Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

DOI: https://doi.org/10.18454/IRJ.2016.48.059

Скачать PDF ( ) Страницы: 78-81 Выпуск: № 6 (48) Часть 2 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Копцова Е. А. МНОГОАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ СПОРТИВНОГО ЦЕНТРА / Е. А. Копцова, И. Н. Яковина, П. С. Сташевский // Международный научно-исследовательский журнал. — 2016. — № 6 (48) Часть 2 . — С. 78—81. — URL: https://research-journal.org/technical/mnogoagentnaya-model-sistemy-bezopasnosti-sportivnogo-centra/ (дата обращения: 03.12.2021. ). doi: 10.18454/IRJ.2016.48.059
Копцова Е. А. МНОГОАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ СПОРТИВНОГО ЦЕНТРА / Е. А. Копцова, И. Н. Яковина, П. С. Сташевский // Международный научно-исследовательский журнал. — 2016. — № 6 (48) Часть 2 . — С. 78—81. doi: 10.18454/IRJ.2016.48.059

Импортировать


МНОГОАГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ СПОРТИВНОГО ЦЕНТРА

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).

 

01-06-2016 12-05-20

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.

01-06-2016 12-06-55

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.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.