Алгоритм построения функционала подсистемы нормирования риска стандартизации

На этапе формирования окончательной нормы допустимого риска возникает еще одна задача согласования шкал, вызванная тем, что имеет место противоречие, связанное с направлением возрастания оценок риска, получаемых в различных подсистемах ЭС. А именно в подсистеме количественной оценки риска положительным направлением шкалы является возрастание, то сеть чем выше оценка по шкале, тем она лучше с точки зрения принятия решений. Это связано с применением теории желательности для шкалирования экспертных оценок. И хотя теория желательности обоснованно имеет высокую степень приемлемости для целей оценки риска (что было показано в гл. 3), в ней подход к количественным оценкам осуществляется с другой стороны по сравнению с традиционным пониманием риска как негативного аспекта: желательность имеет положительное возрастание шкалы («чем больше, тем лучше»), а риск — отрицательное («чем меньше, тем лучше»). В трактовке риска с позиций неопределенности, однако, указывается, что риск как мера неопределенности в отношении цели может иметь как отрицательный, так и положительный контекст. Однако в применении к стандартизации следует ограничиться рассмотрением только отрицательного контекста, поскольку неопределенность в данном случае рассматривается в контексте безопасности, а не коммерческих рисков, и поэтому всегда имеет негативный аспект, в отличие, например, от экономических рисков, отдельные из которых характеризуются положительным компонентом последствий, поэтому оценка вероятности и, следовательно, риска имеет положительное направление возрастания. Следовательно, необходимо принять меры по согласованию данного аспекта применения шкал, поскольку его игнорирование приводит к очевидно абсурдным результатам: «чем больше риск, тем лучше».

Оптимальным вариантом решения данной задачи является переход к противоположному направлению шкалы в «крайней» точке алгоритма применения ЭС, поскольку такие трансформации на промежуточных этапах применения шкалы приведут к дополнительным рассогласованиям в семантике шкал. Таким образом, целесообразно сохранить направление возрастания, свойственное шкале полезности, во всей экспертной системе, а переход к интерпретации риска как негативного аспекта (то есть к отрицательному направлению возрастания шкалы) проводить на этапе определения базовой нормы риска, а также учета последствий (поправок) путем непосредственного перехода от нормирования риска к нормированию полезности. Таким образом, базовый уровень риска предлагается заменять базовым уровнем полезности и затем корректировать его при помощи поправок, учитывающих оценку последствий.

Еще одним важным аспектом является непосредственно методика получения конкретизированной нормы риска, то есть с учетом сочетания «объект + аспект» и в соответствии с установленной шкалой. Для этих целей могут применяться различные подходы, начиная от использования простейшей аддитивной функции и заканчивая более сложными методами с применением мультипликативной функции.

Рассмотрим возможность применения аддитивного подхода, при котором корректировка нормы риска осуществляется при помощи введения аддитивных поправок. Формула в данном случае будет иметь тривиальный вид:

где Р — норма допустимого риска; р₀ ^— определенная экспертом базовая норма риска (определена на уровне 3 баллов); р...р^ — нормированные поправки (последствия).

Несмотря на свою простоту, данный подход имеет существенный недостаток. Это касается возможного выхода нормы риска за пределы используемой шкалы, что в данном случае является неприемлемым. Таким образом, аддитивный подход не учитывает требования принятой шкалы оценки риска и тем самым не позволяет получить адекватную норму риска.

Применение мультипликативной функции видится более адекватным и гибким способом для целей нормирования риска. Для этого предлагается применять специально разработанный механизм комплексирования базовой нормы риска и поправочных коэффициентов. Данный механизм характеризуется специальной формулой (4.3) в соответствии с частным случаем аксиоматической модели Кини — Райфа [125]:

где Р — норма допустимого риска; ро, р_тах — определенные экспертом уровни минимально и максимально возможного риска соответственно (для случаев, когда все последствия характеризуются минимальным (ро) и максимальным (р_тах) уровнем); k — поправочный коэффициент; р±, ..., р_А — нормированные поправки (последствия).

В свою очередь, нормированные поправки р^ ..., р₄ определяются по следующей формуле:

где Ь_х — ненормированные поправки, которые используют для градации ужесточающих поправок (последствий) (низкий уровень — 1 балл, средний уровень — 2 балла, высокий уровень — 3 балла).

Для того чтобы определить поправочный коэффициент k уравнения (4.3), необходимо экспериментально определить значения Р в трех краевых точках. Для этого эксперту предлагается оценить по установленной шкале следующие данные:

• ? краевую точку р₀, которая характеризуется базовой нормой риска (Ь₀), равной 3 баллам, а также совокупностью поправок (последствий), имеющих самый низкий уровень (Ь₀ = 3, b = 1, b₂ = 1, *з = 1, *₄ = 1);
• ? краевую точку р_тах, которая характеризуется базовой нормой риска (Ь₀), равной 3 баллам, а также совокупностью поправок (последствий), имеющих максимально высокой уровень (Ь₀ = 3, b = 1, Ь₂ = 3, Ь₃ = 3, Ь_А = 3);
• ? краевую точку р_ср, которая характеризуется базовой нормой риска (Ь₀), равной 3 баллам, а также совокупностью поправок (последствий), имеющих средний уровень (Ь₀ = 3,Ь = 2, Ь₂ = 2, 6₃ = 2, Ь_А = 2).

В результате были получены следующие значения в экспериментальных точках: р₀ = 3,5; р_тах = 9,5; р_ср = 6,5. Полученные данные позволяют сформировать окончательное уравнение функции связи в рамках подсистемы нормирования риска стандартизации, которое соответствует всем ограничениям, продиктованным как концепцией анализа риска в целом, так и структурой экспертной системы.

В целях обеспечения гибкости предлагаемого механизма в контексте ужесточения или смягчения рассчитываемой экспертной системой нормы риска в подсистеме нормирования предусмотрена функция регулировки чувствительности «серой» зоны. Если по результатам опытной эксплуатации экспертной системы станет понятно, что разработанный модуль нормирования риска слишком жестко или же слишком мягко рассчитывает границу допустимого риска, то в таком случае необходимо выполнить достаточно простую последовательность действий:

• ? повторно оценить р_ср (в сторону увеличения для смягчения шкалы нормирования, в сторону уменьшения для ужесточения шкалы нормирования);
• ? по результатам переоценки р_ср, а также используя ранее определенные значения р_тах и р₀, необходимо заново определить значение поправочного коэффициента k.