CC BY-NC-ND
69
УДК 351.86
DOI 10.28995/2073-6304-2018-2-35-52
Ситуационное моделирование и прогнозирование чрезвычайных ситуаций: новые функции и задачи управления
Дмитрий А. Кононов
Российский государственный гуманитарный университет, Москва, Россия; Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия, dmitrykon52@gmail.com
Роман О. Пономарев
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия, roman3457@yandex.ru
Аннотация. Приведена классификация ситуаций функционирования и развития сложных объектов управления. Рассмотрены стандартные режимы управления чрезвычайными ситуациями, а также основные факторы, которые влияют на принятие управленческого решения в зависимости от сложившейся ситуации. Предложены новые функции управления в различных режимах, осуществляемые в АСУ ЧС, основанные на проведении ситуационного анализа при сценарном исследовании поведения изучаемого объекта. Рассмотрены задачи управления, обеспечивающие реализацию предлагаемых функций. Предложены новые подходы к расширению методического, математического и информационного обеспечения АСУ ЧС, что позволит эффективно решать широкий спектр задач управления процессами предупреждения и ликвидации последствий возникновения ЧС на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях. Предлагаемые методы обеспечивают возможность комплексного многоаспектного исследования альтернативных вариантов развития ЧС при заданных целевых и критериальных установках в условиях неопределенности. Рассмотрены сценарные характеристики функционирования и развития ситуаций, на основе которых предлагается построить оперативную базу данных предупреждения и ликвидации ЧС.
© Кононов Д.А., Пономарев Р.О., 2018
Ключевые слова: ситуационное моделирование, функции управления в ЧС, сценарные характеристики, предупреждение и ликвидация ЧС, база данных базисных сценариев, стратегия управления
Для цитирования: Кононов Д.А., Пономарев Р.О. Ситуационное моделирование и прогнозирование чрезвычайных ситуаций: новые функции и задачи управления // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2018. № 2 (12). С. 35-52. DOI: 10.28995/2073-6304-2018-2-35-52
Situational modeling and a forecasting of emergency situations. New functions and management tasks
Dmitry A. Kononov
Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia; V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, dmitrykon52@gmail.com
Roman O. Ponomarev
V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, roman3457@yandex.ru
Abstract. The classification of functioning situations and development of complex objects of management is given. Standard emergency management regimes are considered, as well as main factors that influence management decision-making depending on the situation. New control functions in various regimes implemented in the emergency control system based on situational analysis in case of scenario research of the behavior of the researched object are proposed. Management tasks providing the implementation of the proposed functions are considered.
The author also offeres new approaches to the expansion of methodical, mathematical and information support of emergency control systems what will allow to effectively solve a wide range of management tasks in the processes of preventing and eliminating the consequences of emergencies at the strategic, tactical and operational levels. The proposed methods provide a possibility for a complex multidimensional research of alternative options for the emergency
situations development with the specified target and criterion settings under uncertainty.
The considered scenario characteristics of the functioning and development of situations are seen as a basis in creation of an operational database for the prevention and elimination of emergencies.
Keywords: situational modeling, emergency control functions, scenario characteristics, prevention and elimination of emergencies, baseline scenario database, management strategy
For citation: Kononov DA., Ponomarev RO. Situational modeling and a forecasting of emergency situations. New functions and management tasks. RSUH/RGGU Bulletin. "Economics. Management. Law" Series. 2018;2:35-52. DOI: 10.28995/2073-6304-2018-2-35-52
Введение
Управление чрезвычайными ситуациями (ЧС) обеспечивается единой государственной (Российской) системой предупреждения и ликвидации ЧС (РСЧС), а также Федеральным законом о предупреждении и ликвидации ЧС [1].
РСЧС объединяет органы государственного управления РФ всех уровней, различные общественные организации, в компетенцию которых входят функции, связанные с обеспечением безопасности и защиты населения, предупреждением, реагированием и действиями в ЧС. РСЧС обеспечивает координацию сил и средств этих органов управления, материальных и культурных ценностей, ОС при возникновении аварий, катастроф, стихийных бедствий и применение возможным противником современных средств поражения.
РСЧС включает территориальные и функциональные подсистемы и имеет пять уровней: объектовый, местный, территориальный, региональный, федеральный.
Проблема разработки эффективных систем управления чрезвычайными ситуациями (АСУ ЧС) представляет собой важную, но сложную задачу [2]. С одной стороны, ее важность определяется все более усложняющимися устройствами, механизмами, предметами и средствами труда, с другой - применяемыми технологиями и условиями их функционирования. Все это требует новых средств исследования, в том числе ситуационных методов
моделирования, основанных на сценарном исследовании сложных систем.
На основе введенного понятия «целевой режим функционирования» (ЦРФ) в работе [3] предложена вербальная классификация ситуаций, которые могут возникнуть с точки зрения лица, принимающего решения (ЛПР), при функционировании и развитии изучаемого объекта как сложной системы [4]: безопасная, нештатная, кризисная, критическая, неконтролируемая, чрезвычайная. Каждая из них возникает в результате реализации угрозы у е Г(У а) (Г(У а) -множество угроз), при этом наносится ущерб элементам системы. Выявление источников угроз и возможностей их отражения является главными целями создания АСУ ЧС.
Крайне нежелательной ситуацией реализации угрозы является возникновение чрезвычайной ситуации. Поэтому первая задача системы управления - обнаружение указанных состояний при превентивном исследовании ее поведения. Вторая задача - прогнозирование последствий реализации угроз. Третья задача - исследование возможности перевода менее желательной (с точки зрения ЛПР) ситуации в более желательную в соответствии с указанной иерархией. Четвертая задача - поиск оптимальных способов (управляющих воздействий) такого перевода.
Защищенность от ЧС заданного системного элемента (СЭ) сложной системы (СС) - это способность системы частично или полностью восстанавливать ЦРФ при реализации угрозы по отношению к указанной компоненте [5].
Режимы управления чрезвычайными ситуациями
Обеспечение необходимого уровня безопасности функционирования и развития объекта осуществляется выбором эффективных управляющих воздействий и превентивных мероприятий, направленных на снижение тяжести последствий от реализации угроз (например, снижение интенсивности воздействий). Эффективность планирования и проведения комплекса работ по нивелированию последствий ЧС различного типа существенно зависит от качества исследования поведения объекта, на основе которых формируются и реализуются превентивные мероприятия и оперативные решения.
Стандартные режимы управления чрезвычайными ситуациями
Выделяют четыре основных режима управления чрезвычайными ситуациями [6].
1. Режим повседневной деятельности - характеризуется отсутствием информации о явных признаках угрозы возникновения ЧС.
2. Режим повышенной готовности - характеризуется наличием информации о признаках потенциальной угрозы возникновения ЧС.
3. Чрезвычайный режим - характеризуется обстоятельствами, совокупность которых в соответствии с существующими нормативами определяется как чрезвычайная ситуация.
4. Режим ликвидации последствий ЧС - характеризуется отсутствием активных поражающих факторов ЧС.
Реализация рассмотренных функций управления базируется на исследовании поведения объекта на основе построения его динамической модели, которая описывает динамику изменения обстановки. Модель управления сложной системой позволяет в каждый момент времени задавать ограничения на ее состояния, выход за которые может привести к заданным нежелательным состояниям, в том числе ЧС. Проводя анализ перехода из одного состояния в другое, следует отследить типичные характеристики динамики, что позволяет сформировать типовые или базисные сценарии изменения обстановки.
Модификация функций управления чрезвычайными ситуациями
В прикладных задачах исследования развития ЧС требуется изучать поведение сложных систем, в том числе техногенных, экологических, социально-экономических и т. п. Элементы необходимой информации, а также способы ее выделения, получения и обработки зависят от целей и аппарата исследования. В любом случае изучается модельное представление системы, а в силу дискретности измерения получают сведения о выделенных дискретных ее состояниях. Следовательно, любой прогноз поведения фактически является некоторым сценарием развития системы, определяемым теми предпосылками, на которые опирается исследователь. Генерацию сценариев различного назначения в автоматизированных системах управления чрезвычайными ситуациями (АСУ ЧС) можно осуществить в рамках формализованного сценарного анализа, опирающегося на элементы сценарного исчисления [7]. Каждый сценарий развития объекта - синтез моделей изменения обстановки. Они отображают возникновение и разви-
тие процесса преобразования его параметров и условий функционирования. Проводится ситуационное описание, фиксирующее принципиальные с точки зрения исследователя моменты перехода в новое качественное состояние [4].
Таким образом, предлагается дополнить функции и задачи управления в рассмотренных режимах следующими компонентами (рис. 1-4).
Новые задачи управления в режиме повседневной деятельности
Мониторинг критически важных и опасных объектов - процесс инструментального автоматизированного круглосуточного наблюдения за заданными параметрами объекта. Цель мониторинга -слежение за динамикой поведения системы. Мониторинг в режиме повседневной деятельности - отслеживание текущих значений параметров и фиксация их отклонений от заданных, т. е. установление рассогласования функционирования заданных системных
Функции АСУ ЧС для обеспечения превентивных мероприятий в режиме повседневной деятельности
/
Комплекс мероприятий в первом режиме Мониторинг Улучшение конструкции системы
Слежение за состоянием * системы + Слежение за состоянием окружающей среды
Повышение надёжности элементов
Фоновые и защитные мероприятия по ГОСТ Р 22.0.02-94 -»
Специальные Наличие элементов слежения за системой
Наличие средств оповещения Построение сценариев [ _^ Наличие дублирующих ^ элементов
Ф Наличие средств по защите Выявление уязвимых элементов \
Профилактические работы Прогнозирование последствий реализации угроз Мониториг за системой по сценариям
* | Обучение населения | Прогнозирование возможного ущерба
-» Создание баз данных
Информационная защита населения и т.п.
Расчёт сценарных характеристик /
Рис. 1. Предлагаемые функции управления в режиме повседневной деятельности
элементов объекта от ЦРФ. Мониторинг следует использовать в процессе принятия решения как инструмент обратной связи в целях осуществления эффективного управления и предотвращения наступления негативного события.
Для повышения эффективности реализации функций управления в режиме повседневной деятельности предлагается ввести функции прогнозирования сценарной стойкости, живучести и уязвимости системы, выполняемые на основе методов сценарного анализа [3]. В соответствии со сгенерированными сценариями функционирования объекта при анализе заданных поражающих факторов следует рассчитать характеристики прогнозируемых состояний и сформировать специальные базы данных сценарных характеристик указанных системных параметров. Это позволит создать оперативную базу данных базовых обстановок, нежелательное развитие которых может привести к ЧС.
Предлагается ввести в информационное, математическое и методическое обеспечение АСУ ЧС вербальную и формальную постановки следующих задач.
Задача 1. (Задача определения границ стойкости заданных системных элементов)
Для заданной динамической модели управления определить границы стойкости целевых системных элементов Б(а) при реализации уеГ(а) на горизонте управления В.
Задача 2. (Задача определения силы поражающего воздействия)
Пусть ЛПР получена информация, что в момент времени t0 потенциально опасный системный элемент Б(а) может стать объектом несанкционированного воздействия.
Для заданного множества целевых системных элементов МБ(а) определить последствие реализации угрозы в форме значений характеристик:
- момент £(Ь) выхода из строя системного элемента Б (|3)е МБ(а);
- ущерб Ж(Б(Ь)) при выходе из строя элемента Б (|3)е МБ(а);
- степень уязвимости системы;
- наиболее опасный по времени целевой элемент;
- наиболее уязвимый по ущербу целевой элемент;
- кумулятивный ущерб при выходе из строя подмножества Б (ао)е МБ(а) целевых элементов.
Задача 3. (Задача определения характера поражающего воздействия)
Для заданного множества целевых системных элементов МБ(а) определить последствие реализации угрозы по форме и характеру повреждений в соответствии с классификацией, предложенной в [5, 8].
Задача 4. (Задача определения источника поражающего фактора)
Пусть при мониторинге ЛПР получена информация, что в момент времени £0 значение параметра V потенциально опасного системного элемента Б(а) отклоняется от ЦРФ на величину 8(а).
Определить следующие характеристики ситуации:
- набор системных элементов Б(п) = {Б (0) I = 1, ..., ст(п)}, значения параметров р(п) которых отклоняются от ЦРФ;
- величины отклонения 8р(п);
- системные элементы Б(п) = {Б (0) I = 1, ..., ст°}, которые являются источником возникновения возмущения;
- определить необходимые для анализа моменты времени мониторинга р(п) параметров системных элементов £(п) = {Б (аЧ = = 1, ..., ст°} (оптимальный мониторинг);
- возможные последствия распространения возмущений.
Значения характеристик, определенные при решении этих задач, а также условия безопасности позволяют определить базовые (стандартные), предполагаемые моменты £(оф) наступления экс-пертно-значимого события 3 (ЭЗС), которые являются реперны-ми точками развития обстановки [4]. Следовательно, будет создана база данных экспертно-значимых событий (БДЭЗС).
Новые задачи управления в режиме повышенной готовности
Важнейшей задачей прогнозирования в режиме повышенной готовности является оперативное слежение за развитием обстановки, связанной с функционированием критически важных и опасных объектов. При этом учитываются сформированные в режиме повседневной деятельности обстоятельства и динамика в виде построения альтернативных сценариев его поведения.
Основная цель построения сценариев в режиме повышенной готовности - дать ЛПР представление о качественно различных по своим характеристикам вариантах развития обста-новок в условиях неопределенности. Это позволяет, во-первых, максимально возможное ее снижение; во-вторых, описание не устраненной части неопределенности с помощью нескольких
Рис. 2. Предлагаемые функции в режиме повышенной готовности
сценарных вариантов, что может существенно снизить влияние неопределенности на точность процессов прогнозирования, планирования и управления.
Если в режиме повседневной готовности сформированы базовые модели динамики и соответствующие им сценарии развития событий, то в режиме повышенной готовности, на основе оперативного мониторинга обстановки, ЛПР
- фиксирует наступление экспертно-значимых событий;
- выбирает варианты неопределенности, которые реализованы в текущих условиях при функционировании управляемых объектов;
- формирует квазиинформационные гипотезы дальнейшего развития обстановки;
- осуществляет ветвление сценария соответственно текущим условиям;
- осуществляет прогнозирование изменения обстановки.
Предлагается ввести в информационное, математическое и методическое обеспечение АСУ ЧС вербальную и формальную постановки следующих задач.
Задача 5. (Задача определения очередного ЭЗС)
Пусть ЛПР получена информация, что в момент времени £0 опасный системный элемент Б(а) находится в ситуации Б(£0). Определить момент наступления очередного ЭЗС, контрольные показатели которого зафиксированы в БДЭЗС.
Задача 6. (Задача оптимального мониторинга)
Пусть ЛПР получена информация, что в момент времени £0 наблюдалось ЭЗС 3(£0). Для заданного множества потенциально опасных системных элементов МБ(а) определить максимальное время £(таха) измерения их параметров, после которого будет потеряна их управляемость.
Задача 7. (Задача классификации состояний)
В момент времени £0 дать классификацию состояний заданного множества потенциально опасных системных элементов МБ(а): безопасная, нештатная, кризисная, критическая, неконтролируемая, чрезвычайная.
Задача 8. (Задача определения возможности ухудшения состояний)
В соответствии с классификацией состояний заданного множества потенциально опасных системных элементов МБ(а) в момент времени £0 определить возможности ухудшения текущего состояния в менее желательное.
Задача9. (Задача определения возможности управления состояниями)
В соответствии с классификацией состояний заданного множества потенциально опасных системных элементов МБ(а) в момент времени £0 определить возможности управляемых переходов из текущего состояния в более желательное.
Новые задачи управления в чрезвычайном режиме
Различные способы представления информации об обстановке и определение ответных действий в процессе принятия решений имеют важное значение для ЛПР с точки зрения оперативности и других критериев эффективности управления, при этом автоматизация указанного процесса требует четкой структуризации и фор-
мализации выбранных вариантов действий. Формальный аппарат разработки сценария требует формализовать системные элементы проблемы, решаемой оперирующей стороной.
Важнейшей задачей управления в чрезвычайном режиме является обеспечение скорейшего выхода из ЧС. Для этого проводят ряд технических, технологических, организационных и экономических мероприятий, предусмотренных в нормативных документах и представленных на рис. 3.
Для эффективного обеспечения управления в условиях уязвимости элементов системы следует решить вопросы об ее оптимальной реконфигурации, реорганизации и реструктуризации с целью максимальной управляемой восстановимости элементов системы. В качестве одного из подходов следует рассмотреть системные элементы (СЭ) системы оперативного управления, многофункциональные унифицированные (однородные) организационные и ресурсно-функциональные средства.
Рис. 3. Предлагаемые функции в чрезвычайном режиме
Для реализации указанных мероприятий следует:
- построить модели управления для решения задач реконфигурации - установления новых отношений между функционирующими СЭ;
- модели реорганизации организационных структур: от линейных до дивизионных и штабных с тем, чтобы обеспечить необходимую оперативность принятия решений и решать вопросы их реализации;
- общую модель реструктуризации системы, включающую две предыдущие, а также учитывающие связи СЭ с внешним окружением.
Реконфигурация ресурсно-функционального комплекса в целях увеличения оперативности управления может проводиться по следующей методике. Множество решаемых задач разбивается на группы задач с близкими (одинаковыми) характеристиками. Каждая группа задач решается на наиболее продуктивном ресурсно-функциональном элементе (РФЭ) комплекса. При отказе РФЭ выполняемая им группа задач передается на РФЭ, где решаются задачи с наиболее низкими приоритетами. Если не удается решить задачи объединенных групп, то задачи группы с низкими приоритетами снимаются с автоматического решения и вводится режим ручного управления.
Для каждого состояния осуществляется построение плана распределения задач и информационных потоков с учетом технологических, стоимостных, временных, ресурсных и т. п. ограничений. В случае перехода системы (вызванного отказом некоторой совокупности РФЭ) в менее желательную ситуацию осуществляется перераспределение решаемых ею задач между работоспособными РФЭ. Обеспечение требуемого уровня функциональности осуществляется путем итогового размещения в различных РФЭ резервных копий алгоритмов решаемых задач.
Более эффективно задача реконфигурации может быть решена на основе применения модели распространения возмущений, предложенной в работе [3].
Предлагается ввести в информационное, математическое и методическое обеспечение АСУ ЧС вербальную и формальную постановки следующих задач.
Задача 10. (Задача определения ущерба поражающего воздействия)
Пусть ЛПР получена информация, что в момент времени потенциально опасный системный элемент Б(а) стал объектом несанкционированного воздействия.
Для заданного множества целевых системных элементов Б(а) определить последствие реализации угрозы в форме значений характеристик:
- момент г® выхода из строя системного элемента Б (|3)е Б(а);
- ущерб Ш(Б(Ь)) при выходе из строя элемента Б (|3)е Б(а);
- степень уязвимости системы;
- наиболее опасный по времени целевой элемент;
- наиболее уязвимый по ущербу целевой элемент;
- кумулятивный ущерб при выходе из строя подмножества Б (ао)е Б(а) целевых элементов.
Задача 11. (Задача определения характера поражающего воздействия)
Для заданного множества целевых системных элементов Б(а) определить последствие реализации угрозы по форме и характеру повреждений в соответствии с классификацией, предложенной в [5, 8].
Задача 12. (Задача определения источника поражающего фактора)
Пусть при мониторинге ЛПР получена информация, что в момент времени г0 значение параметра потенциально опасного системного элемента Б(а) отклоняется от ЦРФ на величину 8 (а).
Определить следующие характеристики возникшей ситуации:
- набор системных элементов Б(0) = {Б (а) I = 1, ..., 8(0)}, значения параметров г(п) которых отклоняются от ЦРФ;
- величины отклонения 8 г(а);
I '
- системные элементы Б(о) = {Б(а) I = 1, ..., 8°}, которые являются источником возникновения возмущения;
- определить необходимые для анализа моменты времени мониторинга г(°) параметров системных элементов Б(п) = {Б(а)г = = 1, ..., 8 °} (оптимальный мониторинг);
- возможные направления и последствия распространения возмущений.
Задача 13. (Задача классификации ЧС)
Пусть при мониторинге ЛПР получена информация, что в момент времени г0 наступила ЧС. Дать классификацию ЧС по критериям, предложенным в [5, 8].
Новые задачи управления в режиме ликвидации последствий
Задачами системы управления ЧС в этом режиме являются разработка и осуществление детальных планов мероприятий по предупреждению либо смягчению последствий ЧС на основе заранее подготовленных сценариев ее развития и ответных действий; мониторинг и корректировка основных стратегических задач и непрерывное слежение за появлением новых ЧС.
Изменение сложившейся обстановки при ЧС - изменение состояния потенциально опасного объекта (событие), в результате которого объект стал источником поражающего фактора, распространяющегося по системе и нарушающего правильное функционирование элементов системы.
Предлагается ввести в информационное, математическое и методическое обеспечение АСУ ЧС вербальную и формальную постановки следующих задач.
Рис. 4. Предлагаемые функции управления в режиме ликвидации последствий
Задача 14. (Задача определения ресурсов ликвидации поражающего фактора)
Пусть при мониторинге ЛПР получена информация, что в момент времени г зафиксировано наступление ЧС. Определить возможные ресурсы ликвидации ЧС по методике, предложенной в [5,8].
Значения характеристик, определенные при решении этих задач, а также условия безопасности позволяют определить оперативные моменты г(5Л наступления экспертно-значимого события 3, которые являются реперными точками развития обстановки [4]. Следовательно, будет создана база оперативных данных экспертно-значимых событий (ОБДЭЗС).
Задача 15. (Задача определения ресурсов ликвидации поражающего фактора)
Пусть при мониторинге ЛПР получена информация, что в момент времени г0 зафиксировано наступление ЧС. Определить возможные ресурсы ликвидации ЧС по методике, предложенной в [5, 8].
Защитные мероприятия осуществляются после предсказания момента наступления ЧС: развертывание систем наблюдения и разведки для уточнения прогноза, ввод в действие специальных правил функционирования экономики и общественной жизни, нейтрализация источников (объектов) повышенной опасности, готовность спасательных служб, частичная эвакуация населения.
Выбор оптимального сценария проводится методами теории статистических решений или теории игр.
Задача 16. (С учетом риска)
Определить оптимальную стратегию осуществления управленческих мероприятий, которые наилучшим образом компенсируют действие поражающих факторов с заданным риском.
Задача 17. (Критерий тах)
Определить оптимальную стратегию управления, которая обеспечивает необходимую живучесть сложной системы в сложившейся ситуации с учетом воздействия реализованных угроз.
Задача 18. (Критерий min)
Определить оптимальную стратегию управления, которая обеспечивает допустимое угловое отклонение функционирования объекта от целевого направления при воздействии возможных угроз.
Решение поставленных задач позволяет ЛПР провести анализ имеющихся стратегий управления по сценарным характеристикам и выбрать те сценарии, которые будут наиболее приемлемыми для сложившейся ситуации в зависимости от временных ограничений и имеющихся ресурсов.
Управляющие воздействия выбираются исходя из необходимых ресурсов, сил и средств, достаточных для противодействия силе угрозы и способствующих уменьшению масштаба предполагаемого ущерба. Оперативное управление может осуществляться как выбор эффективных управляющих воздействий с учетом баз данных сценарных характеристик, учитывающих динамику поведения сложной системы в сценариях, построенных от возможного вида комплексных угроз, так и расчет характеристик по текущей информации в онлайн-режиме, а затем выбор оптимального управления, если такая ситуация заранее не была определена.
Заключение
В настоящей работе рассмотрены стандартные функции, осуществляемые в АСУ ЧС, а также предложены новые, основанные на проведении ситуационного анализа при сценарном исследовании поведения изучаемого объекта. Разработанная методология позволит более эффективно решать широкий спектр задач управления процессами предупреждения и ликвидации последствий возникновения ЧС на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях. Предлагаемые методы обеспечивают возможность комплексного многоаспектного исследования альтернативных вариантов развития ЧС при заданных целевых и критериальных установках в условиях неопределенности. Основным преимуществом такого подхода является возможность прогнозирования тенденций развития ЧС путем формирования альтернативных сценариев [3].
В то же время формирование стратегических баз данных базисных сценариев развития обстановки приведет к оперативному реагированию на ее изменение в условиях конкретных ЧС, что способствует их эффективному разрешению.
Литература
1. Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. № 68-ФЗ (ред. от 23.06.2-16) «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».
2. Хасанов И.М., Пономарев Р.О. Управление в чрезвычайных ситуациях: существующие и перспективные подходы к исследованию // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Труды 25-й Междунар. науч. конф. Москва, 2017. М.: РГГУ, 2017. С. 521-526.
3. Кононов Д.А., Лепе Н.Л., Пономарев Р.О. Управление чрезвычайными ситуациями в региональных системах методами ситуационного анализа // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2016. № 4 (6). С. 58-70.
4. Модели и методы анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем. Кн. 1, 2 / Под ред. В.Л. Шульца, В.В. Кульбы. М.: Наука, 2012.
5. Пономарев Р.О., Кононов Д.А., Пономарев Н.О. Сценарное исследование сложных систем: уязвимость и чрезвычайные ситуации // Труды НИИСИ РАН. 2016. Т. 6. № 2. С. 21-25.
6. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. 3-е изд., перераб. и доп. М.: РГГУ, 2008.
7. Кононов Д.А. Эффективные стратегии формирования сценариев поведения сложных систем в АСУ ЧС // Автоматика и телемеханика. 2001. № 2. С. 170-181.
8. Пономарев Р.О., Кононов Д.А., Хасанов И.М. Сценарный анализ уязвимости сложной системы: вычислительный эксперимент // Труды НИИСИ РАН. 2016. Т. 6. № 2. С. 26-33.
References
1. Federal Law No. 68-F3 of December 21, 1994 (as amended on 23.06.2016) "On protection of the population and territories from natural and technogenic emergency situations". (In Russ.)
2. Khasanov IM., Ponomarev RO. Emergency management. Existing and prospective approaches to research. Issues of Security Management of Complex Systems. Proceedings of the 25th International Scientific Conference. Moscow, 2017. Moscow: RSUH Publ.; 2017. P. 521-26. (In Russ.)
3. Kononov DA., Lepe NL., Ponomarev RO. Emergency management in regional systems by situation analysis methods. RSUH/RGGU Bulletin. "Economics. Management. Law" Series. 2016;4:58-70. (In Russ.)
4. Models and methods for analyzing and synthesizing scenarios for the development of socio-economic systems. Book 1, 2 / Ed. by VL. Shultz, VV. Kul'ba. Moscow: Nauka Publ.; 2012. (In Russ.)
5. Ponomarev RO., Kononov DA., Ponomarev NO. Scenario research of complex systems. Vulnerability and emergency situations. Proceedings of the Russian Academy of Sciences Scientific Research Institute of System Development. 2016;6:21-25. (In Russ.)
6. Arkhipova NI., Kulba VV. Management in emergency situations. 3rd ed. revised and supplemented. Moscow: RGGU Publ.; 2008. (In Russ.)
7. Kononov DA. Effective strategies for the formation of scenarios in emergency control systems. Avtomatika i telemekhanika. 2001;2:170-81. (In Russ.)
8. Ponomarev RO., Kononov DA., Khasanov IM. Scenario analysis of complex systems' vulnerability. Simulation experiment. Proceedings of the Russian Academy of Sciences Scientific Research Institute of System Development. 2016;6:26-33. (In Russ.)
Информация об авторах
Дмитрий А. Кононов, доктор технических наук, Российский государственный гуманитарный университет, Москва, Россия; 125993, Россия, Москва, Миусская пл., д. 6; Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия; 117806, Россия, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65; dmitrykon52@gmail.com
Роман О. Пономарев, аспирант, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, Москва, Россия; 117806, Россия, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65; roman3457@yandex.ru
Information about the authors
Dmitry A. Kononov, Doctor in Engineering, Russian State University for the Humanities, Moscow, Russia; bld. 6, Miusskaya Square, Moscow, Russia, 125993; V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; bld. 65, Profsoyuznaya Str., Moscow, Russia, 117806; dmitrykon52@gmail.com
Roman O. Ponomarev, postgraduate, V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; bld. 65, Profsoyuznaya Str., Moscow, Russia, 117806; roman3457@yandex.ru
