Методы моделирования сложных систем с использованием нечетко-сетевых алгоритмов и роевого интеллекта

Объектом исследования является сложные наукоемкие проекты и программы инновационного развития наукоемких отраслей. Целью проекта является создание специальных методов, моделей и алгоритмов для моделирования процессов функционирования сложных систем на основе анализа внутренней среды их элементов и значимых факторов внешнего окружения, предназначенных для выработки эффективных и научно обоснованных управленческих решений, путем применения методов искусственного интеллекта (нечеткой логики, пирамидальных сетей, бактериальной оптимизации) и акторных имитационных моделей, а также разработка информационной системы поддержки принятия решений, программно реализующей предложенные инструменты. Для достижения поставленной цели в ходе реализации проекта были решены следующие научно-практические задачи: 1) Разработка метода идентификации НЕ-факторов, оказывающих существенное влияние на функционирование сложных систем. 2) Разработка моделей оценки и комплексирования НЕ-факторов внутренней среды элементов сложной системы с использованием нечетких пирамидальных сетей. 3) Разработка метода оценки НЕ-факторов внешнего окружения и прогнозирования динамики их влияния на функционирование сложной системы. 4) Разработка алгоритма поиска оптимальных значений переменных внутренней среды элементов сложной системы на основе методов роевого интеллекта. 5) Разработка акторных имитационных моделей для оценки возможностей реализации выработанных решений по управлению сложной системой. 6) Построение архитектуры информационной системы поддержки принятия решений по управлению сложными системами в условиях неопределенности, реализующей предложенные методы, модели и алгоритмы. 7) Проведение вычислительных экспериментов с целью обоснования эффективности разработанных методов, моделей и алгоритмов при организации интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению сложными системами в условиях неопределенности. Для решения поставленных задач использовались методы нечеткой логики, пирамидальные сети, алгоритмы роевого интеллекта и акторные имитационные модели, которые позволят получать с высокой степенью достоверности оценки показателей, для которых не накоплен достаточной объем статистических данных. Предлагаемые математические методы и инструментальные средства могут использоваться для поддержки принятия решений по управлению программами развития наукоемких отраслей, состоящими из совокупности взаимосвязанных инновационных проектов, объединенных стратегической целью создания новой продукции.