Удосконалення структури інформаційної системи підтримки прийняття рішень

 

Коваленко Роман Іванович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0003-2083-7601

 

Калиновський Андрій Якович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-1021-5799

 

Кривошей Борис Іванович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-2561-5568

 

Коротенко Григорій Михайлович

Нацiональний технiчний унiверситет "Днiпровська пoлiтexнiкa"

https://orcid.org/0000-0003-3774-5260

 

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4400194

 

Ключові слова: аварійно-рятувальне формування, інформаційна система, гуманітарна допомога, надзвичайна ситуація, небезпечна подія

 

Анотація

Розглянуто процес функціонування інформаційних систем для підтримки прийняття рішень керівництвом з ліквідації надзвичайної ситуації. Визначені основні переваги та недоліки відомих інформаційних систем. Встановлено, що жодна із проаналізованих систем не забезпечує повної інформаційної підтримки під час прийняття рішень керівництву з ліквідації надзвичайної ситуації щодо розмірів необхідної гуманітарної допомоги постраждалому населенню та можливих способів доставки цих вантажів. Визначено функціональні можливості вказаної раніше інфо-рмаційної системи, зокрема, додано функцію, яка допомагає у вирішенні питань з надання гуманітарної допомоги постраждалому населенню. Удосконалена логічна архітектура інформаційної системи підтримки прийняття рішень під час ліквідації надзвичайної ситуації, яка складається з чотирьох баз даних, бази знань, модуля прийняття рішень та модуля геоінформаційної системи. База знань інформаційної системи має алгоритм, який дозволяє визначити товарно-номенклатурну структуру партій гуманітарного вантажу, а також їх розміри. За умов незначного пошкодження дорожнього покриття та мостів можливий варіант доставки вантажів автомобіль-ним транспортом, а за умов їх значного руйнування авіаційним транспортом. Модуль прийняття рішення спершу оцінює можливість доставки вантажу автомобільним транспортом, як альтерна-тиву авіаційному, що у підсумку дозволяє скоротити витрати по наданню гуманітарної допомоги постраждалому від надзвичайної ситуації населенню. Запропоновано застосування способу змішаних перевезень під час доставки партій гуманітарного вантажу. Оцінено ефективність та встановлено, що при способу прямих перевезень гелікоптером час доставки є більш як на 31 % меншим ніж під час змішаних перевезень. При цьому, витрата палива при змішаних перевезеннях є майже на 75 % меншою ніж під час прямих перевезень із застосуванням гелікоптеру.

 

Посилання

  1. Tiutiunyk, V. V., Ivanets, H. V., Tolkunov, I. A., Stetsyuk, E. I. (2018). System approach for readiness assessment units of civil defense to actions at emergency situations. Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 1, 99–105.
  2. Wu, X., Wu, L. (2011). Evaluation of the Fire Emergency Rescue Capability in Urban Community. Procedia Engineering, 11, 536–540.
  3. Vlasov, K. S., Denisov, A. N. (2016). Metodika analiza pokazateley operativnogo reagirovaniya pozharno-spasatelnyih podrazdeleniy. Tehnologii tehnosfernoy bezopasnosti, 3(67), 207–213.
  4. Aldabbas, M., Venteicher, F., Gerber, L., Widmer, M. (2018). Finding the Adequate Location Scenario After the Merger of Fire Brigades Thanks to Multiple Criteria Decision Analysis Methods. Foundations of Computing and Decision Sciences, 43(2), 69–88.
  5. Pieter, L. van den Berg, Guido, A. G. Legemaate, Rob D. van der Mei. (2017). Increasing the Responsiveness of Firefighter Services by Relocating Base Stations in Amsterdam. INFORMS PubsOnLine, 47, 352–361.
  6. Kovalenko, R. I. (2017). Improvement of the method of determining the num-ber and nomenclature of the park of cars in fire-related surfaces of the city at the exam-ple of the city of Kharkov. East European Scientific Journal, (25), 48–56.
  7. Krasuski, A., Krenski, K. (2014). Decision Support System for Blockage Man-agement in Fire Service. Studies in Logic, Grammar and Rhetoric, 37(50), 107–123.
  8. Xing, Z., Gao, W., Zhao, X., Zhu, D. (2013). Design and Implementation of City Fire Rescue Decision Support System. Procedia Engineering, 52, 483-488.
  9. Mainak, B., Varun, S. (2016). Development of agent based model for predicting emergency response time. Perspectives in Science, 8, 138–141.
  10. Kalіnovskiy, A., Kovalenko, R. (2018). Udoskonalennia matematychnoi modeli otsinky chasu reahuvannia pidrozdiliv na nadzvychaini sytuatsii. Problemy nadzvychainykh sytuatsii, 27, 31–38.
  11. Kalіnovskiy, A., Kovalenko, R. (2017). Statystychne doslidzhennia kharakteru nebezpechnykh podii, yaki vynykaiut v misti Kharkovi. Komunalne hospodarstvo mist, 135, 159–166.