Проблема
Природные и антропогенные катаклизмы накладывают особую ответственность на коммунальные службы. В случае происшествия необходимо как можно быстрее доставить на место технику, оборудование и бригады рабочих для устранения последствий, а также восстановить поставки воды, электричества и газа.
Однако у местных коммунальных служб может не хватить ресурсов, чтобы справиться с чрезвычайной ситуацией в короткий срок. В Канаде для ускорения процесса оказания помощи коммунальные предприятия из соседних регионов объединяются в кластеры. Внутри кластера компании могут оперативно обмениваться информацией и запрашивать помощь в чрезвычайной ситуации.
Компания может отказать в помощи, если место происшествия расположено далеко, и затраты на оказание помощи высоки. Чтобы помочь коммунальным компаниям принимать взвешенные решения, инженеры из Йоркского университета создали СППР на основе модели AnyLogic.
Решение
Сначала консультанты хотели понять, какие критерии влияют на принятие решения об оказании помощи. В результате было выявлено 13 критериев, которые были сгруппированы в 3 категории:
- Критерии компании, запрашивающей помощь – расстояние до места бедствия, размер ущерба и т.д.
- Критерии компании, отвечающей на запрос о помощи – экстремальные условия в своём регионе, наличие доступных ресурсов и т.д.
- Критерии стихийного бедствия – вид бедствия, размер зоны бедствия и т.д.
Каждому из критериев инженеры присвоили диапазон значений и весовые коэффициенты, зависящие от его важности в процессе принятия решений.
Далее они создали агентную модель, которая тестировала сценарии оказания помощи. В ней коммунальные компании были привязаны к местоположению на ГИС-карте. Пользователь мог выбрать, какая компания будет запрашивать помощь, а какая – отвечать на запрос. Выбранные критерии, которые могу повлиять на решение, также учли в модели: их значения по умолчанию, принятые на предыдущем этапе, можно было изменить вручную.
В модели процесс принятия решения запускается, когда отвечающая компания получает запрос о помощи. Диаграмма состояния (statechart) схематично показывает этот процесс.
Решение об оказании помощи основывается на заданных значениях параметров и их весовых коэффициентах. Если решение положительное, рабочие и техника отвечающей компании выдвигаются на место происшествия. По дороге бригады могут быть перенаправлены в другие участки региона ЧС. При этом на экране модели отображается следующая статистика:
- количество компаний в кластере, включая тех, которые согласились помочь;
- количество бригад в пути и прибывших на место происшествия;
- расстояние бригад до мест отправления и прибытия;
- время, за которое бригады доедут до места происшествия.
Результат
На основе модели AnyLogic инженеры разработали систему по поддержке принятия решений для коммунальных компаний. На её основе они провели эксперименты, которые позволили оптимизировать процесс оказания взаимопомощи при ЧС и помогли избежать ошибок в процессе принятия решений. С помощью встроенных в AnyLogic ГИС-карт инженеры визуализировали перемещение бригад до места происшествия и перенаправлять бригады в пути.
