Вестник МГТУ. 2016, том 19, № 2.

Маслобоев А. В. и др. Результаты первого этапа реализации проекта… 456 На примере управления региональной безопасностью разработана технология агрегирования слабо структурированной проблемно-ориентированной информации. Особенностью технологии является применение модифицируемых структур (шаблонов), что обеспечивает автоматизацию конструирования концептуальной модели предметной области. Технология способствует формированию единого информационного поля для принятия решений, а также выработке рекомендаций по согласованным структурам управления для типовых региональных чрезвычайных и кризисных ситуаций. Разработана исследовательская модель прогнозирования риск-устойчивого развития арктических регионов на основе оригинальной системы показателей, характеризующих состояние элементов и подсистем A3 РФ. В результате анализа матрицы показателей региональной безопасности определяется индикаторная оценка рисков при различных сценариях развития региона на основе экспертно- имитационного моделирования. Предложенная система показателей создана в результате обобщения существующих индикаторных систем и формирования интегральных показателей путем свертки ряда групп общепринятых индикаторов безопасности. Это, с одной стороны, позволяет сократить размерность модели, а с другой стороны, повышает "системность" используемых показателей. Вопросам разработки систем показателей, объективно отражающих уровень угроз кризисных явлений в регионе, посвящены, например, работы [26; 27]. Имитационное моделирование динамики показателей обеспечивает получение как интегральной оценки безопасности региона, так и отдельных ее составляющих. Для мониторинга показателей угроз региональной безопасности в режиме реального времени разработана мультиагентная технология, обеспечивающая информационную поддержку анализа и синтеза сценариев управления риск-устойчивым развитием региональных социально-экономических систем A3 РФ. В технологии используются созданные формализованные модели жизненного цикла угроз региональной безопасности и интеллектуальные агенты для сбора и обработки информации о влиянии изменяющихся угроз на состояние региональных систем. Технология обеспечивает автоматизированное формирование матрицы показателей региональной безопасности и прогнозирование динамики показателей в режиме реального времени. В контексте развиваемого рискологического подхода проведен анализ проблем Северного морского пути (СМП) в условиях неопределенности и риска, а также дана оценка значения морского страхования в системе обеспечения безопасности транспортных операций. Показано специфическое значение для устойчивого социально-экономического развития арктических регионов транспортных систем как важнейшего фактора пространственной интеграции территории и акватории, окраинного положения региона, наличия непосредственного выхода к морям Северного Ледовитого океана. Показано также, что намечаемая активизация использования СМП сопряжена с ростом рисков. Минимизация рисков, обеспечение безопасности в суровых природно-климатических условиях и сохранение природной среды при транспортировке по арктической морской магистрали требуют решения ряда проблем: внедрения инноваций, направленных на создание высокотехнологичного оборудования, технологий, инженерных методов и на модернизацию производственной базы; применения превентивных мероприятий законодательного характера; использования страховой защиты в качестве эффективного метода обеспечения безопасности мореплавания, экономической безопасности, а также инструмента снижения рисков негативных последствий морских катастроф и аварий. С учетом особенностей судоходства по СМП проведен анализ причинно-следственных связей, установлены риск- образующие факторы и риски. Наряду с характерными для большинства видов деятельности в АЗ РФ природно-климатическими и экологическими рисками, выделены риски имущественного и экономического характера. Важным фактором риска является компетенция экипажа в условиях ледовой эксплуатации судна. Дан детальный анализ объектов морского страхования (страхование "каско"; страхование "карго"; страхование ответственности перевозчика) в арктических условиях. Разработан метод рандомизированного прогнозирования с использованием энтропийно-робстного оценивания. При построении моделей для анализа возможных рисков освоения арктического региона наиболее эффективной является распространенная концепция стохастических моделей, в которых параметры и/или переменные полагаются случайными величинами. Случайные параметры модели отражают вероятностную природу потенциально возникающих рисков и в то же время определяют математический аппарат анализа результатов моделирования. Под оцениванием модели понимается задача выявления оптимальных вероятностных характеристик, например распределение вероятностей (для дискретных случайных величин) и функций плотности распределения вероятностей (для непрерывных). Концепция энтропийно-робастного оценивания базируется на использовании метода максимизации энтропии для определения энтропийно-оптимальных характеристик случайных величин. Такой метод оценивания имеет преимущества при исследовании систем малоизученной области, когда традиционные методы оценивания стохастических параметров оказываются неприменимыми в силу недостатка входных данных. Исследование Арктического региона характеризуется отсутствием возможности указания достоверной информации относительно вида уравнений, описывающих систему, а также характеристик