n = 1…1000 и постоянном, но несоизмеримо большем разнообразии природы k = 1 106 показано на рисунке (использовались значения n = {1,5,10,50,100,500,1000}).
Рост вероятности устойчивой эволюции экосистемы с увеличением еѐ биологического разнообразия n
Анализ полученной на рисунке зависимости (n,k) даѐт возможность количественно подтвердить следующие положения:
-с увеличением разнообразия в биосистеме вероятность еѐ устойчивой эволюции в условиях непредвиденных изменений окружающей среды монотонно возрастает и стремится
кединице;
-для устойчивого развития биологической системе достаточно обладать разнообразием стратегий (разнообразием на уровне структуры и еѐ состава), значительно меньшем разнообразия условий внешней среды. Этот вывод хорошо согласуется с правилом неполной специализации биологических объектов, отражающим их способность к ограниченной («параметрической») адаптации к небольшим изменениям внешней среды [12]. Ряд исследователей также указывают, что успешная жизнедеятельность биосистемы возможна при еѐ конечном разнообразии, причѐм существует оптимальный по критерию эволюционных возможностей уровень этого разнообразия [3, 4].
Применение игровой модели взаимодействия биосистемы с природой (условиями внешней среды) дало возможность ограничиться для анализа этого взаимодействия наиболее важными информационными характеристиками участников игры и сравнительно простыми средствами провести количественную оценку влияния биологического разнообразия на эволюционную устойчивость экологических систем. Эта оценка дополняет цитированный выше закон о необходимом разнообразии [10] условием его конечности, достаточной для поддержания экосистемы в состоянии равновесия.
Литература
1. Convention on Biological Diversity / Treaty Series. New York: United Nations. - 2001. - V.1760. - I. Nos. 30690. - P. 79–307.
2. Пономаренко, А.Г. Эволюция разнообразия и устойчивость экосистем / А.Г. Пономаренко, В.Ю. Дмитриев // В кн. Проблемы доантропогенной эволюции биосферы. - М: Наука, 1993. - С. 54–59.
3.Алексеев, А.С. Эволюция таксономического разнообразия / А.С. Алексеев, В.Ю. Дмитриев, А.Г. Пономаренко. - М.: Геос, 2001. - 126 с.
4.Алещенко, Г.М. Двухуровневая иерархическая модель оптимизации биологического разнообразия / Г.М. Алещенко, Е.Н. Букварева // Известия РАН. Серия биологическая. - 2010. - №1. - С. 5–15.
5.Подвальный, С.Л. Концепция многоальтернативности в живых и неживых структурах / С.Л. Подвальный, Е.М. Васильев // Онтология проектирования. - 2016. - Т.6, №3(21). - С. 355-367.
6.Подвальный, С.Л. Моделирование эволюционных процессов биологических систем
6
/ С.Л. Подвальный, Е.М. Васильев // В сб.: Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ-2016). Сб. тр. IX международной конференции. - 2016. - С. 271-274.
7.Подвальный, С.Л. Концептуальное моделирование биологических систем / С.Л. Подвальный, Е.М. Васильев // В сб.: Математическое моделирование процессов и систем. Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 75летию физико-математического факультета. - 2015. - С. 110-116.
8.Подвальный, С.Л. Биологическое разнообразие и модели эволюции // С.Л. Подвальный, Е.М. Васильев // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. – 2016. - № 3 (69). - С. 123-127.
9.Подвальный, С.Л. Многоальтернативное поведение в критических режимах как модель биологического процесса принятия решений / С.Л. Подвальный, Е.М. Васильев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. - 2015. - № 2. - С. 105-113.
10.Эшби, У.Р. Введение в кибернетику / У.Р. Эшби. - М.: КомКнига, 2005. - 432 с.
11.Богданов, А.В. Модели адаптивно-подражательного поведения: I. Связь с равновесиями Нэша и решениями по доминированию / А.В. Богданов, А.А. Васин // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2002. - №1. - С. 102–111.
12.Левченко, В.Ф. Биосфера: этапы жизни / В.Ф. Левченко. - С-Пб.: Своѐ издательство, 2012. - 264 с.
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»
S.L. Podvalny, E.M. Vasiljev
INFLUENCE OF BIOLOGICAL DIVERSITY ON THE EVOLUTIONAL STABILITY
OF ECOLOGICAL SYSTEMS
The influence of biological diversity on the evolutionary stability of ecological systems under changing living conditions is analyzed. To this end, a model of the game of the biological community with nature has been constructed. Strategies of the biosystem have adopted variants of its structure that form this biological diversity. Many nature strategies correspond to environmental conditions that suppress the development of one or more variants of the biosystem. It is assumed that the diversity of such conditions is many times greater than the diversity of biological structures, but the choice of nature strategies is equally probable and indifferent, i. nature as a player is passive. As the price of the game, the degree of adaptation of the biosystem to the current conditions is used. On the basis of the obtained model, it is shown that with the growth of biological diversity the probability of stable evolutionary evolution asymptotically tends to unity, and for this development a rather limited number of biosystem strategies at the structural level is sufficient
Key words: ecosystem, biological diversity, game model with nature, multi-alternative strategies, sufficient variety
Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education
«The Voronezh State Technical University»
УДК 614.8
Е.А. Юртаев, Н.Л. Сафонова
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ БЕЗОПАСНОСТИ
Рассматриваются проблемные вопросы обеспечения пожарной безопасности с массовым пребыванием людей в многоэтажных домах и переполненных учебных заведениях. Представлены различные программные обеспечения и пример использования на практике
Ключевые слова: меры пожарной безопасности, ответственные за обеспечение пожарной безопасности, пожарная эвакуация в образовательных учреждениях
Задача обеспечения безопасности людей является одной из приоритетных в настоящее время. Комплекс задач, которые ставятся перед сотрудниками системы МЧС, крайне широк,
7
при этом спасение жизней людей в экстренных ситуациях исчисляется минутами и даже секундами, в зависимости от стадии конкретного экстренного случая. Человеку достаточно сложно просчитать все возможные ситуации, а иногда это практически невозможно. И в этих ситуациях применение специализированных комплексов программ позволяет заметно сократить время для принятия решения, просчитать возможные ситуации или построить математическую модель, позволяющую сымитировать чрезвычайную ситуацию и рассмотреть возможные варианты развития ЧС, а так же разработать рекомендации по комплексу мероприятий, проводимых в случае их возникновения. Принятием наиболее оптимального решения в подобных ситуациях может быть минимизировано количество жертв.
Информация в условиях ЧС становятся основным ресурсом эффективного принятия решений. Степень предсказуемости ЧС очень невелика. К моменту получения информации, достаточной для выработки эффективных ответных мер, образуется дефицит времени для их реализации. Информационная система в случае ЧС, с одной стороны, должна обеспечивать необходимой информацией структурные подразделения системы управления, а также работу штаба и принятие групповых решений на различных уровнях. С другой стороны, она должна представлять собой систему быстрого развертывания. Выполнить эти требования нелегко, поскольку общий объем оперативной и статистической информации в условиях ЧС значителен. Важной проблемой является оценка ценности и установление приоритета поступающей информации. Одно из самых важных направлений информационной работы - оценка, анализ, обобщение всего объема имеющейся информации, касающейся тех или иных событий, прогноза развития ЧС. Еще одна особенность информации в условиях возникновения ЧС состоит в том, что поступающие в систему управления данные проходят через ряд фильтров.
Первыми из них являются используемые в системе управления методы изучения и анализа внешней среды, посредством реализации которых входная информация, прежде чем поступить к руководству, отсеивается. Этот фильтр, как правило, настроен на прошлое и настоящее, а не на возможные экстремальные изменения ситуации в будущем.
Вторым фильтром является психологический фактор, суть которого заключается в неприятии руководством информации вследствие ее стратегической новизны.
Третий фильтр на пути поступающей информации образует руководящая иерархия. Новая информация не сможет влиять на формирование реакции на изменения, если руководители не будут обладать достаточной властью, чтобы официально признать актуальность этой информации.
Четвертый фильтр связан с тем, что в последние годы информация рассматривается как ценный стратегический товар, к которому следует относиться бережно и не передавать его по первому требованию. Подчеркнем, что в условиях ЧС любые задержки в передаче исходной информации не только безнравственны, но и преступны [1].
Информационная система в случае ЧС, с одной стороны, должна обеспечивать необходимой информацией структурные подразделения системы управления, а также работу штаба и принятие групповых решений на различных уровнях. С другой стороны, она должна представлять собой систему быстрого развертывания, в которой динамика формирования информационной среды должна соответствовать динамике формирования новых предметных областей. Выполнить эти, казалось бы, простые, требования нелегко, поскольку общий объем оперативной и статистической информации в условиях ЧС значителен.
Важной проблемой является оценка ценности и установление приоритета поступающей информации. Отправитель зачастую не представляет, насколько важными являются те или иные сведения. Вопрос о ценности информации обычно решается теми, кто ее получает и использует при оценке ситуации.
Поступающая в штаб информация обрабатывается по четырем основным направлени-
ям:
-обработка текущей информации,
-проблемно-функциональное направление;
8
-территориальное направление
-обобщающее направление.
В рамках последнего интегрируется не только поступающая информация, но и результаты ее анализа в целях стратегического обобщения.
Одно из самых важных направлений информационной работы - оценка, анализ, обобщение всего объема имеющейся информации, касающейся тех или иных событий и прогноза развития ЧС. От лиц, участвующих в этом процессе, требуются все более высокая квалификация, богатое воображение и оригинальность мышления. Их обязанность заключается в том, чтобы объявить тревогу до того, как ситуация станет кризисной.
Одно из направлений, где компьютерное моделирование может помочь решить достаточно большой комплекс задач – задачи эвакуации людей из зданий и сооружений. Достаточно актуальной остается задача эвакуации из зданий с массовым пребыванием людей. На социальных объектах и объектах с массовым пребыванием людей пожар и сопутствующие ему опасные факторы являются главной причиной травмирования людей и их гибели. Основной задачей является снижение пожарного риска до минимума и данный показатель является одним из основных, когда оценивается пожарная безопасность здания и определяется эффективность функционирования системы пожарной безопасности.
Следует отметить, что для решения проблемы требуется не единичное решение, а совокупность выборов. Общая теория принятия решений, разработанная на основе математических методов и формальной логики, используется в системе МЧС и имеет предпосылки для широкого распространения. С позиции данной теории принятие решений - это выбор из множества наиболее предпочтительной альтернативы.
Для решения задачи выбора оптимального маршрута эвакуации могут применяться методы ситуационного анализа, методы математического моделирования, а так же методы, опирающиеся на построение компьютерных моделей.
Трехмерное моделирование позволяет проводить не только мониторинг, но и создавать ситуации для расчета эвакуации людей и расчета пожаров. Для решения этих задач существует комплекс специализированного программного обеспечения.
Программа SDLP v2.0 (Symantec Data Loss Prevention) предназначена для моделирования свободного движения людей, например для расчета эвакуации людей, из нескольких зданий на большие расстояния, например эвакуация города или района.
Следующая программа СИТИС: Эватек 1.12 предназначен для расчета времени эвакуации людей с учетом особенностей индивидуального движения человека в потоке на основе российских стандартов.
Программа СИТИС: Флоутек ВД выполняет расчет времени эвакуации в соответствии с использованием упрощенной аналитической модели движения людских потоков и имита- ционно-стохастической моделью, утвержденной приказом МЧС России №382 от 30.06.2009. Еще одна программа PyroSim позволяет выполнить моделирование распространения опасных факторов пожара по полевой модели, построить поля опасных факторов и определить время блокирования путей эвакуации.
Более подробно я изучил программу Thunderhead Pathfinder (симулятор эвакуации, использующий современные методы и подходы в области эвакуаций людей из зданий). Это программа, реализует индивидуально-поточную модель движения людей при эвакуации. Программа имеет графический интерфейс для задания исходных данных, а также инструменты для 2D и 3D-визуализации результатов. Для реализации модели движения толпы в зданиях была разработана специальная процедура на языке программирования Java (язык программирования, разработанный компанией Sun Microsystems).
При возникновении пожаров на социальных объектах с массовым пребыванием людей, в частности в школах, важной составляющей является процесс эвакуации людей до момента достижения опасными факторами пожара критических значений. Именно это условие и позволяет обеспечить их безопасность.
9
Передо мной стояла задача смоделировать процесс эвакуации и выяснить будет ли вовремя обеспечена эвакуация учащихся в муниципальном образовательном учреждении Тавровской средней образовательной школы Белгородской области. С помощью Thunderhead Pathfinder, мне удалось полностью смоделировать здание МОУ Тавровской СОШ, которое представляет собой 2-х этажное здание с одним спортзалом, расположенном на 1-ом этаже, центральный выход и 3 запасных. В кабинетах первого этажа занимаются ученики младшей школы, а на втором ученики старшей и средней школы. Эту программу можно широко применять при проектировании зданий с учѐтом времени эвакуации с разных этажей и помещений. Сельские и городские школы нередко переполнены, особо нуждаются в поддержке принятия управленческих решений в области эвакуации. Для правильного решения нужно использовать подобного рода программы (рисунок).
Результаты моделирования позволили рассмотреть возможные варианты эвакуации, показали, что при имеющейся наполняемости школы имеющихся выходов недостаточно, в процессе эвакуации возникает «давка» и поэтому необходимо модернизация имеющихся путей. А в дальнейшем разработать рекомендации для принятия управленческих решений в случае возникновения ЧС [2].
Всовременном мире важно правильно применять управленческие решения, в противном случае это чревато огромными убытками. С помощью программ, представленных в работе, можно разработать идеальную модель эвакуации, что на практике сохранит тысячи жизни.
Врезультате моделирования удалось определить условия эвакуации людей из школы,
атак же их численность при которой эвакуация выполняется в нормативные сроки, и когда возникают заторы. Для случаев, когда не удается эвакуировать всех людей из здания за необходимое время необходимо разрабатывать другие планы эвакуации и увеличивать количество эвакуационных выходов.
Данный подход будет полезен при постройке школ, так как заранее позволяет определить достаточно ли количество эвакуационных выходов для планируемого количества учеников.
Моделирование процесса эвакуации людей
Отметим, что используемая модель не учитывает индивидуальные особенности людей и их психологическое состояние. Одним из наиболее перспективных методов, позволяющих усовершенствовать моделирование процесса эвакуации, является моделирование при помощи теории графов, сети Петри. Изучение данного вопроса позволит усовершенствовать качество математических моделей процесса эвакуации, как следствие поддержки принятия решений. А использование языка Java позволит в дальнейшем разработать на основании этой модели соответствующее программное обеспечение.
10