Интеллектуальное управление промышленным комплексом как динамическим многоагентным объектом на основе методов когнитивного моделирования и машинного обучения

Разработана технология построения структур динамических и мультиагентных моделей процессов управления функционированием ПК, которая основана на применении методов и алгоритмов машинного обучения и предназначена для выявления кластерных структур в данных о состоянии ПК на выделенных уровнях иерархии. Особенность технологии состоит в применении процедур декомпозиции и последующей композиции признаков и объектов в выборках с целью формирования кластеров производственных агентов и выявления их обобщенных характеристик. Разработана технология построения структур нечетких когнитивных карт (НКК), которая предполагает применение интеллектуальных методов анализа данных, в том числе корреляционно-регрессионного анализа, для выявления концептов НКК и связей между ними; а также проведение статического и динамического анализа структурных и параметрических особенностей НКК ПК. Разработана технология построения оптимальной архитектуры предприятия как агента ПК, которая предполагает использование введенных метрик архитектурных представлений для построения сбалансированной с миссией и бизнес-стратегией архитектуры, что позволяет осуществить выбор ее оптимального варианта и корректировку в процессе управления. Разработан комплекс нелинейных динамических моделей управляемых процессов функционирования ПК как иерархического объекта, который представлен моделями трех уровней: макро-, мезо- и микроуровня с выделением на каждом уровне различных типов производственных агентов. Комплекс моделей позволяет исследовать синергетические эффекты проведения стимулирующей и сдерживающей налогово-бюджетной и денежно-кредитной политик с помощью моделей макроуровня, выявлять причины появления деформаций в отраслевой структуре ПК с помощью моделей мезоуровня, а также исследовать динамику функционирования производственного кластера на микроуровне и выявлять структурные закономерности эффективного взаимодействия предприятий в его составе. Разработан комплекс нечетких когнитивных моделей управляемых процессов функционирования ПК, включающий обобщенные нечеткие продукционные когнитивные карты (ОНПКК), расширенные ОНПКК и имитационные динамические модели для ОНПКК, которые позволяют проводить имитационное моделирование процесса распространения влияний значений управляющих концептов на достижение желаемых значений целевыми концептами, а также сценарные исследования функционирования ПК, необходимые для подготовки рекомендаций по принятию решений при управлении ПК. Разработаны мультиагентные модели ПК мезоуровня и макроуровня. Модели мезоуровня включают популяции агентов в виде моделей предприятий малого и среднего бизнеса (модели микроуровня), взаимодействующих с банками. Модели макроуровня предполагают кластерную декомпозицию ПК с учетом предприятий крупного бизнеса, а также взаимодействие кластеров ПК с банковским, социальным и государственным секторами в рамках воспроизводственного процесса. Разработан алгоритм анализа финансового состояния предприятия на основе расчета показателя Таффлера с учетом банкротства (исчезновения) агента-предприятия. Разработана модель рынка благ, отражающая инфляционные процессы. Модели позволяют исследовать динамику управляемого функционирования ПК с учетом таргетирования инфляции, а также выявлять закономерности изменения населенности кластеров предприятий ПК в условиях изменяющейся макроэкономической политики. Иерархическая структура интеллектуальной системы управления ПК как СДМО содержит два уровня управления, основанные на принципах обратной связи и ситуационного управления, и включает блок анализа данных, основанный на разработанных динамических, нечетких когнитивных и мультиагентных моделях и алгоритмах машинного обучения.