Управление безопасностью транспортных перевозок при организации материального обеспечения сил и средств МЧС России в условиях чрезвычайной ситуации

Рассматриваются подходы в части многокритериальной оптимизации применительно к материальному обеспечению сил и средств МЧС России в условиях ликвидации последствий крупной чрезвычайной ситуации. В рамках материального обеспечения сил и средств МЧС России рассматривается план подвоза материальных средств, формализуемый в виде множества пар склад - потребитель , и маршруты для перевозки запланированных материальных средств. Предполагается, что показатель надежности плана подвоза материальных средств является величиной, заданной нечетко. Предлагаются подходы к решению указанной задачи, использующие теорию нечетких множеств, нечеткую логику и алгоритм нечеткого вывода Мамдани. Показано, что новизна этих подходов определяется возможностью использования при планировании подвоза материальных средств двух и более критериев в отличие от математических моделей, базирующихся на применении для этих целей лишь одного критерия. Установлено, что использование нечеткого логического вывода при разработке моделей систем в отличие от традиционного математического аппарата обеспечивает требуемый уровень устойчивости к неточностям моделей и их транспарентность. Предложенные теоретические положения иллюстрируются содержательным примером.

чрезвычайная ситуация, план подвоза, материальные средства, критерии эффективности, оптимальный план, нечеткое множество, нечеткая логика, лингвистическая переменная, emergency, delivery plan, material resources, performance criteria, optimal plan, fuzzy set, fuzzy logic, linguistic variable

1. Черных А. К., Копкин Е. В., Скопцов А. А. Прогнозирование управления перевозками в условиях чрезвычайной ситуации регионального масштаба на транспорте // Проблемы управления рисками в техносфере : научно-аналитический журнал. -2015. -№ 2(34).-С. 56-65.

2. Барановский Н. В., Жарикова М. В. ВЕБ-ориентированная геоинформационная система оценки лесной пожарной опасности (на примере Пролетарского лесничества Украины) // Пожаровзрывобезопасность. -2014.-Т. 23, № 5. -С. 47-55.

3. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М. : Мир, 1976.-167 с.

4. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. - 1965. - Vol. 8, No. 3. - P. 338-353. DOI: 10.1016/s0019-9958(65)90241-x.

5. Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети. -М. : Бином, 2006. -315 с.

6. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.-СПб. : БХВ-Петербург, 2005.-725 с.

7. Вилков В. Б., Черных А. К., Гарькушев А. Ю., Сазыкин А. М. Оценка качества решений на применение внутренних войск на основе многокритериальной оптимизации // Вопросы оборонной техники. Сер. 16: Технические средства противодействия терроризму.-2016.-№1-2(91-92).-С. 43-50.

8. Вилков В. Б., Редько В. Г. Нечеткие множества в задачах моделирования оптимальных вариантов подвоза материально-технических средств // Вопросы оборонной техники. Сер. 16: Технические средства противодействия терроризму.-2015. -№ 3-4. -С. 79-82.

9. Черных А. К., Козлова И. В., Вилков В. Б. Вопросы прогнозирования материально-технического обеспечения с использованием нечетких математических моделей // Проблемы управления рисками в техносфере : научно-аналитический журнал. -2015. -№ 4(36).-С. 107-117.

10. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Порето-оптимальные решения многокритериальных задач.-М. : Наука, 1982.-256 с.

11. Кини Р. Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения.- М. : Радио и связь, 1981.-560 с.

12. Гермейер Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. -М. : Наука, 1971. -383 с.

13. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации.-М. : Наука, 1981. -206 с.

14. Bellman R. E., Zadeh L. A. Decision-making in a fuzzy environment // Management Science.-1970. -Vol. 17, No. 4. -P. B-141-B-164. DOI: 10.1287/mnsc.17.4.b141.

15. Mamdani E. H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // International Journal of Man-Machine Studies. - 1975. - Vol. 7, No. 1. - P. 1-13. DOI: 10.1016/s0020-7373(75)80002-2.

16. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. -М. : Мир, 1974. -520 с.

17. Лемешко Б. Ю. Методы оптимизации. -Новосибирск : НГТУ, 2009. -126 с.