Автоматизированный поиск мест расположений групп задержания для снижения риска охранной деятельности
Ключевые слова:
риск охранной деятельности, оптимизация размещения групп задержания, матрица Грама, определение координат, матрица расстоянийАннотация
Сохранение материальных и нематериальных ценностей собственников всегда было актуальной задачей в организации охраны имущества. Ее решение с помощью технических средств и мобильных групп задержания обеспечивает сохранность ценностей и позволяет уменьшить риск охранной деятельности. Под риском охранной деятельности понимается классический подход, который связывает величину ущерба с вероятностью его причинения на охраняемом объекте. Для определения вероятности вводится допущение, при котором осуществляется ограничение параметров, влияющих на ее значение, в частности используется только время прибытия группы задержания.
Рассматривается задача определения месторасположения группы задержания на местности с рассредоточенными объектами в целях минимизации суммарного риска охранной деятельности. В качестве решения сформулированной задачи предлагается поиск мест расположения групп задержания с учетом величины ущерба и текущих координат объекта на плоскости. Приводятся примеры расчета месторасположений групп задержания на плоскости.
Вводится и обосновывается целевая функция Ф эффективности охранной деятельности, связывающая финансово-экономические показатели охранной организации с величиной риска охранной деятельности. Проведен анализ поведения функции Ф при изменении количества групп задержания, показано наличие экстремума функции, определен интервал нахождения экстремума.
Предложено вычислять расстояния между объектами на карте местности и использовать их для определения координат в новой вспомогательной плоскости. Вычисление координат осуществляется с использованием матриц Грама. Приведен вычислительный пример.
Разработан пошаговый алгоритм распределения охраняемых объектов между группами задержания с минимизацией суммарного риска охранной деятельности, приведен пример его использования.
Определен порядок поиска месторасположения группы задержания на местности по найденным координатам на плоскости, проиллюстрирован процесс поиска. На основе полученных результатов предложен общий алгоритм поиска месторасположения группы задержания.
Литература
2. Ахлюстин С.Б. Модель нарушителя в задачах анализа надёжности интегрированных систем безопасности // Вестник Воронежского института МВД России. 2009. № 4. С. 121–125.
3. Karakostas B., Zorgios Y. Engineering Service Oriented Systems: A Model Driven Approach // IGI Global. 2008. 374 p.
4. Меньших В.В., Калков Д.Ю., Кузнецов А.В. Алгоритм оптимизации маршрутов патрулирования с использованием сервиса онлайн-карт // Вестник Воронежского института МВД России. 2018. № 3. С. 35–43.
5. Смышников Д.О. Математическая модель размещения групп задержания при осуществлении охранной деятельности // Вестник Воронежского института МВД России. 2019. № 1. С. 83–90.
6. Пьянков О.В., Щербакова И.В. Определение вероятности отказа обслуживания заявок с приоритетами // Вестник Воронежского института МВД России. 2010. № 2. С. 193–199.
7. Simmons G.F. Calculus with analytic geometry // McGraw-Hill. 1996. 914 p.
8. Watkins D.S. Fundamentals of Matrix Computations // John Wiley & Sons. 2010. 664 p.
9. Зобнина Д.М., Ерошкин А.А., Хисаметдинова Н.Н. Математическое моделирование работы службы охранной сигнализации // Международная научно-практическая конференция «World Science: Problems and Innovations». 2017. С. 142–146.
10. Кариев Ч.А. Основы работы с Яндекс // М.: Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ". 2016. 255 с.
11. Пилипенко С.А. Алгоритм построения маршрутов в электронных картах на примере сервиса Яндекс.Карты // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2017. № 1(9). С. 149–151.
12. Arsanjani J.J., Zipf A. OpenStreetMap in GIScience Experiences // Lecture notes in geoinformation and cartography. 2015. 324 p.
13. Ferguson A.G. The rise of big data policing: surveillance, race, and the future of law enforcement // NYU Press. 2019. 266 p.
14. Долматова М. Разработка картографического Android-приложения с улучшенной маршрутизацией по городу и поэтажными планами зданий // International Conference on Computer Technology and Science Scientific public organization «Professional science». 2017. pp. 16–22.
15. Nielsen R.K., Holm A.N., Feragen A. Learning from graphs with structural variation. 2018. URL: https://arxiv.org/pdf/1806.11377.pdf (дата обращения: 07.02.2020).
16. Borg I., Groenen P.J.F. Modern Multidimensional Scaling. Theory and Applications // Springer Science & Business Media. 2005. 636 p.
17. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц // М.: ФИЗМАТЛИТ. 2004. 560 с.
18. Alam R., Ahmad S.K.S. Sensitivity analysis of nonlinear eigenproblems // SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications. 2019. vol. 40. no. 2. pp. 672–695.
19. Winterdyk John A. Crime Prevention: International Perspectives, Issues, and Trends // CRC Press. 2017. 580 p.
20. Кнаус О.А. Применение комплексного подхода при обеспечении охраны общественного порядка и общественной безопасности: проблемы и пути решения // Вестник Восточно-Сибирского института Министерства внутренних дел России. 2018. № 4(87). С. 161–166.
21. Колмыков С.Н., Цветов С.В. Особенности тактических действий сотрудников полиции при задержании вооруженных преступников в общественном месте // Вестник Белгородского юридического института МВД России имени И.Д. Путилина. 2018. № 1. С. 30–35.
22. Voeller J.G. Wiley Handbook of Science and Technology for Homeland Security, 4 Volume Set // John Wiley & Sons. 2010. 288 p.
Automated Search for Locations of Detention Groups to Reduce Security Activity Risk
Abstract
Property security management is a crucial problem in keeping tangible and intangible assets safe. Its solution using technical means and mobile detention groups ensures assets preservation and reduces security activities risk. Classical definition of a risk, which relates the probability of damage to the protected object to the amount of damage, is proposed to use. For determining the probability, an assumption, where only arrival time of the detention group at secured facility is recorded by the alarm signal, is introduced.
In order to minimize the total risk of security activities the task of finding the location of the detention group on the ground with dispersed objects is formulated. As a solution to the formulated problem, a search for the location of the detention groups which takes into account the magnitude of the damage and the current coordinates of the object on the plane is proposed. Examples of calculating locations of detention groups on the plane are presented.
An objective function Ф of the effectiveness of security activities implementation, linking the financial and economic indicators of security organization with the value of security activities risk is introduced and substantiated. The analysis of function Φ behavior with a change in the number of detention groups is shown, the presence of function extremum is shown, the interval of finding the extremum is determined.
It is proposed to calculate the distances between objects on a map and to use it to determine the coordinates in a new auxiliary plane. Coordinates are calculated using Gram matrices. A computational example is presented.
A step-by-step algorithm for secured facility allocation between detention groups with minimization of the total risk of security activities is developed; an example of its use is presented.
A search procedure for the location of the detention group on the ground by the determined coordinates on the plane is defined; a search process is illustrated. A general location search algorithm is proposed and the results are presented.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Олег Викторович Пьянков, Дмитрий Олегович Смышников
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).