Method for finding cuts for engineering infrastructure management tasks

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The goal of the functioning of engineering networks is to ensure the delivery of a particular resource to a consumer, ideally with uninterrupted supply which directly depends on the integrity of the network infrastructure. However, various factors such as attacks by malicious actors, natural disasters, and technological accidents can lead to the disconnection of certain parts of the network, resulting in the disruption of resource delivery. This necessitates the task of identifying the most vulnerable parts of the engineering network in terms of potential damage, which allows appropriate measures to be taken to protect the network from negative factors and ensure maximum uninterrupted resource delivery. Engineering networks are commonly modeled as graph structures, therefore one method of solving this task is to find the cuts of the network graph. While such methods exist, they all have certain limitations. This study proposes a new method for finding all cuts of a directed graph of arbitrary dimension, which eliminates these limitations, describes the algorithm for this method, and provides theoretical justification. The concept of the method is based on constructing graph cuts (multicuts) in such a way that all cuts are identified, and can be done in a reasonable amount of time. Examples of engineering networks where this method can be used as a tool for making rational decisions in operating network objects include power grids, transportation networks, water supply and sewerage networks, as well as communication and telecommunications networks.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

Polina Vandilovskaya

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: polinavandi@yandex.ru
Moscow

Andrey Krygin

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: andreyakr14@gmail.com
Moscow

Olga Lukinova

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: lobars@mail.ru
Moscow

Alexander Roschin

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: rochinaa@ipu.ru
Moscow

Әдебиет тізімі

  1. ГРИШКЕВИЧ А.А., PIATEK L., БУРМУТАЕВ А. Нахождение одно-, двух- и трехэлементных разрезов графа //Вестник ЮрГУ, серия «Математическое моде-лирование и программирование». – 2008. – №15(115). – Вып. 1. – С. 12–22.
  2. ДОРРИ М.Х., РОЩИН А.А., СЕРЕДА Л.А. Применение программного комплекса РДС для расчетов и визуали-зации последствий выхода из строя инженерных со-оружений // Автоматизация в промышленности. – 2017. – № 11. – С. 11–14.
  3. РЯБИНИН И.А. Надежность и безопасность структур-но- сложных систем. – СПб.: Изд-во СПб. гос. ун-та, 2007. – 276 с.
  4. ПОТТОСИН Ю.В., ПОТТОСИНА С.А. Поиск разреза графа в решении некоторых задач логического проекти-рования // Vescì Nacyânalʹnaj akadèmìì navuk Belarusì. Seryâ fìzìka-matèmatyčnyh navuk. – 2016. – №3. – С. 111–118.
  5. ПИРОВА А.Ю. Параллельные алгоритмы разделения графов: учебное пособие. – Нижний Новгород: Нижего-родский госуниверситет, 2019. – 20 с.
  6. СВАМИ М., ТХУЛАСИРАМАН К. Графы, сети и алго-ритмы. – М.: Мир, 1984. – 454 с.
  7. AGUDELO L., MUNOZ N., LÓPEZ-LEZAMA J.M. Vulner-ability assessment of power systems to intentional attacks us-ing a specialized genetic algorithm // Dyna (Medellin, Co-lombia). – 2015. – Vol. 82, Iss. 192. – P. 78–84.
  8. CAGNO E., GRANDE O., TRUCCO P. Towards an inte-grated vulnerability and resilience analysis for underground infrastructures // Reliability Engineering & System Safety. – 2011. – Vol. 96, Iss. 1. – P. 139–148.
  9. GREBENYUK G.G., NIKISHOV S.M. Blocking of Energy and Resource Supply of Target Objects in Network Infra-structures // Automation and Remote Control. – 2018. – Vol. 79(3). – P. 535–544.
  10. HAENNI R. Generating Diagnoses from Conflict Sets // Proc. of the 11th Int. Conf. FLAIRS. – 1998 – URL: ww.aaai.org/Papers/FLAIRS/1998/FLAIRS98-081.pdf (дата обращения: 23.03.2023).
  11. KARGER D.R. Global Min-cuts in RNC, and Other Ramifi-cations of a Simple Min-Cut Algorithm // SODA: Journal. – 1993. –Vol. 93. –P. 21–30.
  12. KARIMI E., MADANI S.M., EBRAHIMI A. Power trans-mission system vulnerability assessment using genetic algo-rithm // Intelligent Systems in Electrical Engineering Fall. – 2012. – Vol. 3, No. 3. – P. 1–10.
  13. KIM T., WRIGHT S.J., BIENSTOCK D. et al. Vulnerability Analysis of Power Systems // IEEE Trans. on Network Sci-ence and Engineering. – 2016. – Vol. 3, Iss. 3. – P. 132–146.
  14. MAY R.P. Genetic Algorithms for Agent-Based Infrastruc-ture Interdependency Modeling and Analysis. – URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.455.354&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 23.03.2023).
  15. ROSELYNA J.P., DEVARAJB D., DASH S.S. Multi-Objective Genetic Algorithm for voltage stability enhance-ment using rescheduling and FACTS devices // Ain Shams Engineering Journal. – 2014. – Vol. 5, Iss. 3. – P. 789–801.
  16. STOER M., WAGNER F. A simple min-cut algorithm // Jour-nal of the ACM. – 1997. – Vol. 44(4). – P. 585–591.
  17. VALENCIA V.V., MAJ P.E. Network Interdependency Modeling for Risk Assessment on Built Infrastructure Sys-tems. – 2013. – URL: https://pdfs.semanticscholar.org/95ba/f36ae65157638a83f82084c39884b3f0fcb2.pdf?ga=2.74081425.2003714931.1570034586-1895369083.1570034586 (дата обращения: 23.03.2023).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».