Решение задачи синтеза рисков в управлении инфраструктурными объектами

Цель. В управлении инфраструктурными объектами возникает множество задач принятия решений, требующих оценивания альтернатив в условиях отсутствия четких критериев. Достаточно часто среди них встречаются задачи, в которых необходимо учесть разнообразное количество факторов. Данные факторы, как правило, относятся к различным областям знаний и требуют привлечения экспертов, обладающих компетенциями в данных областях. Так, например, к оценке инфраструктурных объектов могут быть привлечены экономисты, специалисты по земельному праву, экологи, специалисты по логистике, инженеры-проектировщики и другие узкопрофильные специалисты. Зачастую задачи усложняются тем, что существует большое множество альтернатив. В таких случаях достаточно сложно бывает организовать даже первичную экспертизу, целью которой будет являться уменьшение количества вариантов для дальнейшего рассмотрения. Основной целью работы является разработка модели оценивания критериев, влияющих на целесообразность модернизации инфраструктурного объекта, позволяющей учесть факторы из различных областей знаний, а также разработка методики, позволяющей упростить процесс оценки большого количества альтернативных вариантов. При этом данные оценки могут быть выражены в разных форматах: как количественно, так и качественно. Данные подходы получили применение в задаче ранжирования аэропортов с целью отбора аэропортов на статус аэропортов-кандидатов в Московский авиационный узел (МАУ). Особенностями данной задачи как раз является большой набор разнообразных факторов, которые требуется учесть, а также большое количество альтернативных вариантов – более 30 аэропортов, находящихся в радиусе 300 километров от Москвы. Методы. Применена модель синтеза рисков, опирающаяся на экспертные данные, характеризующие критерии, которые влияют на искомый риск, а также величины ущербов для каждого из объектов по данным критериям. Для оценки критериев использован метод, основанный на парных сравнениях, позволяющий экспертам задавать неточные и неполные оценки предпочтений сравниваемых альтернатив. Для оценки величины ущербов применен метод перевода качественных оценок в количественные, а также масштабирования количественных данных в количественную оценку ущербов. Результаты. В результате применения сформулированных в статье идей были определены величины вклада одиннадцати критериев, влияющих на достижение цели по разгрузке МАУ. По данным критериям были оценены частные риски для аэропортов в радиусе 300 километров от Москвы, и получены интегральные риски от модернизации каждого из аэропортов. Затем был составлен рейтинг аэропортов по величине риска от модернизации. Заключение. Предложенный метод обладает универсальностью и может быть применен для решения задач принятия решения в условиях неопределенности в тех областях, где требуется привлечение экспертов разного уровня подготовки и знания предмета оценки и требуется учет множества факторов в совокупности с большим разнообразием альтернатив.

синтез рисков, метод неполных парных сравнений, оценка ущербов, количественная оценка рисков

1. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 c.

2. Tam C.M., Tong Thomas K.L., Wong Y.W. Selection of concrete pump using the superiority and inferiority ranking method // Journal of construction engineering and management. 2004. Volume 130, Issue 6. P. 827-834.

3. Mohamed Marzouk, Omar Amer, Moheeb El-Said. Feasibility study of industrial projects using Simos’ procedure // Journal of Civil Engineering and Management. 2013. Vol. 19:1. P. 59-68. DOI: 10.3846/13923730.2012.734855

4. Петровский А.Б. Теория принятия решений. М.: Издательский центр «Академия», 2009. 400 с.

5. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1996.

6. Roy B., Bouyssou D. Aide Multicritere a la Decision: Methodes et Cas. Paris: Economica, 1993.

7. Vincke P.Multicriteria Decision Aid. Chichester: Wiley, 1992.

8. Greco S., Matarazzo B., Slowinski R. Rough sets methodology for sorting problems in presence of multiple attributes and criteria. // European Journal of Operational Research. 2002. Vol.138. № 2. P. 247-259.

9. Аракелян К.М. Модель развития московского авиационного узла // Наука и транспорт. Гражданская авиация. 2013. № 3(7). С. 46-49. URL: http://www.rostransport.com/science_transport/pdf/7/46-49.pdf.

10. Ридли А.Н. Методика синтеза рисков в управлении системами // «Гагаринские чтения – 2019»: Сборник тезисов докладов. М.: МАИ, 2019. 1345 с. URL: https://gagarin.mai.ru/files/2019/Abstracts_2019.pdf. С. 713-714.

11. Карлин Л.Н., Музалевский А.А. Рискологические исследования в РГГМУ // Безопасность жизнедеятельности. 2011. № 2. С. 5-19.

12. Дмитриев В.В. Определение интегрального показателя состояния природного объекта как сложной системы // Общество. Среда. Развитие. 2009. № 4. С. 146-165.

13. Потапов А.И., Воробьев В.Н., Карлин Л.Н. и др. Мониторинг, контроль, управление качеством окружающей среды: науч. и учеб.-метод. справ. пособие: В 3 ч. Ч. 3. Оценка и управление качеством окружающей среды. СПб.: РГГМУ, 2005. 598 с.

14. Шитиков В.Г., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы, критерии, решения. М.: Наука, 2005. 281 с.

15. Артоболевский И.И., Руссман И.Б., Сергеев В.И. и др. О некоторых способах выбора интегрального критерия качества в задачах оптимального проектирования машин // Изв. АН СССР. Машиноведение. 1978. № 2. С. 3-10.

16. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Алгоритмизация и моделирование слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991. 168 с.

17. Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука, 1990. 128 с.

18. Зибров Г.В., Умывакин В.М., Матвиец Д.А. Геоэкологическая квалиметрия природно-хозяйственных территориальных систем // Экологические системы и приборы. 2011. № 5. С. 3-9.

19. Бочков А.В., Жигирев Н.Н., Ридли А.Н. Метод восстановления вектора приоритетов альтернатив в условиях неопределенности или неполноты экспертных оценок. Надежность. 2017. Т. 17. № 3 (62). С. 41-48.

20. Xu Z.S. Goal programming models for obtaining the priority vector of incomplete fuzzy preference relation // International Journal of Approximate Reasoning. 2004. Vol. 36:3. P. 261-270.

21. Бородулина С., Соколов В., Окунева А. Логистика прогнозирования пассажиропотока на воздушном транспорте с учетом влияния региональных факторов // Логистика. 2015. № 4(101). С. 34-39. URL: http://www.logistika-prim.ru/sites/default/files/s02_log_0415.pdf.