Контрольная работа по «Управление в ГПС»

МЧС России

Санкт-Петербургский  университет

Государственной противопожарной службы 
 
 
 
 
 
 
 
 

Контрольная работа по курсу «Управление в  ГПС» 
 
 
 
 
 
 

Задание №______ 
 
 
 
 

Выполнил (а): Ф.И.О.

Слушатель_______курса

№ зачетной книжки 

Проверил:______________________________ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Санкт-Петербург

2012

План 

Введение.........................................................................................3

Вопрос 1. Понятия: модель, моделирование. Их классификация. Модели решения организационно-управленческих задач ГПС ……………….

Вопрос 2. Организация планирования личной работы среднего и старшего начальствующего состава ГПС МЧС России. Рациональное использование рабочего времени, его анализ  ………………………….

Список  литературы............................................................................. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Введение 

     Повышение уровня пожарной опасности в современных  условиях обусловливает необходимость повышения пожарной безопасности населения, экономических объектов и природных ресурсов.

     Ситуация  с пожарами в Российской Федерации  продолжает оставаться напряженной  и оказывает большое влияние  на деятельность государственных и  коммерческих промышленных объектов. Государственная противопожарная  служба МЧС России решает задачи своевременного выявления объектов, неблагополучных  с точки зрения пожарной опасности, и продолжает совершенствовать свою деятельность в области пожаротушения  и проведения аварийно-спасательных работ.

     Целью контрольной работы является изучение вопросов эффективности функционирования органов управления Государственной противопожарной службы МЧС России за счет совершенствования математических моделей информационного обеспечения процессов управления и организации планирования личной работы среднего и старшего начальствующего состава ГПС МЧС России. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Вопрос 1. Понятия: модель, моделирование. Их классификация. Модели решения организационно-управленческих задач ГПС 

     Модель (от лат. modulus — «мерило, аналог, образец»)  - это более простое, упрощенное представление о подлинном объекте, процессе или явлении. Модель – это искусственно созданный объект в виде схемы, математических формул, физической конструкции, наборов данных и алгоритмов их обработки, и используемый вместо другого объекта с определенной целью.

     Каждый  объект имеет значительное количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее важные, свойства. Так, модель самолета должна иметь геометрическое подобие оригиналу, модель атома — правильно отражать физические взаимодействия, архитектурный макет города – ландшафт и т.д. Модель воспроизводит в специально обозначенном виде строение и свойства исследуемого объекта. Изучаемый объект, по отношению к которому изготавливается модель, называется оригиналом, образцом или прототипом.

     Так же, можно сказать, что модель — это некий новый объект, который отражает  существенные особенности изучаемого объекта, явления или процесса.

     Процесс построения (создания) модели и есть моделирование.

     Итак, моделирование — это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.

     Процесс моделирования включает три элемента: субъект, объект исследования, модель, обозначающую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

     Первый  этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели определяются тем, что модель повторяет какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

     На  втором этапе модель идет как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является осуществление «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и обобщаются данные о ее «поведении». Конечным результатом данного этапа является множество знаний о модели.

     На  третьем этапе осуществляется перенос  сведений с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

     Четвертый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

     Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

     Сейчас  трудно указать область человеческой деятельности, где не применялось  бы моделирование. Разработаны, к примеру, модели выращивания пшеницы, производства автомобилей, функционирования отдельных органов человека, жизнедеятельности Азовского моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

     Итак, можно сказать, что моделирование это построение и исследование моделей, которое облегчает изучение имеющихся в реальном устройстве (процессе и т.д.) свойств и закономерностей и применяется для задач познания (анализа и синтеза, созерцания).

     Моделирование является обязательной частью исследований и разработок, неотъемлемой частью нашей жизни, поскольку сложность  любого материального объекта и  окружающего его мира бесконечна вследствие неисчерпаемости материи  и форм её взаимодействия внутри себя и с внешней средой.

     Одни  и те же устройства, процессы, явления  могут иметь много разных видов  моделей. Как следствие, существует много названий моделей, большинство  из которых отображает решение некоторой конкретной задачи. Ниже представлена классификация и характеристика видов моделей.

     По  способу отображения действительности различают три основных вида моделей — эвристические, натурные и математические.

     1.Эвристические модели это образы, рисуемые в воображении человека. Их описание ведется словами естественного языка (например, вербальная информационная модель) и, часто, неоднозначно и субъективно. Эти модели не описываются формально-логическими и математическими выражениями, хотя и возникают на основе представления реальных процессов и явлений. Эвристическое моделирование — это основное средство, для того, чтобы вырваться за рамки обыденного и устоявшегося. Но способность к такому моделированию зависит от богатства фантазии человека, его опыта и эрудиции. Эвристические модели используют на начальных этапах проектирования или других видов деятельности, когда сведения о разрабатываемой системе ещё скудны. На последующих этапах проектирования эти модели заменяют на все более конкретные и точные.

     Отличительной чертой этих моделей является их подобие  реальным системам (они материальны), а разница состоит в размерах, числе и материале элементов и т. п. По принадлежности к предметной области модели подразделяют на следующие:

2. Физические модели. Это — реальные изделия, образцы, экспериментальные и натурные модели, когда между параметрами системы и модели одинаковой физической природы существует однозначное соответствие. Выбор размеров таких моделей ведется с соблюдением теории подобия. Физические модели подразделяются на объемные (модели и макеты) и плоские (темплеты):
• в данном случае под (физической) моделью понимается изделие или устройство, являющееся упрощенным подобием исследуемого объекта или позволяющее воссоздать исследуемый процесс или явление. Например, предметные модели, как уменьшенная копия оригинала (глобус как модель Земли, игрушечный самолёт с учётом его аэродинамики);
• под темплетом¹ понимают изделие, являющееся плоским масштабным изображением объекта в виде упрощенной ортогональной проекции или его контурным очертанием.
• под макетом понимают изделие, которое состоит из моделей и/или темплетов.

     Физическое  моделирование — основа человеческих знаний и средство проверки наших гипотез и результатов расчетов. Физическая модель позволяет охватить явление или процесс во всём многообразии. Она наиболее адекватна и точна, но достаточно дорога, трудоемка и менее универсальна. В том или ином виде с физическими моделями работают на всех этапах проектирования. Бывают технические модели, социальные модели, экономические модели.

     3. Математические модели – это формализуемые модели, которые представляют собой совокупность взаимосвязанных математических и формально-логических выражений, как правило, отображающих реальные процессы и явления (физические, психические, социальные и т. д.). По форме представления бывают:

• аналитические модели. Их решения ищутся в замкнутом виде, в виде функциональных зависимостей. Удобны при анализе сущности описываемого явления или процесса и использовании в других математических моделях, но отыскание их решений бывает весьма затруднено;
• численные модели. Их решения — дискретный ряд чисел. Модели универсальны, удобны для решения сложных задач, но не наглядны и трудоемки при анализе и установлении взаимосвязей между параметрами. Сегодня такие модели реализуют в виде программных комплексов — пакетов программ для расчета на компьютере. Программные комплексы бывают прикладными, привязанными к предметной области и конкретному объекту, явлению, процессу, и общими, реализующими универсальные математические соотношения (например, расчет системы алгебраических уравнений);
• формально-логические информационные модели — это модели, созданные на формальном языке.

К примеру:

• модель формальной системы в математике и логике как любая совокупность объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют аксиомами правилам вывода формальной системы, служащей тем самым совместным определением такой совокупности;
• модель в теории алгебраических систем как объединение некоторого множества и заданных на его элементах свойств и отношений;
• эталонная модель.

     Построение  математических моделей возможно такими способами как:

• аналитический путь, то есть вывод из физических законов, математических аксиом или теорем;
• экспериментальный путь, то есть посредством обработки результатов эксперимента и подбора аппроксимирующих (приближенно совпадающих) зависимостей.

     Математические  модели — это основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники. Математические модели универсальны и дешевы, позволяют поставить «чистый» эксперимент (то есть в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного параметра при постоянстве других), прогнозировать развитие явления или процесса, отыскать способы управления ими. Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными материального моделирования — с целью контроля получаемых данных и для уточнения самой модели. С другой стороны, любая формула — это разновидность модели и, конечно, не является абсолютной истиной, а всего лишь стадия на пути её познания.

     Существуют  и промежуточные виды моделей. К промежуточным видам моделей можно отнести:

• графические модели. Они занимают промежуточное место между эвристическими и математическими моделями. Представляют собой различные изображения:
• схемы
• эскизы. Этому упрощенному изображению некоторого устройства в значительной степени присущи эвристические черты
• чертежи. Здесь уже конкретизированы внутренние и внешние связи моделируемого (проектируемого) устройства, его размеры
• графы
• графики
• полигональная модель в компьютерной графике как образ объекта, «сшитый» из множества многоугольников.
• аналоговые модели. С их помощью можно исследовать одни физические явления или математические выражения посредством изучения других физических явлений, имеющих аналогичные математические модели.

     Для решения организационно-управленческих задач ГПС часто используется математическое моделирование и, соответственно, создание математических моделей.

     Классификация математических моделей выглядит следующим образом.

     Формальная  классификация моделей

     Формальная  классификация моделей основывается на классификации используемых математических средств. Часто строится в форме дихотомий. Например, один из популярных наборов дихотомий:

• Линейные или нелинейные модели
• Сосредоточенные или распределённые системы
• Детерминированные или стохастические
• Статические или динамические
• Дискретные или непрерывные

     Каждая  построенная модель является линейной или нелинейной, детерминированной  или стохастической, … Естественно, что возможны и смешанные типы: в одном отношении сосредоточенные (по части параметров), в другом — распределённые модели и т. д.

     Классификация по способу представления  объекта

     Наряду  с формальной классификацией, модели различаются по способу представления  объекта:

• Структурные или функциональные модели

     Структурные модели представляют объект как систему со своим устройством и механизмом функционирования. Функциональные модели не используют таких представлений и отражают только внешне воспринимаемое поведение (функционирование) объекта. В их предельном выражении они называются также моделями «чёрного ящика».² Возможны также комбинированные типы моделей, которые иногда называют моделями

     Моделирование процесса функционирования ГПС в настоящее время сводится к построению преимущественно математических моделей отдельных аспектов этого процесса, т.е. решению определенных организационно-управленческих задач.

     Например, важной управленческой задачей ГПС  является слежение за потоком вызовов. Поток вызовов -  это последовательность сообщений о пожарах и других чрезвычайных ситуациях поступающих одно за другим в какие-то случайные моменты времени на ЦППС города.

     Для лучшего изучения данного параметра  можно создать математическую модель.

     Процесс поступления вызовов пожарных подразделений  любого города протекает неравномерно и носит вероятностный характер.

     Основной  характеристикой потока вызовов  пожарных подразделений является интенсивность (или плотность) потока  ll, равная среднему числу событий (вызовов пожарных подразделений), возникающих в единицу времени.

      (вызовов/ед.времени)    

     где: N - число вызовов в исследуемом  периоде времени; Т - изучаемый период времени.

     Математической  моделью простейшего потока событий, описывающий распределение вероятностей возникновения того или иного  числа событий на интервале времени  определённой длительности, может явиться  закон Пуассона. В соответствии с этим законом вероятность Рk_(tt₎ того, что на интервале времени tt   возникает ровно k событий, вычисляется по формуле:

      (k=0,1,2,3,...)      

     где: k - число вызовов в интервале  времени tt; k! - факториал от числа вызовов за интервал времени; tt - интервал времени (tt = 1 сутки)

     Для интервала времени фиксированной  длительности tt вероятности Рk_(tt ₎ (k = 0,1,2,3, ...) связаны между собой соотношением:

     Эмпирическая  вероятность того или иного  k событий в течении суток вычисляется по следующей формуле:

     где:   m _k - число суток с указанным числом выездов;

     Определение теоретического распределения числа  суток с тем или иным числом вызовов пожарных подразделений  в течении анализируемого периода  времени Т определяется по формуле:

     При выполнении задания требуется проверить  гипотезу о том, что эмпирическое распределение числа суток с  тем или иным числом вызовов пожарных подразделений носит пуассоновский  характер.

     Определение степени близости полученного эмпирического  распределения к Пуассоновскому производится при помощи критерия согласия Романовского R, который позволят определить, являются ли имеющиеся между распределениями расхождения случайными или закономерными, который вычисляется по формуле

     r - макс. число различных значений  или групп значений изучаемого  признака.

     При согласовании настоящего потока вызовов пожарных подразделений пуассоновскому потоку должны выполняться условия:

     R < R _доп.     

     где: R _доп. -  максимально - допустимое значение критерия Романовского, которое равно 3. 
 

    Список  литературы 

    Брушлинский Н.Н.  Моделирование оперативной  деятельности пожарной службы. –  М.:

    Стройиздат, 1981 г.

    12. Брушлинский Н.Н. и др. Методы  прикладной математики в пожарно-технических  задачах: 

    Лекции  по курсу «Прикладная математика», - М.: ВИПТШ МВД СССР, 1983 г.

    13. Совершенствование   организации  и управления пожарной охраной:  совм.  Издание СССР-

    НПБ / Н.Н.Брушлинский и др.; Под общей  редакцией Н.Н.Брушлинского. – М.: Стройиздат,

    1986 г. 

    14. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. –  М.: Наука, 1988 г

    Семиков В.Л. Теория организации. – М.: Академия ГПС МЧС России, 2003 г.

    7. Семиков В.Л.  Основы  теории  управления:  Курс лекций. Ч. 1, 2. –  М.: ВИПТШ МВД РФ,

    1995 г. 

    8. НПБ 101-95 Нормы проектирования  объектов пожарной охраны.

    9. Соболев Н.Н., Коломиец Ю.И. Методические  указания к практическим занятиям  по разделу

    «Математические методы и модели для решения организационно-управленческих задач в

    деятельности  ГПС». – М.: МИПБ МВД РФ, 1997 г.

    Брушлинский Н.Н.  Системный анализ деятельности Государственной противопожарной

    службы. Учебник. – М.: МИПБ МВД России, 1998 г.