MULTIAGENT MODEL OF SPORTS CENTER SECURITY

Копцова Е. А.¹, Яковина И. Н.², Сташевский П. С.³

¹Магистрант, ²Кандидат технических наук, ³Кандидат технических наук, Новсибирский государственный технический университет

МНОГОАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ СПОРТИВНОГО ЦЕНТРА

Аннотация

В статье описывается разработка и исследование свойств многоагентной модели многофункциональной системы безопасности спортивного центра с использованием среды NetLogo. Приводятся результаты экспериментов с моделью - выявленные уязвимости и оптимальные условия эксплуатации объекта: режим загрузки персонала, необходимость введения дополнительных средств обеспечения безопасности и их расположение на объекте.

Ключевые слова: интегрированная система безопасности, многоагентная модель, агент.

Koptsova E. A.¹, Yakovina I. N.², Stashevsky P. S.³

¹Master student, ²PhD in Engineering, ³PhD in Engineering,  Novosibirsk State Technical University

MULTIAGENT MODEL OF SPORTS CENTER SECURITY

Abstract

The article describes the development and analyze properties of multi-agent model of a multifunctional sports center security system using NetLogo environment. The results of experiments with the model are identified vulnerabilities and optimal conditions for operation of the facility: staff boot mode, necessity of additional security tools and their location on the subject.

Keywords: integrated security system, multi-agent model, agent.

Введение.

Обеспечение безопасности является одной из самых актуальных проблем современности. Разработка и внедрение комплексных систем безопасности (КСБ) выполняется для различных типов объектов и должно учитывать разнообразные режимы их функционирования. Одним из важнейших этапов построения комплексной системы безопасности является проектирование, в ходе которого происходит выбор технических решений, оптимальных средств и методов функционирования КСБ, уточнение степени интеграции компонентов системы и способов их взаимодействия [1]. Повысить эффективность процесса проектирования позволяют различные методы и средства моделирования КСБ с учетом режимов функционирования объекта. На текущий момент наиболее популярными являются: математическое, логико-вероятностное и имитационное моделирование [2, 3, 4].

В данной работе используется многоагентный подход к разработке модели комплексной системы безопасности спортивного центра. Этот метод нашел широкое применение прежде всего для экономических систем, для систем безопасности такие примеры единичны  [5]. В рамках моделирования системы безопасности спортивного центра решались следующие задачи:

1. Описание физической модели объекта;
2. Разработка многоагентной модели безопасности спортивного центра;
3. Тестирование модели для различных режимах работы.

Разработка модели.

В ходе работы было проведено исследование функционирования реального объекта. На рисунке 1 соответственно показан режим работы спортивного центра в будни (А) и выходные (Б, пунктиром показаны праздничные дни) в течение двух месяцев. В будние дни пик посещаемости приходится на вечернее время, тогда как в выходные и праздничные дни посещаемость более равномерна и в среднем превышает загруженность спортивного центра в будни.

Информация о загруженности была учтена при проектировании взаимодействия агентов в модели и тестировании различных режимах работы объекта. Разработанная модель учитывает три типа агентов, участвующих в функционировании центра:

• A1 - сотрудники персонала (агенты безопасности);
• A2 - постоянные посетители (агенты, не представляющие угрозы);
• A3 - новые посетители (агенты, представляющие потенциальную угрозу).

 

Рис. 1 – Режим функционирования объекта А) в будни, б) в выходные и праздничные дни

Также в модели присутствует пассивный  тип агентов - объекты окружающей среды A4 (расположение локации в пространстве), в рамках которой взаимодействуют остальные агенты. Во время работы модели количество сотрудников (A1) является постоянным (строго фиксированное значение, не изменяющееся в рамках одного эксперимента), количество посетителей (A2 и A3) является случайной величиной, рассчитанной в зависимости от режима работы объекта.

Расположение агентов определяется параметрами среды, в которой они находятся. Конфигурация объектов среды может быть различной, в зависимости от того, модель какого реального объекта рассматривается. В работе используется способ построения абстрактной модели спортивного центра с разделением всей области моделирования на несколько локаций.

В рамках модели реализованы следующие связи между агентами:

• Сотрудник персонала A1 (агент безопасности) может быть связан с N новыми посетителями A3 (агентами, представляющими потенциальную угрозу). Другими словами сотрудник персонала одновременно может наблюдать за фиксированным числом новых посетителей, находящихся в той же локации, что и он.
• Постоянный посетитель A2 может быть подобным образом связан с новыми посетителями A3, но с меньшим соотношением, например, 1:1. Такое построение связей описывает действительный процесс взаимодействия людей в рамках спортивного центра.

Для разработанной модели исходными данными будут являться:

• I1 - Максимальное количество посетителей;
• I2 - Количество агентов A1;
• I3 - Количество агентов A4;
• I4 - План-схема (карта) объекта;
• I5 - Режимы работы (связи персонал-посетитель, посетитель-посетитель, посетитель-зона; время пребывания агента в модели, тип для: выходной день/праздничный день/будний день).

Промежуточными данными будут являться:

• O1 - Место расположения уязвимых зон;
• O2 - Количество потенциально опасных посетителей, оставшихся не отслеженными;
• O3 - Средний показатель отношения числа постоянных посетителей к потенциально опасным.

Выходными данными будут являться:

• Y1 - Место расположения дополнительных средств защиты (основано на местах расположения уязвимых зон);
• Y2 - Оптимальное количество сотрудников и рекомендуемый график работы персонала.

Работа с моделью осуществляется по принципу черного ящика, с указанием входных параметров и измерением выходных характеристик, которые в дальнейшем используются для оценки степени защищенности объекта.

Результаты экспериментов.

Тестовая модель была разработана для спортивного центра, который состоит из пяти зон A4: ресепшн, раздевалки, зона разминки, зона батута 1, зона батута 2. При моделировании одного рабочего дня (продолжительность рабочей смены для данного объекта – 15 часов или 900 минут) отсчеты времени были приняты равные 5 минутам, количество отсчетов - 180.

Для анализа эффективности функционирования системы был проведен ряд экспериментов, отличающийся максимальным числом посетителей А2 и А3 – 20 и 40 человек, числом сотрудников А1 – 3, 6 и 9 человек. Учитывались связи сотрудник-посетитель (1:3) и посетитель-посетитель (1:1).

На рисунке 2 показан результат моделирования для эксперимента с количеством посетителей - 40 человек, количеством сотрудников - 3 человека. На черном графике изображено общее количество посетителей, на красном - количество посетителей, которые пришли впервые, на синем - число посетителей, оставшихся без присмотра.

Рис. 2 – График моделирования функционирования объекта

График показывает, что в рамках рабочей имеются временные интервалы, когда некоторое количество посетителей остается без присмотра. Для определения дополнительного уровня защиты были проведен анализ уязвимых зон в различных локациях. Для этого были рассчитаны максимальные разности числа посетителей в этой зоне и числа посетителей, оставшихся без присмотра (таблица 1) и количество таких случаев.

Таблица 1 - Активность в разных зонах объекта

Локация	Кол-во пиков	Макс. разность
Ресепшн	4	9
Раздевалки	5	8
Зона разминки	1	2
Батут 1	1	2
Батут 2	2	3

 

Проанализировав результаты, можно сделать вывод о том, что при таких начальных условиях в большей степени нуждаются в дополнительных средствах защиты следующие зоны: ресепшн и раздевалки, так как именно в этих зонах наибольшее количество пиков. Такая ситуация очевидна, так как ни персонала, ни каких-либо других агентов защиты в этих зонах нет, и связь существует только между агентами посетителями. Кроме того, можно определить оптимальные условия эксплуатации для данной модели: количество штатных сотрудников A1 – 4 человека, количество постоянных посетителей А2 - 24-28 человек, количество новых посетителей A3 - 10-12 человек.

Результаты.

В работе была спроектирована модель, описывающая спортивный центр с несколькими различными типами зон и несколькими типами агентов, которая позволяет: рассчитывать режим загрузки и необходимое количество персонала и определять расположение дополнительных средств обеспечения безопасности.

Полученную модель можно использовать для проектирования системы мониторинга состояния охраняемого объекта и для оценки уязвимости существующей КСБ в случае изменения режима работы объекта.

Литература

1. Арифуллин Е.З., Калач А.В. Методы математического моделирования систем обеспечения комплексной безопасности объектов ГТС // Комплексные проблемы техносферной безопасности. – 2014. – Сборник №1.
2. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор). [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://spkurdyumov.ru/networks/mnogoagentnye-sistemy-obzor/4/, свободный. – Загл. с экрана.
3. Панин О.А. Анализ эффективности интегрированных систем безопасности: принципы, критерии, методы // Системы безопасности. – 2006. – Журнал №2
4. Рыжова В.А. Проектирование и исследование комплексных систем безопасности. – СПб: НИУ ИТМО, 2012. – 157 с.
5. Чекинов Г.П., Чекинов С.Г. Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решений (ИППР) // Сетевой электронный научный журнал "Системотехника". – 2003. - № 1.

References

1. Arifullina E., Kalach A. Methods of mathematical modeling of complex systems to ensure the safety of GTS objects // Complex problems technospheric security. - 2014. - №1.
2. Gorodetsky V., Grushinskiy M., Khabalov A. Multi-agent systems (review). [Electronic resource]. - Access: http://spkurdyumov.ru/networks/mnogoagentnye-sistemy-obzor/4/, free. - Caps. screen.
3. Panin O. Analysis of the effectiveness of integrated safety systems: principles, criteria, methods // Security Systems. - 2006 - №2
4. Ryzhov V. Design and research of integrated security systems. - SPb: ITMO, 2012. - 157 p.
5. Chekina G., Chekina S. Application of the technology of multi-agent systems for intelligent decision support (IPPR) // "Systems Engineering" Power electronic scientific journal. - 2003. - № 1.