MANAGEMENT OF TRANSPORTATION SAFETY AT THE ORGANIZATION OF MATERIAL MAINTENANCE OF FORCES AND MEANS EMERCOM OF RUSSIA IN EMERGENCIES

At the organization of material support of forces and means of Emercom of Russia being engaged in liquidation of consequences of emergency situations an important role plays the task of selecting, on the one hand of the safest, and on the other hand - possible economical routes on which to perform the supply of material resources for the purposes described above. At the same time (it is very important) the safety performance indicators of roads are not clearly defined a priori. In order to overcome this uncertainty in the source data it is proposed to use the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. The article contains a brief summary of the provisions of the branches of mathematics required to solve this problem. The main result of this work is to develop two approaches to assessing the reliability of the plans of supply of material resources to the forces and means of Emercom being engaged in liquidation of consequences of emergency situations. The reliability of a road is proposed to characterize by the truth value of the statement “the road is reliable”, the reliability of a supply plan of material resources refers to the minimum of the reliabilities of routes used in this plan. The reliability of a route is the minimum of the reliabilities of roads, of which the route consists. The specified technique of calculation of reliability of routes and the entire plan is based on the definition of the conjunction of fuzzy statements. To determine the reliability of a road two approaches are considered, which are associated with the calculation of the value of the output indicator “reliability” using the known values of the input parameters. The first indicator - “protection” is measured by the number of the Traffic Police posts of on 100 kilometers of road, and the second “viewing distance” is the average distance at which a side of the road is viewed. In the first approach the output value is considered as a convolution of the input that is performed using the ideas of the theory of vector optimization and ideas of Zadeh and Bellman. The second approach is based on the method of Mamdani fuzzy inference. Here, for given values of the input indicators it is constructed a membership function of the output, provided that the input took the specified values. Obtained by converting a fuzzy set into a crisp number the value of the output indicator is proposed to use as reliability characteristics of the road. In conclusion a relatively simple algorithm is given for selecting the most reliable plans of supply of material resources to the forces of Emercom of Russia and among them of the most cost-effective plans.

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.