Методы, модели и алгоритмы в системах безопасности : машинное обучение, робототехника, страхование, риски, контроль

 
Н.Г. Топольский, В.Я. Вилисов 
 
 
МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И 
АЛГОРИТМЫ  
В СИСТЕМАХ  БЕЗОПАСНОСТИ  
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ,  
РОБОТОТЕХНИКА,  
СТРАХОВАНИЕ,  
РИСКИ, 
КОНТРОЛЬ 
 
 
МОНОГРАФИЯ 
 
Под редакцией доктора технических наук, 
профессора Н.Г. Топольского 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Москва 
РИОР 
 
 

УДК 614.842.83.07/.08 
ББК 38.96 
Т58 
 
А в т о р ы: 
Топольский Н.Г. - д-р. техн. наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, академик 
РАЕН и НАНПБ, профессор кафедры информационных технологий Академии ГПС МЧС 
России (Москва). Автор более 700 печатных работ, в том числе более 40 монографий по 
моделированию и разработке интеллектуальных автоматизированных систем комплексной 
безопасности потенциально опасных и критически важных объектов, зданий и сооружений; 
Вилисов В.Я. - д-р экон. наук, канд. техн. наук, профессор кафедры математики 
Технологического университета (г. Королев). Автор более 200 печатных работ, в том числе 
семи монографий по математическому моделированию и методам информационноаналитической поддержки принятия решений в организационно-технических системах. 
 
Р е ц е н з е н т ы: 
Денисов А.Н. - д-р техн. наук, профессор, профессор кафедры пожарной тактики и 
службы Академии ГПС МЧС России (Москва); 
Фирсов А.В., канд. техн. наук, доцент, начальник кафедры гражданской защиты 
Академии ГПС МЧС России (Москва) 
 
     Топольский Н.Г., Вилисов В.Я.  
Т58    Методы, модели и алгоритмы в системах безопасности : машинное обучение, 
робототехника, страхование, риски, контроль : монография / Н.Г Топольский, В.Я. 
Вилисов; под ред. д-ра техн. наук, профессора Н.Г. Топольского. – Москва : РИОР, 2021. 
– 475 с. – DOI: https://doi.org/10.29039/02072-2 
 
ISBN 978-5-369-02072-2 
 
В монографии рассмотрены актуальные вопросы поддержки принятия решений и 
управления в системах обеспечения безопасности при ликвидации пожаров и 
чрезвычайных ситуаций на основе использования инновационных подходов и 
инструментов исследования операций, искусственного интеллекта, робототехники и 
методов управления в организационных системах. 

Монография предназначена для профессорско-преподавательского состава, научных 
сотрудников, аспирантов (адъюнктов) и докторантов, а также для магистрантов, студентов 
и слушателей  образовательных организаций, всем тем, кто интересуется проблемами 
поддержки принятия решений и управления в системах обеспечения безопасности. 

 

Издается в авторской редакции. 

УДК 614.842.83.07/.08 
ББК 38.96 
ISBN 978-5-369-02072-2  
 
© Топольский Н.Г. 
     Вилисов В.Я. 
 
 
 

Посвящается  
30-летию научной школы по автоматизации систем 
и средств предупреждения и ликвидации пожаров и 
чрезвычайных ситуаций, возглавляемой заслуженным 
деятелем 
науки 
РФ, 
академиком 
Российской 
академии 
естественных 
наук 
и 
Национальной 
академии наук пожарной безопасности, доктором 
технических наук, профессором  
Николаем Григорьевичем Топольским 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Оглавление 

Введение .................................................................................................................................................. 9 

Глава 1. Методы и технологии поддержки принятия решений при управлении силами и 
средствами в чрезвычайных ситуациях ............................................................................................. 12 
1.1. Проблемы и задачи управлении ликвидацией пожаров и ЧС в РСЧС ................................. 12 
1.1.1. Структура управления РСЧС ............................................................................................. 12 
1.1.2. Факторы ликвидации пожаров .......................................................................................... 14 
1.1.3. Модели и задачи управления ликвидацией пожаров ...................................................... 16 
1.2. Современные интеллектуальные системы управления ......................................................... 19 
1.2.1. Системы поддержки принятия решений в информационных системах ........................ 19 
1.2.2. Системы, основанные на знаниях...................................................................................... 25 
1.2.2.1. Элементы поддержки ликвидации пожаров и ЧС в РСЧС ....................................... 25 
1.2.2.2. Неопределенности в задачах управления силами и средствами.............................. 29 
1.2.2.3. Технологии накопления знаний в сложных системах .............................................. 30 
1.2.3. Модели и алгоритмы, используемые для поддержки принятия решений в 
практике управления ликвидацией ЧС ....................................................................................... 41 
1.3. Анализ взаимосвязей показателей и факторов по данным пожарной статистики .............. 47 
1.3.1. Методологические аспекты оценки эффективности инновационных элементов 
поддержки ликвидации пожаров и ЧС ........................................................................................ 47 
1.3.2. Логика построения адекватных факторных моделей ...................................................... 49 
1.3.3. Регрессионный анализ пожарной статистики .................................................................. 55 
1.3.3.1. Регрессионные модели показателей реагирования ГПС .......................................... 55 
1.3.3.2. Восстановление недостающих данных в выборках наблюдений показателей 
ущерба на основании вспомогательных регрессионных моделей ....................................... 58 
1.3.4. Регрессионные модели взаимосвязи ущерба и временных характеристик 
реагирования пожарных подразделений ..................................................................................... 60 
1.3.4.1. Модели по всем пожарам за период 2003-2017 гг. и за 2011-2017 гг. .................... 60 
1.3.4.2. Модели по пожарам в городах за период 2011-2017 гг. ........................................... 66 
1.3.4.3. Модели по пожарам в сельской местности за период 2011-2017 гг. ....................... 67 
1.3.4.4. Сводные результаты регрессионного анализа зависимости показателей 
ущерба от временных характеристик реагирования .............................................................. 68 
1.3.4.5. Анализ статистических данных о пожарах по регионам России ............................. 74 
1.3.5. Прогнозирование показателей реагирования и ущерба от пожаров .............................. 76 
1.3.5.1. Методы экстраполяционного прогнозирования ........................................................ 76 
1.3.5.2. Прогнозирование показателей реагирования по России .......................................... 78 
Выводы по главе 1 ............................................................................................................................ 78 

Глава 2. Машинообучаемые модели, алгоритмы и методы поддержки принятия решений 
при распределении ограниченных ресурсов в процедурах оперативного управлении 
ликвидацией пожаров .......................................................................................................................... 82 
2.1. Управление силами и средствами при одновременных вызовах .......................................... 82 
2.1.1.  Анализ статистики пожаров в городах ............................................................................ 82 
2.1.2. Особенности управления ликвидацией пожаров при одновременных вызовах ........... 91 
2.2. Модели распределения ресурсов пожарных частей при одновременных вызовах ............. 94 
2.2.1. Прямая и обратная постановки распределительной задачи транспортного типа ......... 96 
2.2.2. Преобразование транспортной задачи к задаче линейного программирования ......... 102 
2.2.3. Некоторые особенности обратной транспортной задачи .............................................. 104 
2.2.4. Свойства обратной транспортной задачи как процедуры машинного обучения 
линейной модели ......................................................................................................................... 109 
2.2.4.1. Анализ особенностей задачи линейного программирования, построенной по 

транспортной модели .............................................................................................................. 109 
2.2.4.2. 
Машинное 
обучение 
транспортной 
модели 
как 
обратная 
задача 
восстановления параметров целевой функции по наблюдениям ....................................... 115 
2.2.4.3. Интерпретация результатов обучения транспортной модели ............................... 122 
2.2.4.4. О логике адекватности обученной модели .............................................................. 124 
2.3. Экспертные процедуры выявления предпочтений ЛПР ...................................................... 124 
2.3.1. Алгоритм экспертного оценивания вариантов распределения ресурсов на основе 
транспортной модели ................................................................................................................. 126 
2.3.2. Планирование оптимальных экспериментов для выявления знаний опытного 
лица, принимающего решения .................................................................................................. 134 
2.3.2.1. Объект и типы экспериментирования ...................................................................... 135 
2.3.2.2. Принципы согласованного управления ................................................................... 135 
2.3.2.3. Оптимальное планирование эксперимента на ЛПР ................................................ 140 
2.4. Оценивание эффекта от применения распределительной транспортной модели в 
управлении ликвидацией пожаров................................................................................................ 150 
2.4.1. Потенциал снижения ущерба от пожаров ...................................................................... 150 
2.4.2. Об оценивании эффективности применения транспортных моделей для 
управления ликвидацией пожаров ............................................................................................ 152 
2.4.3. Основные сценарии применения транспортных моделей для управления 
ликвидацией пожаров ................................................................................................................. 155 
Выводы по главе 2 .......................................................................................................................... 155 

Глава 3. Многошаговые математические модели накопления знаний лиц, принимающих 
оперативные решения при ликвидации пожаров ............................................................................ 158 
3.1. Управление ликвидацией пожаров с использованием управляемых марковских цепей
 .......................................................................................................................................................... 158 
3.1.1. Типовая динамика развития и показатели состояния пожара ...................................... 159 
3.1.2. Представление динамики развития пожара в виде марковской цепи ......................... 160 
3.1.2.1. Основные свойства марковских цепей ..................................................................... 160 
3.1.2.2. Алгоритм оценивания параметров марковской цепи по наблюдениям ................ 161 
3.1.2.3. Имитационное моделирование оценивания параметров марковской цепи по 
наблюдениям............................................................................................................................ 163 
3.1.2.4. Анализ статистических данных о пожарах в городах субъектов .......................... 167 
3.1.2.5. Прогнозирование показателей процесса ликвидации пожара по марковской 
модели ...................................................................................................................................... 173 
3.1.3. Представление процесса принятия решений на пожаре в виде управляемой 
марковской цепи ......................................................................................................................... 180 
3.1.3.1. Показатели сложности и ранги пожаров .................................................................. 181 
3.1.3.2. Управление рангом вызова на основе использования управляемой 
марковской цепи ...................................................................................................................... 183 
3.1.3.3. Алгоритм поиска оптимальной стратегии управляемой марковской цепи .......... 185 
3.1.5. Алгоритм формализованного накопления опыта управления ликвидацией 
пожаров путем решения обратной задачи для управляемой марковской цепи .................... 186 
3.1.5.1. Исходные данные, необходимые для решения обратной задачи (накопления 
знаний путем машинного обучения модели) ........................................................................ 187 
3.1.5.2. Алгоритм машинного обучения ................................................................................ 188 
3.1.5.3. Модельный пример .................................................................................................... 192 
3.2. Управление ликвидацией пожаров с использованием игровых моделей .......................... 193 
3.2.1. Типовые варианты игр с природой ................................................................................. 194 
3.2.2. Модельный пример ........................................................................................................... 198 
3.2.3. Основные элементы матричных игр с нулевой суммой ............................................... 200 
3.2.4. Методы решения матричных игр с нулевой суммой .................................................... 202 

3.2.4.1. Метод Брауна-Робинсон решения матричных игр m×n. ........................................ 202 
3.2.4.2. Решение матричной игры путем сведения ее к задаче линейного 
программирования ................................................................................................................... 203 
3.2.5. Алгоритм получения знаний от ЛПР об эффективном управлении эвакуацией 
людей из горящего здания .......................................................................................................... 204 
3.2.5.1. Обратная игровая задача ............................................................................................ 204 
3.2.5.2. Правило остановки алгоритма рекуррентного оценивания параметров 
игровой модели ........................................................................................................................ 206 
3.2.5.3. Планирование оптимального эксперимента при машинном обучении игровой 
модели ....................................................................................................................................... 207 
3.2.5.4. Модельный пример управления процессом ликвидации пожара в 
многоэтажном здании ............................................................................................................. 209 
Выводы по главе 3 .......................................................................................................................... 212 

Глава 4. Модели и алгоритмы машинного обучения робототехнических систем, 
применяемых при локализации и ликвидации пожаров и чрезвычайных ситуаций ................... 214 
4.1. Современное состояние применения робототехнических систем при ликвидации 
пожаров и ЧС в отечественной и зарубежной практике ............................................................. 214 
4.1.1. 
Анализ 
функциональных 
возможностей 
робототехнических 
систем, 
используемых при ликвидации пожаров и ЧС ......................................................................... 214 
4.1.2. Проблемы и задачи управления робототехническими системами в составе сил и 
средств ликвидации пожаров и ЧС ........................................................................................... 220 
4.1.3. 
Особенности 
подхода 
к 
решению 
прикладных 
задач 
применения 
робототехнических систем при ликвидации пожаров и ЧС ................................................... 221 
4.2. Методы и алгоритмы машинного обучения моделей управления автономными 
роботами, входящими в состав мультиагентных групп .............................................................. 223 
4.2.1. Алгоритм машинного обучения модели планирования операций роботов в 
составе мультиагентной группы на основе модели линейного программирования ............ 223 
4.2.2. Применение машинообучаемых транспортных моделей для оптимального 
распределения заданий в мультиагентной группе роботов, взаимодействующих при 
ликвидации пожаров и чрезвычайных ситуаций ..................................................................... 228 
4.2.3. Машинное обучение мобильного робота при выполнении задач разведки опасных 
для человека зон ЧС на основе управляемых марковских цепей ........................................... 232 
4.2.4. Определение склонности к риску оператора, управляющего робототехнической 
системой ....................................................................................................................................... 236 
4.2.5. Моделирование применения роботов в коллаборации с человеком ............................ 239 
Выводы по главе 4 .......................................................................................................................... 244 

Глава 5. Модели и алгоритмы контроля готовности и управления рисками в задачах 
поддержки принятия решений при ликвидации пожаров и ЧС ..................................................... 246 
5.1. Инструменты риск-ориентированного контроля .................................................................. 246 
5.1.1. Риск-ориентированное управление силами и средствами в ГПС ................................ 246 
5.1.2. Контроль в ГПС ................................................................................................................. 248 
5.1.2.1. Регламентация контроля готовности сил и средств в ГПС .................................... 249 
5.1.2.2. Термины, определения и элементы внутреннего контроля ................................... 250 
5.1.2.3. Принципы и международные стандарты внутреннего контроля .......................... 259 
5.1.2.4. Цели и задачи создания и оценивания СВК ............................................................ 262 
5.1.2.5. Направления развития методического обеспечения СВК ...................................... 263 
5.1.3. Ключевые показатели риска и пожарной безопасности ............................................... 265 
5.1.3.1. Классификация показателей контроля готовности ................................................. 265 
5.1.3.2. Принципы формирования репрезентативного множества показателей 
контроля ................................................................................................................................... 267 
5.1.4. Риски как одна из групп комплекса показателей эффективности ГПС ....................... 268 

5.1.4.1. Риск и его показатели в СВК .................................................................................... 268 
5.1.4.2. Представительность и информативность системы показателей ........................... 272 
5.1.4.3. Отдельные бинарные тесты ....................................................................................... 275 
5.1.4.4. Комплексные бинарные тесты .................................................................................. 277 
5.1.4.5. Имитация тестирования показателей риска в подразделениях ............................. 278 
5.1.4.6. Имитация тестирования показателей состояния СВК подразделений ................. 285 
5.1.5. Взаимодействие подразделений в иерархической структуре ГПС .............................. 287 
5.1.5.1. Варианты межуровневого взаимодействия при организации внутреннего 
контроля ................................................................................................................................... 287 
5.1.5.2. 
Дисциплины 
и 
алгоритмы 
управленческого 
и 
информационного 
взаимодействия ........................................................................................................................ 289 
5.1.5.3. Свертка показателей риска и состояния СВК ......................................................... 290 
5.1.5.4. Моделирование интеграции данных о состоянии СВК и планирования 
проверок ................................................................................................................................... 295 
5.1.6. Инструментальные методы тестирования ПВП ............................................................ 308 
5.1.6.1. Типовые процедуры экспертного оценивания при тестировании на уровне 
ПВП .......................................................................................................................................... 308 
5.1.6.2. Методы вычисления частных показателей .............................................................. 309 
5.2. Моделирование риска решений, принимаемых при управлении ликвидацией пожаров
 .......................................................................................................................................................... 313 
5.2.1. Актуальность моделирования риска принимаемых решений ...................................... 313 
5.2.2. Постановка задачи ............................................................................................................ 314 
5.2.2.1. Прямая задача ............................................................................................................. 315 
5.2.2.2. Варианты применения модели в процедурах принятия решений ......................... 317 
5.2.2.3. Обратная задача .......................................................................................................... 318 
5.2.2.4. Многошаговый выбор ................................................................................................ 319 
5.2.3. Решение задачи ................................................................................................................. 320 
5.2.3.1. Алгоритм решения задачи ......................................................................................... 321 
5.2.3.2. Имитационный эксперимент ..................................................................................... 321 
5.2.4. Анализ и обсуждение результатов .................................................................................. 323 
5.3. Моделирование готовности к реагированию на чрезвычайные ситуации в 
многоуровневой системе управления ........................................................................................... 324 
5.3.1. Обоснование актуальности задачи .................................................................................. 324 
5.3.2. Состав и основные функции системы ............................................................................. 325 
5.3.3. Постановка задачи ............................................................................................................ 329 
5.3.4. Решение задачи ................................................................................................................. 330 
5.3.4.1. Модельный пример .................................................................................................... 330 
5.3.4.2. Регрессионный анализ ............................................................................................... 332 
5.3.4.3. Нейросетевое моделирование ................................................................................... 333 
5.3.4.4. Анализ и обсуждение результатов ........................................................................... 337 
5.4. Алгоритм оценивания эффекта от снижения риска ............................................................. 338 
5.4.1. Статистический анализ показателей реагирования ....................................................... 338 
5.4.2. Оценивание показателей ущерба .................................................................................... 340 
Выводы по главе 5 .......................................................................................................................... 342 

Глава 6. Модели и методы повышения технико-экономической эффективности ликвидации 
пожаров и ЧС за счет организационных и инновационных факторов ......................................... 345 
6.1. Принципы повышения эффективности ликвидации пожаров на основе использования 
инноваций ........................................................................................................................................ 345 
6.1.1. Виды инноваций ............................................................................................................... 345 
6.1.2. Инфраструктура инноваций ............................................................................................. 346 
6.1.3. Структура моделей ликвидации пожаров с учетом инновационных элементов ........ 348 

6.2. Модели и механизмы страхового перераспределения финансовой нагрузки по 
обеспечению процесса ликвидации пожаров и последствий от пожаров между 
государством и гражданами .......................................................................................................... 351 
6.2.1. Анализ статистических данных ....................................................................................... 352 
6.2.2. Варианты страхового возмещения ущерба, причиненного пожарами ........................ 355 
6.2.2.1. Математическая модель страхового возмещения ................................................... 355 
6.2.2.2. Расчетный алгоритм страхового возмещения ......................................................... 360 
6.2.3. Оценки объемов необходимых страховых сумм ........................................................... 362 
6.2.3.1. Оценки постоянных расходов пожарного подразделения ..................................... 362 
6.2.3.2. Оценка переменных расходов пожарного подразделения ..................................... 364 
6.2.3.3. Оценка потерь от ложных вызовов ........................................................................... 368 
6.2.3.4. Оценка «рентабельности» выездов нарядов ППС на вызовы ................................ 368 
6.2.3.5. Лизинг как вариант государственно-частного партнерства в системе МЧС........ 369 
6.2.3.6. Аутсорсинг при ликвидации пожаров ...................................................................... 371 
6.2.3.7. Общая структура издержек на обслуживание вызовов .......................................... 373 
6.2.3.8. Сценарии использования страховых средств .......................................................... 374 
6.2.4. Обсуждение страховой модели ........................................................................................ 377 
Выводы по главе 6 .......................................................................................................................... 378 

Заключение.......................................................................................................................................... 380 

Список сокращений ............................................................................................................................ 382 

Литература .......................................................................................................................................... 385 

Приложение 1. Статистические данные о пожарах ........................................................................ 410 

Приложение 2. Алгоритмы и методы экспертного оценивания .................................................... 421 

Приложение 3. Тесты для оценивания готовности ......................................................................... 432 

Приложение 4. Методы свертки векторных показателей в СВК ................................................... 444 

Приложение 5. Алгоритмы решения обратной задачи линейного программирования .............. 451 

Приложение 6. Метод игровых итераций ........................................................................................ 464 

Приложение 7. Рекуррентный алгоритм МНК-оценивания ........................................................... 474 
 
 

Введение 

В приоритетных направлениях развития науки, техники и технологий в МЧС РФ, 
определенных на перспективу до 2030 года, к числу основных отнесены: совершенствование 
организации обеспечения безопасности, развитие автоматизированных систем поддержки 
принятия решений в РСЧС, развитие цифровых технологий, разработка и внедрение новых 
образцов аварийно-спасательной техники, 
оборудования, 
робототехники, 
беспилотных 
авиационных систем и технологий. Многие из этих направлений, в той или иной степени, нашли 
отражение в данном исследовании.   
В современных условиях имеет место рост сложности задач управления в чрезвычайных 
ситуациях (ЧС). Значимый вклад в эту тенденцию вносят такие факторы, как рост сложности 
технологических объектов территориальной и экономической инфраструктуры; рост площади и 
плотности застройки городских и сельских поселений; рост количества потенциально опасных 
факторов – причин техногенных аварий; появление новых материалов, придающих 
непредсказуемые свойства пожарной нагрузке; рост потока данных и, как следствие, растет 
информационная нагрузка на лиц, управляющих ликвидацией ЧС; ужесточаются нормативные 
показатели ликвидации ЧС. 
Статистические данные о пожарах свидетельствуют о все еще высоком уровне ущерба, 
наносимого гражданам, предприятиям и экологии. Сравнение с другими странами показывает, 
что у МЧС РФ еще есть потенциал повышения эффективности реагирования при ликвидации 
пожаров и ЧС.  
Развитие 
инфокоммуникационных 
технологий 
и 
методов 
математического 
моделирования открывает новые возможности для оперативных служб МЧС при ликвидации ЧС, 
в частности за счет повышения оперативности получения необходимой информации о ЧС, 
высокой скорости обработки больших объемов данных (практически в реальном времени), 
построения гибких и информативных интерфейсов для систем поддержки принятия 
управленческих решений и др. 
Анализ статистических данных показывает, что ресурсов системы реагирования МЧС 
оказывается недостаточно в случаях повышенной плотности вызовов, что приводит к снижению 
эффективности реагирования и, как следствие, к увеличению ущерба, наносимого пожарами. Это 
и другие свидетельства указывают на то, что в настоящее время в системе МЧС существует ряд 
противоречий, порождающих некоторые проблемы, в частности, следующие. 
При острой потребности в максимально полной информации о текущем состоянии 
объекта ЧС, в условиях острого дефицита времени у оперативных руководителей ликвидацией 
пожаров и ЧС в недостаточной степени используются последние достижения в области 
инфокоммуникационных технологий, в частности, методы искусственного интеллекта, которые 
могли бы повысить эффективность систем поддержки принятия управленческих решений в 
РСЧС. Данные методы позволяют организовать более гибкое, адаптивное управление 
распределением сил и средств в зависимости от обстановки, отойдя от существующей практики 
детерминированного расписания выездов. Кроме того, современные методы машинного 
обучения, основанные на использовании искусственных нейронных сетей и других алгоритмов, 
позволяют накапливать позитивный опыт принятия решений, который мог бы быть использован 
в человеко-машинном режиме в системах как оперативного управления в РСЧС, так и при 
обучении персонала. 
Традиционная система обеспечения новой, а также инновационной техникой и 
оборудованием, в силу ее высокой инерционности и централизации, не позволяет организовать 
быстрое внедрение изделий  в практику ликвидации пожаров и ЧС и управления этими 
процессами. Российская и общемировая практика внедрения новых образцов, технологий и 
методов управления, в частности, в промышленности, заключается, в том числе в создании 
стартапов, как отдельных, очень мобильных структур, способных принять на себя многие риски 
и вывести на внедрение новые образцы техники и технологии. Роль подобных стартапов в сфере 
МЧС могли бы сыграть небольшие коммерческие структуры, взявшие на себя функции 

внедрения в практику новых образцов и технологий ликвидации пожаров и ЧС. 
Многие проблемы отрасли (МЧС) имеют финансовые корни. И в большей части это 
обусловлено тем, что МЧС находится на полным государственном обеспечении. Это делает 
очень инерционной систему отклика на текущие вызовы времени и новые возможности. В то 
время как есть прежний российский опыт и опыт других стран диверсификации финансирования 
противопожарной службы, в частности, путем привлечения страховых механизмов.  
Существующая на сегодня практика возмещения ущерба, нанесенного пожарами и 
чрезвычайными ситуациями, только за государственный счет, ставит разные по уровню 
состоятельности слои населения в неравные условия и создает для государства дополнительное 
обременение - возмещение ущерба. Страховые технологии могли бы устранить часть 
противоречий и в этой сфере. 
Одна из важных проблем современного состояния противопожарных служб состоит в 
недостаточно высоком уровне готовности пожарной автотехники и оборудования, но, с другой 
стороны, в экономической практике накоплен достаточно большой опыт и существуют широко 
применяемые в различных отраслях технологии финансового и операционного менеджмента, 
такие, например, как лизинг и аутсорсинг.     
В настоящее время, как отмечалось на разных уровнях государственного управления, 
существует проблема укомплектованности штата пожарных подразделений. В большой степени 
это обусловлено низким уровнем денежного довольствия сотрудников. Эта проблема также 
могла бы быть снята, в той или иной степени полноты, на пути привлечения страховых 
технологий.  
Еще одно направление, получившее развитие в отечественной и зарубежной практике в 
различных отраслях экономики, это управление рисками. Построение систем внутреннего 
контроля и мониторинга позволяет часто использовать принципы превентивного (проактивного) 
управления (управления по возмущениям), в отличие от традиционного управления по 
отклонениям конечных показателей от нормативных значений. Поэтому технологии управления 
рисками дают возможность дополнительного повышения эффективности реагирования при 
ликвидации пожаров и ЧС. 
Тема исследования направлена на получение оценок и построение конструктивных 
моделей и методов, позволяющих в той или иной мере разрешить приведенные проблемы и 
противоречия, относящиеся к приоритетным направлениям развития науки, техники и 
технологий в МЧС РФ.   
В трудах ряда отечественных и зарубежных ученых заложены теоретические и 
методические основы, послужившие базой для выполненных в данной работе исследований и 
полученных решений.  
Среди них следует выделить работы в области планирования, оперативного и адаптивного 
управления, принятия решений и выбора вариантов в организационных и экономических 
системах таких авторов как К.А. Багриновский, В.З. Беленький, А.Н. Борисов, В.Н. Бурков, Н.Н. 
Воробьев, Ю.Б. Гермейер, В.М. Глушков, В.И. Данилин, М. Де Гроот, Л.В. Канторович, Л.Г. 
Лабскер, О.И. Ларичев, Б.Г. Литвак, Б.Г. Миркин, Н.Н. Моисеев, А.В. Назин, А.Б. Петровский, 
В.В. Подиновский, А.С. Позняк, Б.Т. Поляк, Г.С. Поспелов, Я.З. Цыпкин, Р. Акофф, С. Бир, Л. 
Заде, Р. Кини, Дж. фон Нейман, Т. Оно, Г. Оуэн, Г. Райфа, У.Р. Эшби и др.    
Идеи представления знаний, обучения, моделирования поведения лиц, принимающих 
решения, и экспертного оценивания в человеко-машинных и робототехнических системах нашли 
свое развитие в работах таких ученых как А.Р. Бахтизин, А.В. Борщев, Н.П. Бусленко, К.В. 
Воронцов, Л.Г. Евланов, А.А. Емельянов, А.А. Жданов, В.А. Ириков, И.А. Каляев, Ю.Г. Карпов, 
Г.Б. Клейнер, В.Л. Макаров, Б.З. Мильнер, В.Е. Павловский, Д.А. Поспелов, А.С. Ющенко, Р. 
Буш, Д. Канеман, М. Месарович, Д. Джарротано, У. Моррис, Ф. Мостеллер, К. Нейлор, П. 
Норвиг, С. Рассел, Ф. Розенблатт, Т. Саати, Г. Саймон, Дж. Форрестер и другие.   
Важные инструментальные средства, способствовавшие решению рассматриваемых в 
данном исследовании проблемы, в области таких статистических направлений как оценивание, 
идентификация, эконометрика, представление риска и планирование эксперимента развиты в