Самоорганизация и интеллектуальное управление развитием социотехнических систем. Ч.2.

Основное содержимое статьи

В. Н. Добрынин
С. В. Ульянов

Аннотация

Социотехнические системы (СТС) относятся к новому классу динамических открытых саморазвивающихся систем. Проблема разработки и проектирования интеллектуальных систем управления развитием социотехнических систем (СТС) является новой для современной теории управления и синергетики. Решение данной проблемы особенно актуально на современном этапе глобального экономического кризиса и неразрывно связано с решением сложной задачи принятия ответственных решений в условиях кризиса, техногенных катастроф, информационного риска или непредвиденных (нештатных) ситуаций. В статье рассмотрены принципы построения и анализа моделей интеллектуального управления СТС для решения указанных задач.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Добрынин, В.Н. и Ульянов, С.В. 2021. Самоорганизация и интеллектуальное управление развитием социотехнических систем. Ч.2. Системный анализ в науке и образовании. 4 (сен. 2021), 1–33.
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Караткевич С.Г., Добрынин В.Н., Ульянов С.В. Интеллектуальное управление социотехническими системами. – М.: ВНИИГеосистем. – 2011.

Camazine S. Self-organization in biological systems. – Princeton: Univ. Press, 2003.

Helbing D. Traffic and related self-driven many-particle systems // Reviews of Modern Physics. –2001. –Vol. 73. – № 4. – Pp. 1067-1141.

Ben-Jacob E., Levine H. Self-engineering capabilities of bacteria // J. R. Soc. Interface. – 2006. – Vol. 3. – № 2. – Pp. 197-214.

Castllano C., Fortunato S., Loreto V. Statistical physics of social dynamics // Review of Modern Physics. – 2009. – Vol. 81. – №2. – Pp. 591-646.

Добрынин В.Н., Ульянов С.В., Лобачева М.В., Тятюшкина О.Ю., Ефремов Г.А. Самоорганизация и интеллектуальное управление развитием социотехнических систем. Ч.1. Состояние и пути решения проблемы // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2010. – №3. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/17. – 0421000111021.

Петров Б.Н., Уланов Г.М., Гольденблат И.И., Ульянов С.В., Теория моделей процессов управления: Термодинамические и информационные аспекты. – М.: Наука, 1978.

Мишин А.А., Добрынин В.Н., Литвинцева Л.В., Технология мягких вычислений в проектировании интеллектуальных систем управления // Программные Продукты и Системы (ППС). – 2010. – № 1.

Минзов А.С., Шевяхов М. Ю. Некоторые подходы к оценке информационного риска с использованием нечетких множеств // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2010. – №1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/15. – 0421000111007.

Тятюшкина О.Ю., Ульянов С.В. Математическая модель информационной оценки риска и управление безопасностью социотехнических систем: Формирование робастных баз знаний // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2011. – №2. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/20. – 0421100111014.

Ulyanov S.V. Quantum control algorithm of robust KB self-organization process based on quantum fuzzy inference. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.ntpdubna.ru/archive/Self-organization.pdf.

Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях (под ред. Н.Г. Ярушкиной). – Ульяновск: УлГТУ, 2004.

Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и её приложений. – М.: МГУ, 2003.

Fuchs Ch. The Internet as a self-organization social-technological system. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.self-organization.org.

Kurakin A. The universal principles of self-organization and the unity of Nature and knowledge // The SOFT. – 2007. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.alexeikurakin.org/text/thesoft.pdf.