Система підтримки прийняття рішень по ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій

Abstract

У магістерській роботі було проаналізовано літературні джерела, у яких описані методи та засоби вирішення проблеми ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій. Були розглянуті різні варіанти вирішення проблеми. У одному з розглянутих варіантів прийняття рішень відбувалося на основі сценаріїв і фактів. Невелика їх кількість у системі не допускала неточностей та забезпечувала ефективний проце прийняття рішень агентами. Було проведено системний аналіз предметної області, визначено основні сутності, такі як: - джерела витоку небезпечної речовини; - небезпечна речовина; - перешкоди; Побудовано дерево цілей для системи підтримки прийняття рішень по ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій. Побудовано прцеси системи, у корені якого – «ліквідувати наслідки надзвичайних ситуацій», а піддеревами виступають три основні підзадачі – ліквідувати джерела витоку небезпечної речовини, обмежити доступ до деяких координат середовища, та зібрати небезпечну речовину, що потрапила у середовища з джерел. У розділі «системний аналіз та обґрунтування проблеми» було описано ПО та систему, що розробляється, та подані UML-діаграми, зокрема діаграми класів, діяльності, прецедентів. Отже використано об’єктний підхід до проектування системи. Це пояснюється тим, що потрібно моделювати поведінку системи агентів з яких складається система підтримки прийняття рішень по ліквідації наслідків надзвичайних ситуацій. Для моделювання поведінки системи обрано продукційні правила. Така модель використовується тоді, коли правил не багато, як у проектованій системі. Невелика кількість правил компенсується їхньою складністю, коли в умові є декілька логічних елементів «Або» та «І». Структура даних спроектована спеціально для вирішення даної задачі. Для моделі дані представлені у вигляді різних матриць, матриця середовища описує розміщення стін, джерел небезпечних речовин, та самих небезпечних речовин. Матриця актуальності показує, наскільки актуальними є дані що середовище, матриця «мертвих зон» містить дані які вказують зони куди агентам йти не потрібно. Правила, які використовуються при прийнятті напрямку руху агентом можна розділити на декілька рівнів: правила що забороняють йти у недозволені зони, правила, що визначають, чи агент на правильному шляху до джерела, та правила, що вказують куди рухатися щоб оновити більш старі дані про середовище. Проведено тестовий приклад роботи системи у двох режимах – режиму створення середовища, та режиму моделювання. В результаті тестування показано, що система працює у двох режимах коректно. Середовище створюється без помилок, зберігається та завантажується коректно. У режимі моделювання було проведено ряд моделювань для одного середовища, з кількістю агентів від двох до двадцяти шести, які вирішують задачу. На основі отриманих даних (залежність часу вирішення задачі від кількості агентів, які її вирішують) побудовано графік, та проаналізовано результати: для вибраного середовища знайдені кількості агентів, які вирішують задачу за однакову кількість кроків. На основі цього можна зробити висновок, що деякі кількості агентів що вирішують задачу є не ефективними у порівнянні з іншими кількостями.In the master's thesis, literary sources describing methods and means of addressing the consequences of emergencies were analyzed. Various solutions to the problem were considered, and one of the examined decision-making options was based on scenarios and facts. The limited number of scenarios in the system prevented inaccuracies and ensured an efficient decision-making process by the agents. A systemic analysis of the subject area was conducted, identifying key entities such as: - Sources of hazardous substance leaks; - Hazardous substances; - Obstacles. A goal tree for the decision support system for emergency situation consequences was constructed. The system processes were outlined, with the root goal being "eliminate the consequences of emergencies," and three main subtasks including eliminating sources of hazardous substance leaks, restricting access to certain coordinates in the environment, and collecting hazardous substances that entered the environment from sources. The section "System Analysis and Problem Justification" described the software and system being developed, accompanied by UML diagrams, including class diagrams, activity diagrams, and use case diagrams. An object-oriented approach was used in designing the system to model the behavior of agents constituting the decision support system for emergency situation consequences. Production rules were chosen for modeling the system's behavior, suitable for systems with a small number of rules, as in the designed system. The data structure was specifically designed for the task, representing data in the form of matrices. The environment matrix described the placement of walls, sources of hazardous substances, and the substances themselves. The relevance matrix indicated how current the environmental data is, and the "dead zones" matrix contained data indicating areas where agents should not go. Rules used for determining the agent's movement direction were categorized into several levels: rules prohibiting movement in prohibited zones, rules determining whether an agent is on the correct path to the source, and rules indicating where to move to update older environmental data. A test scenario of the system's operation was conducted in two modes – environment creation mode and simulation mode. The results demonstrated that the system operates correctly in both modes, with error-free environment creation, storage, and loading. In simulation mode, a series of simulations were conducted for a single environment with the number of agents ranging from two to twenty-six. Based on the obtained data (the dependence of task-solving time on the number of agents), a graph was constructed and results were analyzed. For the selected environment, quantities of agents solving the task in the same number of steps were identified. Based on this, it can be concluded that some quantities of agents solving the task are inefficient compared to other quantities.