Комплексное моделирование интеллектуальной организационной системы на основе технологии исследования систем с памятью тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Сороколетов, Павел Геннадьевич
- Специальность ВАК РФ05.13.18
- Количество страниц 157
Оглавление диссертации кандидат технических наук Сороколетов, Павел Геннадьевич
ВВЕДЕНИЕ.
1 АНАЛИЗ СТРУКТУР ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.
1.1 Анализ существующих математических моделей интеллектуальных организационных систем.
1 " Г
1.2 Системный анализ принципов построения, функционирования и освоения интеллектуальных организационных систем.
1.3 Эволюционный подход к моделированию интеллектуальных организационных систем.
1.4 Выводы по главе 1.
2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ И СТРУКТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО И ПРИКЛАДНОГО ХАРАКТЕРА.
2.1 Необходимые условия возникновения выходных эффектов фундаментального характер.
2.2 Мягкая математическая модель соотношения выходных эффектов фундаментального и прикладного характера.
2.3 Разработка математической и структурной модели организационной системы прикладного и фундаментального характера.
2.4 Особенности решения дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом.
2.5 Выводы по главе 2.
3 ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ.
3.1 Математическая модель максимальной численности эргатических элементов в составе подсистемы.
3.2 Математическая модель выходного эффекта подсистемы фундаментального характера.
3.3 Математическая модель генерации новых выходных эффектов эргатическим элементом.
3.4 Выводы по главе 3.
4 МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПОВЫШЕНИЮ
ВЫХОДНОГО ЭФФЕКТА НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ВЫСШЕЙ ШКОЛЕ.
4.1 Условия повышения выходного эффекта научно-исследовательской деятельности в высшей школе России.
4.2 Методические рекомендации по повышению выходного эффекта НИР в научном подразделении высшей школы.
4.3 Методические рекомендации по повышению выходного эффекта деятельности научного сотрудника.
4.4 Выводы по главе 4.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», 05.13.18 шифр ВАК
Математическое моделирование и численное исследование динамического хаоса в диссипативных системах нелинейных дифференциальных уравнений2009 год, доктор физико-математических наук Сидоров, Сергей Васильевич
Нелинейная динамика автогенераторов с запаздыванием на основе многорезонаторных пролетных клистронов2013 год, кандидат физико-математических наук Емельянов, Валерий Валерьевич
Компьютерные спектральные методы анализа нестационарных систем автоматического регулирования энергетических турбин2003 год, кандидат технических наук Реш, Екатерина Александровна
Моделирование, анализ и синтез управляемых комбинированных динамических систем2012 год, кандидат физико-математических наук Комарова, Мария Сергеевна
Организационно-экономические основы управления научно-техническим потенциалом высшей школы1999 год, доктор экономических наук Качак, Валерий Владимирович
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплексное моделирование интеллектуальной организационной системы на основе технологии исследования систем с памятью»
Актуальность исследования. Радикальные и быстрые социальные перемены в современной России активно влияют на эффективность научно-технической политики в стране. Одним из основных принципов осуществления государственной научно-технической политики является интеграция научной и образовательной деятельности работников, аспирантов и студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования (ОУ ВПО), а также научно-исследовательских учреждений (НИУ), на основе различных форм их участия в научных исследованиях и экспериментальных разработках. Поскольку ОУ ВПО и НИУ по своей сути являются интеллектуальными организационными системами (ОС), то в дальнейшем используется этот термин. Известно, что уровень организации и результативности научной деятельности ОС, в настоящее время, не в полной мере соответствует современным тенденциям развития науки, требованиям федерального законодательства и руководящих документов по организации научной деятельности ОС. Недостаточно разработана база новых математических методов моделирования научно-исследовательской деятельности ОС, что затрудняет решение проблемы повышения эффективности ОС. Следовательно, дальнейшие комплексные исследования в данной области являются актуальными.
Анализ функционирования интеллектуальных ОС позволяет сделать вывод о том, что их эффективность напрямую зависит от качества функционирования творческого коллектива, рассматриваемого как подсистема (ПС) в составе организационной системы ОС. Данный факт ставит перед исследователями проблему повышения качества функционирования ПС, что, в свою очередь, требует развития теории и практики синтеза технологий, позволяющих учитывать характерные параметры ПС, обеспечивающие требуемое качество функционирования ОС.
В свою очередь, любая подсистема состоит из совокупности эргатических элементов (ЭЭ), обладающих определёнными выходными показателями. Понятно, что качество функционирования ОС зависит, в частности, от численного состава ПС.
При определённых достоинствах функционирования современных интеллектуальных ОС их деятельность связана с рядом существенных недостатков, не позволяющих эффективно использовать имеющийся потенциал ПС, основными из них являются: недостаточное внимание к исследованию соотношения выходных эффектов фундаментального и прикладного характера в интеллектуальной ОС; невыявленность отличий в функционировании ОС прикладного и фундаментального характера; невыявленность параметров ПС, определяющих их потенциальный выходной эффект, и, как следствие, невозможность использования этих параметров в целях регулирования выходного эффекта ПС.
Основной причиной указанных недостатков является недостаточная глубина комплексных исследований, направленных на формирование выходного эффекта интеллектуальной ОС, включающих исследования по определению соотношения выходных эффектов фундаментального и прикладного характера в интеллектуальной ОС; учёта различий в функционировании ОС прикладного и фундаментального характера, дифференцированных выходных эффектов ПС в зависимости от их характерных параметров, соотношения ЭЭ в составе ПС и специфики функционирования ЭЭ. Как следствие указанных причин - отсутствие практических рекомендаций, направленных на повышение выходного эффекта ПС, учитывающих её характерные параметры.
Таким образом, существует практическая проблема, заключающаяся в том, что реально наблюдаются различные выходные эффекты ПС в составе интеллектуальной ОС, однако неясно, за счёт каких параметров ПС возникает это различие. Определение параметров ПС и использование их в целях регулирования выходного эффекта ПС в составе ОС может обеспечить повышение эффективности интеллектуальной ОС в целом.
В связи с этим проблемная ситуация может быть определена как противоречие между: различием в принципах функционирования интеллектуальных ОС фундаментального и прикладного характера и недостаточной развитостью математических моделей, учитывающих это различие; различием выходных эффектов ПС в составе ОС и невыявленностью параметров ПС, обусловливающих эти различия; между существующей зависимостью выходного эффекта ПС от количественного соотношения ЭЭ в ПС и тем, что эта зависимость не выявлена и не используется в реальных системах в целях регулирования выходного эффекта ПС; между фактом генерации качественно новых выходных эффектов в ОС фундаментального характера и отсутствием математических моделей, описывающих появление новых выходных эффектов.
Разрешение проблемной ситуации требует решения научной задачи. Она заключается в необходимости разработки комплексной модели интеллектуальной ОС, адекватно учитывающей различие в принципах функционирования ОС фундаментального и прикладного характера; определения показателей Г1С, обусловливающих их выходные эффекты, выявление зависимости выходного эффекта ПС от количественного соотношения ЭЭ в ПС с целью повышения эффективности функционирования ОС, а также в разработке математических моделей, описывающих появление качественно новых выходных эффектов в ОС фундаментального характера.
Объектом исследования является интеллектуальная ОС.
Предметом исследования являются математические модели интеллектуальной ОС на основе технологии исследования систем с памятью.
Целью исследования является повышение эффективности функционирования интеллектуальной ОС за счёт разработки её комплексной математической модели и применения методических рекомендаций, полученных в результате проведения математического моделирования функционирования ОС.
Достижение цели исследования осуществлено применением эволюционного подхода к моделированию функционирования интеллектуальной ОС и применением при исследовании предметной области разработанных моделей, позволяющих обосновать методические рекомендации по повышению эффективности ОС, а также решением задач:
- анализа и применения эволюционного подхода к проблеме повышения эффективности функционирования ОС;
- разработки комплексной модели интеллектуальной ОС, включающей: мягкую математическую модель соотношения выходных эффектов фундаментального и прикладного характера в интеллектуальной ОС; структурные и математические модели функционирования ОС фундаментального и прикладного характера; математическую модель максимальной численности ПС; математическую модель функционирования ПС, включающую определение показателей ПС и разработки методики их расчёта; математическую модель генерации новых выходных эффектов элементом ЭЭ;
- разработки методических рекомендаций, направленных на повышение эффективности ОС.
В работе были использованы следующие методы исследования: математического моделирования; аналитического решения нелинейных дифференциальных уравнений; численного решения дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом; - вычислительного эксперимента. Общим подходом для решения поставленных задач являлся системный подход.
Достоверность результатов обусловлена глубоким анализом научной литературы, посвященной вопросам функционирования сложных интеллектуальных организационных систем и вопросам их моделирования; применением современного математического аппарата моделирования, в частности, аппарата дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом; верификацией полученных моделей на частных практических примерах, а также широкой апробацией результатов исследования в публикациях и выступлениях перед научной общественностью.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
1 Разработана комплексная модель интеллектуальной ОС, включающая: мягкую математическую модель соотношения выходных эффектов фундаментального и прикладного характера, отличающуюся установлением соотношения между темпами прироста выходных эффектов разного характера; структурные и математические модели функционирования ОС прикладного и фундаментального характера, отличающиеся наличием звена запаздывания в модели ОС фундаментального характера, обеспечивающего возможность генерации отложенных во времени выходных эффектов; математическую модель максимальной численности ЭЭ в составе ПС, отличающуюся расчётом максимального числа информационных связей между ЭЭ в составе ПС; математическую модель функционирования ПС, отличающуюся расчётом повышения эффективности ПС на основе варьирования её параметрами; математическую модель генерации теоретических знаний эргатическим элементом ЭЭ, отличающуюся наличием решений в виде детерминированного хаоса, возникающего на фоне накопленной в ЭЭ памяти.
2 Определены параметры ПС, а именно - коэффициент функционирования К, время запаздывания Т3 и коэффициент эффективности Ки - учёт которых обеспечивает повышение качества математического моделирования для решения прикладных проблем, связанных с исследованием ОС.
Теоретическая значимость исследования:
1 Осуществлено обоснование применения дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом как базовых моделей для моделирования функционирования сложной интеллектуальной ОС фундаментального характера, составляющих её ПС, а также элементов ЭЭ.
2 Предложенные базовые модели на основе дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом могут быть применены:
- в развитии теории интеллектуальных систем, в частности, для описания генетической и оперативной памяти;
- в теории самоорганизации систем любой природы, т.к. память является необходимым условием самоорганизации;
- в теории педагогики, в частности, в теории дидактики, т.к. память является необходимым условием обучения;
- в теории материаловедения при исследовании свойств современных интеллектуальных материалов с памятью.
Практическая значимость исследования заключается в разработке методических рекомендации по обеспечению повышения эффективности функционирования интеллектуальной ОС. Разработанные математические модели позволили сформулировать требования к методическому обеспечению процесса функционирования СЭ и всей интеллектуальной ОС. Результаты диссертационного исследования использованы при решении практической задачи - разработки процедур поэтапного выполнения научно-технических проектов и отражены в Итоговом отчете по проекту «Разработка процедур поэтапного выполнения проектов АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы) в соответствии с бюджетным законодательством», М.: ГНМЦ, 2008 г. - 128 с.
На защиту выносятся следующие новые научные результаты:
1 Структурные и математические модели функционирования интеллектуальной ОС фундаментального и прикладного характера.
2 Математическая модель функционирования ПС на основе выявления параметров ПС и разработки методики их определения, включающая-математическую модель максимальной численности ПС.
3 Математическая модель процесса генерации новых выходных эффектов элементом ЭЭ подсистемы ПС на основе дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ, из них - 3 в изданиях, рекомендованных ВАК Минобразования РФ для публикации основных научных результатов диссертаций.
В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в списке использованных источников, лично соискателю принадлежат: анализ структуры математических моделей функционирования интеллектуальной ОС фундаментального и прикладного характера [9]; анализ предметной области, с применением эволюционного подхода [1, 3, 10]; моделирование функционирования ОС [2, 4].
Апробация работы. Научные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: межведомственной научно-технической конференции «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» (г. Серпухов, 2006); 5-ой Международной научной конференции «Хаос и структуры в нелинейных системах. Теория и эксперимент» (г. Астана, 2006); 7-ой Международной междисциплинарной конференции «Современные проблемы науки и образования» (г. Симеиз, 2006); открытом Международном научно-методическом семинаре «Интеллектуальная и творческая одаренность. Междисциплинарный подход» (Прага, 2006); 49-й научной конференции МФТИ (г. Москва, 2006); XI Международной конференции серии «Нелинейный мир» (г. Пущино, 2006); Международной конференции «Путь в будущее - наука, глобальные проблемы, мечты и надежды» (Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН, 2007); Четвертых Курдюмовских Юбилейных чтениях: «Синергетика в естественных науках» (г. Тверь, 2008).
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационного исследования использованы: при решении практической задачи - разработки процедур поэтапного выполнения научно-технических проектов и отражены в Итоговом отчете по проекту «Разработка процедур поэтапного выполнения проектов АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы (2006-2008 годы) в соответствии с бюджетным законодательством». - М.: ГНМЦ, 2008 - 128 е.; при планировании научно-исследовательских работ в НИО Военной академии РВСН имени Петра Великого, что подтверждено актами о внедрении.
Объем и структура работы. Диссертация имеет объем 157 страниц и состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит 19 рисунков, 5 таблиц и 4 приложения на 20-и страницах; список использованных источников 116 наименований.
Похожие диссертационные работы по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», 05.13.18 шифр ВАК
Математическое моделирование и компьютерный анализ генных сетей2008 год, доктор биологических наук Лихошвай, Виталий Александрович
Методика разработки интеллектуальной системы оптимизации управления вузом2007 год, кандидат экономических наук Обухов, Александр Павлович
Интеллектуальные системы управления с ассоциативной памятью: Модели, алгоритмы и методы исследования1999 год, доктор технических наук Романов, Михаил Петрович
Спектральная декомпозиция динамических систем с запаздываниями: Теория и применения2003 год, доктор технических наук Филимонов, Александр Борисович
Научные основы организации системы управления ресурсами высшего образовательного учреждения2000 год, доктор экономических наук Алексеева, Марина Борисовна
Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Сороколетов, Павел Геннадьевич
4.4 Выводы по главе 4
1 Условиями повышения выходного эффекта научно-исследовательской деятельности в России, разработанными на базе макромодели ОС, являются: организация НИД на базе высшей школы, а также условия долгосрочного проектирования.
2 Методические рекомендации по повышению выходного эффекта НИР в научном подразделении высшей школы заключаются: необходимости создания усовершенствованной базы данных, хранящей информацию о характерных параметрах каждого коллектива: коэффициенте функционирования и времени запаздывания.
При наличии такой базы данных возможно повышение эффективности функционирования творческих коллективов на основе распределения научно-исследовательских работ и грантов в соответствии с индивидуальными характеристиками коллектива, хранящимися в базе данных;
- возможности планировать темпы подачи промежуточных отчетов по НИР, по грантам, а также корректировать качественный состав коллектива на самых начальных месяцах его функционирования;
- на основе расчетов коэффициента функционирования и времени запаздывания творческого коллектива экспертная комиссия, выносящая решение, может наилучшим образом подбирать коллективы под те или иные проекты, максимизируя при этом коэффициент эффективности выполнения проекта.
3 Методические рекомендации по повышению выходного эффекта деятельности научного сотрудника в случае выполнения НИД по заданному техническому заданию являются рекомендациями по выбору численности научного подразделения и по качествам его руководителя.
В частности, показано, что при наличии среднестатистического руководителя, обладающего тремя управленческими способностями высшего уровня, число членов творческого коллектива равно девяти. Смена руководителя на другого, обладающего большим числом управленческих способностей высшего уровня, приведет к увеличению численности творческого коллектива с предпочтением нечетного числа его членов.
Перспективным методическим принципом проведения научно-исследовательской работы является параллельный поиск решения проблемы; предпочтительный стиль управления руководителя - коучинг;
4 В случае незаданности темы научно-исследовательской деятельности «сверху» («независимое проектирование») генерация новых фундаментальных знаний может происходить в коллективе с любым числом членов, в частности, одним автором. Поэтому в перспективе планирование тем НИР и грантов в сфере фундаментальной науки может осуществляться на основе инициативных предложений «снизу», исходящих от ученых различных областей науки, т.е. на основе процесса самоорганизации. Наиболее перспективным в этом случае является профессорско-преподавательский корпус высших учебных заведений, как обладающий наибольшей степенью свободы контингент научной общественности.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате проведённого исследования решена научная задача разработки комплексной модели интеллектуальной ОС, адекватно учитывающей различие в принципах функционирования ОС фундаментального и прикладного характера; определения показателей ПС, обусловливающих их выходные эффекты, выявления зависимости выходного эффекта ПС от количественного соотношения ЭЭ в ПС с целью повышения эффективности функционирования ОС, а также в разработке математических моделей, описывающих появление качественно новых выходных эффектов в ОС фундаментального характера.
Достигнута цель исследования, заключающаяся в повышении эффективности интеллектуальной ОС за счёт разработки её комплексной математической модели и применения методических рекомендаций, полученных в результате проведения математического моделирования функционирования ОС.
В диссертации предложена технология исследования сложных интеллектуальных организационных систем с памятью на основе их моделирования дифференциальными уравнениями с запаздывающим аргументом. Продемонстрирована обоснованность применения дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом как базовых моделей для моделирования функционирования сложной интеллектуальной ОС фундаментального характера, составляющих её ПС, а также элементов Э. Предложенные базовые модели на основе дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом могут быть применены: в развитии теории интеллектуальных систем, в частности, для описания генетической и оперативной памяти; в теории самоорганизации систем любой природы, т.к. память является необходимым условием самоорганизации; в теории педагогики, в частности, в теории дидактики, т.к. память является необходимым условием обучения; в теории материаловедения при исследовании свойств современных интеллектуальных материалов с памятью.
На основе разработанной комплексной модели сформулированы методические рекомендации, направленные на повышение эффективности интеллектуальной ОС. Наиболее типичным примером такой интеллектуальной системы является организационная система научно-исследовательской деятельности, которая послужила в диссертации примером для апробации полученных при моделировании результатов
Разработанные математические модели позволили сформулировать требования к методическому обеспечению процесса функционирования ЭЭ и всей интеллектуальной ОС. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при решении типовой практической задачи при проведении НИД - разработки процедур поэтапного выполнения научно-технических проектов. Полученные в работе методические рекомендации могут быть полезны при организации НИД в научно-исследовательских институтах, научных подразделениях вузов, временных творческих научных коллективах.
Вместе с тем, проведённое исследование не претендует на решение всех вопросов, связанных с математическим моделированием процесса повышения эффективности интеллектуальной ОС. Так, к проблемам, являющимся предметом перспективного исследования, необходимо отнести: -разработку математической модели старения выходных эффектов в сложной интеллектуальной ОС фундаментального и прикладного характера; разработку математических моделей экспертной оценки коэффициента эффективности К выполненных проектов; проведение долговременного комплексного мониторинга, направленного на сравнение результатов традиционной и предлагаемой в данном исследовании организации научно-исследовательской деятельности в вузе.
Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сороколетов, Павел Геннадьевич, 2008 год
1. Яковлев, А. В. Основы теории систем: учеб. пособие / А. В. Яковлев. — Тамбов: ТВВАИУРЭ, 2008. 132с.
2. Назаретян, А. П. Цивилизационные кризисы в контексте универсальной истории / А. П. Назаретян // Синергетика психология — прогнозирование. - М.: Мир, 2004. - 367с.
3. Алексеев, В. В. Математическое моделирование функционирования эргатического элемента в эрготехнических системах: д-ра техн. наук: 08.00.13 : защищена 12.02.02.: утв. 24.06.02 / В. В. Алексеев. Тамбов, ТВВАИУРЭ, 2003.-234с.
4. Капица, С. П. Синергетика и прогнозы будущего / С. П. Капица, С. П. Курдюмов, Г. Г. Малинецкий, М.: УРСС, 2003. - 285с.
5. Математическое моделирование системы образования / Г. Г. Малинецкий и др. //Синергетика и методы науки. Спб.: Наука, 1998. - С. 311 -356.
6. Малинецкий, Г. Г. Кризисы современной России: научный мониторинг / Г. Г. Малинецкий и др. // Вестн. РАН. 2003. - № 7. - С.579 - 593.
7. Брандин, В. Н. Количественные характеристики интеллектуального продукта / В. Н. Брандин // Методическая разработка. М.: МГТА, 1995 - С. 49- 56 с.
8. Брандин, В. Н. Оценка интеллектуального продукта / В. Н. Брандин -Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. -1999. №4.- С.85-89.
9. Милованов, В. П. Синергетика и самоорганизация: Экономика, Биофизика / В. П. Милованов. М.: КомКнига, 2005. - 168 с.
10. Милованов, В. П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация / В. П. Милованов. М.: УРСС, 2001. - 263 с.
11. Кащенко, С. А. Об установившихся режимах уравнения Хатчинсона с диффузией / С. А. Кащенко //ДАН СССР. 1987. - Т.292, №2. - С. 327-330.
12. Прохоров, В. Д. Восстановление уравнений систем с запаздыванием под внешним воздействием по временным рядам / В. Д. Прохоров, В. И. Пономаренко, А. С. Караваев // Письма в ЖТФ. 2004. - Т 30, вып.2. - С.81 -88.
13. Колмановский, В. Б. Уравнения с последействием и математическое моделирование / В. Б. Колмановский // Соросовский образовательный журнал. -1996.-№4. С. 122 - 127.
14. Колмановский, В. Б. Устойчивость и периодические режимы регулируемых систем с последействием / В. Б. Колмановский, В. Р. Носов -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981.-78с.
15. Кащенко, С. А. Волновые структуры в клеточной сети из формальных нейронов Хатчинсона / С. А. Кащенко, В. В. Майоров //Радиотехника и электроника. 1995. - Вып.5 - С. 925-936.
16. Кащенко, С. А. Об одном дифференциально-разностном уравнении, моделирующим импульсную активность нейрона / С. А. Кащенко, В. В. Майоров // Математическое моделирование. 1993. - Т5, -№12. - С. 13-25.
17. Андреева, Е. А. Оптимизация нейронной сети с запаздыванием / Е. А. Андреева, Ю. А. Пустарнакова, // Применение функционального анализа и теории приближений: сб. науч. тр./ Твер. Гос. ун-т. Тверь, 2000. - 4.1 - С .14-30.
18. Солодов, А. В. Системы с переменным запаздыванием / А. В. Солодов. -М.: Наука, 1980-374с.
19. Solodova, Е. A. Fractals, Applied Synergetics and Structure design / E. A. Solodova.- Nova Science Publishers, USA, 2004 239p.
20. Солодова, E. А. Концепция модернизации высшего образования России на основе синергетического моделирования / Е. А. Солодова // Синергетическая парадигма. Синергетика образования,- М.: Прогресс-Традиция, 2007.-С.49-52.
21. Солодова, Е. А. Математические модели информационных систем в процессе личностно-ориентированного обучения / Е. А. Солодова //Мир психологии,- 2005. № - С.31-35.
22. Губинский, А.И. Надежность и качество функционирования эргатических систем / А.И. Губинский. Л.: Наука, 1982. - 269с.
23. Советов, Б.Я. Моделирование систем: учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - М.:Высшая школа, 2001.-343с.
24. Алексеев, В.В. Системы поддержки принятия решений в структуре управления качеством подготовки специалистов по эксплуатации технических систем / В.В. Алексеев // Актуальные проблемы вузов ВВС: межвузовский сборник. М.: МО РФ, 2002. - Вып. 14. - С. 3-8.
25. Малышев, Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г. Малышев, JI.O. Берштейн, А.В. Боженюк. М.: Энергоатомиздат, 1991. -136с.
26. Альтшуллер, Г.С. Алгоритм изобретения / Г.С. Альтшуллер. М.: Московский рабочий, 1973. - 296с.
27. Уемов, А.И. Системный подход и общая теория систем / А.И. Уемов. -М.: Мысль, 1978,- 180с.
28. Акофф, P.JL Планирование в больших экономических системах: пер. с англ. М.: Советское радио, 1972. - 223с.
29. Венда, В.Ф. Системный подход в психологическом анализе взаимодействия человека с машиной / В.Ф. Венда // Психологический журнал. 1982.-Т.3,№1,-С. 85-100.
30. Блауберг, И.В. Становление и сущность системного подхода / И.В. Блауберг, Э.Г. Юдин. М.: Наука, 1973. - 270с.
31. Конторов, Д.С. Внимание системотехника / Д.С. Конторов. - М.: Радио и связь, 1993. - 224с.
32. Кузнецов, В.И. Системное проектирование радиосвязи. В 3 ч. Ч. 1. Системотехника / В.И. Кузнецов. Воронеж: Научная книга, 1994. - 287с.
33. Афанасьев, В.Г. Системность и общество / В.Г. Афанасьев. М.: Политиздат, 1980. - 432с.
34. Дружинин, В.В. Системотехника / В.В. Дружинин, Д.С. Конторов. -М.: Радио и связь, 1985. 200с.
35. Николаев, В.И. Системотехника: методы и приложения / В.И. Николаев, В.Н. Брук. — JT.: Машиностроение, 1985. 199с.
36. Новосельцев, В.И. Системный анализ: современные концепции / В.И. Новосельцев. Воронеж: Кварта, 2002. - 320с.
37. Хабаров, B.C. Системный подход к принятию решений в организационных структурах / B.C. Хабаров, A.M. Костин // Проблемы машиностроения и автоматизации 1999. - № 2. - С. 69-72.
38. Малышев, В. А. Методы и модели комплексов автоматизированного освоения военно-технических систем. Диссертация па соискание учёной степени доктора технических наук / В. А. Малышев. Тамбов: ТВВАИУРЭ, 2006.-237с.
39. Лебедев, С. А. Философия науки: словарь основных терминов / С. А. Лебедев. М.: Академический проект, 2004. - 320с.
40. Зеер, Э. Ф. Психология профессий: учеб. пособие,- 3-е изд., перераб. и доп. / Э. Ф. Зеер. М.: Академический проект, 2005. - 336с.
41. Хакен, Г. Синергетика: иерархии неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах / Г. Хакен. М.:Мир, 1985. -423с.
42. Хакен, Г. Синергетика/Г.Хакен. -М.: Мир, 1980-414с.
43. Хакен, Г. Синергетика мозга / Г. Хакен // Синергетика и психология, тексты. Вып. 1: Методологические вопросы / Под ред. И. Н. Трофимовой и В. Г. Буданова. М.:МГСУ Союз, 1997. - С. 35.
44. Хакен, Г. Информация и самоорганизация / Г. Хакен. М.: Мир, 1985.-347с.
45. Николис, Г. Самоорганизация в неравновесных системах / Г. Николис, И. Пригожин. -М.:Мир, 1979. -512с.
46. Гленсдорф, П. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций / П. Гленсдорф, И. Пригожин. М.: Мир, 1973. - 280с.
47. Пригожин, И. Время, хаос, квант / И. Пригожин, И. Стенгерс. -М.:Наука, 1994.-272с.
48. Mandelbrot, В. The Fractal Geometry of Nature / В. Mandelbrot.-N.-Y.,: W. H. Freeman and Company, 1982.- 60p.
49. Laslo, E. The systems view of the world / E. Laslo // A Holistic Vision for our Time/ Hampton Press, 1996.-p.3-8.
50. Карери, Дж. Порядок и беспорядок в структуре материи / Дж. Карери. М.: Мир, 1985.-232с.
51. Пейтген, Х.О. Красота фракталов. Образы комплексных динамических систем / Х.О. Пейтген, П. X. Рихтер. М .: Мир, 1993. - 176с.
52. Моисеев, Н. Н. Математические задачи системного анализа / Н. Н. Моисеев. -М.: Наука, 1981.-488с.
53. Самарский, А. А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. М.: Наука, Физматлит, 1997. -320с.
54. Самарский, А. А. Компьютеры и жизнь (математическое моделирование) / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. М.: Педагогика, 1987. - 128с.
55. Самарский, А. А. Методы решения сеточных уравнений / А. А. Самарский, Е. С. Николаев. М.: Наука, 1978. - 592с.
56. Нестационарные структуры и диффузионный хаос / Т. С. Ахромеева, и др..-М.: Наука, 1992.-542с.
57. Князева, Е. Н. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем / E.H. Князева, С.П. Курдюмов. М.: Наука, 1994. - 236с.
58. Курдюмов, С. П. Синергетическое видение мира: режимы с обострением / С.П. Курдюмов, П.Н. Князева // Самоорганизация и наука.-М.:Наука, 1994.-С. 18-22.
59. Kurdiumov, S. P. Evolution and self organization laws in complex systems / S. P. Kurdiumov // Intern. J. of Modem Physics.- 1990. -№4.-p.7-10.
60. Малинецкий, Г. Г. Синергетика. Король умер. Да здравствует король! / Г.Г. Малинецкий // Синергетика: труды семинара.-М.: Изд-во Харьк. нац. Унта им. В. Н. Карамзина, 2006. С. 155-158.
61. Буданов, В. Г. Когнитивная психология или когнитивная физика / В.Г. Буданов // Синергетика и язык. М.: ИФ РАН, 1998.-С. 16-20.
62. Буданов, В. Г. Принципы гармонии как эволюционные синхронизмы -начала демистификации / В. Г. Буданов // Труды Международной конференции «Математика и искусство», 15 мая 1996г. Суздаль. 1996, М.: Прогресс - традиция, 1997. - С.116-122.
63. Буданов, В. Г. Метод ритмокаскадов: о фрактальной природе времени эволюционирующих систем / В.Г. Буданов // Синергетика, труды семинара, вт. 2. Естественнонаучные, социальные и гуманитарные аспекты. М.: Изд. МГУ, 1999.-С.36-54.
64. Аршинов, В. И. Как синергетика может содействовать становлению новой модели образования / В.И. Аршинов // Синергетика и образование.-М.: Гнозис, 1997. -С.61-66.
65. Капица, С. П. Феноменологическая теория роста населения Земли /С.П. Капица // Успехи физ. наук. 1996. 166. - № 1, - С.63-80.
66. Капица, С. П. Модель роста населения Земли / С.П. Капица // Успехи физиол. наук.-1995. Т.26, -№3. - С.П 1-127.
67. Kapitza, S. Р. The population imperative and population explosion / S. P. Kapitza // Proceedings of 42 Pugwash Conference on Science and World Affairs.-World Scientific, Singapore, 1994. P.822-834.
68. Климонтович, Ю. JL Статистическая теория открытых систем / IO.J1. Климонтович. М.: Янус. 1995. - Т. 1.- 624с.
69. Басин, М. А. Новая модель нестационарного течения около крыла в невязкой жидкости / М. А. Басин, И. Г. Шапошников. // Математическое и физическое моделирование в гидродинамике судна. JL: Судостроение, 1989. С.27-38.
70. Басин, М. А. Вихре-волновой резонанис в гидродинамике подводного крыла / М. А. Басин // Международный симпозиум по гидродинамики судна, посвящается. 85-летию со дня рождения А. М. Басина. СПб.: Наука, 1995. -С.399-407.
71. Basin, M. A. Basic Equations of Vortex Fluid Motion Vortex Wave Resonance / M. A. Basin // IUTAM Symposium on Separated Flows and Jets.-Berlin: Springer Verlag, 1991- p.l 1 -15.
72. Шилович, И. И. Информационная модель истории ВМФ России / И. И. Шилович, Л. А. Харитонов // Информационно-методический сборник №1. М.: Цифр. моб. вычис. сист. 1997,- С.41-44.
73. Басин, М. А. Синергетика и Internet (путь к Synergonet) / М. А. Басин, И. И. Шилович.-СПб.: Наука, 1999-71с.
74. Баранцев, Р. Г. Открытым системам открытые методы / Р. Г. Баранцев // Синергетика и методы науки. - СПб.: Наука, 1998. - 439с.
75. Крылов, Ю. К. Интаэрология и синергетика / Ю. К. Крылов // синергетика и методы науки под ред. М. А, Басина.- СПб.: Наука, 1998. С. 77-94.
76. Крылов, Ю. К. Об одной парадигме лингвостатистических распределений: лингвистика и статистическая лингвистика / Ю. К. Крылов // Уч. зап. Татар, гос. ун-т.- тарту. 1985. Вып. 711- С.66-80.
77. Концепция информатизации сферы образования Российской Федерации / Бюллетень «Проблемы информатизации высшей школы», : бюллетень- 1998.-№3.4 (13-14), С.29-31.
78. Руденко, А. П. Критерии открытых систем, обеспечивающие процессы самоорганизации и прогрессивной эволюции / А. П. Руденко. Синергетика. 2004. -Т.7.- С.21-24.
79. СЧМ. Основные понятия. Термины и определения. ГОСТ 2103319-75. М.: Изд во стандартов. 1975.- 80с.
80. Арнольд, В. И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели / В. И. Арнольд,- М.: МЦНИО, 2000. 90с.
81. Панарин, А. С. Христианский фундаментализм против рыночного терроризма/ А. С. Панарин//Наш современник. 2003.-№1-2.- С. 13-16.
82. Сороколетов, П. Г. Математическое моделирование развития науки / П. Г. Сороколетов // Сборник трудов XI Международной конференции серии «Нелинейный мир», 3-7 июля 2006 г. Пущино: Изд-во, 2006 г. - С. 87-88.
83. Сороколетов, П. Г. Формула прогресса образования в регионах России / П. Г. Сороколетов, Е. А. Солодова // 2007, «Регионология», № 33 - С. 7883.
84. Chick, G. Cultural complexity: The concept and its measurements / G. Chick //Cross cultural research, 1997, V.31, 4,- p.6-10.
85. Хазен, A. M. Происхождение жизни и разума с точки зрения синтеза информации / А. М. Хазен // Биофизика. 1992.-Т. 37, вып.1, С.5-7.
86. Кастлер, Г. Возникновение биологической организации / Г. Кастлер — М.: Мир, 1967.- С.20-25.
87. Эльсгольц, Л. Э. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом / Л. Э. Эльсгольц, С. Б. Норкин. М.: Наука, 1971,- С.10-12.
88. Сороколетов, П. Г. Модель оптимальной организации творческого коллектива / П.Г. Сороколетов // Материалы ХХХ1Х-Й научной конференции МФТИ, 24-25 нояб. 2006 г. М.: Изд-во Моск. физ. тех. инст-т 2006г. - С. 212-220.
89. Голицин, Г. А. Информация и творчество: на пути к интегральной культуре / Г. А. Голицин — М.: Русский мир, 1997. 304с.
90. Анищенко, В. С. Знакомство с нелинейной динамикой / В. С. Анищенко, // В. С. Анищенко: учеб. пособие. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002. 144с.
91. Солодова, Е. А. Моделирование творчества / Е. А. Солодова, П. Г. Сороколетов // Материалы открытого международного научно-методического семинара «Интеллектуальная и творческая одарённость.
92. Междисциплинарный подход», Чехия, Прага, 2006г. Изд-во Тольят. гос. унта-2006. 198с.
93. Тихомиров, В. П. Разработка стратегии электронного обучения в России / В. П. Тихомиров // Вестник Национального Комитета «Интеллектуальные ресурсы России» 2004.- №1 - С. 21-22.
94. Малинецкий, Г. Г. Вдоль или поперек? / Г. Г. Малинецкий // Компьютеры №14 (586) - 12 апреля - 2005.- С.8-10.
95. Инновационный императив / Ю. С. Елисеев и др.// Вестник Национального Комитета «Интеллектуальные ресурсы России» 2004,- №2-С. 12-14.
96. Эшби, У. Р. Введение в кибернетику / У. Р. Эшби М.: Иностранная литература, 1959.- С.24-27.
97. Sanderson, S. К. Review of Robert L. Carneiro, The muse of history and the science of culture / S. K. Sanderson // Social evolution and history. Studies in the evolution of human societies, March 2003.- Vol2, №l.-C.45-56.
98. История человечества. T.I. Доисторические времена и начала цивилизации / Под ред. 3. Я. Де Лаат М.: Магистр - Пресс, 2003.- С.34-37.
99. Кауфман, X. Р. Тактики успеха в бизнесе и науке / X. Р. Кауфман. М.: Интеллект, 1993,- 155с.
100. Симонов, В. П. Законы и парадоксы асимметричного мира. Современная концепция теории систем / В. П. Симонов. М.: Изд-во Харьк. нац. ун-та им. В. Н. Карамзина 2006. - 41с.
101. Downey, M. Effective Coaching Texere. / Downey M // London, 2002.
102. Психология управления: конспект лекций / Сост. П. М. Касьяник. М.: ACT; СПб.: Сова, 2005. - 126с.
103. Schroder, H. M. Managerial competence: the key to excellence / H. M. Schroder//Kendal Hunt. Iowa, 1989,- C. 100-106.
104. Сороколетов, П. Г. Управленческие способности руководителя творческого коллектива / П. Г. Сороколетов // IV Курдюмовские юбилейные чтения: материалы конференции. 19-20 нояб.-Тверь: Изд-во Твер. гос. ун-та, 2008. С.349-352.
105. Сороколетов, П. Г. Мягкая математическая модель соотношения выходных эффектов фундаментального и прикладного характера / П. Г. Сороколетов // Системы управления и информационные технологии.-2008,-3.2 (33). -С.298-301.
106. ГОСТ 21033—75. Единая система стандартов АСУ. Автоматизированные системы управления. Термины и определения. М.: Изд. стандартов, 1975. - 58 с.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.