10.14489/vkit.2016.01.pp.023-031

DOI: 10.14489/vkit.2016.01.pp.023-031

Тарасов А. Д.
АДАПТИВНЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ В ЗАДАЧЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ФИЗИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
(c. 23-31)

Аннотация. Рассмотрен процесс решения задачи проектирования системы физической защиты с помощью стандартного генетического алгоритма. Выделены параметры алгоритма с наибольшим влиянием на процесс решения. Даны описания экспериментов и модификаций алгоритма, позволяющие определять значения параметров с помощью адаптивного генетического алгоритма.

Ключевые слова: система физической защиты; поддержка принятия решений; стандартный генетический алгоритм; адаптивный генетический алгоритм.

Tarasov A. D.
ADAPTIVE GENETIC ALGORITHM USED IN PROBLEM OF CRITICALLY IMPORTANT OBJECTS PHYSICAL PROTECTION SYSTEM DESIGNING
(pp. 23-31)

Abstract. Is considered the problem of decision-making for critically important objects physical defense system structure. The problem stage with experts knowledge using – the conceptual designing, which including object defense analysis, practical recommendations for physical defense system creation, options of engineering defense units structure. The problem of physical defense system synthesis formulated. It is observed solving process of physical protection system designing problem with Standard Genetic Algorithm using. Method based on object of defense presentation in graph form, dots are zones of object, and lines are transitions between zones or defense boundaries. Some zones are object critical elements. Engineering defense units structure presented in the set form of “control points”. Physically each control points can include some engineering defense units with one general function. The solution of a problem is finding control points optimum locations on object graph. The example of engineering defense units structure searching with the program is shown. Genetic Algorithm parameters with the greatest influence on decision process were found. There are “parts of fitness function influence levels” and chance of chromosomes mutation. Algorithm modifications are described which let these parameters be determined with Adaptive Genetic Algorithm using. Information about chromosomes generations properties collection process is started at the beginning of Genetic Algorithm run. Collected information analysis is started at adaptation procedure running, and Genetic Algorithm parameters changing necessary is defined.

Keywords: Physical protection system; Decision support; Standard genetic algorithm; Adaptive genetic algorithm.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

А. Д. Тарасов (Оренбургский государственный аграрный университет) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

A. D. Tarasov (Orenburg State Agrarian University) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Магауенов Р. Г. Системы охранной сигнализации: основы теории и принципы построения. М.: Горячая линия–Телеком, 2004. 367 с.
2. Перминов А. Н. О новом подходе к решению задачи мониторинга критически важных объектов и(или) потенциально опасных объектов инфраструктуры Российской Федерации и опасных грузов: цели, задачи и направления развития // Право и безопасность. 2005. № 4. С. 41 – 46.
3. Панин О. А. Проблемы оценки эффективности функционирования систем физической защиты объектов // БДИ (Безопасность. Достоверность. Информация). 2007. № 3(72). С. 22 – 27.
4. Панин О. А. Анализ безопасности интегрированных систем защиты: логико-вероятностный подход [Электронный ресурс] // Специальная техника. 2004. № 5. С. 1 – 10. URL: http://www.ess.ru/sites/default/files/ files/articles/2004/05/2004_05_03.pdf (дата обращения: 09.11.2015).
5. Радаев Н. Приближенные оценки защищенности объектов от террористических действий // БДИ (Безопасность. Достоверность. Информация). 2007. № 3(72). С. 28 – 32.
6. Руководство по созданию комплексной унифицированной системы обеспечения безопасности музейных учреждений, защиты и сохранности музейных предметов. Часть 2. Основные компоненты КТСОБ // А. В. Богданов и др. СПб.: ИНФО-ДА, 2014. 254 с.
7. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с польск. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия–Телеком, 2006. 452 с.
8. Холланд Дж. Генетические алгоритмы // В мире науки. 1992. № 9–10. С. 32 – 40.
9. Боровский А. С. Обобщенная модель системы физической защиты как объект автоматизированного проектирования // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 10. С.45 – 52.
10. Скурихин А. Генетические алгоритмы / Новости искусственного интеллекта. 1995. № 4. С. 6 – 17.
11. Спицын В. Г., Цой Ю. Р. Представление знаний в информационных системах: учеб. пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2007. 160 с.
12. Скобцов Ю. О. Основи еволюційних обчислень: навчальний посібник. Донецьк: ДонНТУ, 2008. 326 с.
13. Панченко Т. В. Генетические алгоритмы / под ред. Ю. Ю. Тарасевича. Астрахань: Изд-во АГУ, 2007. 87 с.
14. Свидетельство № 2014615742 о регистрации программы для ЭВМ. GenalgSfz / Тарасов А. Д. (RU), Боровский А. С. (RU); опубл. 20.06.2014 г.
15. Свидетельство № 2015660282 о регистрации программы для ЭВМ. Оптимальное размещение ИТСО на территории защищаемого объекта – адаптивный генетический алгоритм GenalgSfz2 / Тарасов А. Д. (RU), Боровский А. С. (RU); опубл. 20.10.2015 г.

Eng

1. Magauenov R. G. (2004). Alarm systems: basic theory and principles of design. Moscow: Goriachaia liniia–Telekom.
2. Perminov A. N. (2005). A new approach to the problem of monitoring critical objects and (or) potentially hazardous infrastructure of the Russian Federation and dangerous loads: the goals, objectives and directions of development. Pravo i bezopasnost', (4), pp. 41-46.
3. Panin O. A. (2007). Problems of evaluating the efficiency of the physical protection of objects systems function ing. BDI (Bezopasnost'. Dostovernost'. Informatsiia). 72(3), pp. 22-27.
4. Panin O. A. (2004). The safety analysis of integrated security systems: logic-probabilistic approach. Spetsial'naia tekhnika, (5), pp. 1-10. Available at: http://www.ess.ru/sites/default/files/files/articles/2004/05/2004_05_03.pdf (Accessed: 09.11.2015).
5. Radaev N. (2007). Approximate estimation of facilities security from terrorist attacks. BDI (Bezopasnost'. Dostovernost'. Informatsiia). 72(3), pp. 28-32.
6. Bogdanov A. V. et al. (2014). Guidelines for creating a unified complex security system of museum institutions, protection and preservation of the museum items. Part 2. Main components of complex security system. St. Petersburg: INFO-DA.
7. Rudinskii I.D. (Transl.), Rutkovskaia D., Pilin'skii M., Rutkovskii L. (2006). Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. Moscow: Goriachaia liniia–Telekom.
8. Kholland Dzh. (1992). Genetic alrothims. V mire nauki, (9–10), pp. 32 – 40.
9. Borovskii A. S. (2014). Generalized model of a physical protection system as an object-aided design. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (10), pp.45- 52. doi: 10.14489/vkit.2014.010.pp.045-052
10. Skurikhin A. (1995). Genetic algorithms. Novosti iskusstvennogo intellekta, (4), pp. 6-17.
11. Spitsyn V. G., Tsoi Iu. R. (2007). Knowledge representation in information systems: textbook. Tomsk: Izdatel'stvo TPU.
12. Skobtsov Iu. O. (2008). Basics of evolutional calculations: beginners guide. Donets'k: DonNTU.
13. Tarasevich Iu.Iu. (Ed.), Panchenko T. V. (2007). Genetic algorithms. Astrakhan': Izdatel'stvo AGU.
14. Tarasov A. D., Borovskii A. S. (2014). GenalgSfz. Certificate for registration PC software No. 2014615742.
15. Tarasov A. D., Borovskii A. S. (2015). Optimal placement of engineering technical means of security on the territory of the protected object - adaptive genetic algorithm GenalgSfz2. Certificate for registration PC software No. 2015660282.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2016.01.pp.023-031}

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2016.01.pp.023-031}