Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4
- Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4
- 1.1. Потоковые графы (графы состояний)
- 2. Моделирование с помощью орграфов
- 2.2. Взвешенные графы
- 2.3. Импульсные процессы в орграфах
- 2.4. Устойчивость и равновесие орграфа
- 2.5. Функциональные и гибридные и динамические орграфы
- 2.6. Орграфы с временными задержками
- 2.7. Управленческие решения при моделировании на орграфах
- Тема 2.2.5. Функциональные сети
- 2.2.52. Характеристики символов, используемых в диаграммах
- 2.2.5.
- ТЕМА 2.2.6. Сети Петри
- 2.2.6.2. Конечные разметки сети
- 2.2.6.3. Ограниченность сети Петри
- 2.2.6.4. Моделирование с помощью сетей Петри
- Тема 2.2.7. Основные принципы системного анализа и моделирования ущерба от техногенных аварий и катастроф
- 1.1.1. Первый этап
- 1.1.2. Второй этап.
- 1.1.3. Третий этап.
- 1.1.4. Четвертый этап
- 2. Классификация и анализ известных моделей и методов прогнозирования техногенного ущерба
- 2.2.7.2. Системные свойства новой реальности и риск
- 2.2.7.
- 2.2.7.
- Уровни управления риском
- Государственный уровень.
- Регионально‑отраслевой уровень.
- Сценарно‑объектовый уровень.
- Концептуальные модели риска
- 4.3. Анализ и управление профессиональным риском
С точки зрения моделирования на базе импульсных процессов, нет большого различия между знаковыми и взвешенными орграфами: формула расчета показателей одна и та же. Разница состоит в точности описания рассматриваемой сложной системы. Модель, базирующуюся на орграфах, можно сделать еще более глубокой по содержанию и точности описания, если построить функциональные орграфы.
В функциональном орграфе дугам ставится в соответствие вместо знака или весового коэффициента функциональная зависимость:
Случай единственного показателя. Если на показатель в вершине j воздействует единственный показатель i, то дуге (i,j) можно поставить в соответствие широкий набор функциональных зависимостей f[Vi(S)] (табл. 5).
Возможно дополнить список вариантов зависимостей, введя экспоненциальную и другие распространенные в экономическом моделировании зависимости. Пользуясь приведенными зависимостями, можно построить функциональную зависимость для дуг орграфа. При этом можно непосредственно выразить значение показателя i через величину показателя j, например, с помощью квадратичной зависимости:
Допускается также видоизменение формулы и использование приростных значений, т.е. величин импульсов:
Табл. 4. Варианты зависимостей для случая единственной дуги, входящей в вершину
Зависимость |
Комментарии |
Линейная зависимость Квадратичная зависимость Гиперболическая зависимость Логарифмическая зависимость |
В более сложных случаях вместо зависимости f[Vi(S)] применяют зависимость вида f[Vj(S-1),Vi(S)]. Это требует применения более сложных функций. Однако во всех случаях для построения указанных зависимостей требуется статистическая информация. Существует возможность формирования требуемых зависимостей с помощью экспертных оценок.
Если на показатель i воздействует несколько показателей j Î J, то следует воспользоваться иными зависимостями. Наиболее употребительные зависимости — линейная зависимость: и производственная функция (степенная зависимость): .
Гибридные орграфы. В ряде случае оказывается целесообразным сочетать взвешенный и функциональный орграфы. Обычно это происходит при недостатке информации или при невозможности экспертов отразить зависимость изменения одного показателя от другого. В этих случаях орграфы имеют дуги, части которых поставлены в соответствие функциональные зависимости, а части — весовые коэффициенты. Такие орграфы называют гибридными.
Рассмотренные импульсные процессы позволяют решить широкий круг задач из области экономики и экологии. Однако любые показатели имеют допустимую область изменения, и в процессе решения могут быть получены абсурдные результаты, если не ограничить диапазон изменения всех или части показателей. Например, в экологии при моделировании развития живых организмов, их численность не может быть отрицательной. Кроме того, количество особей одного вида ограничивается не только наличием пищи, но и емкостью данной территории. Способность жертвы скрываться, уменьшение интереса хищника к редко встречающейся жертве позволяет говорить о том, что численность жертвы за счет выедания хищником скорее всего будут падать не до нуля, а до определенного небольшого количества. То же можно сказать и о модели рыночного механизма, где все показатели, за исключением прибыли, не могут быть отрицательными.
Динамические орграфы. В динамических орграфах значения весов для некоторых (или всех) дуг не остаются постоянными, а зависят от величин показателей в вершинах орграфа, что позволяет повысить гибкость взвешенных орграфов. В этом случае весовой коэффициент дуги ij может быть записан в виде зависимости от некоторого показателя Vk(S):
aij = gijVk(S).