Application of the Scenario Approach to the Analysis and Control of Risks in the Operation of Complex Dynamic Systems under Conditions of Interval Uncertainty

封面

如何引用文章

全文:

详细

Introduction. The paper provides a description of the scenario approach to risk control in the operation of complex technical systems under conditions of uncertainty. The scenario is understood as the optimal control action on the system parameters, which allows minimizing the possible costs associated with the implementation of the corresponding risk event.

The aim of the study is to develop effective risk management methods for the operation of a complex dynamic system under conditions of uncertainty based on a scenario approach that makes it possible to implement the optimal control action on the parameters of an object in the event of a threat of an emergency.

Materials and methods. The article describes the application of the scenario method to the management of risks that arise during the operation of a complex dynamic system under conditions of interval uncertainty. This approach is based on the application of methods of interval analysis and the theory of situational management.

The scientific novelty of the implemented approach lies in the use of the interval analysis apparatus, which makes it possible to most correctly take into account the possible errors associated with measuring the values of the system parameters and apply the optimal control actions necessary for correction in the event that the permissible indicators go beyond the operability area.

Discussion and conclusion. The mathematical model of risk control developed in the course of the study carried out during the process of functioning of a complex technical system under conditions of interval uncertainty based on the scenario approach allows the selection of optimal control actions (scenarios) that allow minimizing possible errors and inaccuracies that arise due to deviation from the calculated nominal values.

作者简介

Pavel Kalashnikov

Institute for Automation and Control processes, Far Eastern Branch of Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: kalashnikovpv@iacp.dvo.ru

junior researcher

 

俄罗斯联邦, 5, Radio Str., Vladivostok, 690041, Russian Federation

参考

  1. Ostreykovskiy V. A. Teoriya tekhnogennogo riska: matematicheskie metody i modeli [Theory of technogenic risk: mathematical methods and models]: monograph. Surgut: KTs Surgu, 2013. 320 p.
  2. Ostreykovskiy V. A. Kolichestvennaya otsenka riska v teorii tekhnogennoy bezopasnosti slozhnykh dinamicheskikh sistem [Quantitative risk assessment in the theory of technogenic safety of complex dynamic systems]. Itogi nauki. V.1. Selected Proceedings of the International Symposium on Fundamental and Applied Problems of Science. M.: RAN, 2013. Part 2. P. 12-31.
  3. Murav’ev I. I. Modeli otsenki faktora vremeni v teorii tekhnogennogo riska dinamicheskikh sistem [Models for assessing the time factor in the theory of technogenic risk of dynamic systems] / I. I. Muravyov, V. A. Ostreikovsky, E. N. Shevchenko. Proceedings of the International Symposium Reliability and Quality. 2015. Vol. 1. P. 24–27.
  4. Korolev V.Yu. Matematicheskie osnovy teorii riska [Mathematical foundations of risk theory]: Proc. Benefit. M.: FIZMATLIT, 2007. 544 p.
  5. Ostreykovskiy V.A. O nekotorykh klassakh modeley riska v teorii tekhnogennoy bezopasnosti [On some classes of risk models in the theory of technogenic safety]. Reliability and quality. Tr. International Symposium: in 2 volumes / ed. N.K.Yurkova. - Penza: PSU Publishing House, 2013. Vol. 1. P. 46-49.
  6. Kalashnikov P.V. Matematicheskaya model’ upravleniya riskami, voznikayushchimi pri funktsionirovanii slozhnykh tekhnicheskikh sistem otvetstvennogo naznacheniya v usloviyakh neopredelennosti informatsii o znacheniyakh parametrov i fazovom sostoyanii [Mathematical model of risk management arising from the operation of complex technical systems for responsible purposes under conditions of uncertainty of information about the values of parameters and the phase state]. International Journal of Advanced Studies, 2022. Volume 12, No. 3. P 22-39.
  7. Markelov G. Ya. Metod stsenariev pri upravlenii v real’nom vremeni [Scenario method for real-time control]. St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Computer science. Telecommunications. Control. St. Petersburg, 2013. No. 5 (181). P. 23-27.
  8. Moiseev, N. N. Matematicheskie zadachi sistemnogo analiza [Mathematical problems of system analysis]: textbook. allowance for universities. M. : URSS, 2012. 488 p.
  9. Nikolaev V. I. Sistemotekhnika: metody i prilozheniya [System engineering: methods and applications] / V. I. Nikolaev, V. M. Bruk. L.: Mashinostroenie, 1985. 199 p.
  10. Peregudov F. I. Vvedenie v sistemnyy analiz [Introduction to system analysis] / F. I. Peregudov, F. Tarasenko. M.: Higher school, 1989. 368 p.
  11. Pospelov D. A. Situatsionnoe upravlenie: teoriya i praktika [Situational management: theory and practice]. M.: Nauka, 1986. 288 p.
  12. Berkhin P. Survey of Clustering Data Mining Techniques. Grouping Multidimensional Data: Recent Advances in Clustering / J. Kogan, C. Nicholas, M. Teboulle. Berlin: Springer, 2006. P. 25-71.
  13. Jain A. K. Data Clustering: A Review / A. K Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn. ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, N 3. P. 264-323.
  14. Kerner B. S. Introduction to Modern Traffic Flow Theory and Control: The Long Road to Three-Phase Traffic Theory. Berlin: Springer, 2009. 265 p.
  15. Kerner B. S. The Physics of Traffic. Empirical Freeway Pattern Features, Engineering Applications, and Theory. Berlin : Springer, 2004. 682 p.
  16. Sharyy S. P. Konechnomernyy interval’nyy analiz [Finite-dimensional interval analysis]. Novosibirsk: XYZ, 2018. 623 p.
  17. Dobrovets B.S. Interval’naya matematika [Interval mathematics]. Krasnoyarsk: Publishing Center of the Krasnoyarsk State University, 2004. 219 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Kalashnikov P.V., 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».