В настоящее время все большую актуальность приобретает проблема создания распределенных систем, т. е. систем, состоящих из множества распределенных в пространстве подсистем (ресурсов), каждая из которых в общем случае выполняет некоторый набор индивидуальных функций, и взаимодействующих друг с другом для выполнения общего функционального задания или некоторого множества заданий [1]. Идеология распределенных систем в настоящее время находит все более широкое применение при создании сложных систем различного назначения. Очевидно, что значительно проще строить какую-либо сложную систему на основе некоторого множества относительно простых функционально готовых ресурсов, выполняющих некоторое подмножество операций, чем проектировать ту же систему как единый сложный ресурс, выполняющий одновременно все множество требуемых операций. Настоящая монография посвящена разработке принципов построения, а также методов и алгоритмов функционирования самоорганизующихся распределенных систем с мультиагентным диспетчером.
Книга посвящена построению и анализу обобщенных моделей популяционной динамики. На основе прямого метода Ляпунова развита общая теория исследования устойчивости равновесных режимов для широкого класса экологических и генетических моделей. Полученные результаты применены для анализа моделей экосистем с различными типами взаимодействий, а также моделей динамики генетической структуры однолокусных и двухлокусных популяций, развивающихся в условиях стационарного и плотностно-зависимого отбора, и эйгеновской модели эволюции биологических макромолекул. Показано, что предложенные в монографии энергетические функции Ляпунова позволяют эффективно решать многие задачи устойчивости в математической экологии и генетике.
Книга представляет интерес для специалистов, работающих в области теории устойчивости, математической кибернетики, теоретической и прикладной экологии, популяционной генетики.
Настоящая работа содержит результаты исследований теоретико-игровых моделей динамических активных систем (ДАС). Приводится обзор известных результатов, вводится система классификаций моделей ДАС, формулируются и решаются задачи управления ДАС. Значительное внимание уделяется анализу сравнительной эффективности различных режимов управления, а также – влиянию дальновидности и обязательств на эффективность управления. Работа рассчитана на специалистов (теоретиков и практиков) по управлению организационными системами.
Работа содержит результаты исследований прикладных теоретико-игровых моделей управления поведением агентов, принимающих решения на основе иерархии представлений о существенных параметрах, представлениях оппонентов, представлениях о представлениях и т.д. В том числе, рассматриваются задачи информационного управления в области экономики, маркетинга, политики и т.д. Приведенные общие теоретические и частные прикладные результаты отражают единую методологию построения и изучения прикладных математических моделей информационного управления, которая может быть эффективно использована при решении широкого класса задач управления социально-экономическими системами. Работа рассчитана на специалистов (теоретиков и практиков) по управлению социально-экономическими системами.
Монография содержит результаты разработки и исследования комплекса оптимизационных, теоретико-игровых и имитационных моделей механизмов управления эколого-экономическими системами, включающего механизмы: комплексного оценивания интегрального риска и ущерба, штрафов, платы за риск, финансирования снижения уровня риска, компенсации затрат на снижение уровня риска, продажи квот на уровень риска, аудита, снижения ожидаемого ущерба, экономической мотивации, оптимизации региональных программ, согласования интересов органов управления. Работа рассчитана на студентов ВУЗов, аспирантов и специалистов по математическому моделированию и управлению эколого-экономическими, социально-экономическими и организационными системами.
Монография посвящена изложению наиболее важных вопросов управления техническими и экономическими системами. В работе подробно и доступно изложен математический аппарат, применяемый при разработке алгоритмов управления системами. Приведен оригинальный материал, включающий методы решения задач линейной оптимизации, факторного анализа экономических систем, управления энергетическими ресурсами измерительных информационных систем. Издание предназначено для научных работников и инженеров, занимающихся проблемами оптимального управления сложными системами, а также аспирантов и студентов соответствующих специальностей.
В монографии разработаны современные подходы к представлению знаний специалистов предметной области в интеллектуальных САПР. Издание предназначено для ИТ-специалистов, системных аналитиков, преподавателей, аспирантов, студентов, обучающихся по направлениям «Системы автоматизированного проектирования», «Прикладная информатика» и др.
Строится базис конечных автоматов, связанный выводимостью слов в нормальном исчислении Поста. Определяются операторы, реализуемые логическими сетями над этим базисом. Они являются вычислимыми на автоматах Мура, но их класс не является алгоритмически разрешимым. Рассматриваются различные способы обобщения этих конструкций. Формулируются задачи для продолжения этих исследований. Книга предназначена для студентов математических и прикладных специальностей университетов.
В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения класси-фикации. В центре изложения – обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач.
Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области.
В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения класси-фикации. В центре изложения – обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач.
Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области.
