Методология управления многофункциональными интеллектуальными системами с использованием условно-реальных данных на основе оптимизационного моделирования

Целью диссертационного исследования является разработка методологии комплексного применения методов искусственного интеллекта для принятия решений в управлении сложными системами в условиях неопределенности обучающих выборок с использованием условно-реальных данных. Научная новизна работы заключается в предложении методологии управления многофункциональными интеллектуальными системами, отличающаяся применением комбинации методов интеллектуализации принятия решений при дезагрегации ресурсов и объемов деятельности, имитационного моделирования как инструмента генерации наборов условно-реальных архивных производственных данных для моделей машинного обучения, искусственного интеллекта при анализе текстовых структур естественного языка и прогнозировании развития многофункциональной системы, и обеспечивающая повышение эффективности применения технологий искусственного интеллекта в системах управления многофункциональными интеллектуальными системами.