Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2021

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 25 мероприятий государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций (2), а частные показатели (за счет которых и происходит решение оптимизационной задачи) должны находиться в коридоре допустимых значе- ний (3). Выбор в пользу нейросетевого программирования Описанная задача относится к оптимиза- ционным, при этом некоторую сложность представляет собой установление взаимо- связи между показателями эффективности и значениями целевой функции. для реше- ния оптимизационной задачи определения перечня и объемов мероприятий выбран метод нейросетевого программирования, что обусловлено некоторой степенью неопределенности, присутствующей в иссле- дуемой системе, и сложной структурой мероприятий защиты населения и террито- рий от чрезвычайных ситуаций. Проблема неопределенности занимает ключе- вое место в общей проблеме управления, в том числе и мероприятиями защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. воз- можность ее решения, скорее всего, лежит в сфере, касающейся применения методов Big Data, в частности нейросетевого программиро- вания 7 . нейронная сеть не программируется по пра- вилам, как экспертные системы, а, подобно людям, учится на примерах и повторениях. Она тренируется при наличии выборки ста- тистических данных, которые добавляются, пока не будут получаться корректные резуль- таты. Применительно к решаемой задаче необходи- мо установить взаимосвязь между объемом финансовых ресурсов, выделяемых для прове- дения j-го мероприятия в рамках реализации государственной политики в области защиты населения и территории от чрезвычайных ситуаций, и значениями частных показателей (g i ), характеризующих эффективность реализа- ции i-го направления (задачи) государственной политики в данной области. Упрощенно нейронная сеть для рассматривае- мого примера представлена на рис. 2. в качестве функций влияния на частные показатели в работе рассматриваются меро- приятия, планируемые и осуществляемые субъектом в рамках программ защиты насе- ления и территорий от чрезвычайных ситуа- ций. в частности, будем ставить в соответ- ствие частным показателям, характеризую- щим состояние защиты населения и терри- торий от чрезвычайных ситуаций, размеры финансовых ресурсов, выделяемых в рам- ках мероприятий действующих программ субъектов. Алгоритм расчетов для рассматриваемого случая не существует функциональной выражаемой зависимости, и главам субъектов (лицам, ответственным за рассматриваемое направление) при опре- делении перечня и объемов мероприятий, направленных на защиту населения и терри- торий, приходится полагаться на свой опыт и интуицию. но без определенных расчетов невозможно точно определить, насколько реализация запланированных для проведе- ния мероприятий повлияет на значение част- ных показателей и комплексного (интеграль- ного) показателя в целом в текущем году либо в долгосрочной перспективе. здесь и появляется интерес к нейронным сетям, которые могут быть применены в целях про- гнозирования значений целевых показате- лей. При этом сеть можно обучить на приме- рах затрат финансовых ресурсов на те или иные мероприятия в прошедшие годы. Пошагово алгоритм будет включать в себя выполнение следующих операций: 1. Определение минимально допустимых раз- меров выделяемых ресурсов, при которых значения частных показателей будут достигать нижних границ интервалов предельно допусти- мых значений частных показателей. 2. Обучение нейронной сети. То есть формиро- вание инструмента решения задачи по опреде- лению размеров финансовых затрат реализа- ции мероприятий для достижения целевых значений частных показателей эффективности. 3. Подача на вход обученной нейронной сети значений нижних границ допустимых интерва- лов значений частных показателей. 4. Определение значений величин финансовых ресурсов, выделяемых в рамках реализации мероприятий, при которых достигаются мини- мально допустимые значения частных показа- телей. выбор мероприятий (ресурсов для их реализа- ции), по которому следует проводить работу по повышению значений показателя I ∑ (1), целе- сообразно осуществлять на основе относитель- ных величин приращений градиента на каждом фиксированном шаге изменения выделяемых ресурсов. данное обстоятельство вытекает из нелинейности выявляемых нейронной сетью зависимостей значений частных показателей эффективности от вклада ресурсов для выпол- нения мероприятий. в результате для фиксиро- ванного шага получим ряд приращений целе- вой функции. Достижение результата Предложенный алгоритм повышения уровня защиты населения и территорий от чрезвы- чайных ситуаций позволяет построить модель определения оптимального перечня и объемов мероприятий, выполняемых в рамках реализации государственной поли- тики субъекта, при котором значения ком- плексного показателя эффективности с уче- том ограничений на требуемые ресурсы будут максимальны. n www.secuteck.ru июнь – июль 2021 СПЕЦПРОЕКТ БЕзОПаСнОСТь мЕСТ С маССОвым ПРЕБываниЕм людЕй Рис. 2. Модель нейронной сети для формирования рационального плана мероприятий в области защиты населения и территорий от ЧС 7 Жарникова Е.Ю. Прогнозирование показателей регионального развития методом нейросетевого моделирования // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2013. № 18. С. 2–10. Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Н ейронная сеть не программируется по правилам, как эксперт- ные системы, а, подобно людям, учится на примерах и повторе- ниях. Она тренируется при наличии выборки статистических дан- ных, которые добавляются, пока не будут получаться корректные результаты