Using the kana algorithm in the task of applying forces to eliminate emergency situations

封面
  • 作者: Sharipov G.A.1
  • 隶属关系:
    1. FGBVOU VO «Akademiya grazhdanskoj zashhity` MChS Rossii»
  • 期: 卷 11, 编号 209-210 (2025): Вопросы оборонной техники. Серия 16. Технические средства противодействия терроризму
  • 页面: 77-86
  • 栏目: Articles
  • URL: https://bakhtiniada.ru/2306-1456/article/view/361014
  • ID: 361014

如何引用文章

全文:

详细

The article explores the application of the Kahn's Algorithm as a key tool for building network models of emergency response management in cases of building and structure destruction. Based on an analysis of topological sorting principles and existing resource optimization approaches, a mathematical model is proposed for the application of forces involved in emergency rescue operations, aimed at minimizing the overall time required for their execution. The article also discusses the integration of the Kahn's Algorithm with PERT and CPM methods and their combined use to enhance the efficiency of emergency response management. Practical recommendations for using this algorithm in automated control systems of the Russian Ministry of Emergency Situations are presented.

作者简介

G. Sharipov

FGBVOU VO «Akademiya grazhdanskoj zashhity` MChS Rossii»

编辑信件的主要联系方式.
Email: agz.sharipov@mail.ru

Candidate of Sciences, docent, Associate Professor

俄罗斯联邦

参考

  1. Маштаков В.А., Кондашов А.А., Удавцова Е.Ю., Бобринев Е.В. Подходы к оценке эффективности деятельности сил и средств РСЧС //
  2. Научные и образовательные проблемы гражданс­кой защиты. 2020. № 4 (47). С. 71–76.
  3. Рыбаков А.В., Иванов Е.В., Хидирлясов Т.М. и др. Методический подход к формированию модели оценки эффективности проведения аварийно-спасательных работ при разрушении зданий // Технологии гражданской безопасности. 2023. Т. 20, № 2 (76). С. 57–66.
  4. Родичев В.А. Математические модели и алгоритмы для автоматизированного управления процессами ликвидации чрезвычайных ситуаций: специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)»: дисс. на соис. уч. степени канд. физ.-мат. наук. Саратов, 2006. 167 с.
  5. Полякова Н.М. Оптимизация процессов оперативного реагирования сил и средств МЧС России на чрезвычайные ситуации с применением методов исследования операций // Мировая наука. 2022. № 1 (58). С. 142–148.
  6. Хидирлясов Т.М., Рыбаков А.В., Иванов Е.В. и др. О методике обоснования рационального варианта распределения сил гражданс­кой обороны для проведения аварийно-спасательных работ при разрушении зданий // Технологии гражданской безопасности. 2023. Т. 20, № 4 (78). С. 16–25.
  7. Рыбаков А.В., Иванов Е.В., Петренко П.П. и др. Задача обоснования рациональных параметров оповещения спасателей при проведении аварийно-спасательных работ // Технологии гражданской безопасности. 2024. Т. 21, № 3 (81). С. 101–106.
  8. Kahn A.B. Topological sorting of large net­works // Communications of the ACM. 1962. Vol. 5 (11). Pp. 558–562.
  9. Каменецкая Н.В., Медведева О.М., Голубчикова А.А. и др. Оптимизация процессов оперативного реагирования сил и средств МЧС России на чрезвычайные ситуации с применением метода последовательного анализа // Приоритетные направления инновационной деятельнос­ти в промышленности; сб. науч. ст. по итогам VII Межд. науч. конф., Казань, 30–31 июля 2020 года. Ч. 1. Казань: «КОНВЕРТ», 2020. С. 45–49.
  10. Шарипов Г.А., Мазаник А.И., Рыбаков А.В. Анализ проблемной ситуации применения сил при проведении аварийно-спасательных работ в условиях разрушения зданий и сооружений // Технологии гражданской безопасности. 2025. Т. 22, № 3 (85). С. 45–50.
  11. Заворотный А.Г., Кострубицкий А.А., Ломакин М.И. Модель оценки эффективности мероприятий защиты населения в чрезвычайных ситуациях техногенного характера / Гражданс­кая оборона на страже мира и безопасности // Материалы VIII МНПК, посвященной Всемирному дню гражданской обороны: в 5-ти частях, Москва, 01 марта 2024 года. М.: Академия Государственной противопожарной службы, 2024. С. 175–181.
  12. Бахтиярова О.Н., Птицына И.В., Подзорова М.И. Применение симплекс-метода для решения задач линейного программирования в курсе дисциплин «Исследование операций» и «Методы оптимизации» // Modern European Researches. 2023. Т. 1, № 3. С. 5–16.
  13. Самороковский А.Ф. Модель оптимального распределения ресурса оперативным штабом при проведении эвакуации в условиях возникновения чрезвычайной ситуации // Вестник Воронежского института МВД России. 2021. № 1. С. 122–130.
  14. Пархомчик Э.А., Пономарев А.И. Комплексная методика обоснования рациональной группировки сил и средств, привлекаемой для ликвидации чрезвычайной ситуации в военное время // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2019. № 2 (41). С. 61–68.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

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».