Применение нечеткого моделирования для информационной поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров
https://doi.org/10.18322/PVB.2017.26.07.65-73
Аннотация
Рассматривается один из подходов информационной поддержки при выработке управления в условиях чрезвычайных ситуаций. Показано, что рассматриваемый алгоритм управления может быть использован при ликвидации чрезвычайных ситуаций различного характера; здесь же в качестве объекта исследования были выбраны лесные пожары. При принятии управляющих решений исполь-зован аппарат нечеткого моделирования, основанный на экспертных оценках текущей ситуации. Основные характеристики состояния пожарной обстановки представлены измерениями площади пожара и скорости ее изменения, а результирующий управляющий сигнал формировался в виде заданной скорости создания заградительной полосы. Показано, что результаты исследования могут быть использованы для оценки пожарной обстановки и выдачи адекватных рекомендаций по при-влечению сил и средств для реализации необходимых темпов локализации пожара.
Список литературы
1. Колпаков В. Ф. Один из подходов моделирования лесных пожаров с целью повышения эффективности их ликвидации // Безопасность жизнедеятельности. -2011. -№ 4. -С. 43-47.
2. Колпаков В. Ф. Синтез адаптивного алгоритма управления ликвидацией лесных пожаров // Пожаровзрывобезопасность. -2013.-Т. 22, № 11. -С. 17-23.
3. Крутько П. Д. Обратные задачи динамики в теории автоматического управления. Цикл лекций : учебное пособие для вузов. -М. : Машиностроение, 2004. -573 с.
4. Тетерин И. М., Топольский Н. Г., Прус Ю. В., Климовцов В. М. Системы поддержки принятия управленческих решений при тушении пожаров : монография / Под общ. ред. Н. Г. Топольского. -М. : Академия ГПС МЧС России, 2009. -102 с.
5. Васильев В. И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика : учебное пособие. -М. : Радиотехника, 2009. -392 с.
6. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / Пер. с англ.-2-e изд.-М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.-798 с.
7. Zadeh L. A. Fuzzy logic and the calculi of fuzzy rules and fuzzy graphs // Multiple-Valued Logic. - 1996. -Vol. 1. -P. 1-38.
8. Zadeh L. A. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic // Fuzzy Sets and Systems. - 1997. - Vol. 90, Issue 2. - P. 111-127. DOI: 10.1016/S0165-0114(97)00077-8.
9. Tanaka K., SugenoM. Stability analysis and design of fuzzy control systems // Fuzzy Sets and Systems. -1992. -Vol. 45, Issue 2. -P. 135-156. DOI: 10.1016/0165-0114(92)90113-i.
10. Колпаков В. Ф. Параметрическая идентификация модели лесных пожаров // Безопасность жизнедеятельности. -2012.-№ 5. -С. 39-44.
11. Охорзин В. А. Прикладная математика в системеMATHCAD: учебное пособие.-2-е изд., испр. и доп. -СПб. : Изд-во “Лань”, 2008. -348 с.
Рецензия
Для цитирования:
Колпаков В.Ф. Применение нечеткого моделирования для информационной поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров. Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. 2017;26(7):65-73. https://doi.org/10.18322/PVB.2017.26.07.65-73
For citation:
Kolpakov V.F. Application of fuzzy modeling for information support of decision-making in extinguishing forest fires. Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion Safety. 2017;26(7):65-73. (In Russ.) https://doi.org/10.18322/PVB.2017.26.07.65-73
Просмотров: 473
Послать статью по эл. почте 