Прогнозирование и моделирование условий возникновения опасных ситуаций. Исследования, экспертные оценки, моделирование.

Нечеткое число – есть полунепрерывный сверху, компактный нечеткий интервал с выпуклой функцией принадлежности и единственным модальным значением.Это понятие обычно выражается словами «приблизительно, примерно, около, порядка m».Однако максимальное значение функции (m)=1 относится не ко всему нечеткому интервалу, а только к модальному значению действительного числа (по определению).По определению функция принадлежности может иметь несколько форм, отличающихся различным размахом и , т.е. шириной диапазона возможных значений действительных чисел. Обычно принимают = = 0,0556m(рисунок 2).Эта величина получается при допущении, что функции принадлежности нечетких чисел аппроксимируются следующей L-R-формой: (15)где i = I – симметричные относительно модального значения miкоэффициенты размаха i-х нечетких чисел.Предполагается также, что величины размаха ее левой L и правой R ветвей изменяются от Pi(xi= mi)=1 для точки их пересечения xi= mi (по определению нечеткого числа) до Pi(xi= mi0,5mi)0,1 при отклонениях переменной на половину величины mi, т.е. соблюдается следующее условие: Pi(xi= 0,5mi) = Pi(xi= mi 0,5mi) 0,1 .(16)Это можно интерпретировать следующим образом: возможность того, что частота появления исследуемых событий отклоняется от заданных средних значений на 50% равна 0,1. Подставив это значение, получим(17)Отсюда следует, что = = 0,0556m.При неограниченном уменьшении размаха, нечеткое число превращается в четкую, фиксированную величину.Правила операций над нечеткими числами A = (mA,, ) и B=(mB, , )приведены в таблице 4.Таблица 4. Правила операций над нечеткими числамиABmA+mB, +, +ABmA - mB, +, +ABmA mB, mA+ mB+ , mA+ mB+Здесь ,, - операции сложения, вычитания и перемножения нечетких чисел в L-R-формеПри связи событий Pi логическим «и» имеем: (18)причем ,. (19) При связи событий Pi логическим «или» имеем:, (20)причем, , (21)Как приближенные, так и точные количественные параметры исходных предпосылок определяются на основе статистических данных по интенсивности отказов техники, частоте ошибок персонала и вероятности нерасчетных внешних воздействий.ЗаключениеПри исследовании сложных систем на ранних стадиях создания актуальной считается задача прогнозирования условий безопасного функционирования их внедрения, для решения которой нужно учесть множества причин, оказывающих большое влияние на данную эффективность: множество внутренних технических черт сложной системы, образованных совокупностью характеристик её составных частей и их взаимосвязями; огромное количество внешних черт, описывающих условия функционирования сложной системы и их взаимосвязи; множество предназначений сложной системы, устанавливающих показатели эффективности и безопасности.Известны подходы, в которых сложность системы определяется: количеством элементов и связей системы; числом состояний системы;объемом вычислений, необходимых для изучения системы; количеством двоичных разрядов, необходимых для описания системы. Система задается родом моделей, любая из которых обрисовывает поведение системы исходя из убеждений разных уровней абстрагирования с точки зрения анализа условий безопасного функционирования системы. Список литературыАнчишкин А.И. Наука-техника-экономика.-М.:Экономика,1986. – 352 с.Афанасьев С. Л. Проблемы цикличности, сб. «Циклы природы и общества», Ставрополь, 1998, с. 66 – 83; 1999, с. 86 – 94.Баринов А.В. Чрезвычайные ситуации природного характера и защита от них, М., ВЛАДОС пресс, 2013. – 342 с.Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере. Учебное пособие – М.: Academia, 2013. – 178 с.Бестужев-Лада И.В., Прогнозирование в социологических исследованиях, М., Мысль, 1978. – 152 с.Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода.- М.: Наука, 1973. – 253 с.Ван Гиг. Дж. Прикладная общая теория систем. В 2-х книгах. –М.:Мир, 1981. – 323 с.Ларичев О.И. Методологические проблемы практического применения системного анализа — В кн. Системные исследования. Методологические проблемы — М.: Наука, 1980.– 382 с.Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. – М.: Логос, 2000. – 296с.Малая Российская энциклопедия прогностики, под ред. Бестужева-Лады И.В., М, Институт экономических стратегий, 2012. – 122 с.Месарович. М, Такахара Я. Общая теория систем: математические основы систем. – М.: Мир, 1978. – 150 с.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.:Наука. 2014. – 352 с.Оптнер С.А. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем — М.: Советское радио, 1969. – 352 с.Перегудов Ф.П., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ - М.: Высшая школа, 2011. – 290 с.Проблемы методологии системного исследования. — М.: “Мысль”, 1970. – 242 с.Русак О., Малаян К., Занько Н., Безопасность жизнедеятельности, учебное пособие, С-Петербург, М., Краснодар, Омега-Л, 2015.– 252 с.Сидельников Ю.В. Технология экспертного прогнозирования, М., Доброе слово, 2004.– 352 с.Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. Учебное пособие. – СПб.: Изд. дом “Бизнес пресса”, 2012. – 219 с.Терминологический словарь по прогностике, М, 1978 (2 изд. – 1990). – 357 с.Тимофеева Н.М. Рекомендации по технологическому прогнозированию, М., Академия прогнозирования, 2003.– 140 с.Чайковский Ю.В. О познавательных моделях. — Пущино, 1996. – 152 с.Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования, М., 1975; изд. 2, М., 1977.– 290 с.Шепитько Г.Е. Основы социального прогнозирования и моделирования, М., Институт социально-экономического прогнозирования и моделирования, 2004. – 210 с.Шепитько Г.Е. Социальное прогнозирование и моделирование, М., РИО Академии ЭБ МВД России, 2005. – 190 с.Щедровицкий Г.П. Оргуправленческое мышление: идеология, методология, технология. Курс лекций. — М., 2000. – 140 с.