ISSN 1991-3087

Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-24978 от 05.07.2006 г.

ISSN 1991-3087

Подписной индекс №42457

Периодичность - 1 раз в месяц.

Вид обложки

Адрес редакции: 305008, г.Курск, Бурцевский проезд, д.7.

Тел.: 8-910-740-44-28

E-mail: jurnal@jurnal.org

Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

Модель  потоков информации, поступающих в  единую дежурно-диспетчерскую службу.

 

Ханис Андрей Леонидович,

соискатель Военно-Космической Академии имени А.Ф.Можайского,

заместитель начальника отдела ФГУП «Курский НИИ» МО РФ.

 

Обработка разнородной информации, поступающей в Единую дежурно-диспетчерскую службу  (ЕДДС) областного ГУ ГО и ЧС, представляет собой отдельную, специфическую задачу.  Адекватное отображение потока информации создает предпосылки ее своевременной и достоверной обработки.

 

Постановка задачи.

 

По своей физической сущности этот поток представляет собой поток отчетно-информационных документов (ОИД) от различных служб города (области), опасных объектов городского (областного) масштаба, сил и средств областного  ГУ ГО и ЧС. При этом в каждом -м ОИД -го вида содержатся сведения по многим объектам и его можно  разбить на отдельные фрагменты информации (ОФИ), относящиеся к одному объекту  или пространственной области. Число объектов   (ОФИ), приведенных в таких  ОИД является случайной величиной и в практике моделирования ее плотность  описывается усеченным нормальным законом распределения с параметрами  [1].

 При климатических и техногенных катастрофах  на начальных этапах   основную массу отчетно-информационных документов будут составлять внесрочные ОИД. Они будут поступать в систему обработки по мере формирования в низовых органах (объектах) ГУ ГО и ЧС. При этом (по аналогии с декомпозицией в сложных системах [2]:

·                     вероятность  появления фиксированного числа ОИД  на некотором интервале [) от каждого  органа (объекта) определяется только длиной интервала  и не зависит от его положения на оси времени;

·                     случайные события  и , заключающиеся в появлении на интервалах [ и [ровно  и  ОИД соответственно, являются для неперекрывающихся интервалов времени независимыми;

·                     появление на элементарном  участке [) более одного события не наблюдалось, то есть можно предположить, что вероятность появления на элементарном участке более одного события   имеет порядок малости .

Данные обстоятельства позволяют сделать предположение о том, что входящие в систему комплексной обработки информации потоки ОИД являются простейшим. Они могут быть описаны выражением:

,

где - момент наступления -го события потока ; - интервал времени между -м и -м событиями потока ; - число видов ОИД.

Интенсивность потоков ОИД, определяется выражением

,                                                      (1)

где  - математическое ожидание появления не менее  ОИД -го типа за интервал , прилегающий к .

Таким образом,  модель потоков информации (ОИД -го вида), поступающих в ЕДДС, может быть представлена в виде пуассоновского потока с параметром  (математическое ожидание случайной величины - числа ОИД на интервале времени [0,]) и плотностью :

, [],                 (2)

где - плотность вероятности появления  ОИД.

В свою очередь плотность вероятности числа ОФИ , поступивших за интервал времени [0,] определится произведением:

 

.         (3)

Зная число отдельных фрагментов информации, поступивших в систему комплексной обработки можно определить продолжительность  выделения наиболее ин6формативных признаков .

 

Алгоритм  отбора информации для комплексной обработки.

 

В условиях высокой неопределенности обстановки, характерных для начальных этапов  техногенных катастроф важнейшей задачей комплексной обработки информации является задача получения информации от новых объектов, а также определение влияния местности. Анализ ОИД, поступающих в ЕДДС позволил выделить четыре основные группы содержащихся в них отдельных фрагментов информации (рис. 1):

·                     информация от  известных объектов с требуемой достоверностью (наименование объектов, их   принадлежность, координаты, состояние и т.д.);

·                     информация от новых объектов с вероятностью ниже заданной (предположительное наименование объектов и их   принадлежность, координаты, изображения и т.д.);

·                     информация о районах, где могут находиться новые объекты;

·                     информация о районах, представляющих интерес с точки зрения физико-географических условий  протекания техногенных катастроф (изображения).

При этом комплексной обработке целесообразно подвергать три последние группы ОФИ. Доля этих ОФИ в общем объеме поступающей  информации  на начальных этапах возникновения  катастроф составляет не менее 60 %.

 

Рис. 1.

Виды отдельных фрагментов изображения.

 

Сущность процесса  отбора информации для комплексной обработки в этом случае будет заключаться в селекции из каждого ОИД ОФИ с   требуемой достоверностью и направлении оставшейся части ОИД в информационный контур комплексной обработки информации.

В основу алгоритма отбора информации для комплексной обработки положим выполнение условия совпадения  признаков объектов, обнаруженных с требуемой достоверностью, с  эталонными описаниями этих объектов [3]:

ОФИ ,                    (4)

где - -й  признак -го объекта, выявленный в соответствующем ОФИ;

- -й  признак -го объекта, включенный в его  модель;

- минимальное множество признаков -го объекта, включенных в модель, и обеспечивающих требуемую достоверность распознавания;

- множество известных объектов.

В результате селекции ОФИ, предназначенных для комплексной обработки, входной поток ОИД превращается во входной поток ОФИ. По сути, формирование этого потока происходит за счет прореживания групп ОФИ, входящих в каждый ОИД (рис. 2), т.е. входящий поток подвергается - преобразованию [2],– вероятность того, что ОФИ подлежит комплексной обработке информации (,- вероятность селекции ОФИ). Тогда входной поток ОФИ будет представлять из себя также простейший поток с параметром , , - средняя продолжительность обработки ОФИ (формирование ОФИ из ОИД -го вида и принятие решения к какой группе он относится).

 

Рис. 2.

Порядок преобразования входного потока ОИД в поток ОФИ и отбора ОФИ

для комплексной обработки.

 

Полученная модель входных потоков  информации, предназначенной для комплексной обработки, создает предпосылки для решения задачи рационального распределения их по автоматизированным рабочим местам на основе теории массового обслуживания (ТМО).  

 

Выводы.

 

1. Поток информации, поступающий в систему комплексной обработки информации и формирующий после ее обработки множество совокупностей  признаков состояния объектов в начальный период техногенных катастроф по своей физической сущности представляет собой поток отчетно-информационных документов от различных  объектов. При этом в каждом -м ОИД -го вида содержатся сведения по многим объектам и его можно  представить в виде потока ОФИ, относящихся к одному объекту  или пространственной области. Показано, что этот поток является простейшим.

2. Основными группами ОФИ являются: информация о вскрытых и опознанных объектах с требуемой достоверностью (наименование объектов, их   принадлежность, координаты, изображения и т.д.); информация  о новых объектах с вероятностью ниже заданной (предположительное наименование объектов и их   принадлежность, координаты, изображения и т.д.); информация о районах, где могут находиться новые объекты;   информация о районах, представляющих интерес с точки зрения физико-географических условий (изображения).

3. Сущность процесса  отбора информации для комплексной обработки заключается в селекции из каждого ОИД ОФИ с объектами, обнаруженными с требуемой достоверностью и направлении оставшейся части ОИД в информационный контур комплексной обработки информации. В основу алгоритма отбора информации для комплексной обработки положено выполнение условия совпадения  признаков объектов, обнаруженных с требуемой достоверностью, с  эталонными описаниями этих объектов.

 

Литература.

 

1. Вентцель Е.С. Исследование операций. – М.: Наука, 1988.–206 с.

2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1968. – 378 с. - Вып. № 2161, - 1999.- 172 с.

3. Саати Т.Л. Математические модели конфликтных ситуаций. М., 1977. С. 35—36; Саати Т., Керне  К. Аналитическое планирование. Организация систем.  М.,  1991. С. 32.  

 

Поступила в редакцию 07.05.2008 г.

2006-2018 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.