Структурная схема нечеткой динамической системы поддержки принятия метеозависимых решений при обеспечении авиации МЧС

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА НЕЧЕТКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ МЕТЕОЗАВИСИМЫХ РЕШЕНИЙ ПРИ ОБЕСПЕЧЕНИИ АВИАЦИИ МЧС

В.В. Попов, к.г.н., доцент, С.Н. Башлыков, Военный авиационный инжененрный университет

При повышении качества гидрометеорологического обеспечения (ГМО) функционирования технических систем, включающих авиацию МЧС, важное место отводится вопросам управления этими системами в условиях метеорологической неопределенности. По сравнению с традиционными структурно-детерминированными и стохастическими методами, поддержка управления методами нечеткой логики позволяет быстро производить постановку и формализацию задачи управления, получать результаты с высокой точностью [1].

При построении системы поддержки принятия метеозависимых решений (ППМР) установлено, что характерными чертами алгоритмов решения задачи поддержки управления методами нечеткой логики является наличие некоторого набора утверждений (правил), каждое из которых представляет собой совокупность событий (условий) и результатов (выводов). После постановки задачи в терминах правил, состоящих из условий и выводов, производится их обработка по специальным алгоритмам. Идея обработки состоит в преобразовании (фазификации) нечетких значений условий и выводов в количественную форму. Для этого используются различного рода функции принадлежности: треугольные, трапециидальные, колоколообразные и другие. Выбор типа функции зависит от решаемой задачи. Операция фазификации, по аналогии с интегральными преобразованиями Лапласа, Фурье и другими, может быть интерпретирована как переход в другое пространство. В новом пространстве производится обработка нечетких переменных с использованием логических операций. Затем полученный результат логической обработки с использованием обратного преобразования (дефазификации) переводится в исходное пространство численных переменных.

На рисунке 1 представлена структурная модель системы поддержки нечеткого управления, которая состоит из пяти функциональных блоков:

блок фазификации, преобразующий численные входные значения в степени соответствия лингвистическим переменным;

база правил, содержащая набор операторов в соответствии с термами нечеткой логики;

база данных, в которой определены функции принадлежности лингвистических переменных в соответствии с термами нечеткой логики;

блок принятия решений, совершающий операции вывода на основании функций принадлежности лингвистических переменных и выбранных операторов;

блок дефазификации, преобразующий полученные результаты в численные значения.

Рис. 1. Структурная модель системы поддержки нечеткого управления

Алгоритм поддержки нечеткого управления состоит из следующих этапов.

1. Получение исходной информации и ее классификация на объективную и субъективную.

2. Преобразование объективной и субъективной информации в значения функций принадлежности лингвистических переменных и определение множества альтернатив (этап фазификации).

3. Выбор метода (оператора) нечеткой многокритериальной оценки.

4. Определение относительной важности критериев нечеткого оценивания.

5. Сопоставление значений функций принадлежности входных переменных (оператор обобщенной операции) для получения оценки каждой альтернативы.

6. Преобразование значений функций принадлежности оцененных альтернатив в численное значение для принятия решения.

Данный алгоритм поддержки нечеткого управления в работе взят за основу при построении системы поддержки принятия метеозависимых решений.

Система путем сопоставления описаний конкретных эпизодов с прототипными единичными событиями выделяет цепочку конкретных единичных событий, с помощью которых на основе понятий обобщенного обучения объясняется аналогичная цепочка конкретных событий. Полученный сценарий сопоставляется с гипотезой, которая отражает прогноз развития гидрометеорологической условий [2].

Таким образом, принципы поддержки принятия метеозависимых решений на базе нечеткой исходной информации состоят в следующем.

1. В процессе моделирования и принятии решений осуществляется

синтез объективной и субъективной информации.

2. Лицо, принимающее решение, осуществляет оценку в естественной форме, принимает соответствующие решения (разрабатывает необходимые рекомендации).

3. На основе более свободного толкования прогнозируемых последствий делается окончательное заключение.

Реализация данных принципов определяет необходимость разработки методов многокритериального нечеткого моделирования процессов поддержки принятия метеозависимых решений при обеспечении авиации специального назначения [3].

Методы многокритериального моделирования, являющиеся составной частью теории нечетких множеств позволяют, во-первых, учитывать различного рода неопределенности и неточности, вносимые субъектом и процессами управления и формализовать словесную информацию эксперта о задаче; во-вторых, существенно уменьшить число исходных элементов модели процесса ППМР и извлечь полезную информацию для построения алгоритма такого процесса.

Анализ результатов, полученных в работе, позволяет сделать следующие выводы.

1. При ГМО авиации специальногоназначения рекомендуется использовать нечеткую динамическую систему ППМР, обеспечивающую учет как объективной, так и субъективной информации. На этой основе ЛПР осуществляет принятие решений.

2. Стандартные виды функции принадлежности применимы к решению большинства научно-технических задач, однако при решении специфических задач ГМО наиболее оптимальным является метод построения функции принадлежности на основе экспертных оценок.

3. Для успешного решения задачи оценки гидрометеорологических условий необходим синтез объективной и субъективной информации при принятии решений.

Список использованной литературы:

1. Матвеев М.Г., Михайлов В.В. Управление организационно-технической системой в условиях метеорологической неопределенности: монография. Воронеж: ВВВАИУ (ВИ), 2006. 128 с.

2. Молодняков С.А., Попов В.В. Модель оценки гидрометеорологической обстановки на основе нечеткой логики // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-21: сб. трудов XXI Международной научной конференции. Саратов: СГТУ.

2008. С. 171-173.

3. Михайлов В.В., Попов В.В., Кирносов С.Л. Методика определения оценки относительной важности гидрометеорологических критериев // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-22: сб. трудов XXII Международной научной конференции. Псков: Издательство Псковского государственного политехнического института.

2009. Т. 6. С. 19-20.