Численный метод кластеризации однородных альтернатив, характеризующих качество антитеррористической защищенности объектов органов внутренних дел, на основе суммы различий взвешенных признаков

В статье рассматривается разработка численного метода кластеризации однородных альтернатив на основе суммы различий взвешенных признаков, методологической основой для которого является кластерно-иерархический подход, а также результаты верификации предложенного численного метода на примере исследования антитеррористической защищенности объектов органов внутренних дел. В рамках формирования однородных групп объектов рассмотрена ограниченная группа объектов, которые по своим отличительным признакам практически не различимы друг от друга (именно их можно и нужно сравнивать между собой). Их дальнейшая кластеризация позволит определить список требований к такого рода объектам, для более детального изучения их свойств. Данный метод способствует рациональному планированию бюджета: так например, для ведомственных организаций в условиях недостаточного целевого финансирования денежные средства предоставляются на конкретный вид деятельности (например, на усиление мер по антитеррористической защищенности) и, как правило, их объем значительно ограничен, по сравнению с требованиями для решения целого спектра задач. Большое количество идентичных объектов охраны не предполагает распределения достаточных бюджетных средств по всем объектам ввиду ограниченности целевого финансирования, именно поэтому существует необходимость акцентирования бюджетных средств именно на те охраняемые объекты, которым целевое финансирование необходимо в первую очередь, исходя из оценки их уровня антитеррористической защищенности.

1. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

2. Конобеевских В.В. Статистические методы экспертных систем оценки качества радиотехнических приборов уголовно-исполнительной системы. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Воронеж, 2006.

3. Мельников А.В. Кластерно-иерархические методы экспертизы технических и экономических объектов. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Воронеж, 2014.

4. Орехов П.В. Модели и алгоритмы оптимизации размещения сил и средств обеспечения безопасности дорожного движения. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Воронеж, 2016.

5. Мироненко А.Н. Применение метода анализа иерархий совместно с алгоритмом кластеризации в обработке данных социологических исследований. Математические структуры и моделирование. 2016;4(40):90-95.

6. Калков Д.Ю. Модели и алгоритмы оптимизации порядка проверки охраняемых объектов при получении сигналов тревоги. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Воронеж, 2016.

7. Ахлюстин С.Б. Математическое моделирование оценки защищенности объектов с эргатическими интегрированными системами безопасности. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук.Воронеж, 2019.

8. Жилин Р.А. Численный метод предварительной экспертизы альтернатив нарушителей охраны объектов общекриминальной направленности. Вестник Воронежского института МВД России. 2019;3:46-54.

9. Melnikov A.V., I V Shcherbakova, R A Zhilin Method of forming expert coalitions in the context of solving the expertise problem of alternatives with weakly formalized criteria. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 2020 1479012071. DOI:10.1088/1742- 6596/1479/1/012071.

10. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва. Высшая школа, 2003.