Введение

Современные чрезвычайные ситуации (ЧС) требуют быстрой, точной и координированной реакции, что достижимо с внедрением интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) [1, 6]. Использование таких систем позволяет повысить эффективность реагирования, сократить потери времени, снизить влияние человеческого фактора и качественно автоматизировать процессы сбора и анализа информации.

Цель исследования

Анализ и описание алгоритма функционирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений при реагировании на ЧС, а также оценка их эффективности в автоматизации управленческих и аварийно-спасательных процессов [3].

Материал и методы исследования

В работе проводится системный анализ государственной и мировой практики применения автоматизированных систем управления ЧС [5]. Используются методы алгоритмического и структурного моделирования процессов реагирования (блок-схемы, IDEF0-модели), а также сравнительный анализ существующих решений и нормативно-правовой документации [6, 9].

Результаты исследования и их обсуждение

На рис. 1 приведён обобщённый алгоритм реагирования оперативных служб во время чрезвычайной ситуации с применением ИСППР [8]. Алгоритм включает следующие этапы: получение информации от диспетчера службы ЕДДС, формирование ключевых параметров (место происшествия, количество пострадавших, масштаб и развитие ЧС), организацию и реализацию мер по оповещению, защите населения, мобилизации и контролю ресурсов, ликвидации последствий [7].

Рис. 1 — Алгоритм реагирования оперативных служб во время ЧС

Система обеспечивает интеграцию информации по ЧС, автоматизированное сопоставление параметров с базой сценариев, расчёт необходимых ресурсов и выработку плана реагирования [4].
Для иллюстрации взаимодействия компонентов системы приведена IDEF0-модель (рис. 2, 3), которая отражает основные информационные и управляющие потоки: входящие сообщения, нормативно-правовые документы, кадровые, технические и административные ресурсы, выходящие рекомендации, фиксируемых спасённых граждан, план реагирования и статус ликвидации работ [3, 7].

Рис. 2 — IDEF0-модель поддержки принятия решений при ЧС

Рис. 3 — Декомпозиция модели поддержки принятия решений при ЧС

Выводы

Применение интеллектуальных систем поддержки принятия решений при ЧС позволяет повысить качество и скорость реагирования, минимизировать последствия катастроф, снизить риски ошибочных решений, а также повысить уровень автоматизации и управляемости в условиях ограниченного времени и ресурсов [2, 4, 7].