CC BY
46
Задача 1. За минимальное время приводила обучающегося в заданное состояние.
Задача 2. Способствовала достижению определенных значений составляющих вектора компетенций за заданное время, минимизируя стоимость обучения.
Рассмотренная задача относится к классу задач нелинейного булева программирования, и для ее решения могут быть использованы известные методы. Однако, в связи с большой размерностью данной задачи целесообразна разработка численного метода, использующего специфику переменных, что и является целью дальнейших исследований.
Список использованной литературы
1. Меньших В.В., Пьянков О.В., Самороковский А.Ф. Использование ситуационных центров для обучения действиям в кризисных ситуациях // Информационная безопасность регионов. - 2011. - № 2(9). - С. 104-107.
2. Меньших В.В., Середа Е.Н. Концептуальная модель автоматизированной интеллектуальной системы обучения сотрудников органов внутренних дел действиям в чрезвычайных ситуациях // Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов: Сб. трудов XXIII Всерос. конф. - М.: Академия управления МВД России, 2014. - С. 244-246.
3. Веселов В.В. Организация управления подготовкой сотрудников органов внутренних дел для действий в условиях чрезвычайных ситуаций: дис. ... канд. техн. наук. - СПб., 2002. - 212 с.
4. Меньших В.В., Самороковский А.Ф., Меренков А.С. Методика обучения принятию управленческих решений с использованием современных информационных технологий // Вестник ВИ МВД России. - 2013. - № 1. -С. 204-208.
5. Меньших В.В., Самороковский А.Ф., Середа Е.Н. Модель формирования групп для ролевого обучения принятию управленческих решений // Вестник ВИ МВД России. - 2015. - № 2. - С. 107-114.
ОЦЕНКА АВАРИЙНОСТИ УЧАСТКОВ ДОРОЖНОЙ СЕТИ
МЕТОДОМ СААТИ
П.В. Орехов, адъюнкт, Воронежский институт МВД России, г. Воронеж
Значительную роль в снижении аварийности на дорогах играют фоторадарные комплексы (ФРК), позволяющие фиксировать различные виды нарушений водителями правил дорожного движения. В настоящее время не обоснованы требования к учёту показателей эффективности контроля безопасности дорожного движения. Например, выбор мест контроля в первую
очередь определяется в зависимости от количества нарушений и, как следствие, суммы выписанных штрафов, а аварийность учитывается как второстепенный фактор [1]. Вместе с тем, как показывает практика, участки дорог с максимальной аварийностью и максимальным количеством нарушений зачастую не совпадают. Всё это приводит к тому, что контроль безопасности дорожного движения не позволяет в полной мере снизить количество дорожно-транспортных происшествий (ДТП) и тяжесть их последствий. Таким образом, эффективность работы средств контроля дорожного движения во многом зависит от правильности выбора места их размещения [2, 3].
При выборе места размещения сил и средств контроля безопасности дорожного движения приоритет необходимо отдавать участкам автомобильных дорог, на которых аварийность наиболее высока.
В зависимости от степени тяжести последствий ДТП делятся на категории происшествий, повлекшие [4]:
1) только материальный ущерб (материальный ущерб от ДТП может, например, складываться из стоимости ремонтно-восстановительных работ при повреждении транспортного средства, грузов, дорожных и иных сооружений; затрат на выполнение функций правоохранительных органов; оказание медицинской помощи; потерь от остановки движения);
2) только легкие телесные повреждения (телесные повреждения признаются легкими, если сопровождаются кратковременным расстройством здоровья либо незначительной стойкой утратой работоспособности);
3) телесные повреждения средней степени тяжести и тяжкие (отсутствие опасности для жизни; значительная стойкая утрата общей трудоспособности менее, чем на одну треть; опасный для жизни вред здоровью; потеря зрения, речи, слуха; потеря какого-либо органа либо утрата органом его функций; неизгладимое обезображение лица; расстройство здоровья, соединенное со стойкой утратой общей трудоспособности не менее чем на одну треть (более, чем на 33 %); полная утрата профессиональной трудоспособности; прерывание беременности; психическое расстройство);
4) смерть потерпевшего;
5) особо тяжкие последствия (погибло 4 и более или ранено 15 и более человек).
Для оценки аварийности на участках дорожной сети органами внутренних делприменяется интегральный показатель тяжести медицинских последствий дорожно-транспортных происшествий:
И = *100%, В + П
где И - индекс тяжести последствий дорожно-транспортного происшествия; П - число погибших в ДТП; В - число выживших пострадавших в дорожно-транспортных происшествиях. Очевидно, что индекс не в полной мере отражает тяжесть последствий дорожно-транспортных происшествий. Так, например, невозможно оценить вред здоровью, который был получен выжившим и пострадавшими в ДТП. И, как следствие, нельзя полноценно
оценить материальный ущерб нанесенный государству. В связи с этим возникает задача разработки показателя аварийности, который позволял бы учесть абсолютную тяжесть дорожно-транспортных происшествий.
Обозначим р -р - количество ДТП соответствующих описанным выше категориям происшествий на определённом контролируемом участке за некоторый промежуток времени. Однако, указанные показатели очень разнородны и их одновременная оптимизация является практически невыполнимой. Поэтому необходимо определить некоторый интегральный показатель тяжести последствий дорожно-транспортных происшествий, представляющий собой свёртку показателей р-р:
5
р• Р,
г=1
где аг - значение значимости показателей р-р;
р - количество дорожно-транспортных происшествий повлекших последствияг .
Так как а( не поддается непосредственному измерению, его значение будет определяться экспертами методом попарных сравнений с использованием метода Саати [5].
Условимся, что следующие числа будут характеризовать сравнение тяжести последствий дорожно-транспортного происшествия:
1 - р и р имеют одинаковую тяжесть;
3 - р незначительно тяжелее, чем р;
5 - р значительно тяжелее, чем р;
7 - р явно тяжелее, чем р;
9 - р по своей тяжести абсолютно превосходит р.
На основании определенных экспертами рангов строится матрица парных
р
сравнений относительной значимости признаков р с элементами рг , где г -
индекс, показывающий тяжесть последствий ДТП. Следующий шаг заключается в вычислении векторов приоритетовУр, = (а[) .Для примера
рассмотрим вычисление вектора приоритетов, который представляет собой собственный вектор матрицы и может быть найден как решение уравнения:
р-УР< =Я-Ур1
Л - собственное значение матрицы р.
Как видно из формулы для определения собственного вектора матрицы необходимо найти ее собственные значения Л. В рамках данной работы не будем приводить методику расчетов собственных значений и векторов матрицы, а сразу отразим результаты моделирования.
С учетом оценок построена матрица парных сравнений предпочтений экспертов (табл.).
Таблица
Матрица парных сравнений относительной значимости признаков р
Pl Р2 Рз Р4 Р5
Pl 1 1/4 1/7 1/9 1/9
P2 4 1 1/5 1/8 1/9
Рз 7 5 1 1/5 1/9
Р4 9 8 5 1 1/5
Р5 9 9 9 5 1
Отсюда формула принимает вид:
1 1/4 1/7 1/9 1/9" а а
4 1 1/5 1/8 1/9 а2 а2
7 5 1 1/5 1/9 X а'3 = X x а5
9 8 5 1 1/5 а4 а4
9 9 9 5 1 а'5 а5
После проведенных расчетов были получены следующие значения значимости показателей а: ах = 0.024, а2 = 0.044, а3 = 0.104, а4 = 0.249, а5 = 0.577.
Разработанная модель оценки тяжести последствий дорожно-транспортных происшествий методом Саати позволяет дать оценку аварии с учетом тяжести не летальных последствий аварии. Полученная информация будет полезна при анализе аварийности на участках дорожной сети. Также данным методом удобно пользоваться при выборе мест размещения различных сил и средств контроля безопасности дорожного движения с учетом особенностей влияния на аварийность каждого из средств контроля.
Список использованной литературы
1. Федеральная целевая программа «Повышение безопасности дорожного движения в 2013-2020 годах» [Электронный ресурс]. 2013-2014. URL: http://www.fcp-pbdd.ru (Дата обращения:17.09.2014).
2. Меньших В.В. Оптимизационная модель контроля безопасности дорожного движения с возможностью использования фоторадарных комплексов / В.В. Меньших, П.В. Орехов // Вестник ВИ МВД России, 2015. -№ 1. - С. 7-16.
3. Орехов П.В. Построение модели оптимизации размещения фоторадарных комплексов / П.В. Орехов, В.В. Меньших // Общественная безопасность, законность и правопорядок в III тысячелетии: C6. матер. междунар. науч.-практ. конф. Воронеж, 1 октября 2014 г. - Ч. III. - Воронеж: ВИ МВД России, 2014. - С. 138-144.
4. Уголовный кодекс Российской Федерации. Официальный текст: текст
Кодекса приводится по состоянию на 23 сентября 2013 г. - М.: Омега-Л, 2013. -193 с.
5. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 1993. - 278 с.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ СТРАТЕГИЙ СОТРУДНИКОВ ОВД ПРИ МАССОВЫХ БЕСПОРЯДКАХ ПО КРИТЕРИЮ БАЙЕСА
Н.В. Пешкова, адъюнкт, Воронежский институт МВД России, г. Воронеж
В процессе своей жизнедеятельности человек нередко сталкивается с различными формами социальной напряженности, которые порой перерастают в экстремальные ситуации, приобретающие характер массовых беспорядков. В связи с этим можно считать целесообразным моделирование массовых мероприятий. В данном случае используется автоматная модель Байесовского типа, так как массовые мероприятия, переходящие в массовые беспорядки, носят вероятностный характер.
Конечный детерминированный автомат задается кортежем [1]
А = (я, х, y, /, g),
где ^ - вектор состояний автомата;
(х, у) - входной и выходной алфавиты соответственно; / - функция перехода; g - функция выхода.
При заданном начальном условии данный автомат каждой входной последовательности ставит в соответствие детерминированную выходную последовательность. В настоящей работе рассматривается возможность приложения автоматов к моделированию ситуаций социального характера -массовым мероприятиям, строится БтиЬтк модель, и находятся предельные состояния автомата при использовании им Байесовских стратегий.
При построении автомата, моделирующего игры с неполной определенностью входные значения (а, а2,..., а) являются смешанными стратегиями природы. Критерий Байеса дает выбор оптимальной стратегии, которая подается на вход автомата. Но тогда входной сигнал может перевести систему в новое состояние со своей платежной матрицей, которая имеет свои смешанные стратегии. Мы получили новый тип полудетерминированных автоматов, входной сигнал которых зависит как от случайного выбора стратегии природы, так и детерминированного выбора вторым игроком (человеком) своей стратегии (по критерию Байеса).
Массовые мероприятия и модели толпы.
Рассмотрим понятие толпы. Толпа - бесструктурное скопление людей, лишенных ясно осознаваемой общности целей, но взаимно связанных сходством эмоционального состояния и общим объектом внимания [13].
