описано следующими термами (характеристиками): Т(^2) _ [«без изменений», «незначительно сократить», «значительно сократить»].
В этом случае алгоритм нечеткого вывода будет содержать 3 правила нечетких продукций следующего вида:
правило 1: если «низкий уровень подготовки», то «время на подготовку оставить без изменений» ;
правило 2: если «средний уровень подготовки», то «время на подготовку сократить незначительно»;
правило 3: если «высокий уровень подготовки», то «время на подготовку сократить значительно».
Этап 2. Построение лингвистических переменных
Построение лингвистической переменной сводится к определению аналитического вида функции принадлежности каждого терма.
Функция принадлежности - это некоторая невероятностная субъективная мера нечеткости, определяемая в результате опроса экспертов о степени принадлежности элемента х понятию, формализуемому нечетким множеством А.
Так как в предлагаемой модели корректировки времени, необходимого на подготовку по предметам программы боевого слажи-вания, отсутствуют очевидные измерительные свойства термов лингвистических переменных, то для построения функции принадлежности целесообразно использовать метод попарных сравнений. Данный метод позволяет обработать матрицы оценок, отражающих мнение эксперта об относительной принадлежности элементов множеству или степени выраженности у них свойства, формализуемого множеством. Таким образом, алгоритм определения функции принадлежности включает следующие процедуры:
определение универсумов (множеств), на которых будут изменяться искомые лингвистические переменные. Очевидно, что множеством, на котором изменяется лингвистическая переменная Д - «уровень подготовки» будет отрезок [0, 1], а множеством изменения лингвистической переменной $2 - «время на подготовку» целесообразно считать отрезок [0, Ь¿], где и - значение времени, необходимое для достижения требуемого уровня подготов-
живания при низком уровне знаний, умений и навыков (их отсутствии) граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО;
заполнение экспертами матриц попарных сравнений соответствующей размерности на основе оценок предпочтительности сравниваемых значений уровня подготовки относительно термов Т(^1) - [«низкий», «средний», «высокий»] лингвистической переменной Д -«уровень подготовки», а также оценок предпочтительности корректирующих значений времени относительно термов Т^) _ [«без изменений», «незначительно сократить», «значительно сократить»] лингвистической переменной ~ «время на подготовку»;
определение значений векторов приоритетов матриц попарных сравнений на основе расчета обратных величин сумм элементов по каждому столбцу соответствующей матрицы;
оценка точности определения элементов, каждого из полученных векторов;
нормализация полученных векторов приоритетов путем приведения элементов каждого из векторов, имеющих максимальные значения, к единице.
На основе последовательного выполнения перечисленных выше этапов определяются
МЛ) = (№ (Л) ^с (Л) № (Л)) - Функции принадлежности термов [«низкий», «средний», «высокий»] входной лингвистической переменной Д - «уровень подготовки», а также МЛ) = (№ .и. (Л), т .с. (Л), № .с. (Л)) -функции принадлежности термов [«без из-
менений», «незначительно сократить», «значительно сократить»] выходной лингвистической переменной ~ «время на подготовку».
Этап 3. Нечеткий вывод
Процесс нечеткого вывода представляет собой процедуру или процесс нахождения значений для всех термов выходной лингвистической переменной ~ «время на подготовку», полученных на этапе объединения заключений. Так как результатом объединения заключений нечетких правил продукций будет новое нечеткое множество, полученное на основе значений среднего уровня подготовки подразделения СФГО и представленное в виде геометрической фигуры, процесс нечеткого вывода сводится к нахождению центра тяжести или центроида площади полученной фигуры, которая рассчитывается по формуле [7]
Д t =
(4)
Д
ни, по выбранному предмету программы боевого слаживания, с учетом уровня подготовки граждан, призванных из запаса для комплектования СФГО; х - переменная, соответствующая выходной лингвистической переменной ß2 - «время та подготовку»; ß(x) -функция принадлежности нечеткого множества, полученного в результате объединения термов выходной лингвистической переменной; min и тах - левая и правая точки интер-
вала носителя нечеткого множества (геометрической фигуры) рассматриваемой выходной переменной.
Этап 4. Определения временных ресурсов, необходимых на подготовку по предметам программы боевого слаживания
Значения
элементов
* I * I *
; 1> 2 >•• • >Н >• • • > ЬП
лены из выражения
вектора
гр *
{h*, t2*.. ,ti*,..., tn*) могут быть опреде-
^г — ^г Д ^г?
где и*- скорректированное значение времени, обеспечивающее требуемый уровень подготов-
живания с учетом среднего уровня подготовки ГПЗ.
Предложенный подход, основанный на методе теории нечетких множеств, позволяет на основе значений среднего уровня подготовки подразделения СФГО перед началом боевого слаживания получить значение времени, обеспечивающее требуемый уровень подготовки по
(5)
выбранному предмету программы боевого слаживания, путем нечеткого логического вывода.
Таким образом, на основе решения двух частных задач может быть определено время, необходимое на подготовку по предметам программы боевого слаживания с учетом начального уровня подготовки граждан, призванных из запаса для комплектования специальных формирований гражданской обороны.
Литература
\. Доронин A.B. Разработка программ боевого слажнвання для вновь формируемых частей и подразделений РВСН: методический аспект. // Военная мысль. 2007. № 10. С. 33-38.
2. Андрианов II.A. Метод оптимальной организации подготовки подразделений резервных формирований силовых структур // Военная мысль. 2005. № 10. С. 23-34.
3. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1993. 198 с.
4. Горелов В.Е. и др. Методы экспертных оценок. М.: ВНИИПИ. 1997. 165 с.
5. Бурнов В.П. и др. Получение и анализ экспертной информации. М.: II!IV. 1991. 273 с.
6. Мазаник А.П., Веселов A.B. Методический подход к обоснованию рациональных параметров программы боевого слаживания специальных формирований гражданской обороны. // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2021. № 2. С. 31-39.
7. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.
8. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.
METHODOLOGY FOR DETERMINING THE TIME RESOURCES REQUIRED FOR THE TRAINING OF PERSONNEL OF SPECIAL CIVIL DEFENSE FORMATIONS, ACCORDING TO THE SUBJECTS OF THE COMBAT COORDINATION
PROGRAM
Evgeniy KONDRATYEV
deputy head of the Civil Defence Academy EMERCOM of Russia Civil Defence Academy EMERCOM of Russia Address: 141435, Moscow region, city Khimki, md. Novogorsk
E-mail: e.kondratevQamchs.ru
Alexander MAZANIK
doctor of military sciences, professor,
chief researcher of the research center
Civil Defence Academy EMERCOM of Russia
Address: 141435, Moscow region, city Khimki,
md. Novogorsk
E-mail: a.mazanikQamchs.ru
Alexey VESELOV
associate professor of the research center Civil Defence Academy EMERCOM of Russia Address: 141435, Moscow region, city Khimki, md. Novogorsk E-mail: agz.u.sQyandex.ru
Roman BELOUSOV
Candidate of Technical Sciences, Specialist of the Department of Operational Modeling of Emergency Situations of the State Unitary Enterprise of the Ministry of Emergency Situations of Russia Address: 121357, city Moscow, Vatutina str., 1 E-mail: scilabQamchs.ru
Abstract. Based on the previously proposed methodological approach, a methodology has been developed that allows adjusting the time for training the personnel of special civil defense units during combat coordination. It is shown that the solution of this problem should include two stages. At the first stage, the average level of training of the unit is determined before the start of combat coordination, taking into account the initial level of training of each conscripted citizen. At the second stage, the time for training in the subjects of the combat coordination program is adjusted, taking into account the average level of training of the unit. To solve this problem, on the basis of the proposed input and output linguistic variables, the rules of fuzzy logical inference are formed, which allow determining the time value that provides the required level of training of personnel for each subject of the combat coordination program.
Keywords: special formation; civil defense; combat coordination; personnel; level of training; training program; time allotted for training; military accounting specialty; citizens who are in reserve.
Citation: Kondratiev E.B., Mazanik A.I., Veselov A.V., Belousov R.L. Methodology for determining the time resources required for the training of personnel of special civil defense formations, according to the subjects of the combat coordination program // Scientific and educational problems of civil protection. 2021. № 3 (50). S. 27-35.
References
1. Doronin A.V. Development combat coordination programs for newly formed units and subunits RVSN: methodical aspect. // Military thought. 2007. № 10. S. 33-38.
2. Andrianov I. A. Method of optimal organization of training units reserve formations of power structures // Military thought. 2005. № 10. S. 23-34.
3. Saati T.L. Decision-making. Method of hierarchy analysis: Trans, from English. M.: Radio and communications. 1993. 198 s.
4. Gorelov V.E. et al. Methods of expert assessments. Moscow: VNIIPI. 1997. 165 s.
5. Burnov V.N. et al. Obtaining and analyzing expert information. Moscow: IPU. 1991. 273 s.
6. Mazanik A.I., Veselov A.V. Methodological approach to justification rational parameters of the combat coordination program of special civil defense formations. // Scientific and educational problems civil protection. 2021. № 2. S. 31-39.
7. Leonenkov A.V. Fuzzy modeling in MATLAB and fuzzy TECH. St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2005. 736 s.
8. Melikhov A.N., Berstein L.S., Korovin S.Ya. Situational advisers systems with fuzzy logic. Moscow: Nauka, 1990. 272 s.
