ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ЗАСОБІВ ЛІКВІДАЦІЇ НАДЗВИЧАЙНОЇ СИТУАЦІЇ ПРИРОДНОГО ХАРАКТЕРУ МЕТОДАМИ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ
Array
Ключові слова:
надзвичайна ситуація природного характеру, нечітка логіка, повінь, ресурсозабезпеченняАнотація
Розглядається побудова та реалізація нечіткої моделі процесу ліквідації гідрологічної надзвичайної ситуації природного характеру. Дана задача не може бути повністю сформульована, як класична детермінована або ймовірнісна задача математичного програмування. В якості множини вихідних змінних визначені параметри надзвичайної ситуації, характеристики ураженої зони та ресурсозабезпечення процесу ліквідації. Вихідною змінною є ефективність ліквідації надзвичайної ситуації.
Посилання
Díaz-Delgado, C., Iniestra, J. G. (2014) Flood Risk Assessment in Humanitarian Logistics Process Design. Journal of Applied Research and Technology, 12, 5, 976–984.
EM-Dat, (2020) The OFDA/CREDT International Disaster Database. Retrived from http://www.emdat.be/.
Thomas, A. (2020) Gumanitarian logistics: enabling disaster response. Retrived from http://www.fritzinstitute.org /pdfs /whitepaper/enablingdisasterresponse.pdf
Özdamar, L., Ertem, M.A. (2015) Models, solutions and enabling technologies in humanitarian logistics. European Journal of Operational Research, 244, 55–65.
Chub, I.A., Novozhylova, M.V., Mikhailovskaya, Y.V., Gudak R.V. (2019) Modeling resource allocation problem for emergency response. Science and Education: a New Dimension. VII(26). 215. 32-35.
Novozhylova, M.V., Chub, I.A., Mikhaylovskaya, Y.V., Gudak, R.V. (2019) Solving the problem of covering the need in resources in the emergency liquidation. Radioelektronika i informatika, 1, 121-125.
Öztaysi, B., Behret, H., Kabak, Ö., Sarı, I.U., Kahraman, C. (2012) Fuzzy Inference Systems for Disaster Response. In Decision Aid Models for Disaster Management and Emergencies. Atlantis Press Book, 75-94.
Altay, N., Green, I., Walter, G. (2006) OR/MS research in disaster operations management. European Journal of Operational Research, 175, 475–493.
Akter, T., Simonovic, S. (2005) Aggregation of Fuzzy views of a large number of stakeholders for multi-objective flood management decision-making. Journal of environmental management, 77, 133-43.
Chang, Fi-John, Chang, Kai-Yao, Chang, Li-Chiu. (2008). Counterpropagation fuzzy-neural network for city flood control system. Journal of Hydrology, 358, 24-34.
Yarushkina, N. G. (2004) Fundamentals of the theory of fuzzy and hybrid systems - M.: Finance and Statistics, 320.
SciFLT is a Fuzzy Logic Toolbox for Scilab (2020) Retrived from https://atoms.scilab.org/toolboxes/sciFLT/0.4.7
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому збірнику, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії CC BY-NC-ND 4.0 (із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Без Похідних 4.0 Міжнародна), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
