В экстремальной ситуации минуты решают всё. Когда на город летит тайфун или вода уходит из‑под разрушенной дамбы, время спасателей на принятие решений ограничено. При этом объём достоверных данных мал и любая ошибка может обернуться потерянными жизнями.
Донские учёные совместно с коллегами из Китая создали алгоритм, помогающий принимать решения в условиях неопределённости. Он учитывает не только цифры, но и сомнения экспертов, их неполную информацию и даже противоречивые оценки. Система уже эффективно протестирована на реальных данных. Разработка поддержана грантом Российского научного фонда.
Классические модели ЧС требуют точных входных данных. Но в реальности эксперт, оценивающий угрозу, часто не может сказать, какова скорость ветра или величина осадков. Он может предположить: «Я на 80% уверен, что ветер опасен, но есть 20% сомнений». Наука такие «сомнения» не переваривает.
«Основная идея нашей работы — решать сложные задачи при нехватке данных. Поэтому мы применяем нечёткую логику различного типа. Эксперты формулируют оценки в виде интуиционистских нечётких чисел, где есть и степень уверенности, и степень сомнения. Алгоритм агрегирует оценки и выдаёт рекомендацию: от „эвакуация не нужна“ до „срочная эвакуация“», — объясняет доцент Института компьютерных технологий и информационной безопасности ЮФУ Евгения Герасименко.
Система учитывает семь ключевых критериев: интенсивность шторма, близость его траектории к населённым пунктам, интенсивность осадков, готовность населения остаться (индивидуальная и соседская), интенсивность движения транспорта, исторические риски для района. В качестве экспертов задействованы метеорологи, логисты и специалисты специализированных ведомств. Система может обрабатывать мнения от 5 до более чем 20 экспертов.
Проверку разработки учёные провели на супертайфуне «Мария», обрушившемся на китайскую провинцию Цзянси в 2018 году. Из-за стихии тогда были эвакуированы более 500 тыс. человек. Учёные из Китая предоставили экспертные оценки по всем критериям для выбора наилучшей эвакуационной стратегии. Алгоритм проанализировал пять альтернатив и выдал наиболее вероятный вариант. Последующие анализы чувствительности и стабильности подтвердили эффективность метода.
«Целью экспериментов было подтверждение эффективности алгоритма, который опирался на агрегирование нечётких оценок с помощью нечёткого интуиционистского гибридного оператора усреднения. Мы проведели анализ чувствительности, сравнительный анализ, анализ стабильности, подтвердившие эффективность», — отмечает учёная.
В дальнейших планах — интеграция алгоритма в существующие системы оповещения МЧС. Кроме того, команда работает над созданием платформы, способной прогнозировать возникновение и развитие ЧС — паводков, лесных пожаров, техногенных катастроф, прорывов дамб — в реальном времени, учитывая неопределённость данных и обеспечивая групповое принятие решений. Исследования ведутся с 2022 года.