Методы формирования управленческих решений по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Информатика и информационно-управляющие системы

УДК 004.89

В. В. Ничепорчук, Р. В. Морозов

Институт вычислительного моделирования Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск

МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПО ПРЕДУПРЕЖДЕНИЮ И ЛИКВИДАЦИИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

Рассматриваются методы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях. Предложен новый метод, использующий ситуационный подход для формализации информации о чрезвычайных ситуациях. Формализованная информация хранится в базе знаний в виде набора фреймов-образцов. Экспертная система, опираясь на базу знаний, производит логический вывод и формирует управленческие решения.

Задача поддержки принятия решений по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС) характеризуется высокой сложностью и комплексностью проблем, требующих учета и анализа. Одна из трудностей принятия решений состоит в необходимости учета большого количества противоречивых критериев. Вторая трудность связана с высокой степенью неопределенности, обусловленной недостаточным уровнем информации для принятия обоснованных решений. Также выделяется проблема, состоящая в дефиците времени для принятия и реализации управленческих решений, наличии «человеческого фактора».

В настоящее время существует несколько подходов к формализации описания динамики ЧС и построению методов принятия решений [1].

Первый подход к описанию и исследованию чрезвычайных ситуаций базируется на аппарате сетей Петри. Использование сетей Петри и их многочисленных модификаций позволяет моделировать сценарии развития ЧС, учитывать возможные варианты поведения человека в этих условиях, оценить результаты и последствия принимаемых решений.

Следующий подход реализует инструментальный комплекс на базе аппарата нейросемантиче-ских структур. Семантическое моделирование используется для причинно-следственного анализа сложно описываемых объектов, в процессе которого должны быть выявлены и обозначены критические узлы взаимодействующих процессов. Задача нейросемантических структур заключается в обнаружении уже известных образов ситуаций и в выявлении новых образов для детального анализа и формирования маркирующего фактора.

Широкое применение при управлении в чрезвычайных ситуациях получили экспертные системы [2]. Выбор единственно пригодного способа достижения цели среди множества альтернатив протекания чрезвычайной ситуации является трудноформализуемой и слабоструктурированной задачей. Одним из возможных путей решения

этой задачи является использование экспертных систем, которые выступают как системы интеллектуальной поддержки процесса управления.

В Институте вычислительного моделирования СО РАН была создана экспертная геоинформационная система для поддержки принятия решений при ликвидации химических аварий ЭСПЛА. Поддержка принятия решений в системе ЭСПЛА основывалась на экспертной системе с продукционной моделью знаний. База знаний представляла собой набор продукционных правил, составленных экспертом, следующего вида:

ЕСЛИ Условие ТО Действия.

Здесь Условие - это некоторое выражение на языке, близком к естественному, описывающее совокупность фактов, при которой системе необходимо выполнить Действия. Факты - это информация о задаче, описывающая условия возникновения и развития чрезвычайных ситуаций. Действия могут состоять в установлении новых фактов, формировании текстов сообщений, выполнении процедур. Совокупность правил определяет способы формирования решений в зависимости от условий ЧС.

Описание чрезвычайной ситуации трудно формализовать в виде набора правил, в их структуре сложно учесть всю информацию о произошедшей ситуации. При больших размерах базы знаний возникает проблема противоречивости правил. Эксперт должен представить себе ситуацию в виде цепочек логически связанных фактов и следствий из них, что является непростой задачей.

Развитием экспертной геоинформационной системы ЭСПЛА стало применение наряду с продукционной базой знаний ситуационного подхода для формализации информации [3]. База знаний построена на основе фреймовой модели и содержит набор фреймов-образцов ситуаций. Сценарии кризисной ситуации состоят из описания места, последствий ситуаций, а также возможных действий участников. Эти характеристики представляются в виде переменных, описания которых хранятся в словаре переменных экспертной системы.

Решетневские чтения

Переменные и присоединенные процедуры составляют слоты фрейма. Таким образом, эксперту для формализации конкретной чрезвычайной ситуации достаточно выделить основные факты, записать их в виде переменных и построить фрейм-ситуацию.

Логический вывод в системе основан на эстафете присоединенных процедур. Присоединенная процедура может быть прикреплена к каждому слоту фрейма-ситуации. В зависимости от действий пользователя происходит запуск присоединенной процедуры. В результате ее исполнения возможны изменения значений слотов, что повлечет за собой дальнейший запуск процедур, прикрепленных к измененным. В итоге происходит заполнение слотов значениями и формирование текстового отчета на основе информации из слотов и базы данных. В системе реализована программная связь между экспертным модулем и компонентами геоинформационного моделирования для визуализации результатов логического вывода.

Представленный подход используется в новой версии системы принятия решений «ЭСПЛА», а также в экспертной геоинформационной системе (ЭГИС) «Паводки».

Библиографический список

1. Косяченко, С. А. Модели и методы автоматизации управления в условиях чрезвычайных ситуаций / С. А. Косяченко [и др.] // Автоматика и телемеханика. 1998. № 9. С. 3-66.

2. Ноженкова, Л. Ф. Экспертные геоинформационные системы по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций / Л. Ф. Ноженкова // Вычислительные технологии. 1999. Т. 4 (Спец. выпуск). С. 111-118.

3. Морозов, Р. В. Модель представления знаний в интеллектуальной системе поддержки принятия решений / Р. В. Морозов // Проблемы информатизации региона : материалы X Всерос. на-уч.-практ. конф. В 2 т. ; Сиб. федер. ун-т ; Поли-техн. ин-т. 2007. Т. 1. С. 147-151.

V. V. Nicheporchuk, R. V. Morozov

Institute of Computational Modeling, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Krasnoyarsk, Russia

METHODS OF DECISION FORMING FOR PREVENTION AND LIQUIDATION OF EMERGENCY SITUATIONS

In the article methods of decision-making support in emergency situations are described. The new method using the situational approach for formalisation of the information on emergency situations is offered. The formalized information is stored in the knowledge base in the form of a set offrames-samples. Expert system, leaning against the knowledge base, makes a logic conclusion andforms decisions.

© Ничепорчук В. В., Морозов Р. В., 2009

УДК 004.934.1'1

Д. С. Новиков, В. В. Тынченко

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Россия, Красноярск

ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ ДИКТОРОНЕЗАВИСИМЫХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ

Обсуждается этапы и методы создания системы распознавания человеческого голоса. Определяются проблемы создания системы распознавания речи.

Проникновение компьютеров в повседневную жизнь наряду с большим числом положительных последствий породило также ряд проблем. Одна из них - это сложность взаимодействия пользователя с компьютером, по причине чего многие пользователи испытывают трудности в общении с машиной. Решением этой проблемы является создание и использование систем распознавания че-

ловеческого голоса, применение которых приводит к тому, что машина приспосабливается к человеку, а не наоборот.

Для успешного решения поставленной задачи необходимо использовать системы распознавания голоса, независимые от диктора. Дикторонезави-симые системы выделяют из потока речи отдельные лексические элементы - фонемы и аллофоны,