ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ СОСТАВА ВОЗДУШНЫХ СУДОВ ПРИ ОПЕРАТИВНОМ ПЛАНИРОВАНИИ В СИСТЕМЕ АВИАЦИОННО-КОСМИЧЕСКОГО ПОИСКА И СПАСАНИЯ

В статье рассмотрено программное обеспечение технологии оптимизации, позволяющее дополнить работу системы авиационно-космического поиска и спасания в части принятия решений по использованию воздушных судов (ВС). В связи с тем, что на данный момент не полностью отработаны научно-обоснованные принципы принятия оперативных решений для оптимального распределения и привлечения ВС к поиску и спасанию, особенно с использованием автоматизированных процессов, подобные решения принимаются на основе личного опыта руководителя поисково-спасательных работ (РПСР). В статье дается анализ отечественных разработок в области информационно-технического обеспечения поисково-спасательных работ (ПСР), предложен алгоритм принятия решений, в основу которого положены факторы, влияющие на выбор поисково-спасательных сил и средств. Представлено программное обеспечение (ПО), реализованное на средстве визуального программирования Visual Basic for Applications, в котором заложена математическая модель оптимизации ВС по: минимальному расходу финансовых средств на основе теории линейного программирования, минимальному времени обследования заданной площади и вероятности безотказности с прогнозом метеорологических условий на три дня. Результаты расчетов представляются в виде рекомендаций с графо-аналитическими пояснениями по каждому блоку проводимой оптимизации с целью отражения полной «картины» прогнозируемой поисково-спасательной операции (ПСО). Реализованный комплексный подход в ПО способен предоставлять унифицированные рекомендации для РПСР не только во время оперативного планирования, но и при организации транспортных задач, мониторинга и доставки гуманитарных грузов. Это позволяет органам управления давать оптимальные (по принципу «эффективность – качество – экономичность») рекомендации и при необходимости формировать научно-обоснованные предложения по задействованию сил и средств в системе авиационно-космического поиска и спасания.

оптимизация, поиск и спасание, оперативное планирование, программное обеспечение, воздушное судно, авиация

1. Аралов Г.Д. Анализ проблем обеспечения безопасности полетов в мире // Проблемы безопасности полетов. 2012. № 5. С. 66–73.

2. Кофман В.Д. Состояние безопасности полетов в России и странах СНГ // Безопасность авиатранспортного комплекса: тез. докл. 5-й международной конференции 20 февраля 2012 г. М., 2012. 11 с.

3. Попов В.А. Тяжесть авиапроисшествий зависит от спасателей // Авиапанорама: международный авиационно-космический журнал. 2012. № 92. С. 14–19.

4. Эдцоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решения. М.: Аудит, 1997. 34 с.

5. Кини Р., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981. С. 3–22.

6. Подиновский В.В. Математическая теория выработки решений в сложных ситуациях: учебник. М.: МО СССР, 1981. С. 171–174.

7. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений: учебник. М.: Логос, 2002. 392 с.

8. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений: учебное пособие. М.: Экзамен, 2005. 656 с.

9. Соболев А.В., Попов В.А., Селезнев А.В. Основы методики оптимизации количественного и качественного состава поисково-спасательных воздушных судов в системе авиационно-космического поиска и спасания // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. Т. 20, № 10. С. 184–190. DOI: 10.21285/1814–3520–2016–10–184–190.

10. Соболев А.В., Попов В.А., Селезнев А.В. Метод определения показателя безотказности проведения поисково-спасательных операций с помощью воздушных судов по метеорологическим условиям // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2016. Т. 20, № 11. С. 201–206. DOI: 10.21285/1814–3520–2016–11–201–206.

11. Соболев А.В., Попов В.А., Селезнев А.В. Метод определения состава воздушных судов при минимальном времени обследования заданной площади // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21, № 7. С. 171–177. DOI: 10.21285/1814–3520–2017–7–171–177.