Интеллектуальная поддержка принятия решений при управлении многоотраслевым производственным комплексом как многосвязным динамическим объектом на основе нейросетевого и имитационного моделирования

Исследования посвящены решению важной фундаментальной научной проблемы, заключающейся в разработке методологических и теоретических основ интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении многоотраслевым производственным комплексом как многосвязным динамическим объектом, функционирующим в составе воспроизводственного процесса в целом в условиях нарушения сбалансированности ресурсных потоков и нелинейности характеристик элементов и связей. Решаются задачи разработки методологии системного динамического моделирования и интеллектуального управления многоотраслевым производственным комплексом, а также когнитивных, динамических, мультиагентных моделей; иерархической структуры интеллектуальной системы управления, а также моделей кластеризации ситуаций на основе технологий машинного обучения и нейронных сетей Кохонена, нейро-нечетких и логических алгоритмов принятия решений при управлении многоотраслевым производственным комплексом. В качестве объекта исследования рассматриваются процессы управления сложным многоотраслевым производственным комплексом, который включает взаимосвязанные по ресурсным потокам управляемые производственные подсистемы (отрасли, кластеры отраслей или предприятий региона), взаимодействующие с управляемыми подсистемами распределения, потребления и накопления запасов ресурсов. Планируется программная реализация интеллектуальной системы имитационного моделирования и поддержки принятия решений при управлении производственным комплексом.