Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ состояния вопроса в части управления тушением по аров и ликвидации последствий ЧС. 9
1.1 Динамика показателей пожаров и ЧС в России 9
1.2 Статистика пожаров в Санкт-Петербурге и Ленинградской области. 13
1.3 Структура системы борьбы с пожарами и последствиями ЧС, перспективы ее развития . 22
1.4 Анализ системы управления ГПС в Санкт-Петербурге 24
1.5 Основные направления исследований в части повышения эффективности управления борьбы с пожарами и последствиями ЧС. 33
Выводы. 36
2 Анализ статистических характеристик поступающих вызовов на пожары и ликвидацию последствий ЧС . 37
2.1 Случайные величины, связанные с процессом управления, их характеристики. 37
2.2 Законы распределения случайных величин. 40
2.3 Порядок отнесения выборок случайных величин к известным законам . 56
2.4 Информативность законов распределения. 58
2.5 Пример идентификации временных характеристик действий оперативных подразделений при тушении пожаров и ликвидации последствий ЧС. 60
3 Модели управления тушением пожара и ликвидации последствий . 65
3.1 Процессы управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС с позиций теории массового обслуживания. 65
3.2 Основные аналитические закономерности теории массового обслуживания применительно к процессам управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС . 70
3.3 Аналитические закономерности в многофазных процессах управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС. 76
Выводы. 84
4 Имитационное моделирование деятельности РТП и руководи теля ликвидации последствий ЧС . 86
4.1 Задача имитационного моделирования применительно к процессам управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС. 86
4.2 Моделирование законов распределения при имитационном моделировании процессов управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС . 87
4.3 Одноканальная СМО как модель деятельности руководителя тушения пожара и ликвидации последствий ЧС 91
4.4 Результаты имитационного моделирования процессов управления подразделениями ГПС при тушении пожаров и ликвидации последствий ЧС. 99
Выводы. 105
Заключение. 107
Литература. 109
- Структура системы борьбы с пожарами и последствиями ЧС, перспективы ее развития
- Порядок отнесения выборок случайных величин к известным законам
- Основные аналитические закономерности теории массового обслуживания применительно к процессам управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС
- Моделирование законов распределения при имитационном моделировании процессов управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС
Введение к работе
Актуальность темы исследования: Современный этап развития нашего общества характеризуется постоянным ростом различного вида угроз, основными из которых для крупных городов, населенных пунктов и предприятий и поныне являются пожары. Рост этажности зданий и сооружений, создание супермаркетов и крупных торговых центров с массовым пребыванием людей, качественное и количественное развитие транспорта, рост энергонасыщенности объектов и т.п. с одной стороны ведут к улучшению качества жизни, а с другой - увеличивается число пожаров и ЧС, и как следствие рост - числа жертв, пострадавших и увеличение материального ущерба.
Конечно, развивается и пожарная охрана (ПО) и другие подразделения МЧС, призванные обеспечить людей и материальных ценностей -совершенствуется пожарная и аварийно-спасательная техника, средства связи и управления подразделениями, организационная структура ГПС.
Тем не менее, тенденции таковы, что рост опасностей пожаров и ущерба от них несколько опережает рост защитных возможностей ПО. Это связано со многими факторами, основными из которых являются:
- рост энергонасыщенности объектов, этажности зданий и плотности населения в крупных населенных пунктах;
- недостаточное знание населением и сотрудниками предприятий правил пожарной безопасности и пренебрежение этими правилами в быту и производственной деятельности, продолжающий оставаться высоким уровень криминализации общества, чрезмерное употребление алкоголя;
- перегруженность автомобильных магистралей и падение водительской дисциплины, затрудняющие оперативное прибытие пожарных подразделений;
- кадровые проблемы в ГПС, выражающиеся в снижении процента укомплектованности пожарных подразделений и снижении уровня подготовленности личного состава ввиду проводимого реформирования ПО.
Указанные факторы делают исключительно актуальными вопросы совершенствования управления оперативными подразделениями ГПС и поисково-спасательной службы МЧС при их совместных действиях по тушению пожаров и ликвидации последствий ЧС. В свою очередь, это требует изучения существующей системы управления действиями оперативных подразделений, всех этапов действия должностных лиц, сбора и оценки статистических характеристик, моделирования действий по тушению пожаров и формированию предложений по их совершенствованию.
Имеющиеся в настоящее время система управлением силами и средствами оперативных подразделений ГПС и аварийно-спасательных подразделений не в полной мере удовлетворяют требованиям, предъявляемым сложившейся ситуацией, поэтому совершенствование систем управления силами и средствами на пожаре и при ликвидации ЧС, повышение эффективности их применения является весьма важной задачей.
В настоящее время отсутствуют обобщенные статистические данные о временных характеристик принятий решений руководителем тушения пожара при поступлении информации с боевых участков, от администрации объектов или из других источников. В связи с этим возникают существенные трудности в обосновании путей совершенствования систем управления силами и средствами при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС.
В диссертации на основе результатов статистического анализа временных характеристик оперативной деятельности разработаны требования к системам управлением силами и средствами при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС, определены пути их дальнейшего совершенствования. Актуальность проведенных исследований обусловливается тем, что они направлены на решение существующих проблем повышения пожарной безопасности.
Тема диссертации связана с научно-исследовательскими работами, проводимыми в УГПС МЧС Санкт-Петербурга и Ленинградской области, Санкт-Петербургском институте государственной противопожарной службы
МЧС России и Академии государственной противопожарной службы МЧС России по вопросам повышения эффективности управлением силами и средствами при тушения пожаров, спасания людей, совершенствования тактики тушения пожаров, применение пожарной техники на пожарах.
Целью проведенных в диссертации исследований является совершенствование управления оперативными подразделениями при тушении пожаров или при ликвидации последствий ЧС, направлений их развития, обеспечивающих повышение пожарной безопасности.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
- проанализирована статистика о пожарах в Санкт-Петербурге и Ленинградской области и структура организации борьбы с ними;
- разработаны методы экспресс-анализа статистических данных о временных характеристиках действий оперативных подразделений и произведена идентификация этих характеристик с основными законами распределения;
- построены модели действий управляющих звеньев как систем массового обслуживания (СМО) и проведена оценка их основных показателей с учетом многофазности обслуживания;
- проведено имитационное моделирование действий руководителя тушения пожара при поступлении сообщений (заявок) от начальников боевых участков или от других должностных лиц (из других каналов поступления заявок).
Объектом исследования являются процессы управления действиями оперативных подразделений ГПС и поисково-спасательных подразделений МЧС.
Предметом исследования является организация управления действиями оперативных подразделений ГПС и поисково-спасательных подразделений МЧС.
Научная новизна исследования заключается в том, что в нем разработаны методы построения многофазных и имитационных моделей принятия решений по управлению при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС, и получение обобщающих аналитических и графических зависимостей.
Основными методами исследования являются методы теории систем, математической статистики, теории массового обслуживания, имитационного моделирования.
Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:
1. методы и результаты экспресс-анализа характеристик развития и тушение пожаров;
2. многофазные модели деятельности руководителя тушения пожара при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС;
3. методы имитационного моделирования деятельности руководителя тушения пожара на основе одноканальной системы массового обслуживания с неограниченной очередью;
4. аналитические зависимости и численные результаты моделирования основных характеристик процесса управления.
Научно-практическая значимость результатов проведенных исследований заключается в том, что результаты проведенного исследования и рекомендации могут быть использованы при обеспечении тушения крупных затяжных пожаров или при ликвидации последствий ЧС с привлечением большого количества сил и средств, а также научно-исследовательскими и конструкторскими организациями, учебными заведениями.
Результаты работы внедрены в учебный процесс Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, и в практическую деятельность Северо-западного регионального центра по делам ГО и ЧС МЧС России и УГПС МЧС России г. Архагельска.
По результатам исследования опубликованы семь научных статей. В процессе выполнения исследования его результаты обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах.
Апробация работы: основные результаты работы докладывались и обсуждались в период с 2002 по 2004 на заседаниях кафедры пожарной тактики Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, а также на:
международной научно-практической конференции «Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, 20-21 января 2004г.;
международной научно-практической конференции «Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях», Санкт-Петербург, 27-28 октября 2004 г.;
международной научно-практической конференции «Применение современных методов и форм методической работы в подготовке специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, 9 февраля 2005 г.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 79 наименований и 1 приложения, общий объем работы 119 страниц.
Актуальность темы исследования: Современный этап развития нашего общества характеризуется постоянным ростом различного вида угроз, основными из которых для крупных городов, населенных пунктов и предприятий и поныне являются пожары. Рост этажности зданий и сооружений, создание супермаркетов и крупных торговых центров с массовым пребыванием людей, качественное и количественное развитие транспорта, рост энергонасыщенности объектов и т.п. с одной стороны ведут к улучшению качества жизни, а с другой - увеличивается число пожаров и ЧС, и как следствие рост - числа жертв, пострадавших и увеличение материального ущерба.
Конечно, развивается и пожарная охрана (ПО) и другие подразделения МЧС, призванные обеспечить людей и материальных ценностей -совершенствуется пожарная и аварийно-спасательная техника, средства связи и управления подразделениями, организационная структура ГПС.
Тем не менее, тенденции таковы, что рост опасностей пожаров и ущерба от них несколько опережает рост защитных возможностей ПО. Это связано со многими факторами, основными из которых являются:
- рост энергонасыщенности объектов, этажности зданий и плотности населения в крупных населенных пунктах;
- недостаточное знание населением и сотрудниками предприятий правил пожарной безопасности и пренебрежение этими правилами в быту и производственной деятельности, продолжающий оставаться высоким уровень криминализации общества, чрезмерное употребление алкоголя;
- перегруженность автомобильных магистралей и падение водительской дисциплины, затрудняющие оперативное прибытие пожарных подразделений;
- кадровые проблемы в ГПС, выражающиеся в снижении процента укомплектованности пожарных подразделений и снижении уровня подготовленности личного состава ввиду проводимого реформирования ПО.
Указанные факторы делают исключительно актуальными вопросы совершенствования управления оперативными подразделениями ГПС и поисково-спасательной службы МЧС при их совместных действиях по тушению пожаров и ликвидации последствий ЧС. В свою очередь, это требует изучения существующей системы управления действиями оперативных подразделений, всех этапов действия должностных лиц, сбора и оценки статистических характеристик, моделирования действий по тушению пожаров и формированию предложений по их совершенствованию.
Имеющиеся в настоящее время система управлением силами и средствами оперативных подразделений ГПС и аварийно-спасательных подразделений не в полной мере удовлетворяют требованиям, предъявляемым сложившейся ситуацией, поэтому совершенствование систем управления силами и средствами на пожаре и при ликвидации ЧС, повышение эффективности их применения является весьма важной задачей.
В настоящее время отсутствуют обобщенные статистические данные о временных характеристик принятий решений руководителем тушения пожара при поступлении информации с боевых участков, от администрации объектов или из других источников. В связи с этим возникают существенные трудности в обосновании путей совершенствования систем управления силами и средствами при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС.
В диссертации на основе результатов статистического анализа временных характеристик оперативной деятельности разработаны требования к системам управлением силами и средствами при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС, определены пути их дальнейшего совершенствования. Актуальность проведенных исследований обусловливается тем, что они направлены на решение существующих проблем повышения пожарной безопасности.
Тема диссертации связана с научно-исследовательскими работами, проводимыми в УГПС МЧС Санкт-Петербурга и Ленинградской области, Санкт-Петербургском институте государственной противопожарной службы
МЧС России и Академии государственной противопожарной службы МЧС России по вопросам повышения эффективности управлением силами и средствами при тушения пожаров, спасания людей, совершенствования тактики тушения пожаров, применение пожарной техники на пожарах.
Целью проведенных в диссертации исследований является совершенствование управления оперативными подразделениями при тушении пожаров или при ликвидации последствий ЧС, направлений их развития, обеспечивающих повышение пожарной безопасности.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
- проанализирована статистика о пожарах в Санкт-Петербурге и Ленинградской области и структура организации борьбы с ними;
- разработаны методы экспресс-анализа статистических данных о временных характеристиках действий оперативных подразделений и произведена идентификация этих характеристик с основными законами распределения;
- построены модели действий управляющих звеньев как систем массового обслуживания (СМО) и проведена оценка их основных показателей с учетом многофазности обслуживания;
- проведено имитационное моделирование действий руководителя тушения пожара при поступлении сообщений (заявок) от начальников боевых участков или от других должностных лиц (из других каналов поступления заявок).
Объектом исследования являются процессы управления действиями оперативных подразделений ГПС и поисково-спасательных подразделений МЧС.
Предметом исследования является организация управления действиями оперативных подразделений ГПС и поисково-спасательных подразделений МЧС.
Научная новизна исследования заключается в том, что в нем разработаны методы построения многофазных и имитационных моделей принятия решений по управлению при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС, и получение обобщающих аналитических и графических зависимостей.
Основными методами исследования являются методы теории систем, математической статистики, теории массового обслуживания, имитационного моделирования.
Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:
1. методы и результаты экспресс-анализа характеристик развития и тушение пожаров;
2. многофазные модели деятельности руководителя тушения пожара при тушении пожара или при ликвидации последствий ЧС;
3. методы имитационного моделирования деятельности руководителя тушения пожара на основе одноканальной системы массового обслуживания с неограниченной очередью;
4. аналитические зависимости и численные результаты моделирования основных характеристик процесса управления.
Научно-практическая значимость результатов проведенных исследований заключается в том, что результаты проведенного исследования и рекомендации могут быть использованы при обеспечении тушения крупных затяжных пожаров или при ликвидации последствий ЧС с привлечением большого количества сил и средств, а также научно-исследовательскими и конструкторскими организациями, учебными заведениями.
Результаты работы внедрены в учебный процесс Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, и в практическую деятельность Северо-западного регионального центра по делам ГО и ЧС МЧС России и УГПС МЧС России г. Архагельска.
По результатам исследования опубликованы семь научных статей. В процессе выполнения исследования его результаты обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах.
Апробация работы: основные результаты работы докладывались и обсуждались в период с 2002 по 2004 на заседаниях кафедры пожарной тактики Санкт-Петербургского института ГПС МЧС России, а также на: международной научно-практической конференции «Международный опыт подготовки специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, 20-21 января 2004г.; международной научно-практической конференции «Проблемы обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях», Санкт-Петербург, 27-28 октября 2004 г.; международной научно-практической конференции «Применение современных методов и форм методической работы в подготовке специалистов пожарно-спасательного профиля», Санкт-Петербург, 9 февраля 2005 г.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 79 наименований и 1 приложения, общий объем работы 119 страниц.
Структура системы борьбы с пожарами и последствиями ЧС, перспективы ее развития
Одними из основных показателей в оценке деятельности гарнизона пожарной охраны являются; количество загораний и пожаров в данном гарнизоне; величина материального ущерба от пожаров и загораний; количество людей, пострадавших и погибших на пожарах. К этим важнейшим показателям можно добавить показатели, характеризующие выучку и профессиональную подготовленность всех звеньев гарнизона: среднее время обслуживания вызова-сообщения о пожаре диспетчером ЦУС, которое включает в себя время приёма сообщения, время формирования приказа пожарным подразделениям на выезд и время передачи этого приказа в соответствующие подразделения; время тушения одного среднестатистического пожара
С внедрением автоматизированной системы управления гарнизоном можно улучшить эти показатели деятельности пожарной охраны за счёт внедрения математических методов управления и повышения оперативности и качества самого процесса управления - эти вопросы рассмотрены, в частности, в работах [25-28].
Зарубежный и отечественный опыт построения и эксплуатации АСУ ПО показывают, что сокращение времени локализации одного среднестатистического пожара на несколько минут для крупных городов, таких как Санкт-Петербург, даёт уменьшение ущерба от пожаров на несколько миллионов рублей в год. Эти минуты наиболее просто получить, сократив среднее время обслуживания вызова 23
сообщения о пожаре, автоматизировав процесс формирования приказа на выезд пожарных подразделений на пожар и передачи этого приказа в пожарные части.
Служба пожарной охраны Санкт-Петербурга представляет собой жизненно важный элемент народного хозяйства, имеет большое значение в обеспечении нормального функционирования всех его сфер, сохранности государственного и личного имущества граждан и безопасности населения.
В экстремальных условиях, создающихся при сложной оперативной обстановке в городе, резко возрастают ошибки как диспетчера, так и руководителей, организующих тушение пожаров.
При одновременном или с незначительным смещением во времени возникновении двух или более пожаров в городе, оперативная обстановка быстро усложняется и диспетчеры уже не в состоянии без наличия средств автоматизации рационально, а тем более оптимально, управлять силами и средствами гарнизона ПО. Таким образом, необходимость создания АСУ ПО была несомненна В начале 90-х годов такая система была создана Она получила название: "Территориальная распределенная автоматизированная система управления пожарной охраны (ТРАС-ПО). Однако функционирующая до настоящего времени она морально и физически устарела. Анализируя ее состояние можно отметить следующие недостатки: система достаточно сложна; недостаточно документирована; разработана с применением широкого спектра программных средств, которые не используются в настоящее время; технические ресурсы физически и морально устарели и не только не допускают развития системы, но и ставят под сомнение ее использование в ближайшее время; замена технических программных средств приводит к необходимости полного перепроектирования и перепрограммирования системы; система не имеет возможности для реализации новых функций.
Поэтому назрела необходимость совершенствования управления в ГПС гарнизона, которая предусматривает, в частности, дальнейшее развитие ТРАСПО.
Модернизация ТРАСПО должна осуществляться на основе современных информационных технологий. В настоящее время наиболее перспективным направлением в разработке АСУ является внедрение корпоративных сетей связи, которые обеспечивают интегрированный подход к обработке информации. Такой подход позволяет обеспечить совместную работу локальной сети ЦУС и диспетчерских пунктов отдельных пожарных отрядов и пожарных частей
Порядок отнесения выборок случайных величин к известным законам
Тем не менее, если заранее вид закона и его параметры неизвестны, идентификация выборки СВ значительно усложняется.
Если по выборке СВ оценены только Мх и Kv (или D) выборки или гистограммы, то им могут соответствовать достаточно большое число известных законов (см. табл. 2.1). При этом решение задачи идентификации будет недостаточно точным. Например, выборке, для которой Mx=Kv=\ могут соответствовать сразу несколько различных законов (см. рис 2.5).
Если по выборке СВ (гистограмме) оценены Мхв, KvB и ASB, то число соответствующих ей законов заметно снижается. Решение задачи соответствия может быть осуществлено графически с использованием номограммы, приведенной на рис. 2.1. При этом по коэффициентам KvB и AsB выборки СВ подбирается такой закон (точка, кривая, область), когда соответствующие коэффициенты KV3 и AS3 наиболее близки. Главенствовать при этом будет As, а по KV3 закона может определяться его смещение (рис 2.6):
Если оценены все 4 характеристики {Мх, Kv, As, Ех)в выборки (гистограммы), то решение задачи соответствия также можно осуществить графически с использованием двух номограмм (рис. 2.1, 2.2). По коэффициентам Ехв и ASB подбирается ближайший закон и находятся его характеристики (рис. 2.7-а). Главенство при этом может также отдаваться As. Затем по номограмме «относительный разброс-перекошенность» (рис. 2.2) для этого закона определяется KV3 (рис. 2.7-6), а по нему с использованием (2.32) - смещение
В качестве примера соотнесения выборок СВ известным законам распределения можно использовать данные о временных характеристиках деятельности оперативных подразделений ГПС Санкт-Петербурга и Лен. области - времени следования, времени подачи 1-го ствола, времени локализации и ликвидации пожара (табл. 1.2 и 1.3).
Расчет начальных моментов по выражению (2.1) позволил по (2.8) -(2.10) найти коэффициенты Kv, As и Ex (см. табл. 2.3) и построить гистограммы временных характеристик деятельности оперативных подразделений ГПС Санкт-Петербурга и Лен. области - времени следования, времени подачи 1-го ствола, времени локализации и ликвидации пожара (рис. 2.8). Так же в табл. 2.3 приведены нормированные коэффициенты, используемые в номограммах на рис. 2.1 - 2.4.
Рис. 2.8. Гистограммы распределения времени следования (1), подачи 1-го ствола (2), локализации (3) и ликвидации пожара (4) по Санкт-Петербургу (а) и Ленинградской области (б).
Воспользовавшись номограммами, приведенными на рис 2.1 и 2.2, приходим к выводу, что временные характеристики деятельности оперативных подразделений ГПС (время следования, время подачи 1-го ствола, время локализации и ликвидации пожара) как по городу так и по области соответствуют / -распределению (п. 13, табл. 2.1), что может позволить расширить границы использования математического закона для решения прикладных задач по моделированию управления боевыми действиями подразделений пожаротушения при тушении пожаров и ликвидации последствий ЧС.
Уточнение параметров / -распределения с использованием номограмм позволило определить величины тип, которые приведены в табл. 2.4.
На рис. 2.9 проиллюстрирована точность аппроксимации гистограмм времени следования (а) и времени ликвидации пожара (б) по Санкт-Петербургу / -распределением в соответствии с табл
Таким образом, разработан математический аппарат, который, будучи реализован в виде компьютерной программы, позволяет давать экспресс-оценку характеристик выборок СВ, отображающих деятельность оперативных подразделений ГПС, и соотносить их тому или иному известному закону распределения. Это, в свою очередь, позволяет решать задачу имитационного моделирования деятельности оперативных подразделений, как систем массового обслуживания (СМО) [40, 41].
Тем не менее, представляется целесообразным вначале рассмотреть возможности аналитической (без использования численных методов) оценки параметров некоторых видов СМО, которыми являются оперативные подразделения ГПС. Особый интерес при этом могут представлять многофазные модели [42], в большей степени отражающие специфику деятельности подразделений при тушении пожаров и ликвидации последствий ЧС, чему и будет посвящена следующая глава
Основные аналитические закономерности теории массового обслуживания применительно к процессам управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС
Тем не менее, если заранее вид закона и его параметры неизвестны, идентификация выборки СВ значительно усложняется.
Если по выборке СВ оценены только Мх и Kv (или D) выборки или гистограммы, то им могут соответствовать достаточно большое число известных законов (см. табл. 2.1). При этом решение задачи идентификации будет недостаточно точным. Например, выборке, для которой Mx=Kv=\ могут соответствовать сразу несколько различных законов (см. рис 2.5).
Если по выборке СВ (гистограмме) оценены Мхв, KvB и ASB, то число соответствующих ей законов заметно снижается. Решение задачи соответствия может быть осуществлено графически с использованием номограммы, приведенной на рис. 2.1. При этом по коэффициентам KvB и AsB выборки СВ подбирается такой закон (точка, кривая, область), когда соответствующие коэффициенты KV3 и AS3 наиболее близки. Главенствовать при этом будет As, а по KV3 закона может определяться его смещение (рис 2.6):
Если оценены все 4 характеристики {Мх, Kv, As, Ех)в выборки (гистограммы), то решение задачи соответствия также можно осуществить графически с использованием двух номограмм (рис. 2.1, 2.2). По коэффициентам Ехв и ASB подбирается ближайший закон и находятся его характеристики (рис. 2.7-а). Главенство при этом может также отдаваться As. Затем по номограмме «относительный разброс-перекошенность» (рис. 2.2) для этого закона определяется KV3 (рис. 2.7-6), а по нему с использованием (2.32) - смещение
В качестве примера соотнесения выборок СВ известным законам распределения можно использовать данные о временных характеристиках деятельности оперативных подразделений ГПС Санкт-Петербурга и Лен. области - времени следования, времени подачи 1-го ствола, времени локализации и ликвидации пожара (табл. 1.2 и 1.3).
Расчет начальных моментов по выражению (2.1) позволил по (2.8) -(2.10) найти коэффициенты Kv, As и Ex (см. табл. 2.3) и построить гистограммы временных характеристик деятельности оперативных подразделений ГПС Санкт-Петербурга и Лен. области - времени следования, времени подачи 1-го ствола, времени локализации и ликвидации пожара (рис. 2.8). Так же в табл. 2.3 приведены нормированные коэффициенты, используемые в номограммах на рис. 2.1 - 2.4.
Воспользовавшись номограммами, приведенными на рис 2.1 и 2.2, приходим к выводу, что временные характеристики деятельности оперативных подразделений ГПС (время следования, время подачи 1-го ствола, время локализации и ликвидации пожара) как по городу так и по области соответствуют / -распределению (п. 13, табл. 2.1), что может позволить расширить границы использования математического закона для решения прикладных задач по моделированию управления боевыми действиями подразделений пожаротушения при тушении пожаров и ликвидации последствий ЧС.
Уточнение параметров / -распределения с использованием номограмм позволило определить величины тип, которые приведены в табл. 2.4.
На рис. 2.9 проиллюстрирована точность аппроксимации гистограмм времени следования (а) и времени ликвидации пожара (б) по Санкт-Петербургу / -распределением в соответствии с табл
Таким образом, разработан математический аппарат, который, будучи реализован в виде компьютерной программы, позволяет давать экспресс-оценку характеристик выборок СВ, отображающих деятельность оперативных подразделений ГПС, и соотносить их тому или иному известному закону распределения. Это, в свою очередь, позволяет решать задачу имитационного моделирования деятельности оперативных подразделений, как систем массового обслуживания (СМО) [40, 41].
Тем не менее, представляется целесообразным вначале рассмотреть возможности аналитической (без использования численных методов) оценки параметров некоторых видов СМО, которыми являются оперативные подразделения ГПС. Особый интерес при этом могут представлять многофазные модели [42], в большей степени отражающие специфику деятельности подразделений при тушении пожаров и ликвидации последствий ЧС, чему и будет посвящена следующая глава
Моделирование законов распределения при имитационном моделировании процессов управления тушением пожаров и ликвидации последствий ЧС
Если известен вид законов поступления и обслуживания заявок поступающих на ЦУС или к РТП, то СВ х (в дальнейшем под «х» будем понимать случайное время t„ или /об) может быть найдена из выражения [24, 33, 35]: де -FQ - функция распределения времени tn или to6, г - СВ, равномерно распределенная на интервале (0;1). Порядок положения СВ х для непрерывного и дисперсного случаев показан на рис. 4.1 и 4.2 [22].
СВ г, в свою очередь, может быть найдена с помощью компьютерного датчика случайных чисел (например, RANDU [70]) или по специальным таблицам [39, 71]. Для многих же законов, приведенных в табл.2.1, выражение (4.2) в явном виде дано в табл. 4.1. Если же распределение моделируемой СВ х задано в виде гистограммы, то можно воспользоваться выражением, приведенным в п. 22 этой же таблицы. » : : X: Примечание: Обозначения такие же, как и в табл. 2.1.
Важным условием успешного имитационного моделирования процессов управления подразделениями пожаротушения при тушении пожара и ликвидации последствий ЧС является точность воспроизведения исходных распределений (p(t) и yj(t). В настоящий работе это оценивалось путем определения основных моментов выборок {t„}n {t06J и определения по ним математических ожиданий Мх и коэффициентов Kv, As, Ex, как это описано во 2-ой 9Ь главе. С целью определения точности воспроизведения законов был сформирован единый показатель: г где Wj - весовые коэффициенты значимости учитываемых показателей.
В ходе расчетов в первом приближении полагалось равенство 1 коэффициентов Wi, а индексы «В» и «З» в выражении (4.3) относятся соответственно к выборке и закону (табл 4.1), по которой она генерируется. Как видно из (4.3), чем сгенерированная выборка {t} точнее соответствует исходному закону, тем ц ближе к 1.
При тестировании алгоритма на основе рис. 4.2 выдавались различные исходные законы и объемы выборок - пример оценки качества воспроизведения исходных законов показан на рис.
Из полученных результатов следует, что уже после -500 циклов показатель г\ стабилизируется, а его небольшое отклонение от 1 при большой длительности процесса объясняется лишь качеством используемого датчика случайных чисел RANDU [70]. Следует отметить, что при использовании таблиц [39, 72] ситуация остается примерно такой же. Тем не менее, как будет показано далее, вполне возможно с инженерной точностью осуществлять имитационное моделирование СМО, являющихся аналогами систем управления тушением пожаров и проведением АСР.
В данном разделе будут из всего широкого набора СМО рассмотрены одноканальные, как наиболее отражающие модель руководства пожаром или проведением АСР.
При этом «каналом обслуживания» является РТП или другое ответственное лицо, потоком «заявок» являются сообщения, доклады, вводные или другая информация, требующая принятия управленческих ре 92 шений. В одном случае будет считаться, что очередь отсутствует (ш=0, безбуферная СМО), т.е. если, например, руководитель ведет переговоры по телефонной линии с одним абонентом, то другие абоненты, желающие связаться с ним, получают «отказ в обслуживании» - слышат короткие гудки. В дру 2000 3000 - N гом случае считается, что СМО с неограниченной очередью (т- со) - при занятости РТП абоненты могут дожидаться сколько угодно связи с ним, пока он не освободится. Указанные СМО, в свою очередь, могут являться узлами сети массового обслуживания [73, 74], как системы управления еще более высокого уровня. Блок-схемы программ для имитационного моделирования СМО без очереди (количество линий связи равно количеству операторов) и с неограниченной очередью (руководитель структурного подразделения ГПС, куда поступают различные запросы, сообщения и т.д.) Определение момента начала обслуживания, длинны очереди и времени ожидания обслуживания (руководитель структурного подразделения ГПС) контроль правильности генерирования моментов поступления заявок; вывод распределений времени ожидания рож(т), длинны очереди (р0ч(г) и интервалов между выходными (обслуженными) заявками (роб(Т)\ определение вероятности немедленного
Блок-схемы (рис.4.4 - 4.5) реализованы в виде компьютерных программ, позволяющих оперативно получать и анализировать результаты имитационного моделирования указанных типов СМО.
Важным моментом имитационного моделирования поступления и обработки заявок является оценка точности получаемых результатов. Она проводилась: а) по степени соответствия выборок времени поступления и обследова нии заявок, получаемых по исходным законам (p(t) и i//(t), самим этим зако ном (см. п. 4.2); б) по стабилизации результатов моделирования, (на рис. 4.7 показаны результаты моделирования СМО без очереди - динамика вероятности немед ленного реагирования и коэффициентов Kv, As, Ех по мере увеличения рас четных узлов [75]); в) сравнением получаемых результатов численного моделирования с известными аналитическими результатами, когда поток заявок пуассонов ский, а время их обслуживания экспоненциальное (рис. 4.8).
Как следует из полученных результатов (рис. 4.3, 4.7, 4.8), разработанный алгоритм их реализующая его компьютерная программа с достаточной точностью моделируют процессы поступления-обслуживания заявок в рассматриваемых одноканальных СМО, когда поток заявок пуассоновский, а время обслуживания экспоненциальное. Это служит подтверждением, что и при других сочетаниях законов (p(t) и y/(t) результаты имитационного моделирования будут достоверными и пригодными для решения задач анализа и синтеза систем управления тушением пожара проведением АСР. Рис.4.7 Стабилизация получаемых характеристик по мере увеличения числа циклов N а - вероятность обслуживания заявок, при пуассоновском входном потоке и экспоненциальном законе обслуживания (схема П-Э), при а=0,5; б, в, г - коэффициенты вариации Kv, асимметрии As и эксцесса Ех соответственно при тех же условиях; 1 - обслуженный поток, 2 - "отказной" поток
