Оценка вероятности положительного исхода массовых мероприятий

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ПОЛОЖИТЕЛЬНОГО ИСХОДА МАССОВЫХ МЕРОПРИЯТИЙ

К сожалению, мы нередко слышим, что на каком-либо массовом мероприятии складывается чрезвычайная ситуация. Любые шоу и концерты, а также политические действия в обязательном порядке требуют надежной защиты. Любое скопление людей является источником потенциальной опасности. Но мер, принимаемых для обеспечения безопасности не всегда достаточно, и зачастую ошибки приходится разбирать после ЧП. Предлагается рассмотреть механизм оценки таких мероприятий с точки зрения их опасности. Разработка механизма проводилась на базе программного комплекса «Декон» [свидетельство о регистрации]. Для этого необходимо в математическом эквиваленте обозначить пороговые значения характеристик, рекомендуемая шкала 1-4.

Промежуточные значения рассматриваются с перевесом того или иного порога относительно добавочной оценки 0,5 (включительно).

Например, при оценке мероприятия «К» - концерт, итоговый результат составил 1,5. Это означает что мероприятие признано «Опасным».

Так же помимо градации итоговой оценки массовых мероприятий предлагается оценивание по их классификации. Для иллюстрации рассмотрим классификацию по содержанию.

Данная классификация необходима для описания одной из характеристик матриц свертки [декон], которая является одним из главных узлов механизма.

Матрица свертки содержит в себе

математический смысл описываемых параметров в зависимости от динамики их развития (рис 1.) В реальной жизни описать количественную характеристику того или иного параметра в малых интервалах достаточно сложно, для этого в программе [декон] представлена функция приведения, служащая для перевода привычных показателей к виду 1-4.

Рис. 1. Трехмерная топология матрицы свертки.

Например, рассмотрим такой критерий как насыщенность, т.е. количество человек, прибывающих на мероприятии. В качестве класса мероприятия предлагается рассмотреть культурно зрелищные. Введем четыре пороговых значения критерия. Два крайних «много» и «мало», и два промежуточных «выше среднего», «ниже среднего». Каждое из которых, в рамках одного мероприятия, определенного класса, будет оценено экспертно. На графике обозначаются экспертные оценки, далее при помощи процедуры интерполяции, ведется построение самого графика функции приведения. На рисунке 2 проиллюстрирован график функции для критерия «количество человек». Из рисунка видна зависимость и динамика оценок вида 1-4 от количественных показателей данного критерия. По аналогии строятся остальные функции приведения в количестве необходимом и достаточном для адекватной оценки мероприятия в целом. После преобразования всех оценок к виду 1-4 производится расчет матрицы свертки двух критериев. Для иллюстрации работы модели рассмотрим расчет одного узла, именуемого «насыщенность». Примем виртуальные значения для критериев «количество человек» - 71, и «объем помещения» - 860 м3, приведенные значения которых будут 2,3 и 1,6 соответственно.

Рис. 2. Функция приведения

На рисунке 3 представлена процедура конструирования свертки двух критериев, которые в различной степени влияют на конечный результат (в данном случае результат назван конечным, однако только в рамках эксперимента, в полном расчете модели данный результат будет являться промежуточным). Подставим эти значения в вышеупомянутую матрицу свертки и проведем расчет. На выходе получилась оценка 1,33. Для того чтобы выявить физический смысл данного значения необходимо построить функцию приведения, согласно методике, описанной выше.

Рис. 3. Конструирование одной из сверток модели оценивания положительного исхода массового мероприятия.

По аналогии с вышеописанной процедурой производится оценивание всех промежуточных стадий и в итоге рассчитывается комплексная оценка, определяющая вероятность положительного исхода мероприятия в целом. Для подтверждения адекватности данного метода оценки необходимо провести натурный эксперимент. В настоящее время авторами ведется работа по сбору данных, необходимых и достаточных для подтверждения

своих гипотез.

Список литературы

Алексеев А.О., Мелехин М.И., Харитонов В.А., Шайдулин Р.Ф.. «Автоматизированная система комплексного оценивания объекто с возможностью выбора нечеткой процедуры свертки в соответствии со степенью неопределенности экспертно информации о параметрах их состояния». А.с. о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014660537 от 12.08.2014 г.

Большие системы: моделирование организационных механизмов / В.Н. Бурков, Б. Данаев, А.К Еналеев, В.В. Кондратьев, Т.Б. Нанаева, А.В. Щепкин. - М.: Наука, 1989. 246 с

Иващенко А.А., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Неманипулируемые механизмы экспертизы при неограниченных множествах возможных сообщений экспертов // Известия Тульского государственного университета. 2005. Вып. 8, ч. 2. С. 159-165.

Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений / В. А. Харитонов, И. В. Ёлохова, В. И. Стаматин, А. А. Белых, Р. Ф. Шайдулин, А. О. Алексеев, М. В. Лыков, И. Р. Винокур, Е. А. Калошина, К.А. Еуреев. - Пермь : Перм. гос. техн. ун-т, 2010. - 342 с

Коротченков Д.А. Организация административно-правовой охраны общественного порядка и обеспечения общественной безопасности при проведении массовых ме- роприятий//автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата юридических наук / Хабаровск, 2006

Лобачева Е.К., Ковалев С.А., Курин А.А., Павличенко Н.В.Инновационные разработки в области обеспечения безопасности граждан, участвующих в массовых меро- приятиях//Альманах-2014. Международная академия авторов научных открытий и изобретений, волгоградское отделение; российская академия естественных наук; европейская академия естественных наук; Волгоградская академия МВД Российской Федерации. Волгоград, 2014. с. 97-107.

Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. - М.: СИНТЕЕ, 1999. 108 с.

Петраков С.Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируе- мость и множества диктаторства. — М.: ИПУ РАН, 2001. 135 с.

УДК 004.8

Количество показов: 580