link0 link1 link2 link3 link4 link5 link6 link7 link8 link9 link10 link11 link12 link13 link14 link15 link16 link17 link18 link19 link20 link21 link22 link23 link24 link25 link26 link27 link28 link29 link30 link31 link32 link33 link34 link35 link36 link37 link38 link39 link40 link41 link42 link43 link44 link45 link46 link47 link48 link49 link50 link51 link52 link53 link54 link55 link56 link57 link58 link59 link60 link61 link62 link63 link64 link65 link66 link67 link68 link69 link70 link71 link72 link73 link74 link75 link76 link77 link78 link79 link80 link81 link82 link83 link84 link85 link86 link87 link88 link89 link90 link91 link92 link93 link94 link95 link96 link97 link98 link99 link100 link101 link102 link103 link104 link105 link106 link107 link108 link109 link110 link111 link112 link113 link114 link115 link116 link117 link118 link119 link120 link121 link122 link123 link124 link125 link126 link127 link128 link129 link130 link131 link132 link133 link134 link135 link136 link137 link138 link139 link140 link141 link142 link143 link144 link145 link146 link147

Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4

Тема 2.2.5.  Функциональные сети


 

1. Понятие о детерминистских и стохастических сетях

  1. Характеристики символов, используемых в диаграммах

3. Моделирование процесса с помощью сети GERT

1. Понятие о детерминистских и стохастических сетях

В последнее время для исследования происшествий в техносфере предлагается использовать диаграммы влияния, относящиеся к классу семантических функциональных сетей.

Семантические функциональные сети также являются графами, но отличаются дополнительной информацией, содержащейся в их узлах и дугах (ребрах).

Функциональные сети могут быть как стохастическими, так и детерминистскими.

Детерминистские сети, предусматривают необходимость реализации всех условий (дуг) для достижения конкретного события (узла). Пример детерминистской сети — сеть PERT.

Стохастические сети могут ограничиваться выполнением лишь части условий и событий, заданных предшествующими элементами. При этом выбор их проводится случайным образом, как правило, в со­ответствии с присвоенными элементам вероятностями или вероятностными распределениями.

Из них наиболее пригодны для исследования условий возникновения и предупреждения происшествий так называемые сети стохастической структуры типа Петри и GERT (Graphic Evaluation and Review Technique).

Достоинствами таких сетей являются:

а) возможность объединения логических и графических способов представления исследуемых событий;

б) учет стохастичности информации, выраженной узла ми и лугами;

в) доступность для моделирования параллельно протекающих, циклических и многократно наблюдаемых процессов;

г) наибольшие (по сравнению с другими типами диаграмм) логические возможности — в смысле строгости, компактности и простоты корректировки условий наблюдения моделируемых событий и явлений.

Отличительной особенностью функциональных сетей типа Петри и GERT служит не детерминистская (как PERT], а так называемая стохастическая структура. Это означает, что для завершения моделируемого ими процесса или появления интересующего исследователя события необходимо реализовать не все входящие дуги (предецессоры) и исходящие (саксессоры), а только ту их совокупность, которая минимально необходима и достаточна для этого. В тех случаях, когда соответствующий ресурс является переменной величиной, реализация конкретных дуг сети сопровождается выбором ее значения в соответствии с заданным им вероятностным распределением.

Стохастические сети, как и взвешенные и функциональные орграфы чувствительны к: динамике моделируемых процессов. Кроме того, они допускают возможность учета ряда дополнительных условий и ограничений, в том числе — связанных с цикличностью и наличием обратных связей. Все эти особенности сетевых, моделей позволяют отражать взаимодей­ствие управляющих и управляемых элементов, декомпозировать слож­ные процессы до совокупностей простых, использовать их для опреде­ления количественных характеристик рассматриваемого процесса, уточнять состав необходимых для этого исходных данных и получать новую информацию о способах совершенствования безопасности, рас­сматривая ее как функциональное свойство человекомашинных систем.

clip_image002[4]

Рис.1. Сеть Петри

Отдельные элементы таких се­тей могут не иметь физического смысла, а использоваться для указания логической последовательности реализации моделируемого процесса, т.е. соблюдения определенных отношений предшествования и завер­шения его этапов. Как следствие, стохастические сети часто содержат вспомогательные узлы и дуги.

Примером таких сетей могут служить сети GERT.

Функциональные сети GERT обладают стохастической структурой, что достигается присвоением узлам логических функций, а связям между ними — вероятности их реализации, активности или соблюдения другого условия (эти признаки характерны и для известного вам дерева отказов, но, как мы увидим дальше GERT — сети имеют специфические отличия).

Сети GERT имеют в общем случае четыре типа узлов (источник, сток, метка и статистика), каждая пара которых является ориентированной ветвью с определенным числом степеней свободы, что, собственно, и отличает их от графов и деревьев.

Как и в других диаграммах влияние, узлы изображаются специальными фигурами (см. табл.1).

Вы здесь: Главная БЖД и Охрана труда Чрезвычайные ситуации Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4