Д.Г. Ахунова

КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕМ МПР В ГИБРИДНОЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СОПБ МЕГАПОЛИСА: ПРИНЦИПЫ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Аннотация: В работе представлен инновационный метод решения задач управления позиционированием мобильными пожарными расчетами в условиях современного мегаполиса. Метод направлен на преодоление ключевого ограничения традиционных систем обеспечения пожарной безопасности (СОПБ), основанных на статичном размещении депо, – высокой зависимости времени реагирования от дорожной обстановки и пространственно-временной неравномерности возникновения чрезвычайных ситуаций. Предлагаемый подход основан на коэволюционном взаимодействии стационарных и мобильных пожарных расчетов (МПР), динамически перераспределяемых по территории мегаполиса с горизонтом планирования от 2 часов. Метод реализуется как последовательно-параллельный алгоритмический контур управления, включающий четыре взаимосвязанных блока: прогнозирования интегрального спроса, оптимизации точек временного базирования МПР, планирования их перемещений и маршрутизации в реальном времени. «Фундаментом» метода являются пять принципов, лежащих в его основе: коэволюционности, оптимизационности, адаптивности, целевой инвариантности и интеллектуальности, которые детально обосновываются в статье. Алгоритмическая реализация метода основана на синергии математического инструментария: машинного обучения (прогнозирование), генетического алгоритма (размещение), комбинаторной оптимизации (назначения) и алгоритмов поиска пути на графах (маршрутизация). Разработанный метод представляет собой основу для интеллектуальной системы поддержки принятия решений, способной снизить среднее и максимальное время прибытия к месту пожара за счет проактивной адаптации ресурсов СОПБ к динамичной обстановке мегаполиса.

Ключевые слова: пожарная безопасность, динамическое управление ресурсами, гибридная система, коэволюция, машинное обучение, генетический алгоритм, оперативное планирование, маршрутизация, мегаполис

D.G. Akhunova

AN INTEGRATED METHOD FOR MFUS SOLVING POSITIONING CONTROL TASKS IN HYBRID ORGANIZATIONAL FSS OF MEGAPOLIS: PRINCIPLES AND ALGORITHMIC SUPPORT

Abstract: This paper presents an innovative method for solving the positioning control problem of mobile firefighting units in a modern megacity environment. The method is designed to overcome the key limitation of traditional fire safety systems (FSS) based on static fire station locations: the high dependence of response time on traffic condi-tions and the spatio-temporal unevenness of emergency incident occurrence. The proposed approach is based on the co-evolutionary interaction of stationary fire stations and mobile firefighting units (MFUs), which are dynami-cally redeployed across the megacity with a planning horizon of 2 hours. The method is implemented as a sequen-tial-parallel algorithmic control loop comprising four interconnected modules: integral demand forecasting, optimi-zation of MFU temporary basing points, movement planning, and real-time routing. The “foundation” of the meth-od consists of five underlying principles: co-evolution, optimization, adaptability, target invariance, and intelligence, which are thoroughly substantiated in the article. The algorithmic implementation of the method leverages a synergy of mathematical tools: machine learning (forecasting), a genetic algorithm (placement), combinatorial optimiza-tion (assignment), and graph-based pathfinding algorithms (routing). The developed method serves as the core for an intelligent decision support system capable of reducing the average and maximum fire truck arrival times by proactively adapting FSS resources to the dynamic conditions of a megacity.

Keywords: fire safety, dynamic resource management, hybrid system, co-evolution, machine learning, genetic algorithm, oper-ational planning, routing, megacity

DOI: 10.34219/2078-8320-2026-16-1-107-117