Применение сценарного подхода к анализу и управлению рисками при функционировании сложных динамических систем в условиях интервальной неопределенности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В работе приводится описание сценарного подхода к управлению рисками при функционировании сложных технических систем в условиях неопределенности. Под сценарием понимается оптимальное управляющее воздействие на параметры системы, позволяющее минимизировать возможные затраты, связанные с реализацией соответствующего рискового события.

Целью исследования является разработка эффективных методов управления рисками при функционировании сложной динамической системы в условиях неопределенности на основе сценарного подхода, позволяющего реализовать оптимальное управляющее воздействие на параметры объекта в случае угрозы возникновения аварийной ситуации.

Материалы и методы. В статье дается описание применения метода сценариев к управлению рисками, возникающими в ходе функционирования сложной динамической системы в условиях интервальной неопределенности. Данный подход основан на применении методов интервального анализа и теории ситуационного управления.

Научная новизна реализуемого подхода состоит в использовании аппарата интервального анализа, позволяющего наиболее корректно учитывать имеющие место возможные погрешности, связанные с измерением значений параметров системы и применять оптимальные управляющие воздействия необходимые для корректировки в случае выхода допустимых показателей за пределы области работоспособности.

Обсуждение и заключение. Разработанная в ходе выполненного исследования математическая модель управления рисками в ходе процесса функционирования сложной технической системы в условиях интервальной неопределенности на основе сценарного подхода позволяет осуществлять отбор оптимальных управляющих воздействий (сценариев), позволяющих минимизировать возможные погрешности и неточности, возникающие в связи с отклонением от расчетных номинальных значений.

Об авторах

Павел Викторович Калашников

Федеральное государственное учреждение науки Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук (ИАПУ ДВО РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: kalashnikovpv@iacp.dvo.ru

младший научный сотрудник

 

Россия, ул. Радио, 5, г. Владивосток, 690041, Российская Федерация

Список литературы

  1. Острейковский, В. А. Теория техногенного риска: математические методы и модели: моногр. / В. А. Острейковский ; Сургут. гос. ун-т ХМАО-Югр. – Сургут : КЦ СурГу, 2013. – 320 с.
  2. Острейковский, В. А. Количественная оценка риска в теории техногенной безопасности сложных динамических систем / В. А. Острейковский, // Итоги науки. Т.1. Избранные труды международного симпозиума по фундаментальным и прикладным проблемам науки. – М. : РАН, 2013. – Гл. 2. – С. 12–31.
  3. Муравьев, И. И. Модели оценки фактора времени в теории техногенного риска динамических систем / И. И. Муравьев, В. А. Острейковский, Е. Н. Шевченко // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. – 2015. – Т. 1. – С. 24–27.
  4. Королев В.Ю. Математические основы теории риска: Учеб. Пособ. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 544 c.
  5. Острейковский В.А. О некоторых классах моделей риска в теории техногенной безопасности // Надежность и качество. Тр. Междунар. Симпозиума: в 2 т. / под ред. Н.К.Юркова. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2013. – 1 т. – с.46 – 49.
  6. Калашников П.В. Математическая модель управления рисками, возникающими при функционировании сложных технических систем ответственного назначения в условиях неопределенности информации о значениях параметров и фазовом состоянии // International Journal of Advanced Studies, 2022. том 12, № 3. С 22-39.
  7. Маркелов, Г. Я. Метод сценариев при управлении в реальном времени. / Г. Я. Маркелов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. - СПб., 2013. - № 5 (181). - с. 23-27.
  8. Моисеев, Н.Н. Математические задачи системного анализа: учеб. пособие для вузов / Н.Н. Моисеев. - 2-е изд. - М.: URSS, 2012. - 488 с.
  9. Николаев, В. И. Системотехника: методы и приложения / В. И. Николаев, В. М. Брук. - Л.: Машиностроение, 1985. - 199 с.
  10. Перегудов Ф. И. Введение в системный анализ : учеб. пособие / Ф. И. Перегудов, Ф. Тарасенко. - М. : Высш. шк., 1989. - 368 с. 82. Петров Ю. П. Вариационные методы теории оптимального управления / Ю. П. Петров. - 2-е изд., перераб. и доп. - Л. : Энергия, 1977. - 280 с
  11. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика / Д. А. Поспелов. - М. : Наука, 1986. - 288 с.
  12. Berkhin, P. Survey of Clustering Data Mining Techniques / P. Berkhin // 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 / B. S. Kerner. - Berlin: Springer, 2009. - 265 p.
  15. Kerner, B. S. The Physics of Traffic. Empirical Freeway Pattern Features, Engineering Applications, and Theory / B. S. Kerner. - Berlin : Springer, 2004. - 682 p.
  16. Шарый, С.П. Конечномерный интервальный анализ / С.П. Шарый. – Новосибирск.: XYZ ,2018. – 623 с.
  17. Добровец, Б.С. Интервальная математика / /Б.С. Добровец. – Красноярск: Издательский центр Красноярского государственного университета, 2004. – 219 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Калашников П.В., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).