Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ специфики принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров 10
1.1. Процесс принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров 11
1.2. Анализ методов поддержки принятия решений при тушении крупных пожаров 26
1.3. Технология проектирования систем поддержки принятия решений для управления тушением пожара 33
Выводы по главе 1 : 43
Глава 2. Метод поддержки принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров 44
2.1. Математическая модель учета количественной информации об относительной важности критериев 45
2.2. Аддитивный способ модификации векторного критерия для поиска наилучшего решения 57
2.3. Алгоритмы выявления информации об относительной важности критериев 63
2.4. Методика комплексного использования метода поддержки принятия решений в ходе управления тушением пожаров 68
Выводы по главе 2 73
Глава 3. Практические рекомендации по применению метода поддержки принятия решений 74
3.1. Цель и схема исследования 75
3.2. Определение границ применения метода при решении практических задач 78
3.3. Оценка эффективности применения метода при решении практических задач 86
Выводы по главе 3 91
Глава 4. Тренировочный модуль поддержки принятия решений 92
4.1. Алгоритмическая структура модуля поддержки принятия решений 93
4.2. Компьютерный комплекс модуля поддержки принятия решений 102
4.3. Практические рекомендации по использованию модуля при тактической подготовке 109
Выводы по главе 4 114
Заключение 115
Библиографический список
- Технология проектирования систем поддержки принятия решений для управления тушением пожара
- Аддитивный способ модификации векторного критерия для поиска наилучшего решения
- Оценка эффективности применения метода при решении практических задач
- Компьютерный комплекс модуля поддержки принятия решений
Введение к работе
Актуальность исследования. Одной из важных задач Государственной противопожарной службы МЧС России является тушение крупных пожаров, требующих привлечения сил и средств гарнизонов пожарной охраны по наивысшему номеру вызова. С одной стороны, количество таких пожаров в стране невелико - около 0,04 % от общего числа пожаров, но материальный ущерб от таких пожаров достаточно велик - около 30 % общего материального ущерба от пожаров.
Для успешной борьбы с крупными пожарами необходима разработка новых и совершенствование имеющихся механизмов принятия решений с целью повышения эффективности действий привлекаемых пожарных подразделений
(ПП).
Для руководителя тушения крупного пожара является крайне важным решение о расстановке сил и средств пожарных подразделений по участкам тушения пожара.
При принятии решений руководитель тушения пожара (РТП) должен учитывать эффективность возможных вариантов решений. Оценка эффективности каждого возможного варианта носит прогнозный характер и зависит от системы используемых критериев, а процесс принятия решений в таких условиях осуществляется с применением формализованных процедур многокритериального выбора, которые по существу реализуют многокритериальную оптимизацию.
При многокритериальном выборе вариантов расстановки сил и средств пожарных подразделений по участкам тушения пожара РТП исходит из своих субъективных предоставлений о важности решаемых задач на каждом участке, поэтому следует считать целесообразным для каждого объекта противопожарной защиты разработку системы поддержки принятия управленческих решений, позволяющую реализовать многокритериальную оптимизацию на основе системы предпочтений РТП.
Объектом исследования является процесс принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров, а предметом исследования - методы многокритериального выбора вариантов управленческих решений при тушении крупных пожаров.
Целью исследования является повышения эффективности управления пожарными подразделениями при тушении крупных пожаров за счет применения метода поддержки принятия решений, разработанного на основе многокритериальной оптимизации.
Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:
-
Содержательное описание процесса принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров с помощью математической модели многокритериального выбора вариантов решений.
-
Разработка метода поддержки принятия решений при тушении крупных пожаров на основе многокритериальной оптимизации. Решение задачи включает в себя: разработку алгоритмов выявления и формализованного описания информации о предпочтениях руководителя тушения пожара; разработку способов учета полученной информации в процессе выбора предпочтительного варианта.
-
Разработка компьютерного модуля для реализации метода поддержки принятия решений. Решение задачи включает в себя: алгоритмизацию разработанных процедур многокритериального выбора решений и их программную реализацию.
4. Прогнозирование максимального количества выбранных вариантов
решений с использованием метода для обоснования границ его применения при
решении практических задач, возникающих при тушении крупных пожаров.
5. Разработка предложений по применению метода в рамках: планирова
ния действий, связанных с тушением пожаров; управления тушением крупного
пожара и пожарно-тактической экспертизы произошедших пожаров.
Основные методы исследования. В диссертации использованы методы теории принятия решений, теории многокритериальной оптимизации, теории
относительной важности критериев, теории конструирования стратегий поведения человека при осуществлении многокритериального выбора, теории вероятностей и математической статистики.
Научную новизігу представляет разработанный метод поддержки принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров. Метод основан на многокритериальной оптимизации принятия решений. В отличие от известных методов, в нем формирование системы предпочтений РТП осуществляется на основе информации об относительной важности критериев, для получения которой разработаны:
алгоритм получения набора нормированных коэффициентов относительной важности критериев на основе последовательного сравнения оценок пожарных подразделений по критерию реализации тактических возможностей при тушении пожаров;
алгоритм получения набора нормированных коэффициентов относительной важности критериев с помощью матрицы парных сравнений и словесной шкалы определения уровня превосходства в важности задач, решаемых на участках тушения пожара.
Для поиска наилучшего варианта решения относительно системы предпочтений РТП в методе поддержки принятия решений используется линейная свертка критериев.
Практическая ценность и значимость работы заключается в том, что с использованием метода поддержки принятия решений разработаны практические рекомендации, позволяющие:
на этапе предварительного планирования действий по тушению крупных пожаров из всего множества допустимых вариантов расстановки пожарных подразделений отобрать эффективные (парето-оптимальные) варианты и подготовить рекомендации по формированию системы предпочтений РТП;
в ходе тушения крупного пожара сформировать систему предпочтений РТП и произвести выбор наиболее предпочтительного варианта;
- при производстве пожарно-тактической экспертизы произошедших пожаров оценить принятый вариант решения.
Достоверность разработанных научных положений, выводов и рекомендаций в диссертации обеспечивается за счет применения в основе метода математической модели, предоставляющей возможность при решении широкого класса задач многокритериального выбора решений обоснованно учитывать количественную информацию об относительной важности критериев, а также согласованности полученных результатов с известными данными фундаментальных исследований в области многокритериальной оптимизации.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы изложены на: III Межведомственной научно-практической конференции «Актуальные проблемы обеспечения безопасности в Российской Федерации» (17 апреля 2009 г.) - г. Екатеринбург; XXI Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы пожарной безопасности» (24 мая 2009 г.) - г. Москва; XIX научно-технической конференции «Системы безопасности» СБ-2010 (28 октября 2010 г.) - г. Москва; IV Международной научно-практической конференции «Пожарная и аварийная безопасность» (24 ноября 2010 г.) - г. Иваново.
Публикации. Личный вклад автора. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, в том числе 5 - в рецензируемых научных изданиях, включенных в перечень ВАК России [1-5]. На программную разработку получено свидетельство об официальной регистрации программ в РОСПАТЕНТ [6].
В перечисленных публикациях все результаты, связанные с разработкой метода поддержки принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров и его исследовании для практического применения, получены автором лично. Результаты по алгоритмизации и программной реализации разработанного метода получены совместно с Седых К.Г. и являются неделимыми. Из совместных работ с Баскаковым СВ., Булгаковым В.В., Семеновым А.О., Смирновым В.А. и Теребневым В.В. в диссертацию включены только те результаты, которые принадлежат лично автору.
5 Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы в следующих организациях:
Главном управлении МЧС России по Московской области при проведении пожарно-тактической экспертизы произошедших пожаров;
Главном управлении МЧС России по Ивановской области при планировании применения сил и средств гарнизона для тушения пожаров;
Ивановском институте ГПС МЧС России в учебном процессе при изучении дисциплины «Пожарная тактика»;
В ЗАО «Транзас» при разработке компьютерного тренажерного комплекса «Пожарная тактика».
Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения.
На защиту выносятся:
метод поддержки принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров, разработанный на основе многокритериальной оптимизации принятия решений;
алгоритм получения набора нормированных коэффициентов относительной важности критериев на основе последовательного сравнения оценок пожарных подразделений по критерию реализации тактических возможностей при тушении пожаров;
алгоритм получения набора нормированных коэффициентов относительной важности критериев с помощью матрицы парных сравнений и словесной шкалы определения уровня превосходства в важности задач, решаемых на участках тушения пожара;
способ прогнозирования количества выбранных вариантов решений с использованием метода, разработанного для определения границ его применения в задаче расстановки сил и средств пожарных подразделений по участкам тушения пожара.
практические рекомендации по использованию метода поддержки принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации 150 страниц. Работа иллюстрирована 26 рисунками и 8 таблицами. Библиографический список включает 100 наименований.
Технология проектирования систем поддержки принятия решений для управления тушением пожара
Критерий «запущенности» пожара зависит от этапа свободного развития пожара (tCB), локализации пожара (1лок) и ликвидации пожара (іликв): &Y — 1 у-ев лок ликви ) \ 1 4) Причем функциональная зависимость критерия запущенности пожара от вышеперечисленных временных параметров тушения пожара является линейной [50]: KY = a\tce + a2tjjOK + а3(лшв, (1.3) где все коэффициенты aj 0. Таким образом, можно сделать вывод, что критерий «запущенности» пожара тем больше, чем продолжительнее этапы тушения пожара. В работе [49] приведена следующая линейная модель критерия «запущенности» пожара: KY = 0,010 tce + 0,0048 tnOK + 0,013 tnUKe. (1.4)
Из анализа формул (1.3) и (1.4) следует, что для повышения эффективности действий пожарных подразделений по тушению крупных пожаров необходимо минимизировать этапы тушения пожара, от которых зависит критерий «запущенности» пожара. Рассмотрим приведенные выше этапы тушения пожара более детально.
Этап свободного развития (tCB) состоит из трех основных временных промежутков: Ті - время от возникновения пожара до его обнаружения; тг — время от обнаружения пожара до сообщения о нем в пожарную охрану; т3 -время от получения сигнала о пожаре до начала ликвидации горения на пожаре, в которое входит промежуток времени на сбор (Тсбора), выезда и следования (гС1), разведка, оценка обстановки и принятие решения (тпр), развертывание сил и средств (тб.р.) выход на позиции и подача огнетушащего вещества (тп.ов.).
Локализация пожара состоит из трех временных промежутков: Т4 — этапа спасательных работ; xs -локализации горения на пожаре, Тб — этапа прибытия такого количества сил и средств гарнизона пожарной охраны, которого будет достаточно для приведения пожара в состояние ликвидированного.
Ликвидация пожара состоит из следующих временных промежутков: Т7 - ликвидация горения; xs - этапа, на котором создаются условия, исключающие повторное возобновление пожара; т9 — время от получения сигнала «отбой» до постановки пожарной техники, используемой при тушении пожара, в расчет. В последний этап входит: промежуток времени на сбор используемого при тушении пожара оборудования и инструмента (тСбора об), время с момента убытия пожарных подразделений с места пожара до прибытия их в пожарное депо (тсл. ДС1Ю), промежуток времени, на котором происходит постановка техники в расчет (тПОс. б.Р.) [16-18].
Применение механизмов по поддержке принятия решений на крупных пожарах возможно при локализации пожара, так как данные инструментар-ные методы управления находятся в распоряжении служб пожаротушения гарнизонов, которые прибывают к месту крупного пожара во многих случаях после подразделения пожарной охраны, в районе выезда которого произошел пожар. Следовательно, оценить обстановку на месте пожара с помощью различных прогнозных моделей возможно лишь при локализации пожара. Но спрогнозировать развитие пожара с применением инструментарных методов управления также можно на этапе предварительного планирования действий по тушению крупных пожаров [47].
Так как в этап локализации пожара входят действия по спасанию людей и ликвидации горения, то для повышения эффективности этих действий необходимо минимизировать время, затрачиваемое пожарными подразделениями на эти действия. Рассмотрим основные модели по прогнозированию действий пожарных подразделений в период локализации пожара, опубликованные в работе [51].
Этап выполнения спасательных операций при тушении крупных пожаров прогнозируется с помощью линейной модели: , мин, (1.5) где: N4 - количество спасаемых людей; гсп- время спасания одного человека с определенного этажа, мин. При выборе способа осуществления выполнения спасательных работ используются следующие прогнозные модели. Способ выноса пострадавшего по лестничной клетке пожарными в составе звеньев: — без включения в противогазы: N4ejl , тс„=- -{1,6 + Ц-Ыэт),мин; (1.6) N3e - с включением в противогазы: 7Учел тсп = — Ц0,8 +1,7 N3r), мин. (1.7) Способ спасания людей с использованием мобильных средств пожаротушения автолестниц (АЛ) и автомобильных коленчатых подъемников (АКП). Прогнозируемый промежуток времени, необходимый для проведения спасания людей с использованием АЛ в сопровождении пожарного по лестнице с этажа выше третьего и по восемнадцатый, будет вычисляться по формуле: тсп = 5,1 + 0,35N3T Ncn,Mim. (1-8)
Прогнозируемый промежуток времени, необходимый для спасания людей с любого этажа выше третьего и по восемнадцатый с помощью АКП, определяется по формуле: - в люльке АКП: тсп = 3,4 + 1,1 N3T Ncn, мин; (1-9) — с помощью спасательного эластичного рукава из люльки АКП: тсп = 2,0 + 0,3 N3T Ncn, мин. (1-Ю) В формулах (1.2)...(1.7) введены следующие обозначения: N Jl - количество людей, которых надо вывести пожарным по лестничной клетке на первый этаж; N3e - количество звеньев ГДЗС, имеющихся на месте пожара и принимающих участие в спасательных работах; N3T - номер этажа, на котором находятся люди.
При выборе способа локализации и ликвидации горения при тушении крупных пожаров используется следующая формула по прогнозированию ликвидации горения с помощью пожарных расчетов на пожарных автомобилях общего применения автоцистерн (АЦ) и автонасосов (АНР). Используются линейные зависимости по определению скорости локализации горения и скорости ликвидации горения, которые можно определить по формулам:
Аддитивный способ модификации векторного критерия для поиска наилучшего решения
Разработка метода поддержки принятия управленческих решений, принимаемых в ходе тушения крупного пожара, базируется на общей математической модели, предоставляющей возможность при решении широкого класса задач многокритериального выбора решений обоснованно учитывать количественную информацию об относительной важности критериев. Данная математическая модель разработана д.ф-м.н. В.Д. Ногиным в рамках теории относительной важности критериев и ее применения в многокритериальной оптимизации [37, 39].
С помощью данной математической модели существует возможность выявления дополнительной информации о важности решаемых задач на участках тушения пожара, необходимой для осуществления многокритериального выбора предпочтительного варианта решения или, по крайней мере, исключении заведомо не эффективных вариантов решений.
Для того, чтобы произвести поддержку РТП при принятии управленческих решений, одной информации о важности решаемых задач на участках тушения пожара недостаточно. Необходим способ учета этой информации в процессе принятия решения. В соответствии со спецификой формирования критерия эффективности действий пожарных подразделений в настоящей главе производится разработка аддитивного способа модификации векторного критерия для поиска предпочтительного решения.
Даются практические рекомендации по использованию метода поддержки принятия решений в процессе предварительного планирования действий по тушению крупных пожаров, при принятии решений на месте пожара и при пожарно-тактической экспертизе произошедших пожаров.
В основе разработанного метода поддержки принятия решений лежит математическая модель, предоставляющая возможность при решении широкого класса задач многокритериального выбора решений (ЗМВР) обоснованно учитывать количественную информацию об относительной важности критериев. Данная математическая модель разработана д.ф-м.н. В.Д. Ногиным в рамках теории относительной важности критериев и ее применения в многокритериальной оптимизации [37, 39]. Модель содержит в себе: — аксиоматическую модель разумного поведения лица, принимающего решения (ЛПР); — математические аналоги понятий относительной важности и равноценности критериев; — методы и алгоритмы учета информации об относительной важности критериев в процессе осуществления многокритериальной оптимизации.
Автор приводит основные результаты исследований В.Д. Ногина с целью использования их в процессе разработки метода поддержки принятия решений при тушении крупных пожаров. 2.1.1. Аксиоматическая модель разумного поведения
Рассмотрим векторное пространство Rm. Для векторной оценки Е(х )={Е1(х ),Е2{х ),...,Ет(х )), Е(х»)=(Е1(х"),Е2(х"\...,Ет(х")) этого про-странства примем Е(х ) Е(х") Ej {х )Щ (х"), i= 1,2,... ,m, Ej (Х )Ф Е{ (х"). Введем в рассмотрение модель многокритериального выбора, содержащую следующие объекты (X,E,Y, ), (2.1) где X — непустое множество возможных (допустимых) решений; E = (E\,E2,...,Em) — векторная функция, определенная на множестве X (т 1), компоненты которой являются числовыми линейными функциями со значениями, измеряемыми в количественной шкале; Y = E(X) - непустое множество возможных (допустимых) векторных оценок, 7cRm; - — ассиметричное бинарное отношение, заданное на критериальном пространстве R , трактуемое как (строгое) отношение предпочтения лица, принимающего решения.
В результате решения задачи многокритериального выбора указывается некоторое подмножество Sel(x) множества возможных решений X, которое называется множеством выбираемых решений.
Итак, решить задачу многокритериального выбора решений — означает на основании имеющейся информации о предпочтениях указать множество выбираемых решений [37, 39].
Обоснование принципа Эджворта-Парето. Предположим, что выполнены следующие три аксиомы, правила «разумного» поведения ЛПР в процессе выбора. Аксиома 1. Отношение - является транзитивным. Аксиома 2. Каждая из компонент векторного критерия Е[,Е2,...,Ет согласована с отношением предпочтения -.
Векторная функция согласована с отношением предпочтения ЛПР, если для любых двух векторных оценок Е(х\Е(х )єКт вида: Е(х)=(Е1 (Х\Е2(Х),..., Е;_{ (Х),Е;(Х\Е;+1(Х\..., Е)П (х)), Е(хО=Й(х 2(х%..,І._1(х ), Дх /+1(і: ),...,ЛІ(х )), (2.2) ( ) ,.( ) всегда выполняется Е(х) Е(х ). Таким образом, из двух векторных оценок, отличающихся одна от другой единственной оценкой по одной из компонент векторного критерия, для лица, принимающего решение, предпочтительнее векторная оценка, имеющая большее значение по компоненте [37, 39]. Аксиома 3 (исключения). Для любых двух векторных оценок Е(Х ),Е(Х") Є Rm, связанных соотношением Е(х ) -т Е(х"), выполнено E(x")eSel(x) [37,39]. При выполнении аксиом 1-3 для любого множества выбираемых векторов выполняется включение где P{Y) — множество парето-оптимальных векторных оценок, определяемое равенством:
Оценка эффективности применения метода при решении практических задач
Как было отмечено в разделе 1.3, для реализации методов поддержки принятия управленческих решений при тушении крупных пожаров используются СППР. В перспективе предусматривается использование метода в виде подсистемы СППР, поэтому необходимо дать рекомендации по реализации метода и определить рамки его применения при решении практических задач по поддержке принятия решений.
Первой задачей исследования является определение границ применения метода при решении практических задач принятия решений.
Второй задачей исследования является количественная оценка выигрыша в эффективности, получаемого при выборе варианта действий пожарных подразделений с применением метода.
Собственно СППР направлена на повышение эффективности действий пожарных подразделений по тушению крупных пожаров. Чем выше эффективность выбранного варианта действий, тем выше и уровень управления на месте крупного пожара. Тем не менее, необходимо количественно оценить повышение эффективности процесса принятия решений с помощью СППР, в которой реализован разработанный метод.
Для решения задач исследования выбран опытно-теоретический метод исследования, получивший широкое распространение при оценке процесса решения задач многокритериального выбора решений [29, 57, 58].
Опытно-теоретический метод исследования процесса решения ЗМВР основан на применении на этапе моделирования характеристик многокритериальной задачи случайных равномерно распределенных величин.
Для решения поставленных задач исследования в рамках опытно-теоретического метода разработана модель. Модель является основой для проведения численных экспериментов. Схема модели показана на рис. 3.1. В основу алгоритмической структуры модели положены теоретические результаты, полученные в первых двух главах работы.
Блок-схема модели численного эксперимента Модель включает в себя следующие последовательно выполняемые этапы расчета. В блоке 1 «Исходные данные» вводятся следующие значения: - количество пожарных подразделений и оценка их эффективности по крите рию реализации тактических возможностей Е; — количество участков тушения пожара, между которыми необходимо произ вести расстановку пожарных подразделений. В блоке 2 «Построение множества оценок вариантов» осуществляется вычисление количества вариантов п. Далее строится множество векторных оценок вариантов размерностью п х m.
В блоке 3 «Моделирование системы предпочтений РТП» с помощью алгоритма получения набора нормированных коэффициентов относительной важности критериев на основе последовательного сравнения оценок пожарных подразделений по критерию реализации тактических возможностей при тушении пожаров осуществляется моделирование системы предпочтений РТП. Данное моделирование согласовано с процессом парного сравнения вариантов решений на основе бинарного отношения строгого предпочтения за счет принципа Парето.
В блоке 4 «Построение обобщенной целевой функции (F)» происходит деление компонент векторного критерия по группам А, В и С и вычисляются весовые коэффициенты важности для каждой компоненты векторного критерия Е для их объединения в аддитивную функцию F.
В блоке 5 «Пересчет векторных оценок вариантов с помощью функции F» происходит пересчет всех векторных оценок по аддитивной функции F. В блоке 6 «Случайный выбор варианта» происходит случайный выбор векторной оценки варианта решения из множества допустимых векторных оценок. В блоке 7 «Оценка варианта с помощью функции F» осуществляется оценка случайно выбранного варианта с помощью аддитивной функции полезности F. В блоке 8 «Построение множества выбранных вариантов» осуществляется отбор вариантов решений, доставляющих аддитивной функции F максимальное значение, то есть происходит построение множества выбранных вариантов решений. В блоке 9 «Вычисление значения функции оценки эффективности выбора (Э) осуществляется подсчет количественной оценки Э по формуле. В блоке 10 «Расчет количества вариантов во множестве выбранных» осуществляется подсчет количественной оценки функции N. В блоке 11 «Отображение результатов» на экран компьютера выводятся значения: множества выбранных вариантов и значение функции
Для решения первой задачи исследования — определения границ применения метода - выдвинута гипотеза: применение метода целесообразно в том случае, когда количество выбранных с его помощью вариантов решений не превосходит среднего количества объектов, которые одновременно могут находиться в оперативной памяти человека, то есть — 7.
Ставится задача прогнозирования максимального количества вариантов решений (N\ux), содержащихся во множестве выбранных с помощью метода.
Количество вариантов решений, содержащихся во множестве выбранных, равно N = card(Sel((Ar))).
При численной оценке значений величины N не представляется возможным предсказать ее значение в каждом конкретном случае, но вполне возможно с определенной вероятностью предсказать интервал значений, в который попадет значение, полученное в каждом эксперименте. Для получения такого интервала значений рассмотрим дискретную случайную величину - количество вариантов решений, содержащихся во множестве выбранных. Данная дискретная случайная величина принимает значение 1,2,3, ...
Для того, чтобы решить задачу прогнозирования количества выбранных вариантов решений с использованием метода, введем допущение: количество вариантов решений, содержащихся во множестве выбранных (N), может рассматриваться как непрерывная случайная величина, описываемая законом нормального распределения:
Компьютерный комплекс модуля поддержки принятия решений
Пожарно-тактическая подготовка (ПТП) - это непрерывный процесс обучения сотрудников органов управления силами и средствами на пожаре, направленный на повышение их профессиональных знаний, формирование умений и навыков управления на пожарах [74]. В результате пожарно-тактической подготовки у начальствующего состава вырабатываются необходимые интеллектуальные качества, а также психологическая устойчивость к работе в условиях воздействий опасных факторов пожара. Совершенствование интеллектуальных качеств способствует выработке у начальствующего состава тактического мышления. В свою очередь тактическое мышление — это процесс изучения и анализа обстановки на пожаре и своевременной выработки управленческих решений, которые могут быть приняты лишь на основе глубоких и всесторонних знаний из многообразных областей науки, но с учетом тактических возможностей пожарных подразделений [74].
На занятиях в рамках тактической подготовки изучают: особенности развития пожаров на конкретных объектах; способы ведения оперативно-тактических действий; способы расстановки пожарных подразделений по участкам тушения пожара; особенности пожарной опасности технологических процессов и др.
В настоящее время широкое распространение при пожарно-тактической подготовке получили способы проведения занятий с использованием компьютерных тренажерных комплексов, которые с помощью технологий имитационного моделирования процессов развития и тушения пожара позволяют получить прогноз динамики опасных факторов пожара и прогноз эффективности действий пожарных подразделений, направленных на борьбу с опасными факторами пожара. Одной из компьютерных систем, используемых при пожарно-тактической подготовке, является КИС РТП (компьютерная имитационная система развития и тушения пожаров), которая позволяет: с помощью вариационной имитационной математической модели - корректировать прогноз развития пожара; с помощью реализации в тренажерах — совершенствовать навыки организации тушения пожара [62].
Но данная система реализует лишь функцию прогнозирования процессов развития и тушения пожара, не затрагивая функцию разработки и принятия решений на основе произведенного прогноза.
Разработанный компьютерный модуль позволяет реализовать функцию принятия решений в части формирования системы предпочтений руководителя тушения пожара и выбора предпочтительного варианта, поэтому целесообразно его применять при трех формах проведения пожарно-тактической подготовки, а именно при решении пожарно-тактических задач, при организации тактических учений и при осуществлении разбора произошедших пожаров.
Решение пожарно-тактических задач — основная форма практического обучения личного состава подразделений пожарной охраны. При решении тактических задач отрабатываются в комплексе действия и взаимодействие личного состава пожарных отделений (расчетов) и караула (дежурной смены) при тушении пожаров на объектах в конкретной обстановке, для получения которой используются игровые и/или имитационные модели развития пожара. Такая форма обучения позволяет совершенствовать практические навыки работы личного состава, а также знания и умения руководителей различного уровня иерархии на пожаре.
При решении пожарно-тактических задач разработанный модуль позволяет тренировать у должностных лиц гарнизона пожарной охраны, которые выступают в роли РТП на пожарах наивысшего ранга, тактическое мышление в части рационального использования тактических возможностей сил и средств пожарных подразделений, а также — организации встречи и расстановки сил и средств, прибывающих к месту пожара при повышении номера вызова.
Учения — это высшая форма тактической подготовки должностных лиц гарнизонов пожарной охраны, которая позволяет совершенствовать и поддерживать на высоком уровне боевую готовность частей и гарнизонов пожарной охраны как местного так и территориального уровня.
Компьютерный модуль может быть использован на всех видах учений, а именно тренировочных, проверочных, показательных, опытных и комплексных. Особо важно применение модуля на опытных учениях, так как с его помощью при комплексной оценке эффективности действий по тушению пожара представляется возможным обоснованное внедрение инновационных способов ведения действий по тушению крупных пожаров.
Важным направление пожарно-тактической подготовки является разбор произошедших пожаров, где формализованные процедуры принятия решений независимо от их понятийной и теоретической основы позволяют анализировать и оценивать действия пожарных подразделений и должностных лиц, принимающих решения в реальной обстановке на конкретных пожарах. Это производится для формализованного описания, хранения и передачи опыта тушения пожаров, а также это дает возможность широко популяризовать новейшие достижения в области теории и практики пожаротушения, вскрывать недостатки, допущенные при принятии решений, и определять пути их устранения [74].
При разборе тушения пожара с помощью компьютерного модуля представляется возможным оценить: эффективность применения огнетушащих веществ, правильность выбора решающего направления ведения действий на пожаре; правильность принятых решений; эффективность действий должностных лиц управляющей подсистемы системы управления силами и средствами на пожаре [74].
