CC BY
11
УДК 614.841
РАНЖИРОВАНИЕ АЛЬТЕРНАТИВ И АЛГОРИТМ ВЫБОРА ОЧЕРЕДНОСТИ ВЫЕЗДА ДОЗНАВАТЕЛЯ НА МЕСТО ПОЖАРА
С. Ю. КАРПОВ1, Ю. В. ПРУС2
1ФГБОУ ВО Академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Москва 2Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, Российская Федерация, Москва E-mail: [email protected], [email protected]
Предложен алгоритм поддержки принятия управленческого решения, по выбору очередности выезда на пожар сотрудника ФГПН при двух и более сообщений с небольшим интервалом времени. Сформулированы критерии и признаки ситуаций, позволяющие дознавателю произвести сравнение вариантов развития событий на пожаре и сделать соответствующий выбор. Рассмотрен математический инструментарий обработки информации для реализации поддержки принятия управленческого решения по выбору очередности на основе задания многомерных булевых функций от возможных ситуаций и факторов (признаков), характеризующих развитие событий на месте пожара. Оптимальный выбор выезда на наиболее сложный пожар, позволяет дознавателю обеспечить своевременный сбор объективной информации и доказательственной базы по «горячим следам», а также в ряде случаев принять участие в спасении людей и тушении пожара.
Ключевые слова: моделирование, булевые функции, очерёдность выезда на пожар, управленческое решение, пожар, ранжирование, расследование пожаров, поддержка принятия решения.
RANKING OF ALTERNATIVES AND ALGORITHM FOR CHOOSING THE ORDER OF DEPARTURE OF THE INVESTIGATOR TO THE FIRE SITE
S. YU. KARPOV1, YU. V. PRUSS2
1
Academy of state fire service of EMERCOM of Russia, Russian Federation, Moscow Gubkin Russian state University of oil and gas (national research University), Russian Federation, Moscow E-mail: [email protected], [email protected]
An algorithm is proposed to support management decision - making by choosing the order of departure for the fire of an employee of the Federal fire SERVICE for two or more messages with a small time interval. Criteria and signs of situations are formulated that allow the investigator to make a comparison of options for the development of events in the fire and make the appropriate choice. A mathematical tool for information processing is considered for implementing support for making a management decision on choosing a priority based on setting multidimensional Boolean functions from possible situations and factors (signs) that characterize the development of events at the fire site. The optimal choice of exit to the most complex fire allows the investigator to ensure timely collection of objective information and evidence base on «hot tracks», as well as in some cases to take part in the rescue of people and extinguishing the fire.
Key words: modeling, Boolean functions, priority of fire exit , management decision, fire, ranking, fire investigation, decision support.
Введение. Руководство, в какой-либо сфере, есть деятельность управленческая. В сложных ситуациях, для принятия управленческого решения, необходимы «подсказки» для взвешивания выбора оптимального решения.
© Карпов С. Ю., Прус Ю. В., 2020
Труднее сделать выбор, если его необходимо принять с учетом дефицита времени и недостаточности информации. В работе дознавателя МЧС России такие случаи бывают не частые, но имеют важный аспект в рамках повышения эффективности деятельности при расследовании более сложных пожаров. С учетом
1
сокращений численности сотрудников ФГПН , дефицита квалифицированных кадров, нагрузка на одного дознавателя увеличилась. На практике бывают случаи, когда дознавателю МЧС РФ поступают несколько сообщений о пожаре с небольшим промежутком времени. При этом, во время следования к месту одного пожара, дознавателю может прийти сообщение о втором и более пожарах, на которых ситуация ещё сложнее.
Целью проводимого исследования, является разработка алгоритма выбора очередности выезда на пожар сотрудников ФГПН МЧС России при двух и более сообщений с небольшим интервалом времени их получения, а также предложение математического метода обработки информации для реализации поддержки принятия управленческого решения.
В первую очередь, необходимо реагировать на наиболее сложные пожары. Это приведет к правильному распределению ресурсов при расследовании, что повлияет на раскрываемость и способствует повышению уровня пожарной безопасности. От правильного выбора может зависеть жизнь и здоровье людей, нуждающихся в помощи на объектах пожара. В условиях малочисленности личного состава пожарно-спасательных подразделений, дознаватель, как сотрудник МЧС РФ, в сложных (исключительных) ситуациях при необходимости может оказать дополнительную помощь при тушении пожара или спасении людей. Определение более сложной ситуации пожара и своевременное реагирование, позволяет снизить социальные риски, обеспечить сбор информации непосредственно на пожаре, тем самым повысить эффективность деятельности.
На выбор очередности выезда на пожар, могут повлиять различные факторы, характеризующие его сложность. В первую очередь - это наличие информации об угрозе жизни и здоровью людей. Во вторую очередь -сложность объекта пожара, характеризующаяся степенью огнестойкости, социальной значимостью, функциональным назначением, площадью, массовостью пребывания людей и т.д. Сложным при выборе очередности выезда на пожар для дознавателя, является анализ поступающей первичной информации, которая, как правило, недостаточная или недостоверная. В такой ситуации дознаватель не в состоянии оценить все риски, поэтому выбор должен осуществляться по алгоритму на основе приоритетов и факторов, позволяющих ранжировать альтернативы.
ФГПН - Федеральный пожарный надзор.
Практический опыт показывает, что наиболее эффективные мероприятия по спасению людей, как правило, происходят в первые 10-20 минут после обнаружения и сообщения о пожаре. Данные временные значения являются нормативным и определяющим при реагировании пожарно-спасательных подраз-делений2. Соответственно, участие дознавателя МЧС РФ в ликвидации пожаров и спасении людей, возможно при незначительном удалении от объекта с учетом оперативного реагирования.
Сотрудники пожарно-спасательных формирований, являются непосредственными участниками событий, протекающих на пожаре и носителями важной информации. Поэтому дознавателю целесообразнее прибывать на место пожара до убытия пожарно-спасательных подразделений в пожарную часть. Это способствует получению дополнительной информации от пожарных и сохранности обстановки на пожаре (вещественных доказательств). Стоить также отметить, что важную роль в расследовании играет сбор информации на месте пожара еще при его тушении. Поэтому, при определении параметров оперативного подъезда к месту пожара, необходимо учитывать минимальные и максимальные временные значения обслуживания пожара пожарно-спасательными подразделениями.
Статистические данные за 2018 год по-
3
казывают , что минимальное значение среднего время обслуживания пожара в городах составляет 17,75 минут, а максимальное 93,34 минут (рис. 1). В сельской местности соответственно 24,41 и 132,68 минут. Наибольшее количество значений среднего времени обслуживания пожара в городах (более 80%) происходит до 60 минут. В сельской местности (более 82%) до 100 минут. Учитывая статистические данные можно сказать, что оптимальное время в пути дознавателя к месту пожара в сельской местности, как правило, не должно превышать двух часов.
В условиях неопределенности, для принятия управленческого решения, дознавателю МЧС РФ можно использовать метод ранжирования альтернатив с учетом рациональной стратегии, на основе различных факторов (информации) и выбора одного единственного решения.
2
Федеральный закон «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» от 22.07.2008 № 123-Ф3.
3 Пожары и пожарная безопасность в 2018 году: Статистический сборник. Под общей редакцией Д.М. Гордиенко. М.: ВНИИПО, 2019. 125 с.
Рис. 1. Диаграмма распределения среднего времени обслуживания пожара (загорания)
в регионах России в 2018 году
ш о
к
га в
140
120
100
ю о
aj о, в и ■и И
5
а, U
80
60
40
20
• 132,03 • • • • • 132.63 а * •
• • * а •
• • • * ж О* i>!> 5 Ü • • о 93'U • • • •...... fc"
) ЙО-- о сР - °о
о * о с> о О _о _ • • о О • • о о Vl ^ О О „ о ° ° « • О <ß° ° фО СО п
о о • о сР w W оо оси О • ов о 24.41 о ОО о о о о о О о • • 25. о • Ob IS
о 15,18 О 17,75
О город
Линейная (село)
10 20 30 40 50 60 70 80
Регионы России согласно нумерации кодов по субъектам РФ
90
При исследовании ситуаций выбора по определению очередности выезда, применялся метод анализа иерархии, предложенный Т. Л. Саати4 с последовательным сравнением альтернатив, приоритетов и критериев значимости. При определении критериев значимости были использованы статистические5,! экспертные данные и требования нормативных документов по пожарной безопасности6.
В первую очередь, при выборе очередности выезда на пожар, должны быть проанализированы ситуации по степени риска потенциальной опасности людей на пожаре, которым необходима помощь при спасении. Важным является своевременное оказание помощи травмированным на пожаре. При гибели людей ситуация приобретает иной характер и требует иных процессуальных действий. Сложность пожара, возможное развитие собы-
4 Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Саати Т.Л. М.: Радио и связь, 1989. 316 с.
Государственный надзор МЧС России в 2018 г.: Информационно-аналитический сборник / Ю.А. Матюшин, А.Г. Фирсов, А.М. Арсла-нов, М.В. Загуменнова, Е.Н. Малёмина, Е.С. Преображенская. М.: ФГБУ ВНИИПО МЧС России, 2019. 125 с.
6 Федеральный закон «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» от 22.07.2008 № 123-Ф3, СП 2.13130.2012 Системы противопожарной защиты. Обеспечение огнестойкости объектов защиты.
тий и последствия, определяются дознавателем абстрактно, на основе специальных знаний и с учетом имеющихся сил и средств по-жарно-спасательных подразделений. Приоритетом выбора является ситуация, когда есть угроза гибели людей на пожаре и им необходима помощь, а присутствие дознавателя может повлиять на эффективность мероприятий по спасению. Во вторую очередь, должны быть проанализированы ситуации по признакам опасности пожара и его последствий для общества. Степень важности данной категории пожаров связана с уничтожением или повреждением объектов жизнеобеспечения, социально важных объектов и опасных. В третью очередь, должны быть спрогнозированы риски масштаба имущественного ущерба от пожара. Анализ ситуации происходит по укрупненным позициям, исходя из функционального назначения и площади объекта. При наличии уточняющей информации у дознавателя, дополнительными элементами оценки могут служить критерии наличия систем автоматического пожаротушения и объема здания. В четвертую очередь, должны быть проанализированы возможные последствия пожара, которые могут существенно повлиять на экологическую обстановку и по времени ликвидации займут значительный период (лесные и природные пожары). В пятую очередь, нужно оценить вероятное время прибытия к месту пожара. Большая часть признаков и следов на месте пожара находиться на конструкциях здания, поэтому наиболее значимая информация луч-
ше сохраниться на неповрежденных (неде-формированных) конструкциях. А это значит, что эффективное время прибытия непосредственно связано с устойчивостью здания (сооружения) и пределов огнестойкости строительных конструкций7. Первый интервал времени прибытия - до 15 минут, соответствует VI степени огнестойкости здания, так как многие здания (сооружения) металлические с пределом огнестойкости конструкций не более 15 минут. Второй интервал - до 45 минут (Ш-CO). Третий интервал - до 90 минут, как правило, относиться к зданиям II СО. Четвертый интервал до 120 минут. Пятый свыше 120 минут.
На рис. 2 представлен разработанный алгоритм поддержки принятия управленческого решения по выбору очередности выезда на пожар дознавателя МЧС России при поступлении двух и более сообщений с незначительным интервалом времени (до 20 минут). При поступлении двух и более сообщений о пожаре, дознаватель МЧС России должен поэтапно, на основе имеющейся информации по алгоритму сделать оптимальный выбор (принять решение).
Анализ статистических данных8 о пожарах за 2011-2016 гг. показал, что площадь пожара до 50 м2 регистрируется в 60% случаев (рис. 3). Поэтому первым интервалом при оценке объекта пожара по площади можно принять значение до 50 м2, далее интервалы распределены методом интервального шкалирования с кратностью равной 10.
Дознавателю ФГПН МЧС РФ при поступлении сообщения о двух и более пожаров приходиться выбирать на какой пожар ему необходимо выехать в первую очередь, а на какой во вторую. Процесс выбора очередности выезда на пожар можно представить в виде логической последовательности, в которой основными элементами будут наступившие или предполагаемые события, а также иные обстоятельства, влияющие на принятие управленческого решения. Лицу принимающему управленческое решений (ЛПР) при выборе очередности выезда необходимо проанализировать приоритеты (критерии) из поступившей информации по важности и предпочтению. Принятие логического решения основывается на последовательном выборе факторов в алгоритме (рис. 2). Логику принятия решения ЛПР можно выразить через функцию Буля с
оформлением таблицы истинности. Множество возможных ситуаций определяется совокупностью различных наборов булевых переменных, характеризующих присутствие или отсутствие признаков (событий). При этом указанные переменные располагаются в соответствии с вышеописанной иерархией предпочтения. Приведем разбиение набора переменных на пять групп различной степени важности, при этом внутри каждой из групп также присутствует внутригрупповая иерархия по подгруппам, определяющаяся наборами элементов данной группы (рис. 4). Каждая из подгрупп верхнего уровня далее распадается на подгруппы последующего уровня вплоть до последнего иерархического уровня.
Группа признаков первого иерархического уровня связана с определенной степенью риска для людей:
х1 -необходимость спасения людей на пожаре,
х2 -наличие травмированных на пожаре,
х3 -наличие погибших людей на пожаре. Совокупности приведенных признаков определяют подгрупп первого уровня, соответствующих возможным наборам из этих булевых переменных ({Мх} = 8).
Группа признаков второго иерархического уровня обусловлена определенной степенью риска для общества:
х4 -объект критически важный или особо опасный,
х5 -объект с массовым пребыванием
людей,
х6 -объект социального назначения и культуры,
х7 -поджог.
Совокупности приведенных признаков определяют множество Ы2 подгрупп второго уровня ({Ы2} = 16).
Группа признаков третьего иерархического уровня обусловлена определенной степенью риска уничтожения имущества в зависимости от функционального назначения:
х8 - принадлежность объекта по функциональному назначению Ф3,
х9 - принадлежность объекта по функциональному назначению Ф5,
х10 - принадлежность объекта по функциональному назначению Ф2,
х11 - принадлежность объекта по функциональному назначению Ф4,
х12 - принадлежность объекта по функциональному назначению Ф1,
х13 - принадлежность объекта к иным объектам.
7 Таблица 21 Федерального закона «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» от 22.07.2008 № 123-Ф3.
8 Статистические данные ВНИИПО МЧС России.
Рис. 2. Алгоритм выбора очередности выезда на пожар сотрудником ГПН при двух и более сообщений 20
Рис. 3. Диаграмма распределения среднего соотношения количества пожаров
в зависимости от площади
Совокупности приведенных признаков определяют множество подгрупп третьего уровня ({ } ).
Группа признаков четвертого иерархического уровня обусловлена определенной степенью риска уничтожения имущества в зависимости от площади и объема:
х14 -анализ выбора объекта по площади и объему до 50 м2 или 500 м3,
х15 -анализ выбора объекта по площади и объему до 500 м2 или 5000 м3,
х16 -анализ выбора объекта по площади и объему до 5000 м2 или 50000 м3,
х17 -анализ выбора объекта по площади и объему свыше 5000 м2 или 50000 м3,
Совокупности приведенных признаков определяют множество подгрупп четвертого уровня ({ } ).
Группа признаков пятого иерархического уровня обусловлена определенной степенью риска для экологии: х18 -лесные пожары, х19 -степные пожары, х20-подземные пожары. Совокупности приведенных признаков определяют множество подгрупп пятого уровня ({ } ).
Группа признаков шестого иерархического уровня связана с удаленностью объекта и прогнозируемым временем прибытия на место пожара:
х21 - время прибытия на место пожара до 15 мин,
х22- время прибытия на место пожара до 45 мин,
х23-время прибытия на место пожара до
90 мин,
х24-время прибытия на место пожара до 120 мин,
х25-время прибытия на место пожара свыше 120 мин.
Совокупности приведенных признаков определяют множество подгрупп пятого уровня ({ } ).
Любую из возможных ситуаций определяем кортежем, компонентами которого являются порядковые номера подгрупп.
(п 2 ,П ^ ,П ,п ^ )
Попарное сравнение ситуаций заключается, в соответствии с вышеприведенным алгоритмом выбора очередности (рис. 2), в последовательности сравнений принадлежности к подгруппам определенного уровня. При выявлении принадлежности к одной подгруппе верхнего уровня, производится сравнение на следующем уровне иерархии. Процесс попарного сравнения начинается с подгрупп первого уровня и завершается при выявлении превосходства одной из альтернатив на соответствующем уровне. С точки зрения сравнения кортежей происходит последовательное сравнение по отношению строгого или нестрогого порядка по соответствующим уровням иерархии, на основании которого устанавливается превосходство одной из альтернатив.
Рис. 4. Таблица истинности в виде пяти групп различной степени важности
(nn2, nз, n\, n5, nб) > (nJ, nJ2,nJ3,nJ4, nJ, n6 )
n^ > n[ TL[ = n[, nl2 > n2 n\ = n[,nl2 = n2, nl3 > nJ3 n\ = n[, nl2 = n2, nl3 = n]3, n\> nJ4 n\ = n[, nl2 = n2 ,nl3 = n3 , n\ = n{ TL5 > nJ5 . n 6 = nJ, n 2 = nJ,n 6 = nJ,n6 = nJ,n 6 = nJ n б > nJ.
При возможности упорядочения признаков каждой группы по степени важности происходит упорядочение ситуаций в соответствии с алгоритмом выбора очередности (табл. 1). При этом каждая строка представляет собой некоторое целое число, записанное в позиционной двоичной системе счисления,
т. е., устанавливается взаимно однозначное соответствие между множествами возможных ситуаций и целых чисел, расположенных в порядке убывания по строкам. Таким образом, сравнение ситуаций по уровню важности сводится к сравнению величин соответствующих им чисел.
Таблица 1. Задание булевы функции от 25 переменных (в зависимости от функции) табличным способом
А/- параметры характеризующие ситуации (критерии принятий решений (по важности - иерархическому принципу))
1 уровень II уровень III уровень значимости IV уровень значимости (U) V уровень VI уровень значимости (/у
значимости значимости (Ы (У значимости
(Ю (У
х» - спасения людей на пожаре. х? -наличие травмированных на пожаре. Хз -наличие погибших людей на пожаре. х4 -объект критически важный или особо опасный. Ха -объект с массовым пребыванием людей. Хв -объект социального назначения и культуры. X/ -поджог. хв -анализ выбора объекта по функциональному назначению ФЗ. Хв -анализ выбора объекта функциональному назначению Ф5. Хю -анализ выбора объекта функциональному назначению Ф2. Хм -анализ выбора объекта функциональному назначению Ф4. Х1я -анализ выбора объекта функциональному назначению Ф1 х 13 -анализ выбора иных объектов. Хм -анализ выбора объекта по площади и объему до 100 м' или 500 м3. хт»-анализ выбора объекта по площади и объему до 500 м2 или 2500 м '. Х(С-анализ выбора объекта по площади и объему до 5000 м2 или 50000 м3. Хг/ -анализ выбора объекта по площади и объему свыше 5000 м2 или 50000 м3. 3 а а * 0 с о л Z о ф ц 4 л а (В * 0 с в 2 I с Ф н о X л а л * 0 с ф л X 5. Ф о Ч 0 с X х?1 -прогнозируемое время прибытия на место пожара до 15 минут. ю * 1 0 4 о а а * 0 с о h ь 0 г о X а s н- Л h ю >> 5 I и к % 0 а ш в 0 S 0 > а s Г) 0 1 0 а. с £ Хгэ-прогнозируемое время прибытия на место пожара до 90 минут. х^-прогнозируемое время прибытия на место пожара до 120 минут х..'-прогнозируемое время прибытия на место пожара свыше 120 минут
1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
2" (2й)
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1
Вывод. Снижение численности сотрудников ФГПН9 и формирование межрайонных отделов, повышает вероятность поступления на одного дознавателя нескольких сообщений о пожаре одновременно. Эффективность деятельности дознавателей МЧС России зависит от многих факторов, в том числе и от поддержки принятия управленческого решения
по выбору очередности выезда на пожар. Применение алгоритма выбора очередности выезда на пожар дознавателем МЧС России поможет ему принять решение в пользу более сложного пожара. Тем самым повлияет на качество и разумные сроки при расследовании пожаров.
Список литературы
1. Семенов А. О., Лабутин А. Н., Тараканов Д. В. Методика определения показателей предпочтительности вариантов действий по ликвидации чрезвычайных ситуаций на потенциально опасных объектах // Вестник ИГЭУ. № 3. 2012. С. 51-54.
2. Акимов О. Е. Дискретная математика: логика, группы, графы. 2-е изд., доп. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2003. 376 с.
3. Саати Т. Л. Принятие решений. Методы анализа иерархии. М.: Pадио и связь, 1989. 316 с.
4. Смирнова В. В., Мартынюк В. Ф. Классификация и категорирование опасностей и угроз // Нефть, газ, и бизнес. 2008. № 5-6. С.70-76.
5. Юкаев В. С., Зубарева Е. В., Чуви-кова В. В. Принятие управленческих решений: учебник. М.: издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2012. 324 с.
6. Колодкин В. М., Морозов О. А. Ранжирование территорий по уровню пожарной опасности общественных зданий // Пожарная безопасность. 2013. № 1. С. 112-118.
7. Использование параметров зон первоочередного обслуживания при обосновании численности личного состава пожарной охраны / А. В. Матюшин, А. А. Порошин, Е. В. Бобринев [и др.] // Пожарная безопасность. 2005. № 6. С. 86-89.
8. Моделирование системы поддержки принятия управленческих решений при ликвидации автомобильных аварий с опасным грузом / В. В. Синицын, В. В. Татаринов, Ю. В. Прус [и др.] // Технологии техносферной безопасности. 2019. № 2(84). С. 84-90.
9. Ямалов И. У. Моделирование процессов управления и принятия решений в
9 Карпов С. Ю. Особенности организации и управления деятельностью по расследованию пожаров в рамках реформирования федерального государственного пожарного надзора МЧС РФ // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2019. № 4. С. 22-27.
условиях чрезвычайных ситуаций. M.: Лаборатория знаний, 2015. 291 с.
10. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.
11. Карпов С. Ю. Особенности организации и управления деятельностью по расследованию пожаров в рамках реформирования федерального государственного пожарного надзора МЧС РФ // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2019. № 4. С. 22-27.
References
1. Semenov A. O., Labutin A. N., Tara-kanov D. V. Methods of definition of indicators of preference options of actions on liquidation of emergency situations on potentially dangerous objects // Vestnik IGEU, 2012, issue 3, pp. 51-54.
2. Akimov O. E. Diskretnaya matematika: logika, gruppy, grafy [Discrete mathematics: logic, groups, graphs]. 2nd ed., additional: Moscow: Laboratory of Basic Knowledge, 2003, 376 p.
3. Saati T. L. Prinyatiye resheniy. Metody analiza iyerarkhii [Decision-making. Methods of hierarchy analysis]. Moscow: radio and communication, 1989, 316 р.
4. Smirnova V. V., Martynyuk V. F. Klassi-fikatsiya i kategorirovaniye opasnostey i ugroz [Classification and categorization of hazards and threats]. Neft', gaz, i biznes, 2008, issue 5-6, pp. 70-76.
5. Yukayev V. S., Zubareva Ye. V., Chu-vikova V. V. Prinyatiye upravlencheskikh resheniy: uchebnik [Management decision-making: textbook]. Moscow: publishing and trading Corporation» Dashkov & Co.», 2012, 324 p.
6. Kolodkin V. M., Morozov O. A. Ranzhi-rovaniye territoriy po urovnyu pozharnoy opasnos-ti obshchestvennykh zdaniy [Ranking of territories by fire hazard level of public buildings]. Pozharna-ya bezopasnost', 2013, issue 1, pp. 112-118.
7. Ispol'zovaniye parametrov zon pervoocherednogo obsluzhivaniya pri obosnovanii chislennosti lichnogo sostava pozharnoy okhrany [Using the parameters of priority service zones when justifying the number of fire protection per-
sonnel] / A. V. Matyushin, A. A. Poroshin, E. V. Bobrinev [et al.]. Pozharnaya bezopasnost, 2005, issue 6, pp. 86-89.
8. Modelirovaniye sistemy podderzhki prinyatiya upravlencheskikh resheniy pri likvidatsii avtomobil'nykh avariy s opasnym gruzom [Modeling of the management decision support system for the elimination of automobile accidents with dangerous cargo] / V. V. Sinitsyn, V. V. Tatarinov, Yu. V. Prus [et al.]. Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti, 2019, issue 2(84), pp. 84-90.
9. Yamalov I. U. Modelirovaniye protsessov upravleniya i prinyatiya resheniy v usloviyakh chrezvychaynykh situatsiy [Modeling of management processes and decision-making in emergency situations]. Moscow: knowledge laboratory, 2015, 291 p.
10. Bellman R., Zade L. Prinyatiye resheniy v rasplyvchatykh usloviyakh [Decision-Making in vague conditions]. Voprosy analiza i protsedury prinyatiya resheniy. Moscow: Mir, 1976.
11. Karpov S. Yu. Osobennosti organi-zatsii i upravleniya deyatel'nost'yu po rassledo-vaniyu pozharov v ramkakh reformirovaniya fed-eral'nogo gosudarstvennogo pozharnogo nadzora MCHS RF [Features of the organization and management of fire investigation activities in the framework of reforming the Federal state fire supervision of the Ministry of emergency situations of the Russian Federation]. Pozhary i chrezvy-chaynyye situatsii: predotvrashcheniye, likvidatsi-ya, 2019, issue 4, pp. 22-27.
Карпов Сергей Юрьевич
ФГБОУ ВО Академия ГПС МЧС России,
Российская Федерация, г. Москва
старший преподаватель кафедры надзорной деятельности в составе УНК ОНД E-mail: [email protected] Karpov Sergey Yur'yevich
Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Academy of the State Fire Service EMERCOM of Russia», Russian Federation, Moscow Senior Lecturer
E-mail: [email protected]) Прус Юрий Витальевич
Российский государственный университет нефти и газа (национальный исследовательский университет) имени И.М. Губкина, Российская Федерация, г. Москва
профессор кафедры криптологии и специальных алгоритмов, д-р физ.-мат. наук, профессор E-mail: [email protected] Pruss Yuriy Vital'yevich
Gubkin Russian state University of oil and gas (national research University), Russian Federation, Moscow
professor of the Department of Cryptology and Special Algorithms, Dr. of Phys.-Math. sciences, professor E-mail: [email protected]
