WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Гогохия Ираклий Юрьевич

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СИЛ И СРЕДСТВ МЧС РОССИИ

05.25.05 информационные системы и процессы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2012

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России.

Научный руководитель:        доктор технических наук, профессор

       Иванов Александр Юрьевич

Официальные оппоненты:        Саенко Игорь Борисович,

       доктор технических наук, профессор,

       Санкт-Петербургский институт

       информатизации и автоматизации РАН,

       ведущий научный сотрудник лаборатории

       проблем компьютерной безопасности        ;

       Саратов Дмитрий Николаевич,

       кандидат технических наук,

       Санкт-Петербургский университет

       Государственной противопожарной службы

       МЧС России, заместитель начальника

       кафедры пожарной безопасности зданий и

       автоматизированных систем пожаротушения

Ведущая организация:        ФГУП «Центральный научно-исследова-

тельский институт связи»

Санкт-Петербургский филиал

«Ленинградское отделение Центрального научно-исследовательского института связи»

Защита состоится «26» апреля 2012 года в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 205.003.02 при Санкт-Петербургском университете
Государственной противопожарной службы МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России.

Автореферат разослан «___» марта 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 205.003.02

доктор технических наук, профессор  А.Ю. Иванов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность темы. Растущая опасность возникновения масштабных аварий и катастроф природного и техногенного происхождения обязывает органы управления МЧС России активнее переходить к новым методам и технологиям управления рисками чрезвычайных ситуаций (ЧС) и организации применения сил и средств в операциях, нацеленных на предупреждение и ликвидацию их последствий. Наиболее действенным направлением решения указанной глобальной задачи является информатизация деятельности должностных лиц всех уровней иерархии. В структурном аспекте это направление предполагает создание и внедрение в практику автоматизированных систем (АС) различного назначения как непременного инструмента управления. В функциональном аспекте речь идет об автоматизации решения задач должностных лиц с целью повышения оперативности и обоснованности принимаемых решений. При этом к наиболее трудоемким и ответственным задачам относятся такие как прогнозирование чрезвычайных ситуаций и планирование применения сил и средств в ЧС.

Специфика задач первого типа (прогнозирование) связана с необходимостью формирования трендов изменения параметров, характеризующих чрезвычайную ситуацию. Отличительная черта задач второго типа (планирование) состоит в многообразии возможных вариантов построения группировки сил и средств, создаваемой для действий в той или иной ЧС. Оба типа задач требуют для своего эффективного решения соответствующего информационного базиса. Традиционные подходы к построению информационного обеспечения АС МЧС России предполагают использование реляционных баз данных. Это обусловлено солидным научным фундаментом, широкой номенклатурой инструментальных средств их поддержки и богатым опытом применения. Тем не менее, ориентация на такие базы данных не позволяет ожидать качественных результатов решения задач прогнозирования и планирования. Основная причина заключается в слабой приспособленности классических реляционных БД к накоплению однородных изменяющихся данных. Выход из сложившегося положения состоит в переходе к базам данных, опирающимся на концепцию многомерности данных. Особенность таких баз данных состоит в ориентации на определенный класс прикладных задач, связанных с анализом данных. Следование этой концепции в плане решаемых задач по развитию ЧС и последующему применению в них сил и средств позволяет ввести в рассмотрение прогностические базы данных (ПБД), ориентированные на решение задач прогнозирования ЧС и выработки адекватных планов применения в них сил и средств.

Несмотря на богатый научный задел в области организации многомерных баз данных, они слабо адаптированы к рассматриваемой предметной области. В частности, отсутствуют модели и методики их организации и проектирования с целью формирования информационного обеспечения задач планирования операций по предупреждению и ликвидации ЧС. Это определяет проблему, решение которой видится на пути разработки или адаптации моделей и методик организации ПБД применительно к задачам планирования, решаемым должностными лицами органов управления МЧС России в автоматизированном режиме. Сказанное свидетельствует об актуальности темы диссертационной работы.

В основу диссертационного исследования положены труды видных отечественных и зарубежных ученых, среди которых Артамонов В.С., Кузнецов С.Д., Львов В.В., Малыгин И.Г., Сахаров С.С., Саенко И.Б., Дейт К., Инмон У.,  Кодд Э. и другие. 

Цель исследования состоит в повышении эффективности формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и разработки планов применения сил и средств в аварийно-спасательных и аварийно-восстановительных операциях по защите населения, окружающей среды и ликвидации последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф.

Объект исследования – базы данных автоматизированных систем МЧС России.

Предмет исследования – модели и методы организации баз данных для систем и процессов прогнозирования и планирования.

Научная задача заключается в разработке моделей и методик построения баз данных в интересах информационной поддержки автоматизированного решения задач планирования применения сил и средств МЧС России в чрезвычайных ситуациях.

Частные научные задачи исследования:

1. Обоснование потребности в совершенствовании информационного обеспечения задач прогнозирования и планирования в сфере предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

2. Формирование общего подхода к организации информационного обеспечения задач прогнозирования и планирования.

3. Разработка принципов построения и концептуальной модели базы данных для задач планирования.

4. Разработка модели данных применительно к задачам планирования.

5. Разработка методики логического проектирования баз данных для задач планирования.

6. Выработка предложений по применению разработанных моделей и методики.

Методы исследования. Для решения научной задачи использовались методы системного анализа, теории баз данных, в частности, теории реляционных баз данных и теории многомерно-реляционного представления данных.

Результаты исследования. Основными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

1. Концептуальная модель базы данных для задач планирования применения сил и средств МЧС России.

2. Модель представления данных в многовариантных базах данных.

3. Методика логического проектирования многовариантных баз данных.

Научная новизна результатов диссертационного исследования обусловлена формированием основных положений по организации баз данных, обеспечивающих автоматизированное решение задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях, на основе многомерно-реляционного подхода, адаптированного к многовариантному представлению данных; построением модели представления многовариантных данных, включающей структурный, манипуляционный и целостный компоненты и базирующейся на вариантно-реляционную ассоциацию1 как атомарный элемент модели; разработкой методики логического проектирования баз данных для решения задач планирования на основе метода «сущность-связь» с учетом специфики многовариантного представления данных.

Достоверность научных результатов обеспечивается использованием апробированных теоретических положений в области реляционных баз данных для модификации многомерно-реляционного представления применительно к задачам планирования применения сил и средств МЧС России в чрезвычайных ситуациях.

Практическая значимость полученных результатов определяется их важностью для автоматизированного решения практических задач, связанных с оперативным формированием вариантов применения сил и средств МЧС России для действий по предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, за счет развития одного из перспективных направлений в области построения и использования реляционных баз данных.

Публикации по теме диссертации. Результаты диссертационного исследования опубликованы в четырех работах, в том числе в одном издании по перечню ВАК. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Реализация. По результатам работы получены акты реализации от следующих организаций: Институт сетевых технологий (г. Санкт-Петербург) и Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России.

Апробация результатов исследования. Основные положения исследования докладывались и обсуждались в период с 2009 г. по 2011 г. на семинарах Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России, IV Международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы» (г. Санкт-Петербург, 17 ноября 2011 г.) и V Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму» (г. Санкт-Петербург, 20-21 апреля 2010 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем диссертации составляет 95 страниц основного текста, в том числе 12 рисунков, 8 таблиц и список литературы из 87 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы выбор темы диссертации и ее актуальность, приведены основные атрибуты исследования, отражены научные результаты, выносимые на защиту, и их характеристика, а также указаны сведения об апробации и реализации результатов диссертационного исследования.

В первой главе «Проблема построения информационного обеспечения автоматизированных систем МЧС России для задач планирования применения сил и средств» проведено исследование средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств в операциях по их предупреждению и ликвидации; выполнен анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем, связанных с прогнозированием и планированием; выявлены предпосылки и сформулирована проблема совершенствования информационного обеспечения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств.

В современных условиях выработка и принятие решений, обеспечивающих адекватное реагирование на предпосылки или проявление чрезвычайных ситуаций, невозможны без автоматизации процессов сбора, накопления и обработки информации, связанной с ЧС. В содержательном плане обработка информации предполагает, в том числе, формирование прогнозов возникновения и/или развития чрезвычайных ситуаций, а также разработку планов применения сил и средств для  противодействия указанным ситуациям. Современные системы МЧС, такие как автоматизированная информационно-управляющая система (АИУС) Единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС) и Автоматизированная система Национального центра управления в кризисных ситуациях (НЦУКС), реализуют функции прогнозирования и планирования.





В АИУС РСЧС предусмотрена и реализуется такая функция как подготовка рекомендаций и вариантов решений по прогнозу чрезвычайных ситуаций и действиям при их ликвидации, а к перечню функциональных задач, решаемых системой, относятся: прогнозирование ЧС, а также поддержка процесса подготовки управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС.

Подсистема поддержки принятия решений АС НЦУКС обеспечивает решение задач следующих классов: прогнозирование обстановки,  контроль и оценка обстановки, подготовка данных для принятия решения и планирования его реализации. Задачи прогнозирования обстановки обеспечивают получение данных обстановки на основе проведения расчетов по специальным алгоритмам (методикам). Задачи контроля и оценки обстановки обеспечивают сопоставление данных, полученных из различных источников, друг с другом, а также с результатами прогнозирования. Задачи подготовки данных для принятия решения и планирования его реализации обеспечивают определение требуемого состава, сроков проведения и объемов планируемых мероприятий, расчет рационального состава необходимых для осуществления выбранных мероприятий сил, средств и ресурсов, а также планов их применения.

В результате решения этих задач формируется ситуационный план ликвидации чрезвычайной ситуации. Он включает в себя следующие компоненты: план по составу, объемам и срокам проведения аварийно-спасательных работ, план привлечения сил и средств, план обеспечения продовольственными, медицинскими, материально-техническими и другими ресурсами,  план перевозок сил, средств и ресурсов.

Таким образом, задачи прогнозирования ЧС и планирования применения в них сил и средств МЧС России взаимосвязаны в том смысле, что ход и результаты формирования планов зависят от получаемых прогнозов.

Решение перечисленных задач требует соответствующего информационного обеспечения. В настоящее время этот вид обеспечения ориентирован на концепцию баз данных. При этом преимущественное распространение получили БД, организованные на основе классической реляционной модели данных. Такие базы данных относятся к классу операционных, т.е. поддерживающих технологию оперативной обработки транзакций (ООТ). Операционная база данных, являясь информационной моделью предметной области, хранит актуальное состояние этой области в виде последних зафиксированных значений атрибутов. Такие БД предназначены для обеспечения исполнения сложных транзакций и не предполагают одновременного хранения некоторого количества значений одного и того же атрибута.

Анализ содержания задач прогнозирования, решаемых должностными лицами в автоматизированном режиме, показывает, что их основу составляет обработка статистической информации об изменении во времени признаков чрезвычайной ситуации (при ее зарождении) или параметров протекания (при ее развитии). При оценке состава сил и средств, необходимых в ЧС, также предполагается использование экспертной и статистической информации (при ее наличии) о прошедших аналогичных чрезвычайных ситуациях. Динамика возникновения и/или развития ЧС не позволяет в режиме реального времени формировать план применения сил и средств для конкретной текущей ситуации. При планировании применения сил и средств в операциях по предупреждению и ликвидации последствий используется информация о прогнозах развития ЧС и по результатам ее анализа осуществляется выбор наиболее соответствующего плана из числа разработанных ранее. Специфика всех перечисленных задач состоит в том, что они относятся к классу аналитических и для своего решения требуют обработки нескольких значений одного атрибута.

Таким образом, сложившееся положение дел в области информационного обеспечения задач прогнозирования ЧС и планирования применения в операциях по их предупреждению и ликвидации характеризуется наличием конфликтной ситуации, порождающей проблему исследования. Схематично возникновение этой ситуации показано на рисунке 1.

Рисунок 1 – Возникновение проблемы совершенствования информационного
обеспечения задач прогнозирования и планирования

Реальным направлением решения этой проблемы является отход от монопольного применения классических реляционных баз данных в автоматизированных системах МЧС России и введение в рассмотрение БД, ориентированных на модели данных других типов. В этом отношении более адекватными задачам прогнозирования и планирования выступают аналитические базы данных. Такие БД поддерживают технологии оперативной аналитической обработки и интеллектуального анализа данных. Основу этих технологий составляет многомерное представление данных. В теоретическом плане классическая реляционная модель данных получила расширение до многомерно-реляционной модели. 

Наличие произвольного числа информационных измерений позволяет отойти от ограничения обычной реляционной модели, выражаемого возможностью хранения единственного значения атрибута, называемого атрибутом-фактором. Особые модификации многомерно-реляционной модели могут быть обнаружены в следующих случаях.

Первый предполагает наличие информационного измерения «Время». Тогда значения любого атрибута-фактора, отражающего состояние предметной области, может быть сохранено в БД несколько раз с привязкой к значению атрибута-измерения Время. Второй позволяет ввести в рассмотрение измерение «Вариант», и значение произвольного атрибута-фактора может быть сопряжено со значением атрибута-измерения Вариант.

Такие частные варианты многомерно-реляционной модели позволяют ввести в рассмотрение хронологические и многовариантные базы данных (ХБД и МВБД). Место этих БД в информационном процессе прогнозирования ЧС и планирования применения в них сил и средств МЧС показано на рисунке 2.

Рисунок 2 – Место ПБД в информационном процессе прогнозирования
ЧС и планирования применения сил и средств

В настоящее время ПБД не получили практического применения при построении информационного обеспечения автоматизированных систем МЧС России, решающих задачи прогнозирования ЧС и планирования применения сил и средств в операциях по их предупреждению и ликвидации. В определенной мере сдерживание объясняется недостаточным уровнем развития теоретических основ и практических методик, связанных с организацией введенных в рассмотрение классов баз данных применительно к исследуемой предметной области. При этом, если хронологические или темпоральные базы данных имеют определенное теоретическое подкрепление, то такое утверждение не распространяется на МВБД, которые должны стать ядром информационного обеспечения процесса планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях.

Во второй главе «Модели информационной базы для задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях» определены принципы построения и сформирована концептуальная модель базы данных для решения задач планирования на основе многомерно-реляционного представления, а также разработана модель представления данных в многовариантных базах данных, ориентированных на обеспечение решения этого класса задач.

Качественный анализ сущности построения ХБД и МВБД показывает их сходство в том плане, что содержат накапливаемые данные о значениях атрибутов-факторов. Поэтому целесообразно формирование единой теоретической основы построения этих классов БД. Это позволит, во-первых, с общих позиций подходить к логическому проектированию ХБД и МВБД, во-вторых, использовать для их реализации единую систему управления базами данных (СУБД). 

Если принять классическую реляционную БД за одномерное информационное образование, считая ее отношения единственным информационным измерением, то в ХБД и МВБД на одно измерение больше. В ХБД таким дополнительным измерением выступает «Время», для МВБД – «Вариант» (рисунок 3). Тогда эти базы данных рассматриваются как двухмерные информационные образования.

Рисунок 3 – Представление ХБД и МВБД как двухмерных информационных образований

В основе построения ХБД и МВБД лежат определенные принципы. Их применимость к организации  баз данных обоих классов приведена в таблице 1.

Таблица 1 – Принципы построения хронологических и многовариантных баз данных


Принцип

ХБД

МВБД

1

Двухмерность данных

+

+

2

Случайный характер дополнительного информационного измерения

+

3

Эволюционное изменение данных

+

4

Упорядоченность во времени

+

5

Продолженное действие значения атрибута-фактора

+

6

Разнесение асинхронных атрибутов

+

7

Модификация содержания базы через добавление данных

+

+

8

Динамичность связей между объектами учета в базе данных

+

+

Первый принцип не нуждается в комментариях.

Второй принцип предполагает, что для ХБД формирование новых значений атрибутов-факторов может происходить в случайные моменты времени в соответствии с изменениями в зоне ЧС. Для МВБД это положение не актуально, поскольку варианты планов применения сил и средств не связаны со временем и могут вводиться в базу данных практически параллельно. Главное требование – возможность их одновременного хранения.

Третий принцип также распространяется лишь на ХБД, т.к. добавление в базу данных значений атрибутов-факторов осуществляется только в момент их изменения во времени.

Четвертый принцип также характерен только для ХБД, поскольку для МВБД упорядочение во времени не имеет смысла в силу отсутствия этого информационного измерения.

Пятый принцип ориентирует на то, что в ХБД каждое последующее значение атрибута-фактора устанавливается относительно предшествующего, что для МВБД не обязательно в силу отсутствия связи «предшествование-следование».

Шестой принцип интерпретируется так: «Если значения разных атрибутов-факторов изменяются асинхронно, то их следует хранить в разных отношениях, соответствующих разным значениям атрибута-измерения».

Седьмой принцип довольно прозрачен: «При изменениях в предметной области данные в базе не обновляются, а накапливаются», т.е. их история относительно измерений сохраняется. Однако для МВБД этот принцип относителен, поскольку при кардинальном изменении условий некоторые варианты планов применения сил и средств могут исключаться, т.е. может происходить удаление данных из базы.

Восьмой принцип определяет то, что оба типа баз данных отображают изменение не только свойств объектов, но и связей между ними.

Формирование концептуальной модели МВБД требует введения в рассмотрение такого важного компонента модели как «атомарный элемент».

Для ХБД таковым является хроно-реляционная ассоциация (ХРА), формально определяемая следующим образом:

.

(1)

,

(2)

,

(3)

где – отношение со статическими атрибутами A, – отношения с динамическими атрибутами, K – ключевые атрибуты, T – атрибут времени, , n – число фиксируемых моментов времени. Схематичная интерпретация ХРА представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 – Графическое изображение хроно-реляционной ассоциации

Аналогично может быть описана вариантно-реляционная ассоциация (ВРА):

,

(4)

,

(5)

,

(6)

где – отношение с постоянными для множества вариантов атрибутами A, - отношение с переменными атрибутами , K – ключевые атрибуты, V – номер варианта, , m – число вариантов.

В графическом представлении это описание иллюстрирует рисунок 5.

Рисунок 5 – Графическое изображение вариантно-реляционной ассоциации

Сходные черты и отличия рассмотренных атомарных элементов приведены в таблице 2.

Таблица 2 – Особенности формирования атомарных элементов ХБД и МВБД

Хроно-реляционная ассоциация

Вариантно-реляционная ассоциация

Наличие отношения для хранения значений атрибута-измерения Время не обязательно

Наличие отношения для хранения значений атрибута-измерения Варианты не обязательно

Атрибут Время обязательно входит в число ключевых атрибутов

Атрибут Вариант обязательно входит в число ключевых атрибутов

Отношения с атрибутами-факторами содержат, как правило, один такой атрибут в силу соблюдения принципа разнесения асинхронных атрибутов

Отношение с атрибутами-факторами содержит все такие атрибуты, поскольку соблюдение принципа разнесения асинхронных атрибутов не обязательно

В ассоциацию входит несколько отношений с атрибутами-факторами

В ассоциацию входит, как правило, одно отношение с атрибутами-факторами

Характер содержания атомарных элементов ХБД и МВБД и их определенное сходство позволяют ориентироваться на разработки, связанные с моделью данных в хронологических (темпоральных) базах. Однако определенные отличия предполагают построение оригинальной модели данных для МВБД.

Такая модель данных формируется из структурного, манипуляционного и целостного компонентов.

Структурное представление модели обеспечивает ВРА – атомарный элемент МВБД, описательно представленный в виде выражений (4)-(6) и схематично – на рисунке 5. Выражение (4) определяет, что ВРА всегда состоит из двух отношений. При этом действует допущение, что варианты не имеют иерархии, т.е. подварианты в рассмотрение не вводятся. Пример ВРА приведен на рисунке 6.

K

A

K

V

F1

F2

Условный номер ЧС

Тип ЧС

Условный номер ЧС

Вариант

Основное

подразделение

Резервное

подразделение

001

Пожар

001

1

ПСО 1

ПСО 2

002

Авария на ХОО

001

2

ПСО 1

ПСО 3

003

Крупное ДТП

001

3

ПСО 2

ПСО 1

002

1

ПСО 2

ПСО 3

ХОО – химически опасный объект

003

1

ПСО 3

ПСО 1

ДТП – дорожно-транспортное происшествие

003

2

ПСО 1

ПСО 2

ПСО – пожарно-спасательный отряд

003

3

ПСО 1

ПСО 3

Рисунок 6 – Пример вариантно-реляционной ассоциации

Манипуляционная составляющая модели представляется набором операций над отношениями, составляющими ВРА. Их можно объединить в две группы: первая соответствует реляционным операциям, вторая – теоретико-множественным. Основной интерес представляют операции первой группы, а именно проекция, селекция и соединение.

Проекция. Рассмотрим ВРА и , при этом , где – условие проекции, , . Результирующая ВРА зависит от состава и может принимать следующий вид (таблица 3):

Таблица 3 – Содержание операции проекции над ВРА

Состав

Селекция. Здесь возможны три модификации рассматриваемой операции: прямая (в условие отбора входят вариантно-независимые атрибуты), обратная (в условие отбора входят вариантно-зависимые атрибуты) и смешанная селекция (в условие отбора входят оба типа атрибутов).

Прямая селекция. Исходные ВРА: и . При этом , где – условие отбора, А – неключевые атрибуты, входящие в условие. Тогда результирующая ВРА принимает вид:

,.

(7)

Обратная селекция. Исходные ВРА: и . При этом , где – условие отбора, – вариантно-независимый атрибут, входящий в . Тогда результирующая ВРА принимает вид:

, .

(8)

Смешанная селекция. Исходные ВРА: и . При этом , где – условие отбора,– атрибуты отбора, содержащие все виды атрибутов. Если , то

,

(9)

где – операция объединения ассоциаций, каждая из которых получена в результате селекции по s-му условию.

Соединение. Рассмотрению подлежат два типа этой операции.

Первый предполагает использование общего вариантно-независимого атрибута. Исходные ВРА: и , и . Кроме того, . Тогда результирующая вариантно-реляционная ассоциация определяется как

,

(10)

где , , .

При переходе ко второму типу соединения рассматриваются те же вариантно-реляционные ассоциации: и , , и . Тогда

,

(11)

где , и .

Целостная часть модели может быть представлена в табличном виде (таблица 4).

Таблица 4 – Ограничения целостности модели многовариантно-реляционного представления данных

Ограничения структуры

Ограничения заполнения

Ограничения обработки

Обязательность наличия первичного ключа во всех отношениях ВРА

Уникальность значения первичного ключа

Обязательность включения измерения в условие проекции ВРА

Ссылочная целостность таблиц факторов и измерений

Обязательность присутствия всех значений первичного ключа таблицы измерения в значениях составного первичного ключа соответствующей ей таблицы факторов

Идентичность составов таблиц общего измерения в обоих ВРА, являющихся операндами операции соединения двух ВРА

Отсутствие в таблицах факторов нулевых значений атрибутов-факторов

Идентичность схем таблиц - компонентов ВРА, являющихся операндами операции соединения

В третьей главе «Проектирование баз данных для информационной поддержки задач планирования применения сил и средств» представлена методика логического проектирования многовариантных баз данных, а также приведены рекомендации по построению и применению названных баз данных в автоматизированных системах МЧС России для планирования применения сил и средств в операциях по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Общая последовательность проектирования БД представляется четырьмя этапами: анализ информационных потребностей, информационно-логическое моделирование, логическое проектирование и физическая реализация. Наиболее ответственным этапом выступает логическое проектирование, на котором осуществляется преобразование информационно-логической модели предметной области (концептуальной модели БД) в логическую структуру базы данных.

Для решения этой задачи предпочтение отдается методу преобразования концептуальной модели (КМ) в логическую структуру БД, получившему название  «сущность-связь» (метод ER-диаграмм). При осуществлении преобразования опираются на следующие понятия: арность связи, степень связи, класс принадлежности, альтернативность, вариантная зависимость. Введем в рассмотрение две сущности: сущность 1 имеет атрибуты <K1, A1, F1>, а сущность 2 – атрибуты <K2, A2, F2>, где A1 и A2 – вариантно-независимые, а F1 и F2 – вариантно-зависимые атрибуты. Атрибут Варианты обозначен V. Тогда правила преобразования концептуальной модели в логическую структуру МВБД могут быть сведены в таблицу 5.

Процедурная часть методики логического проектирования МВБД представляется в виде последовательности этапов.

1. Формирование КМ БД в виде ER-диаграммы.

1.1. Выделение в предметной области атрибутов, их характеристик и функциональных зависимостей между ними.

1.2. Формирование сущностей и связей между ними, определение характеристик связей с учетом многовариантного представления данных.

1.3. Формирование фрагментов КМ, включающих несколько сущностей, объединенных одной связью.

1.4. Объединение фрагментов в единую КМ, уточнение состава сущностей и связей, структуры фрагментов КМ.

2. Формирование логической структуры МВБД в терминах ВРА.

2.1. Выделение на КМ связей между сущностями и выявление значений их характеристик.

2.2. Выбор правила преобразования фрагмента КМ, определяемого заданной связью.

2.3. Формирование фрагмента логической структуры МВБД в терминах универсальных отношений ВРА.

2.4. Объединение полученных фрагментов логической структуры МВБД.

Таблица 5 – Правила формирования логической структуры МВБД

Класс принадлежности

Альтернативность

Вариантная зависимость

Результирующий
фрагмент схемы БД

Сущн. 1

Сущн. 2

Арность связи Бинарная

Степень связи 1:1

Обязат.

Обязат.

Sch(U)=< K1,K2,A1,A2,V, F1,F2 >

Обязат.

Не обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,K1,V,F2>.

Не обязат.

Обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,K2,V,F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Не обязат.

Не обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(U3)=<K1,K2,V >.

Да

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,K1,V,F2>.

Да

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(U3)=<K1,K2,V >.

Степень связи 1:M

Обязат.

Обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,K1,V,F2>.

Обязат.

Не обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(U3)=<K1,K2,V >.

Не обязат.

Обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,K1,V,F2>.

Не обязат.

Не обязат.

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(U3)=<K1,K2,V >.

Да

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(U3)=<K1,K2,V >.

Степень связи M:N

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(U3)=<K1,K2,V >.

Арность связи – n-арная

Sch(U1)=<K1,A1,V, F1>;

Sch(U2)=<K2,A2,V, F2>.

Sch(Un)=<Kn,An, V, Fn>.

Sch(Un+1)=<K1,…,Kn, V >.

3. Формирование логической структуры МВБД в терминах реляционной модели.

3.1. Преобразование схем ВРА, представленных в виде схем универсальных отношений, в исходные фрагменты реляционной структуры МВБД.

3.2. Оптимизация исходных фрагментов реляционной структуры МВБД с учетом критериев эффективности логического проектирования БД.

3.3. Разработка алгоритмов и процедур программной надстройки СУБД, обеспечивающих поддержку модели многовариантного представления данных.

Пример вариантно-реляционной ассоциации и соответствующего ей фрагмента реляционной базы данных приведен на рисунках 7 и 8.

Рисунок 7 – Вариантно-реляционная ассоциация

Рисунок 8 – Фрагмент реляционной базы данных

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе представлены технические и технологические решения, связанные с разработкой общего подхода, моделей и методик построения и проектирования баз данных, создаваемых с целью повышения эффективности формирования планов применения сил и средств МЧС России в операциях по предупреждению и ликвидации последствий стихийных бедствий, техногенных аварий и катастроф.

Проведено исследование средств автоматизированного формирования прогнозов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций и планирования применения сил и средств МЧС России.

Выполнен анализ современных моделей и методов построения информационного обеспечения автоматизированных систем, решающих задачи прогнозирования и планирования.

Сформулирована проблема совершенствования информационного обеспечения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций и планирования применения в них сил и средств.

Определены принципы построения и представлена концептуальная модель базы данных для решения задач оперативного планирования на основе многомерно-реляционного представления данных.

Разработана модель представления данных в многовариантных базах данных.

Предложена процедура проектирования многовариантных баз данных для планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях, а также разработана методика логического проектирования указанных баз данных.

Сформулированы рекомендации по построению и применению многовариантных баз данных в автоматизированных системах МЧС России для решения задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях.

Результаты диссертационной работы способны найти применение при разработке информационного обеспечения процессов автоматизированного прогнозирования чрезвычайных ситуаций и формирования планов применения сил и средств МЧС России для их предупреждения и ликвидации последствий.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

Издания по Перечню ВАК

1. Гогохия И.Ю. Организация многовариантных баз данных для задач планирования применения сил и средств в чрезвычайных ситуациях / И.Ю. Гогохия, А.Ю. Иванов // Проблемы управления рисками в техносфере. – 2012. – № 1(21), (0,8/0,5 п.л.).

Другие  издания

2. Гогохия И.Ю. Логическое проектирование многовариантных баз данных для автоматизированных систем МЧС России / И.Ю. Гогохия, А.Ю. Иванов // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). – 2011. – №  2, (0,7/0,4 п.л.).

3. Гогохия И.Ю. Модель представления многовариантных данных / И.Ю. Гогохия // Материалы V Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму», Санкт-Петербург, 20-21 апреля 2010 г. / Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России. – 2010. (0,3 п.л.).

4. Гогохия И.Ю. Концепция многовариантных баз данных и возможности ее реализации в интересах оперативного формирования планов применения сил и средств МЧС России / И.Ю. Гогохия // Материалы IV международной научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы», Санкт-Петербург, 17 ноября 2011 г. / Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной службы МЧС России. – 2011. (0,3 п.л.).

Подписано в печать 23.03.2012                                               Формат 60х84 1/16

Печать цифровая                        Объем 1,0 п.л.                         Тираж 100 экз.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России

196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149


1 Ассоциация – соединение каких-либо единиц  (Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка).






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.