автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и методы анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем

учреждение российской академии наук

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕ им. В.А.ТРАПЕЗНИКОВА РАН

004698447

УДК 338.2:35:316 ББК 65.050:60.5

На правах рукописи

Кононов Дмитрий Алексеевич

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА

СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2 3 СЕН 2010

Москва-2010

004608447

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН

Научный консультант: Кульба Владимир Васильевич,

доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: Бурков Владимир Николаевич,

доктор технических наук, профессор

Ульянов Владимир Васильевич, доктор физико-математических наук, профессор

Соловьев Михаил Михайлович, доктор технических наук, профессор

Ведущая организация: Учреждение Российской академии наук

Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН

Защита состоится 7 октября 2010 года в 14 часов на заседании Диссертационного совета № 2 (Д.002.226.02) Учреждения Российской Академии наук Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН по адресу:

117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65. Телефон совета: (495) 334-93-29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИЛУ РАН. Автореферат разослан «_»_2010 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета кандидат технических наук

Лебедев В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Организационные, экономические, социальные, политические системы характеризуются значительным количеством элементов и взаимосвязей между ними и окружающей средой, наличием разного рода неопределенности, в том числе отсутствием полной информации об их функционировании, неточностью количественных и качественных оценок параметров таких систем, разным уровнем и неравномерностью развития, нелинейностью протекающих процессов и др. Поэтому проблемы прогнозирования развития сложных систем, управления ими принято относить к слабо структурированным. В то же время потребность в исследовании протекающих в сложных системах процессов становится все более острой и требует организации четкой научно-исследовательской методологии, могущей стать основой широкого круга теоретических и практических дисциплин.

Следует отметить, что процессы преобразования социально-экономических систем (СЭС) и условий их развития в целях наиболее эффективного функционирования хозяйственного механизма в Российской Федерации связаны со значительными трудностями. Во многом они определяются необходимостью проведения крупномасштабных, в том числе структурных, изменений в ведущих отраслях промышленности, реконструкции и модернизации производственных процессов, перехода на новые технологии и отношения, обеспечивающие удовлетворение потребностей в высокотехнологичной и качественной продукции, конкурентоспособной на мировом рынке, тщательного научного анализа эффективности использования материальных, финансовых и общественных ресурсов.

Быстрые структурные изменения в социально-экономических отношениях, масштабы проводимых мероприятий и спектр их возможных последствий, внедрение информационных технологий на базе автоматизированных систем во всех областях практики - все это приводит к необходимости создания более эффективных средств анализа сложных объектов и выбора целенаправленного путей их стратегического развития. Результаты их применения должны позволять судить о наиболее вероятных и целесообразных направлениях развития динамических процессов, их устойчивости и других желательных и нежелательных свойствах для оперирующей стороны на основе информации о структурных особенностях исследуемой системы. Такая задача может быть решена на базе развития теории и практики сценарного анализа и синтеза эффективного управления СЭС.

Сценарное исследование и моделирование являются важными элементами систем поддержки принятия стратегических решений. Сценарный анализ позволяет в экспресс-режиме, в короткие сроки, на качественном уровне:

- строить модели, описывающие и объясняющие природу явлений и процессов в изучаемых СЭС, исследовать проблемы с нечеткими факторами и взаимосвязями, учитывая изменения внешней среды;

-оценивать ситуацию и проводить анализ взаимовлияния действующих факторов, определять возможные механизмы взаимодействия участников ситуации, выявлять тенденции развития ситуаций и реальные намерения их участников; прогнозируя развитие ситуаций, использовать объективно сложившиеся тенденции развития ситуации в интересах лиц, принимающих решения (ЛПР);

- вырабатывать и обосновывать направления управления ситуацией, определяя возможные варианты ее развития, оценивать последствия принятия важнейших управленческих решений, сравнивать их, обосновывать выбор лучших стратегий развития системы.

В связи с вышесказанным выбранная тема диссертационной работы, посвященная разработке моделей и методов анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем, является актуальной.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка теоретических основ, формальных моделей и методов анализа и синтеза сценариев развития СЭС, а также их использование в различных сферах народного хозяйства.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

- проведен обзор методов моделирования и управления развитием СЭС, включая формальные методы построения сценариев их развития, определены достоинства и недостатки, сформулированы требования к повышению эффективности используемых методов;

-разработана методология формализованного сценарного анализа СЭС, включающая: формальное описание моделей СЭС; формальное описание мс делей их поведения; формальное описание модели окружения СЭС; форме лизацию моделей выбора элементов сценарной системы; описание предмет ной области сценарного анализа; определение формального понятия сценари и сценарной системы; определение и способы формирования элементов сц< нарной системы и сценарного пространства; формальное описание сценарны пространств, методы определения характеристик и свойств анализируемы сценариев;

- введено понятие сценарного пространства и предложены методы его фо] мирования; разработаны основы методологии, методы и процедуры сценарно1 исчисления; в соответствии с предложенной методологией выделены элеме] тарные базисные операции, применяемые к исходным модельным объектам, сложные операции, применяемые к синтезированным модельным объектам;

2

- разработаны модели и методы выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев; многошаговые процедуры формирования оптимальных сценариев развития СЭС при заданной модели ее структуры, заключающиеся в выборе оптимальной стратегии формирования последовательности экспертно-значимых событий в условиях неопределенности с учетом пространственных характеристик и свойств формируемых сценариев;

- разработана методология анализа и синтеза сценариев развития СЭС на основе использования модифицированной модели операторных ориентированных графов; разработаны методы автоматической генерации и моделирования сценариев развития СЭС с использованием указанной модели;

- разработан и внедрен комплекс моделей для различных предметных областей, на основе которых проведены сценарные исследования и предложены варианты их эффективного развития.

Методы исследования. Основные результаты работы получены и обоснованы с использованием методов системного анализа, исследования операций, теории графов, теории оптимального управления, математических методов анализа экономики, включая методы теории активных систем и управления риском.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые теоретические и практические результаты:

- разработаны теоретические положения в области построения математических моделей и методов моделирования, анализа и синтеза сценариев развития СЭС. Разработанный подход позволяет с необходимой степенью адекватности описывать процесс развития СЭС на разных уровнях детализации, учитывать динамику и дискретный характер изменения различных ее элементов, формализовывать ресурсные, технологические, логические и другие ограничения и решать на единой методологической основе широкий класс задач стратегического управления развитием СЭС различного типа и назначения. Принципиальной новизной предлагаемого подхода является возможность прогнозировать поведение моделируемых объектов путем формирования спектра сценариев их развития, в том числе наиболее вероятных. Последующий анализ спектра сценариев позволяет оценивать эффективность и согласованность множества управленческих решений, распределенных во времени и пространстве, при выборе и реализации комплексных программ развития крупномасштабных СЭС, т.е. в случаях, когда экспериментирование на реальных объектах практически невозможно, экономически нецелесообразно, опасно в социальном плане;

- разработаны модели и методы выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев. Поставленная задача сведена к

3

задаче выбора оптимального сценария по векторному критерию оптимизации, рассмотрены различные методы решения поставленной задачи: свертка частных критериев в единый интегральный критерий, согласование частных критериев для определения оптимального сценария; применение операций сценарного исчисления для формирования оптимального сценария;

- разработаны многошаговые процедуры формирования оптимальных сценариев развития СЭС при заданной модели ее структуры, заключающиеся в выборе оптимальной стратегии формирования последовательности экс-пертно-значимых событий в условиях неопределенности с учетом пространственных характеристик и свойств формируемых сценариев;

- разработана методология анализа и синтеза сценариев развития СЭС на основе использования модифицированной модели операторных ориентированных графов. Разработаны методы автоматической генерации и моделирования сценариев развития СЭС с использованием указанной модели. Предложены постановки и проведено решение задач синтеза оптимальных сценариев развития СЭС на операторном ориентированном графе по заданным критериям эффективности.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации методология сценарного исследования, методы и средства моделирования позволяют существенно повысить эффективность анализа СЭС и синтеза оптимальных сценариев управления их развитием.

Проведено моделирование сценариев развития различных регионов России. При формировании управляющих воздействий предполагалось, что государственная власть способна в известных пределах оказывать прямое влияние на величину инвестиций, расходов на социальные программы, объем денежной массы, уровень налоговых ставок и другие инструменты влияния. Для каждого из рассмотренных типов регионов выявлена совокупность необходимы управляющих воздействий, обеспечивающая их эффективное развитие.

Проведен анализ влияния информационных технологий на социально экономическое развитие общества в условиях глобализации. Показана нео£ ходимость законодательного разграничения полномочий между различным органами власти и его роль в области обеспечения безопасности СЭС. Исслс дована эффективность управления экологической безопасностью регионал! ных систем.

Разработанные в диссертации модели, методы и средства использование также при проведении ряда исследований, связанных с разработкой сценарр ев развития объектов различного типа, в том числе по спецтематике.

Внедрение. Предложенные методология, модели и методы сценарног анализа и синтеза использовались при разработке:

- систем управления спецобъектами;

4

- систем управления экологической безопасностью на ряде объектов в РФ;

- систем управления экономической безопасностью;

- перспективных планов развития медной промышленности;

-автоматизированных систем управления чрезвычайными ситуациями

МЧС РФ;

- новых курсов лекций и практических занятий для слушателей Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, студентов Российского государственного гуманитарного университета, Московского государственного университета радиоэлектроники и автоматики, АвтоВАЗа, Высшей школы корпоративного управления Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, Щецинского технического университета (Польша);

- ряда коммерческих проектов.

Личный вклад. Все основные положения и результаты, выносимые на защиту, получены автором самостоятельно.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались более чем на 30 международных конференциях, в том числе: «Анализ систем на рубеже тысячелетий: теория и практика» (Москва, 1997); «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 2001); «Проблемы регионального и муниципального управления» (Москва, 1999-2007); «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 1997-2006); «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, Самарский научный центр РАН, 2001); «Стратегия опережающего развития для России XXI века» (Москва, 1999); «Теория активных систем» (Москва, 1999— 2006); Международный конгресс по проблемам окружающей среды и урбанизации «Человек в большом городе XXI века» (Москва, 1998); 8th IFAC Соп-ference on Social Stability: The Challenge of Technological Development (SWIIS'01. Vienna, Austria, 2001); 9th International Multi-Conference Advanced Computer Systems «Production System Design, Supply Chain Management and Logistics» (ACS'2002. Mi^dzyzdroje, Poland); 10th IFAC Conference on Technology and International Stability (SWIIS'03, Waterford, Republic Ireland, 2003); 3-я Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2001) (Москва, 2001); CONSA Conference at Linkoping University (Linkóping, Sweden, 2001); IFAC Multitrack Conference on Advanced Control Strategies for Social and Economic Systems (ACS'04. Vienna, Austria, 2004); IFAC Multitrack Conference on Advanced Control Strategies for Social and Economic Systems ACS'05, Prague; Savetovanje sa medunarodnim ucescem «Upravljanje rizikom i osiguranje u industriji, transportu i skladistenju» (Beograd, Dunav Preving, 2001); XI Конгресс МФИ-97 «Информационные проблемы экологии» (Москва, 1997); Международные конференции по проблемам управления (Москва, 1999, 2003); Международный форум «Проекты будуще-

5

го: междисциплинарный подход» (Звенигород, 2006); Международная конференция «Государственное управление в XXI веке: традиции и инновации» (2006); 2-й Российско-Турецкий семинар по применению математических методов в социально-экономическом развитии (Стамбул, 2005), 9th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, Poland 2008, European Conference on Modelling and Simulation (ECMS 2008) и др.

Результаты научных исследований и ряда прикладных результатов докладывались на региональных научно-практических конференциях, профессиональных чтениях, в том числе: «Новые информационные технологии в муниципальном управлении» (Москва, 1997); «Проблемы региональной экономической безопасности Дальнего Востока в условиях перехода к рыночной экономике» (Владивосток, 1999); «Вторые Афанасьевские чтения» (Москва, 2004) и др., а также на Ученом Совете Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, научных семинарах ИПУ РАН, ИСА РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова и др.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано более 100 печатных работ (из них 16 работ в рекомендованных ВАК изданиях), в том числе 3 монографии, статьи в 3-х монографических сборниках, 5 препринтов, написанных в соавторстве.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 317 страниц машинописного текста (без приложений), 46 рисунков, 7 таблиц, а также список литературы, содержащий 350 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Содержание работы распределено по главам следующим образом.

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели исследования, стратегии достижения поставленных целей, основные проблемы, рассматриваемые в работе, описан применяемый методологический аппарат и исходные предпосылки исследования. Описана структура диссертационной работы, взаимосвязь и краткое содержание ее разделов. Приводятся основны положения, которые выносятся на защиту.

Глава первая содержит обзор методов и результатов исследования СЭ<_ как специального класса больших (сложных) систем. Рассмотрены основны аспекты моделирования СЭС как объекта исследования и как объекта упраЕ ления. Представлены результаты анализа современного состояния исследовг ний и моделирования процессов, происходящих в СЭС. Дан обзор сущссп вующих методов моделирования и управления развитием в СЭС, в том числ представлены результаты анализа существующих подходов и использовани

сценарных методов исследования СЭС. Рассмотрены проблемы и задачи разработки моделей и методов анализа и синтеза сценариев развития СЭС.

Одной из важных задач анализа СЭС является поиск путей ее стабильного и устойчивого развития. Непосредственно на стабильность СЭС оказывает существенное влияние степень разрешения в обществе следующих проблем:

♦ социально-экономических (экономическая стагнация общества, социальная поляризация, социальная неудовлетворенность, проблемы демографии, продовольствия, развития добывающих отраслей, нетрадиционной энергетики и т.п.);

♦ социально-экологических (загрязнение воздушного и водного бассейнов Земли, глобальные изменения климата и угрозы природных катастроф, ухудшение плодородия почвы, ее эрозия и т.д.);

♦ общечеловеческих (ущемление прав и свобод граждан, ухудшение материальной и духовной жизни людей, криминальные угрозы, физическое и психическое здоровье человека);

♦ геополитических (условия сосуществования с другими СЭС).

Существующий в настоящее время аппарат системного анализа в известной мере позволяет исследовать отдельные проблемы и динамику развития сложных крупномасштабных систем, обеспечивает рассмотрение множества альтернативных решений, каждое из которых описывается достаточно большим числом переменных, позволяет учитывать риски различного типа, вырабатывать эффективные решения в условиях ограниченного времени и ресурсов. Разработка полномасштабных и точных математических моделей для такого класса систем не всегда возможна в силу сложности и неопределенности поведения объектов системы. Поэтому в состав аналитических институтов государственного управления необходимо включать структуры анализа и моделирования, позволяющие формировать и анализировать альтернативные сценарии развития ситуации с целью определения рациональных стратегических решений.

Укрупненная схема процесса исследования и решения стратегических проблем устойчивого развития СЭС показана на Рис. 1.

Сценарии развития СЭС принадлежат к классу так называемых неполных математических моделей, т.е. моделей, в которых «жестко фиксированы» лишь те существенные факторы, которые могут быть формализованы с приемлемой степенью точности. Основной областью применения таких моделей является встречающийся на практике класс задач, сводящихся к нахождению как оптимистических, так и пессимистических маргинальных оценок основных количественных характеристик исследуемых объектов в условиях реализации определенной совокупности управленческих решений.

Рис. 1. Укрупненная схема исследования СЭС

Элементы сценарного подхода необходимы, когда исследователь сталкивается с возможностью выбора различных вариантов управления, изменяющимися критериями оценки результатов, неопределенностью поведения изучаемой системы и (или) ее среды, недостаточностью информации об исследуемом объекте, процессе и т.д.

Существует большое число работ с использованием сценарного подхода для исследования проблем международных отношений, прогнозирования экономического развития отдельных стран, регионов, анализа проблем развития энергетики, освоения космоса, совершенствования системы образования и т.д. Методика построения вариантов сценариев в этих работах опирается на особенности конкретной области исследования.

В то же время в отечественной и зарубежной литературе до недавнего времени отсутствовали работы по формализации и автоматизации формирования и анализа сценариев развития СЭС и выбора на основе его результатов оптимальных управленческих решений.

Разрабатываемый в течение ряда лет в ИПУ РАН сценарный подход позволяет формировать сценарии развития или траектории движения СЭС в фазовом пространстве их переменных на основе информации о структуре системы и принятых управленческих решений. Результаты анализа используются для выработки стратегического плана действий, оптимизирующих результирующую эффективность на множестве сценариев развития системы. Весьма важным является то обстоятельство, что такой план, построенный на множестве сценариев развития, может быть активным, т.е. гибко изменяться вместе с изменением природной, техногенной и социально-экономической обстановки.

Сценарий поведения объекта является необходимым промежуточным звеном между этапами целеполагания и формирования конкретных планов работ. Формально сценарий представляет собой иерархически построенную конструкцию взаимосвязанных элементов. В частности, сценарий, формируемый на базе сценарной системы, представляющей собой операторный мультиграф, отображает множество путей и событий, связанных ожидаемыми зависимостями с различными видами неопределенности.

В содержательном плане сценарием поведения объекта является модель изменения обстановки, связанной с возникновением и развитием той или иной ситуации и определяемой в дискретном временном пространстве с некоторым временным шагом. Для сбора и анализа данных о текущей ситуации в СЭС следует использовать различные методы, в том числе совокупность табличных сводных форм, а в качестве средств моделирования взаимовлияний различных факторов на состояние СЭС - аппарат знаковых графов. Целесообразность и перспективность этого аппарата в данной предметной об-

9

ласти определяется, во-первых, его относительной математической простотой, что позволяет преодолеть известный барьер высокой вычислительной трудоемкости, возникающей из-за необходимости учета множества существенных факторов СЭС; во-вторых, относительно слабой чувствительностью к точности исходных данных и возможностью построения адекватных моделей процесса развития качественного типа.

Таким образом, под сценарным исследованием СЭС будем понимать такой способ изучения СЭС, когда основными средствами исследования являются построение и анализ спектра сценариев в различных ее стратах, а целью исследования - синтез сценария с заданными свойствами.

В настоящей работе разработана система формализованного сценарного анализа и синтеза функционирования и развития СЭС, обеспечивающая реализацию следующих задач:

• формальное описание идентифицированных моделей СЭС;

• формальное описание моделей их поведения;

• формальное описание модели окружения СЭС;

• представление модели измерений СЭС и ее окружения;

• формализация моделей выбора элементов сценарной системы;

• описание предметной области сценарного анализа;

• определение формального понятия сценария и сценарной системы;

• определение и способы формирования элементов сценарной системы и сценарного пространства;

• формальное описание сценарных пространств, методы определения характеристик и свойств анализируемых сценариев;

• выбор или формирование оптимального сценария развития СЭС.

При этом выделены и формализованы основные компоненты, составляющие последовательные элементы сценария. На основе введенного формального понятия сценария поведения объекта (системы) разработаны основы сценарного исчисления. Предложены принципы, на основе которых выделяются и определяются характеристики базисных элементов сценария как единого целого на объектовом и межобъектовом уровнях.

Реализация конкретных сценарных схем зависит от целей исследования и возможности представления субъекта управления основных элементов сценария - синергического и аттрактивного. Для указанных случаев предложены схемы построения сценариев развития СЭС, определения их основных характеристик и автоматической генерации на различных уровнях управления.

В предложенном методе автоматической генерации сценариев развития СЭС сценарий может быть синтезирован как инструмент формального анализа альтернативных вариантов развития ситуации при целевых и критериальных установках в условиях неопределенности, когда возникают трудности

10

непосредственного формирования конкретного плана ведения комплекса мероприятий бескризисного и устойчивого развития СЭС.

На основе анализа сценариев аттрактивного поведения разработаны формализованные методы исследования структурной устойчивости развития СЭС, в том числе в условиях риска. Таким образом, в работе в целом разработана методология анализа и синтеза сценариев управления развитием СЭС, содержание которой приведено ниже.

Во второй главе представлены результаты разработки формализованных инструментальных средств для формирования сценариев функционирования и развития СЭС. Предложена формальная модель описания СЭС. Разработана схема представления (стратификации) предметной области сценарного анализа СЭС. Выделены и формализованы основные элементы и процедуры формирования сценарной системы. Формализованы основные понятия сценариев поведения (синергических) и сценариев управления (аттрактивных) СЭС. Предложены методы формирования экспертно-значимых разбиений исходного расширенного фазового пространства СЭС и стратегии определения экспертно-значимых событий. В основе формального определения СЭС используются конструкции:

А1. Набор элементов А={ аа }, а е аа- произвольное множество. А2. Набор отношений Я ={ Гр (л^), /?еВк} на множествах Ар с А. АЗ. Набор свойств Р={ру\гр), уеРр, /?бВР}, приписываемых отношениям в .

Зададим свойство р е Р, применяемое к отношению г е Я .

Множество В образует системный элемент Е<А>(в,г,р) со свойством р отношения г, если

(1) В с А; г(в)еП; р(г{в))е Р.

Для каждого системного элемента Е1А>(в,г,р) свойство р будем называть концептом, отношение г(в) - структурой, а набор элементов В - субстратом системного элемента. Элемент се А\В будем называть внешним элементом для системного элемента, а множество С = А\В - множеством внешних элементов для системного элемента Е1 А>(в,г,р).

Системный элемент ЁА>(в,г,р) можно рассматривать как образ отображения Е( А>: (АхЯхР)—> 2А. Соответственно получим

(2) Е<А'{Ь,с)=[]Е<А>(а,Ь,с)

ае2х

множество системных элементов, которые могут быть получены из А, находящихся в отношении Ье К, обладающим свойством се Р;

(3) Е<АКР> = (]Е<А>(г,р)

реР

множество системных элементов, которые могут быть созданы на основе наборов А1-АЗ. Множество Аяг> будем называть множеством системных элементов с заданным статусом ( А, , Р).

Пусть заданы множества А"'р и АоШ с элементами а"'р е А"'р и

Системой «вход-выход» 5 ю назовем бинарное отношение Б'" надмножествами А"1" и А01": ,Г'сД",р хА0М.

Таким образом, 5"° - множество «выделенных» на основе правила 5"' пар (а'лр,ая")е А'^хА1-. Если 5ю - однозначное отображение, 5"' : А'"'' —> Ат", систему называют функциональной.

Множества А'"р и А0"' характеризуют входные и выходные данные СЭС.

Их называют соответственно входным и выходным множествами, а их элементы - входами и выходами. Входы функциональной системы могут рассматриваться как причины, а выходы - как следствия. В этом случае исходные множества называют множествами причин и следствий.

Пусть задан некоторый набор отношений обладающих заданным

набором свойств Рг$ с Рг. Множество

(4) Е<а>(Я5,Рг,)= р|Е(А)(г,р)

гей, реРг5

будем называть множеством системных элементов, связанных условиями ,Рг$ ), которые могут быть созданы на основе наборов А1-АЗ. Множество Е<л>(В,Е5,Рг5 )е Е<а*(К5,Рг5 )с2а назовем системным элементом, связанным условиями (, Рг5 ).

Формально определены также понятие внешней среды СЭС и ее состояния, их взаимосвязи и системы в целом.

Сценарное исследование СЭС представляет собой специальный способ изучения на основе представления ее в виде формального системного объекта

5 . Последующая цель сценарного анализа, определяющая эффективность дальнейших исследований, заключается в выявлении общесистемных закономерностей, свойств и характеристик системы $ с тем, чтобы адекватно отобразить реальные взаимодействия в формируемой модели исследования.

Динамическая модель объекта описывает его моментальные состояния, обстановку, динамику их изменения, задает в каждый момент времени текущие ограничения на «нормальные» с точки зрения исследователя состояния, выход за которые неприемлем с точки зрения «физических» условий существования объекта. Такая модель включает составляющие:

- идентифицированная модель системы -

- модель окружающей обстановки - М Е (х);

- модель поведения системы - Мв(<з);

- модель измерения состояний системы - Ммо;

- модель измерения состояния окружающей среды - ММЕ;

- модель выбора решений - А.

В этом случае набор системных элементов

(5) М =(М0(У;[/;р);МЕ(х);Мв (б), Ммо;ММЕ;А)

будем называть основным метанабором сценарной системы, а его элементы -

элементами основного метанабора.

Пусть ИТ - множество моментов времени, которые указывают моменты фиксации траектории поведения объекта в соответствии с правилом выбора

А<1>е А. С использованием элементов метанабора системы могут быть построены формализованные сценарии поведения и управления объектом.

Отличительная особенность моделей М0(К;(/;р) и МЕ(х) как системных элементов сценарной системы с точки зрения теории управления - наличие в модели параметров описания управляемого объекта, включая:

-вектор эндогенных переменных у £У с£м, характеризующий его фазовое состояние,

- вектор управляемых переменных - и е С/ с Е г,

- вектор выделенных ресурсов - ре Рс£5,

- вектор экзогенных переменных - хе X с Еп, характеризующий состояние окружения.

Назначение моделей М0(К;{/;Р) и МЕ(х) заключается в формализованном выделении и описании связей между указанными величинами.

Модель поведения объекта характеризуется набором основных параметров. Именно этот набор характеристик, а также операции их измерения и фиксации задают конкретные «фазовые» состояния, по которым наблюдается изменение объекта.

В процессе принятия решения оперирующая сторона выполняет определенную последовательность шагов. Выделим с точки зрения ЛПР этапы контроля выбранных параметров и выбор управляющих воздействий.

Пусть тЗе М0 , где М0 - множество образов преобразования Л, которое действует Ег+!*+1 Еа и определяет совокупность всех значений

контролируемых факторов. Преобразование А является формализованной моделью перехода от управляемых переменных и затрачиваемых ресурсов (в том числе временных) к составному понятию способа возможных действий.

Определение 1. Управляемо-контролируемыми факторами (УК-факторы) назовем вектор г? = А(и ,р , Д), где ие [/ с Ег - вектор управляемых переменных (инструментов); р е?с£'- вектор ресурсов, имеющихся в распоряжении ЛПР; А = [Г1,Г2] - интервал, на котором определены вектор-функции и(г), р(г).

Таким образом, ЛПР в процессе управления отслеживает (контролирует, измеряет) величины г5 и, если это необходимо, определяет величины и(?), р(/), А как решение некоторой обратной задачи управления, например, задачи синтеза оптимального управления. Выбор УК-факторов зависит от целей, а также условий проведения операции. Последние формируются независимо от оперирующей стороны и именуются в теории исследования операций неуправляемыми факторами. Множество управляющих воздействий, как правило, включают в число УК-факторов, так что и с М0 с Еа.

Неуправляемые факторы yeГQEr, к которым, в частности, отнесем природные неопределенные факторы («природа»), могут группироваться по

степени информированности о них оперирующей стороны, степени управляемости, наблюдаемости и т.п. Назовем множество

(6) 5(с1) = Л/0 хГ

множеством условных решений, его элементы £ =( 19, у) условным решением.

Множество условных решений может, вообще говоря, не совпадать с множеством расширенных фазовых состояний.

Зададим произвольное подмножество А и правило , на основании которого может быть выделена р -я система его подмножеств

(7) П(М)Л={Л(М), ^ е йр }.

Тогда структуризацией И<р'ч> А множества А назовем пару

(8) Е(м)А=(Л(м)Л,0(")), зеер.

Если задан набор критериев структуризации

(9) 0={0("), ре П},

то квазиинформационной гипотезой (КИГ) Ми<иг> является набор структуризации множества условных решений :

Выбранную для заданных (р , д) систему подмножеств 0,<р'9)5(|:1) назовем (р , д )-подструктурой М(кИГ>, соответствующей критерию 0(;,); совокупность рассматриваемых подструктур - структурой квазиинформационной гипотезы. Конструкции

(11 ре П

- (р ,с]) компонентами Л/, а

(12) ОМ(А'ип=и^(м)5(") сЯ^

р,ч

- областью предполагаемых состояний.

Назначение КИГ - определить конкретную ситуацию в терминах условных решений, т.е. выделить и структурировать область ОМ{КИГ) множества

условных решений , в которой будут разворачиваться дальнейшие возможные события сценария. Каждая выделенная подструктура для

15

всех ^ е 0,р характеризуется тем, что при фиксированном р е П с точки

зрения критерия 0(р) она содержит однородные элементы, например, правил

выбора А(,} е А различных компонентов сценарной системы, единой применяемой модели учета неопределенности, информированности и т.п.

Важной частью квазиинформационной гипотезы является определение правил выбора А(>) е А, которые указывают моменты для фиксации траектории поведения объекта, а также способы перехода от неопределенных значений показателей к детерминированным. Способы формирования таких правил составляют предмет специальных исследований, результаты которых представляются ЛПР на экспертизу. Соответствующие расчеты по зафиксированным правилам служат основой принятия окончательных решений.

С использованием введенных понятий сценарием поведения объекта является последовательность расширенных фазовых состояний (выделенных событий) и предполагаемых условий его функционирования (квазиинформационных гипотез). Сценарий описывает процесс изменения его параметров, дискретно фиксируя принципиальные с точки зрения исследователя моменты перехода в новое качественное состояние. При линейной структуре упорядочения т модели поведения объекта предлагается использовать две временные шкалы:

шкала ТГ, с помощью которой описывают течение времени и, следовательно, динамические траектории объекта расширенного фазового пространства Х = ХхУ (обычно, шкала непрерывного времени); ЕГс2Г- набор моментов фиксации (непрерывной) траектории поведения;

шкала У1Т дискретного времени, в соответствии с которой происходят события формируемого сценария как реализации актов выбора; 91ЕГ - образ ЕГ на шкале 9ХТ.

Начальные моменты времени обеих шкал согласованы: началом каждой

шкалы считают момент времени I =0. Введение этих шкал дает возможность

фиксировать соответствие течению времени в терминах расширенной фазовой траектории и сценарных событий.

Определение 2. Ожидаемым событием поведения объекта назовем пару

3 = где г е ЕГ - момент времени, выбранный в соответствии с пра-

вилами выбора А(", г{[)&Х- ожидаемая реализация параметров расширенной фазовой траектории, полученная в соответствии с моделями в М в момент времени t е ТГ.

Отметим, что термин «ожидаемое» использован в общеупотребительном значении и конкретизируется в информационной совокупности каждого ме-танабора М. В частности, там определяются способы учета неопределенности, правила выбора и т.п.

Определение 3. Ситуацией £(/) в момент времени ? е 2Т назовем набор

событий, происшедших к моменту времени ? :

0</, <1, 1 = 0,1,...,5; /0=0}.

Определение 4. Обстановкой /(/) в момент времени / е 2Т назовем пару

где 5(г) - ситуация в момент времени I , М(А7/Г)(;) -КИГЛПР.

Определение 5. Сценарием поведения объекта с точки зрения ЛПР назовем последовательность пар (/(?, ), ), сформированную в соответствии с

правилами выбора А(,>:

Я = ),?,.)} / = О,1,...,ЛГ;Г0 = 0. Величина N называется глубиной сценария, Т = - горизонтом сценария, а Г; = ?1+1 - временным шагом сценария.

Стратегией формирования сценария С назовем способ выбора очередного события в зависимости от целей и условий проведения операции, т.е. состояния применяемой сценарной системы. Множество разрешенных стратегий в

момент времени 1е 2Т обозначим М(5)С(/), множество всех стратегий -

М(5;, так что СеМ(5)С(г)сМа\

Пусть в момент времени 2Т фиксирована КИГ в виде структурированного подмножества . Тогда может быть определено

очередное ожидаемое событие путем указания УК-фактора г? = Л(и ,р , Л) в соответствии с выбранной стратегией С формирования сценария . С строится на основе правил А'^сЛ. Таким образом, каждая точка ге2

вместе с фиксированными правилами А( 11хт>)сА дискретизации траектории в каждый момент времени е 2Т г = 0,1,... (или на горизонте сценария Т б ТГ) и элементами метанабора М определяют сценарий поведения объ-

екта Д. ], исходящий из точки г, как последовательность обстано-

вок, стратегий формирования сценария, правил их выбора и соответствующих им ожидаемых событий. Представление сценария ^Я как последовательности ожидаемых событий и КИГ (обстановок) (14) =Я{(/(*, )}. где е А при г = О, *0 = 0,

ориентировано на «внешнего пользователя» по отношению к процессу анализа проблемы, а также ЛПР. В отличие от (14) подробная технология получения такой последовательности в виде набора стратегий и правил выбора

предназначена для эксперта, занимающегося постановкой и решением проблемы.

Основная проблема формирования сценария заключается в том, что в заданной обстановке I я необходимо из всех возможных определить очередное событие. Таким образом, процесс выбора очередного события посредством стратегии состоит из следующих этапов:

1. Отображение текущей ситуации во множество условных решений.

2. Отображение текущей КИГ во множество возможных событий.

3. Выбор очередного события из множества возможных событий.

Общая схема формирования сценариев развития СЭС дана на Рис. 2.

В основу экспертного описания модели поведения СЭС положено понятие экспертно-значимого разбиения (ЭЗР) расширенного фазового пространства и ЭЗС, которые происходят в последовательности, указанной в системе упорядочения, определяемой объективными законами природы (базисная модель). В результате анализа базисной модели определяются базисные сценарии поведения объекта. Многовариантность сценариев при этом подходе может быть обеспечена формированием спектра различных ЭЗР и соответствующих систем упорядочения ЭЗС, что является предметом исследования в предлагаемой ЛПР квазиинформационной гипотезе.

« <Ц

Я &

S О)

Я о К! S X оз И

о а a S о, о •в* оЗ

S и X о в? ев

3 ю О

(Ч

о s ûh

Введем ряд необходимых определений.

А<е>е А - правила (модель) выбора экепертно-значимых областей пространства 2, соответствующие целевым установкам Й ;

{2<а'} - система подмножеств компакта 2° с2 пространства 2,

соответствующая правилу А,е'е А; множество 2(а) назовем элементарным разбиением (ЭР) ЭЗР Е .

Определение 7. ЭЗС 3^(0 назовем набор (2(а\г{1),г), где 2{а] - подмножество пространства 2; - точка выхода расширенной фазовой траектории движения объекта на множество 2<а) в момент времени Гб 2Т.

Если Е ={ {2<а>}, А<е>} - заданное разбиение пространства Z, то следованием ^(¿Г) экепертно-значимых событий экспертно-значимого разбиения Е назовем отношение частичной упорядоченности Э1(Е), определенное на {2(а)}: будем писать 2{а) {2(/]) и говорить, что 2<а> предшествует 2(/]> для каждой сравнимой пары множеств 2(~а) ,21/3) е{ 2{а)}. Модель поведения объекта, в которой определены ЭЗР Е ={{2<а>},А(е>} пространства 2 и

следование Ж(Е) ЭЗС будем называть ЭЗР-модель. ЭЗР-модель, для которой определены только базисные элементы и отношения, назовем базисной ЭЗР-моделью. Непосредственным следованием ЭЗС Е ^"'^(е)) ЭЗР Е является точечно-множественное отображение {2{а) }->{ 2(а)}, которое ставит в соответствие каждому элементарному разбиению 2(а) систему подмножеств Еа{2(а),%Е)\ при этом 2м(2^ для любого 2{йе £а(2<а>Ме)) для любых 2{а°, г(А) е,Г(2(а>,^{Е)) из условия следует

Тогда последовательность ЭЗС

Уе:М){т) = (2(аМ\г{т),т) г = + а{г)=а- +

является путем УУу^^длины N , последовательность соответствующих элементарных разбиений обозначим у[м)={ '}.

Будем считать, что точки '¿х\ га>еX являются 91- сценарно-соединимыми, если существуют ЭЗС 3 )= {г(а,),7.^ } и

)= {%{а1>,г[{2), ¿2 Ь принадлежащие сценарию 9Т, для которых

Определение 8. Элементарное разбиение 7}а) ЭЗР Е называется -

экспертно сценарно-достижимым из элементарного разбиения 7}^ в сценарии "¡К, если в сценарии существует последовательность {3« Г' = {2(т> ,г(т), т}(г=,очередных ожидаемых ЭЗС, связанных в

г и) -7(а) г/(г+ЛО г/(0)

— £ , / =Z ; соответствующую последовательность {3^}(Л° назовем (г,/У) - путем из 2{а) в Ъ{/3\ величину Г - началом пути, а величину N - длиной пути. Элементарные разбиения Z(Qf) и

ззр т назовем экспертно сценарно-соединимыми в сценарии 9?, если

существуют 9^ - сценарно-соединимые точки гп> е и г12' е .

Процесс экспертного следования может быть задан различными способами. Рассмотрим ситуацию, когда процесс экспертного следования может быть описан в рамках дискретной цепи Маркова. В этом случае система вероятностных мер определяющих вероятностное следование ЭЗС, является не более чем счетной. Считая время следования событий дискретным, можно ввести:

П('п>={ 71{"1)} - матрица начальных вероятностей в момент времени т ; М<т){п) = } - матрица переходных вероятностей за п шагов из 2м в

г™.

Из формулы полной вероятности следует

(16) м'/;'"" =£КФЕ(жу{г<',^и),т,п)) ,

У

т.е. величина вычисляется как сумма вероятностей следования

9{т.10по всем путям \¥у ,п) с началом в момент т.

Уравнение Колмогорова-Чэпмена задает основное тождество для переходных вероятностей:

(17) М(тХп+к) — м^^М^"^

Для однородных следований получим

(18)М(т,(п) =М(п) =(м<1))"

и безусловные вероятности достижения процессом следования элементарного разбиения 2м в момент времени п задаются в виде:

I

Положим /¡1п) - вероятность события, что первое достижение 7}к) процессом следования, начатым в , наступит через п моментов времени. Тогда

(20 =

Полагая последовательно п = 1,2..., получаем рекуррентно . Если ЭЗС связаны в однородную марковскую цепь, то вероятность их наступления может быть вычислена в соответствии с указанными формулами.

Рассмотрим расширенную ЭЗР-модель и аттрактивное следование экс-пертно-значимых событий. Исходной позицией аттрактивного (желательного, «разумного») описания является построение модели управления поведением объекта - системный элемент сценарной системы, объединяющий выделенные системные элементы моделей М0

(:У;[/;Р) и Мо(0). При синергиче-

ском описании взаимодействие указанных моделей основного метанабора определено неявным образом: априори была введена модель его поведения путем определения структур следования.

Экспертные оценки вероятностей в той форме, в которой они были определены ранее, даже при синергическом описании процесса его осуществления приемлемы лишь для начального этапа следования. Автоматизированное построение сценариев поведения системы требует более детального описания. Наряду с базисными в модели выделяют внебазисные отношения. Анализ поведения и стратегии управления при таком подходе к исследованию, в первую очередь, определяются изменением множества внебазисных элементов и внебазисных отношений. Определение внебазисных отношений являет-

ся одним из этапов формирования квазиинформационной гипотезы и обеспечивает вариантность сценариев поведения объекта, которые строят для ЛПР.

Таким образом, предложены способы формализованного экспертного описания расширенного фазового пространства на языке теоретико-множественного подхода: разбиение расширенного фазового пространства на подмножества, характеризующие качественные, экспертно-значимые свойства изучаемого объекта (явления или процесса). При этом экспертным путем определяется рабочая область расширенного фазового пространства, в которой разворачивается основной ход моделируемого процесса, а процесс формирования сценария заключается в указании экспертно-значимых обстановок.

В третьей главе предложены инструментальные средства сценарного анализа СЭС. Даны формальные определения сценарных пространств, отображающих заданные стратифицированным описанием предметной области страты СЭС. Рассмотрены способы формирования сценарной системы. Разработаны основы построения сценарного исчисления в сценарных пространствах, в том числе формализован ряд процедур и операций над элементами сценарной системы и сценариями, что позволяет формализовать и алгоритмизировать процедуры анализа и генерации сценариев поведения и развития СЭС.

Рассмотрим понятие сценарного пространства. Одношаговые конструкции, предложенные в предыдущей главе, дают возможность построить многошаговые конструкции с тем, чтобы формировать сценарии на горизонте проектирования к или осуществлять заданную глубину анализа.

Определение 9. к -шаговой неопределенностью в момент

времени г е 7!Т будем называть последовательность КИГ

Пусть задана &-шаговая неопределенность М(/<7/Г)(г, А:). Тогда к -шаговой стратегией

формирования сценария в момент времени / е , соответствующей к -шаговой неопределенности М{КИГ) (гД), является временная последовательность стратегий

(22) с(а,м(Айп(а))={ с, (/),.. .,сД*)ь

что для каждого 1 < А< к выполнено соотношение (15).

Описание к -шаговых элементов - следующий этап для построения сценарного пространства. Введем пакеты неопределенностей и стратегий как элементы формальных множеств.

Определение 10. Пакетом к -шаговой неопределенности в момент времени / е ТТ будем называть любое подмножество

В этом случае пакетом к -шаговых стратегий формирования сценария в момент времени Г е 2Т является любое подмножество а

пучком к -шаговых сценариев поведения объекта

с началом в точке г е 2, соответствующим

пакету А:-шаговой неопределенности РМ(КИГ)(?Д) в момент времени

27" и пакету к -шаговых стратегий формирования сценария РС(г,&) в момент времени / е ТТ, является множество всех сценариев, для которых

каждое событие ) для всех / = 1,2,...,к получено по

правилам, определенным пакетами

При этом к -шаговым сценарным пространством, соответствующим пакетам к -шаговой неопределенности

и к -шаговых стратегий формирования сценария РС(г,£) в момент времени г е ХТ , является множество

Описанный способ формирования сценарного пространства представлен на Рис. 3. Более полный набор сценариев может быть получен по правилу:

0 Ц№5С){рм(тп{1,к\рс{1,к)).

Построение сценарных пространств позволяет приступить к определению операций над сценариями, т.е. созданию сценарного исчисления в сценарных пространствах.

Исходным набором операций может служить набор «характеристических операций», применяемый к заданной характеристике / элемента сценария

Операции могут быть одноместными, осуществляемыми над единственным операндом; многоместные операции содержат набор операндов.

Рис. 3. Схема конструирования сценарных пространств

Для операций предполагается, что сценарий с началом в ЭЗС )= {2<а(0),/„} в соответствии со шкалами траекторий 2Т и

событий ЖГ построен по правилам (14)-(15), при этом обстановка /(?,. ) при

/( е ТГ характеризуется квазиинформационной гипотезой М "<ИГ] );

N 6 31Т — глубина, гЛ, = Т е ХТ горизонт сценария.

Наступление очередного ЭЗС сценария в момент времени

по шкале 7Т или в момент времени г + 1 по шкале определяют:

- ситуация 5 (г - ) в момент времени е 2Т ;

- квазиинформационная гипотеза М(Л7/Г) (/",.) в момент времени ti ;

- стратегия формирования сценария С ) в момент времени .

Математические трудности связаны с тем, что операнды многоместных операций содержат в качестве исходных различные математические конструкции: точечные (моменты времени ЭЗС), множества (квазиинформационные гипотезы), функциональные (стратегии формирования сценария), модельные (модель системы) и т.д. Варьируя метанаборы М, можно получить целый спектр сценарных пространств и им соответствующих сценариев. Ме-танабор можно рассматривать как исходное множество метаэлементов, из которых формируется сценарная система. Каждый элемент М можно рассматривать как элемент субстрата будущей сценарной системы, структур которой определяет множество отношений между элементами М со

свойствами Рг{м). Множества и Рг^ из наборов и опре-

деляют степень согласованности элементов основного метанабора: без отношений со свойствами невозможно, по мнению эксперта, пострс

ить эффективную сценарную систему, производящую квалифицированны сценарии.

Метанабор М образует на некотором множестве метанаборов М системный метаэлемент Е1^1' (м,м>, Рг1 м'), каждый из которых построен по

определенному правилу. Следовательно, выделение исходных системны элементов как основы формирования сценария из множеств

М5С = Мх/?'м'хР/-'м', на котором задано множество свойств П <БС>, явл> ется первоначальной задачей построения сценария. В этом случае бинарно отношение 55С(п(ЛС)): (М5С ,П 5хс(я(5°) является сценарно системой, построенной на принципах М с концепцией П . Процедуру Sp.sc выделения сценарной системы

из множест

ва М4С х ГТ'х> будем называть системным сценарным проектированием, V =(М5С , П '5С)) - текущим состоянием сценарного проекта.

В рамках предлагаемой методологии введем процедуры, связанные с и: менениями моделей

Под структурированием Бе (Б 0Е) системных элементов подразумеваете

выделение и формализация пассивных и активных элементов проектируемо системы, в том числе субъектов действия. Результатом процедуры являете

набор элементов Бе=[ Е<А>(в,г,р)}, которые интерпретируются как объеь

ты исследования или управления, при этом выделяют пассивные объекты и субъекты действия.

Процедура Str(Se) над множеством Se фиксирует отношения между найденными элементами в виде набора отношений R , заданных, например, в виде функциональных соотношений.

Процедура Pur (Se, R ) над множествами Se и R фиксирует основные цели сценария в качестве свойств, которым должны удовлетворять его элементы. Форма представления результата процедуры может быть различной.

Введение новых координат v, т.е. расширение фазового пространства,

требует задания дополнительных элементов 50Е, реализующих принципы

I / ^^ I 1

сценарной системы S \П ), которые определяют процедуру

«системного продолжения» расширенного фазового пространства Z.

Удаление координат V, т.е. проектирование пространства Z на подпространство, требует переопределения элементов S0E, реализующих принципы

подсистемы

сценарной системы о Такое пре-

образование определяет процедуру «системной редукции»

расширенного фазового пространства Z .

В результате применения указанных процедур осуществляется системная структуризация сценарной системы, в частности выделяются множества реализуемых внутренних состояний t)6 Y^Ç ) составного системного элемента S0E, а также наборы уе X (s ), характеризующие состояния внешнего окружения. Многократное повторение введенных процедур в процессе функционирования системы приводит к изменению ее факторов. Их выполнение внутрисистемными элементами является основой самоорганизации, в то время как инициация процедур структурирования внешним источником - показатель постороннего вмешательства.

Формирование моделей поведения является результатом выполнения процедур Mov ( S ОЕ) и AMov (S0E), первая из которых проектирует детализированную модель поведения, а вторая - обобщенную. В работе приведены прикладные примеры реализации указанных процедур.

Предложены методы формирования функциональных КИГ и структур следования ЭЗС, а также совокупность операций детализации, фрагментиро-

вания, ветвления сценариев в заданных сценарных пространствах и по зада!: ным направлениям развития.

В четвертой главе предложены модели и методы синтеза сценариев ра: вития СЭС, включая вербальные и формальные постановки задач синтеза ог тимальных сценариев поведения и развития СЭС. Предложены методы решс ния задач синтеза, в том числе выбора оптимального сценария из заданног множества альтернативных сценариев. Предложены также многошаговы процедуры формирования оптимальных сценариев с использованием прощ дур учета неопределенности и функциональной оптимизации при формирс вании сценариев. Приведены примеры выбора стратегий формирования ог тимальных сценариев развития СЭС.

Существенная проблема, с которой приходится сталкиваться в многомест ных операциях, - соотнесение характеристик альтернативных сценариев и множества ПЭД и помещение их в единое сценарное пространство. Этот эта выбора оптимального сценария реализуется с помощью следующей совокуг ности операций:

• совмещение метанаборов сценариев, принадлежащих различным сщ нарным системам;

• функциональное определение общего сценарного пространства;

• унификация ЭЗР;

• формирование единой обобщенной временной шкалы семейства сц{ нариев.

Предложены методы выбора оптимального сценария, когда исходные у( ловия стратегии его формирования состоят в следующем:

задан набор характеристик Г (3^)

(25 )Ц<К)=[/т(<К)Т = 1Х), семейство сценариев

и множество М f допустимых значений характеристик Г (9?).

Составим матрицу

(27) Л (Й^КД )={ аЛт, Я = \Л, т = Я = 1А, Г = \Х1

где /г )- значение характеристики /т для сценария .

Введем на множестве упорядочения соответственно шкалам /т Т = 1Ё.

Скажем, что сценарий е лучше сценария 9?, е по характеристике /т е М { , если

(28)/г (И, )>/г(9*2).

Сценарий 0.5К, имеющий оценку

(29)/г (9?^)= вир /г (Я),

Же £25!

назовем сценарием оптимальным по характеристике /т .

Пусть задан набор ос1,Е . Тогда сценарий £29?, оптимальный по

всем характеристикам те о, является оптимальным для набора (Т с 1,Е, а сценарий ,£29?) оптимальный для набора <7 = 1,Е, является абсо-

лютно оптимальным сценарием в семействе сценариев £29? для набора характеристик Г.

Существование единственного абсолютно оптимального сценария -^ол"" (^ > ^^) полностью решает задачу синтеза (выбора) оптимального

сценария из множества сценариев £29? по векторному критерию £ . Вместе с тем, как правило, таких решений не существует. Поэтому требуется использовать дополнительные, выбранные с учетом условий оптимизации способы рационального выбора оптимальных сценариев (решений), к которым относятся: образование интегрированного критерия эффективности /<Л'"") на основе свертки частных критериев fz те 1,Е с последующим использованием метода скалярной функциональной оптимизации; согласование частных критериев /г те 1,Е для определения оптимального сценария; применение операций сценарного исчисления для формирования оптимального сценария.

В работе детально рассмотрены указанные методы формирования оптимального сценария. При этом выбор оптимального сценария по заданному набору характеристик реализуется с помощью следующей последовательности операций.

1.Для выбора ЛПР рассматриваются пары Ш =((0,о)сй7тт[ из набора сценариев £2Ы91 с номерами 0)с1,А и набора характеристик ^ с номерами ос1,Е.

2. Для каждой пары наборов Й7=(со,о) строим сравнительные матриц] Аа, являющиеся подматрицами сравнительной матрицы А (£29? Д).

3. Для сравнительной матрицы Аа формируется множество сценарие £29^, доминирующих все остальные по набору характеристик и ее зш чение V (СП).

4. Для сравнительной матрицы Аа формируется множество доминирук щих характеристик ^Т^" и ее значение V (СО).

5. Определяется способ функциональной оптимизации

6. Для каждого й7 в соответствии со способом функциональной оптшш зации Н101 формируется оценка

7. Для каждого Й7 указывается уклонение от оценки риска К1(И°\Ш или его степень Ьш (Н(0>,СИ).

8. В соответствии с этим выбирается оптимальный сценарий с оценко риска не более заданной и максимальной оценкой

Рассмотрены различные способы функциональной оптимизации

И0) пр

различных способах учета неопределенности Нп) в рамках заданного наб(

ра информационных структуризации в соответствии с представлением стр; тегии формирования сценария в виде композици

Детально исследованы многошаговые процедуры формирования оптт мальных сценариев развития СЭС, включая, например, решение следующе задачи: осуществить синтез аттрактивного сценария т.е. на заданно

горизонте сценария Т указать последовательность условных решени )=(г?(г, )), для которой последовательность обстановок /<ч")(/)

образует последовательность Г -допустимых ЭЗС. Обязательным элементо в отличие от синергического сценария здесь является процедура выбор управления с формированием решений (и ,р , Д), которые затем преобраз) ются в конкретные планы реализации поставленных целей ЛПР.

В заключении главы рассмотрены примеры выбора стратегий формирования оптимальных сценариев развития СЭС с использованием процедур классического магистрального подхода и компромиссных оценок выбора.

В пятой главе предложен аппарат формализованного сценарного исследования, основанный на использовании расширения модели знаковых графов. Вводится понятие операторного графа. В соответствии с предлагаемой сценарной методологией для указанной модели поведения СЭС предлагаются основные понятия сценарного проектирования. Сформулированы задачи анализа и эффективного синтеза оптимальных синергических и аттрактивных сценариев развития СЭС. Исследуются сценарии поведения, генерируемые автоматически. Выделены базисные сценарии развития СЭС. Предложены постановки и решения задач синтеза сценариев их безопасного развития.

На языке знаковых графов введенные ранее понятия приобретают следующий вид. Пусть ЭЗР содержат лишь конечное число элементов. Тогда могут быть введены структуры Х={х(и, х<2>, ..., х"!)} и Е = [е^}, где

х°' е °), а - элементы, указывающие связи между элементарными

ЭЗР. Полученный орграф обозначим с{х,е).

Модель функциональных орграфов является расширением математической модели орграфов. Кроме орграфа в модель включают следующие компоненты:

- множество независимых параметров вершин V = {, 1 < I < п, \ < р< Р']}: каждой вершине х'° ставятся в соответствие

вектор-столбец ее параметров V0' = {у^1 6 V}. Параметры \>(р1 = Ь('р' (г) отражают интегральные характеристики ЭЗР и являются соответствующей сверткой с номером р расширенных фазовых координат г е 2, формируемой при построении ЭЗР-модели. Каждый набор пк 1 =( р\к ),..., р\к]) характеризует к -ю страту поля описания.

- функционалы преобразования дуг ставящие в соответствие дуге е¡] для переменных и \,(рп функционал

(30) (у(,), \и),еу )= /¡р)(у(0,\а)}, 1 < /,у < п; 1 < р < Р<0 .

Таким образом, каждая строка матрицы Р(р) характеризует величину переноса внешних возмущений с единичной интенсивностью, возникших в вершине с номером /, по каждому направлению (/, у). Нулевые элементы

матриц показывают отсутствие соответствующих связей между вершинам для параметра р. Моделирование переноса возмущений осуществляется I основе различных схем.

Рассмотрим дискретную динамику поведения СЭС, моделируемую г функциональном векторном орграфе. Пусть в момент времени ( = 0 пар; метры имеют начальное значение v (0). Орграф а также совоку1

ность Р = {Р(р) 1 <р<Р) матриц F('') задают структуру псрсходног

процесса, который можно наблюдать как последовательность преобразовани состояния системных параметров. Если в квазиинформационной гипоте: последовательности ЭЗС, получаемые в результате осуществления переход; считаются детерминированными или марковскими, то для каждого параметр

р можно определить оператор перехода С,{р), который указывает спосо преобразования во времени V^ ^ (г -1)—> у^''(() при применении УК-фактор г? по правилу:

(31 )ур([)=С<Р>^ ,0,У„М))при 1 <р<Р, где уД?) = { } -вектор-строка.

Функциональный векторный орграф с оператором перехода назовем оп< раторным векторным орграфом

а ЭЗР-модель - ЭЗР-моделью л операторном орграфе. Если все параметры функционально независимы, т межматричные связи Р<р) в операторе £<р> отсутствуют. В этом случае

(32)урк)=С<р>(р<р)Л\рк-\)) при \<р<Р.

Операторный векторный орграф, обладающий указанным свойством, ш зовем операторным векторным орграфом с независимыми компонентам (НК-операторный орграф). Изучение такого графа существенно упрощаете: так как может быть сведено к последовательности скалярных операторны знаковых орграфов. Эту ЭЗР-модель будем называть скалярной ЭЗР-моделы на операторном орграфе. НК-операторный орграф описывает структуру взаимодействие базовых элементов СЭС в пределах одной страты полей от сания и управления. Базовые модели

СЭС М0(У;и;Р)

и ее окружения мЕ{х) на векторно орграфе зададим величинами , которые являются фазовыми пер<

менными. Базовая модель поведения А/0(<2) задается исходным операторным векторным орграфом с(х

В терминах ЭЗР-модели на операторном орграфе могут быть определены Р векторных сценарных пространств ¿<р5С> р = \,Р , каждое из которых погружено в Е" с ортами е;, соответствующими вершине х(" е X .

Структурная модель поведения системы Мв((?) задается уравнениями (31)-(32), при этом устанавливаются стандартные (например, нулевые) значения управлений и и наличия ресурсов р.

Рассмотрим дискретный процесс следования экспертно-значимых событий в рамках ЭЗР-модели на операторном орграфе.

Импульсом О1г°(/) = /г0/р '((), р = 1,2,..., Р} в вершине х(,) в момент

времени I е А назовем мгновенное приращение векторного параметра в этой вершине в момент времени ?:

(33)

Вводя вектор-строку

(34)О1р(0={О1^(0},

получим, что значение независимого параметра > (г1) в вершине х'" в момент времени 1 определится векторным соотношением:

(35) V, (г ) = Ур (г -1) + 01р (? -1) ¥иКг -1)) + 01Дг),

где Fí р — 1)) - матрица переноса импульса в момент времени Т -1, полученная в соответствии с произведенными УК-фактором г?(/ — 1) изменениями.

Пусть 01г, а)(/) - внешний импульс (вектор-столбец), аккумулируемый в процессе переноса возмущений в вершине х0> к моменту времени ?; 01;) а (?) - внешний импульс (вектор-строка), аккумулируемый в процессе переноса возмущений по параметру р в каждой из п вершин х(,) к моменту времени I; О1г',0}(/) - внешний импульс, вносимый в вершину х0> в момент времени Г; 01 0 (?) - внешний импульс, вносимый по параметру р в каждую из вершин х<0 в момент времени (.

Тогда, считая 01Д()) = 01РО(0) и О1(°(0) = 01(,0)(0),

О1р(?) = О1ра(/) + О1р0(/) и =

Из конечно-разностных уравнений (33) -(35) получаем уравнение распр( странения импульса в исследуемом процессе в момент времени /:

(36) о/;>(,) =

И &

В работе рассмотрены математические основы импульсного моделирования. Будем считать, что на операторном орграфе в момент времеь

I по параметру р задан к -шаговый импульсный процесс

(37) 1шр0д)={О/^(г)}(г=,

если для каждого X = + £ определены векторы О1^'0>{т). Импульсный процесс называется автономным, если

(38) О1а о; (/и) = 0 Ут > 1, \/хсо е X :

в автономном импульсном процессе внешний импульс вносится только в н чале сценария.

Автономный импульсный процесс называется нормированным, если

(39)Г£о1'*-°Чо) = 1 1л(01а'°Чш) = 0 Ут>1,Ух(к)6х),

т.е. простой процесс является автономным импульсным процессом, в кот. ром начальный внешний импульс распределен между всеми вершинами ор рафа в некоторых долях и нормирован к 1. Нормированный импульсный пр! цесс является простым с начальной вершиной г, если начальный импульс

(40) О/р'0) (о) = 1.

Пусть — 1))=^ для всех / и р . Тогда для простого импульсно]

процесса рекуррентное уравнение (33) преобразуется в матричное соотношение

(41) 01("(г) = (¿/^1оГ'л'(о) + г(о1'°;(о)- у°Чо)).

и=о

Отметим, что процесс распространения импульса (реализация импульс» го процесса) можно рассматривать как процесс преобразования параметре вершин операторного векторного орграфа для всех 1 < 1,} < п, 1 < р < Р оператором перехода:

(42) т»щ-1))+оф (г).

Если между компонентами функционала преобразования дуг Р<р} нет функциональной зависимости, применяется постоянное управление = г? для всех г б А, то уравнение (42) фактически означает, что при у" '(О) > 0 и

01''1 (о) - 0 простой импульсный процесс для каждого параметра р можно трактовать как аналог однородного марковского процесса с вектором начальных вероятностей у'''(о) и с матрицей переходных вероятностей

Дискретному процессу следования ЭЗС в рамках ЭЗР-модели на операторном орграфе соответствуют детерминированные сценарии развития СЭС. Детерминированным пошаговым сценарием яда), соответствующим

£-шаговому импульсному процессу Iтр((,к), заданному на операторном

орграфе С(Х,Е,С1) в момент времени I по параметру р , является последовательность ЭЗС

В детерминированном пошаговом сценарии очередные ЭЗС (43) формируют в зависимости от применяемых импульсов в соответствии с оператором перехода (42). Величина к является горизонтом сценария. Квазиинформационные гипотезы для детерминированного пошагового сценария считаются постоянными и заключаются в том, что переходный процесс (42) выполняется детерминировано на каждом шаге импульсного процесса.

Как отмечено ранее, импульсные процессы на операторном орграфе позволяют создавать как синергические, так и аттрактивные сценарии развития СЭС. В главе 5 представлено математическое обоснование разработки сценариев развития СЭС для системы сценарного проектирования, основанной на языке взвешенных знаковых графов. На его основе решены задачи формирования различных сценариев развития СЭС и предложена методика их исследования. Ряд введенных формальных конструкций позволил доказать следующие утверждения. Импульсный процесс

т

(44) 1тл(0,Г) = £ а'/' 1т<Л0,7')

м

назовем линейной комбинацией импульсных процессов с КОЭ(

фициентами разложения а^.

Справедливы ряд утверждений, на основе которых может быть проведе! математическое исследование динамической модели взвешенных знаковь орграфов.

Для любого импульсного процесса справедливо:

(45) 01 для всех / = 1,2...

;=о

Для любого автономного импульсного процесса 1а 0(/)

(46) 01р(/)=01/! 0(0)(а(р)} для всех 1 = 0,1,2...

Для любого Г-шагового автономного импульсного процесса справедливо:

(47)уДг)=УД0)+О1р,0(0)Х(а^У.

¿=1

Совокупность всех импульсных процессов, представимых в виде (44), я ляется линейным пространством ь(1ш (0,Г)) размерности п ( Т+\). В кач

стве базиса пространства ь(1тр(0,Г)) можно выбрать совокупное п (Т +1) простых импульсных процессов

(48) Вь(1шр(0,Г))={ 1е"'0(г) для ге [0,г], /ей }.

Тогда любой автономный импульсный процесс 1ар 0 (?) представим в вид

(49)1а»=х «;> (0 <„(/).

н

т.е. является линейной комбинацией простых импульсных процессов. Для любой матрицы

А<р>

можно получить любые последовательное!

(тензоры) V (0,Т) = {^"(г)}^, Т), если ЛПР разрешено использовать ль бые адаптивные механизмы управления. Пусть для автономного импульсно] процесса

1а „о (г)

(50) 01р 0(0)е II4. Тогда

(51) 0Ip (i)e L"1 для любых t = 1,2...

Представим матрицу A <p) = ß(A(p>) j{Aip)) Q'x [aw ) в , каноническом

базисе В, соответствующим верхней жордановой матрице В работе доказаны следующие теоремы.

Теорема 1. Для любого простого в каноническом для матрицы А(р) базисе В импульсного процесса Ießj,''0(o) выполнено:

(52) 01 р (f) = R(° Q~l И), V „ (г) = V , (0 ß-' {а(р) I Ol Jt)=V« ß-'(A<").

i-l k=\ k=1 (54) Rw,=0 для всех / = 1,2..., к * k(i),

а &(г) выбирается из условия (56) k(i)= min к\пк < i < пк+,.

Теорема 1 показывает, что любой простой в базисе В импульсный процесс Ießp'0(o) индуцирует пошаговый сценарий развития, все ЭЗС которого сосредоточены в области фазового пространства, являющейся образом корневого подпространства L""'1 при преобразовании Q

сдвинутого в

направлении вектора исходных значений параметров.

Теорема 2. На орграфе размерности п для каждой матрицы А<р) существует единственная с точностью до перестановки конечная каноническая структура Е{А{р)), представляющая собой ЭЗР расширенного фазового пространства Z

{51) S {A(p))={Z^ k = b~s], Z(1) nZ(,)=0 при Z^Z^ .

к=1

Каждое из элементарных разбиений Ъ{р'к) является поглощающим д. любого автономного импульсного процесса, начатого в нем.

Таким образом, для каждой матрицы А(р) можно заранее указать режим сосредоточения ЭЗС, генерированные импульсными процессами, т.е. рассч тать (а не указать экспертным путем) экспертно-значимые разбиения 7}р'

( к = 1,5 ) расширенного фазового пространства 2 .

Показатели, группирующие к -е корневое подпространство, являются св занными. Указанные группы задают каноническую стратификацию СЭС.

Выделены и детально исследованы базисные сценарии развития СЭС ] знаковом орграфе в каждом из полученных ЭЗР.

Пусть задан Г-шаговый импульсный процесс Iшр(?,Г) и определен с

ответствующий детерминированный пошаговый сценарий 9

Сценарий назовем сценарием резонансного развития (РР

сценарий) во времени для вершины /, если для любого заданного полож тельного числа Ср найдется такой момент времени кр{Ср), ч'

К'МОК-

Сценарий резонансного развития во времени 91 указывает на нео

раниченное изменение значения параметра р в вершине г.

Сценарий 9гД/,Г) назовем сценарием сжимающего развития (СР сценарий) во времени для вершины I, если для любого заданного полож тельного числа £ найдется такой шаг кр {е р), что

Для всех Т>кр(ер).

Сценарий сжимающего развития 9? (*,!Г) указывает на тенденцию стаб лизации или поглощения значения параметра р в вершине г.

Зададим систему векторов £ ={ а(а) е Е" (а = 1, А)}, для которых

||а<«)_а(Л| >0, если (ХФ (5, II И^

и обозначим их конические £ -окрестности.

Сценарий 91р(?,Г) назовем сценарием колеблющегося развития (КР-сценарий) около системы векторов 2 , если для каждого (X — 1, А и любых как угодно большого заданного числа и как угодно малого положительного числа £{"] найдется момент времени Г;) В{гр'], что

Сценарий периодического развития ^(¿,7") указывает на колебательный характер изменения значения параметра р вокруг системы векторов Е . Представим собственное число Лк матрицы А<р> по формуле Эйлера в виде

А = А = А (соэ <рк + /' вш срк).

Если = 0, то соответствующий сценарий

при > 1 является РР-сценарием,

при рк^ < 1 является СР-сценарием.

Если Ф О, то соответствующий сценарий

при — 1 является КР-сценарием,

при рк^ > 1 является РК-сценарием,

при ркщ < 1 является СК-сценарием.

Если = 1, то соответствующий сценарий является стационарным. Если 1, то соответствующий сценарий является сценарием

отражения.

Теорема 3. (О режимах импульсного сценарного развития СЭС). Расширенное фазовое пространство 7. можно представить в виде

к=1

т.е. прямой суммы £ непересекающихся подпространств, в каждом из которых определен один из базисных режимов развития СЭС. Любой пошаговый сценарий СЭС есть линейная комбинация базисных сценариев развития.

В заключительной части главы формализован и решен ряд задач синте сценариев безопасного развития СЭС.

В заключении сформулированы основные теоретические, методологич ские и практические результаты диссертационной работы с учетом возмо; ных перспективных направлений использования предложенных методов сц нарного исследования СЭС.

Список литературы содержит 350 наименований и отражает основм источники, цитируемую литературу, а также работы автора, опубликованн! в открытой печати по представляемой к защите тематике.

В приложении 1 предложена методология сценарного исследования СЭ на основе которой проведено исследование сценарного развития регионал ных систем. Рассмотрено использование разработанных моделей и метод« формирования сценариев информационного управления применительно формированию эффективных сценариев развития СЭС. Предложены моде; производственно-экологических систем, проведено их математическое и следование и доказаны теоремы о магистрали, что позволило построить о тимальные сценарии их развития, отличные от пошаговых сценариев.

В приложениях 2-5 представлена таблица «Показатели устойчивого ра вития социально-экономических систем», доказательства теорем о магистр ли, сформулированных в основном тексте диссертационной работы, а тага Акты о внедрении.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе на основе выполненных автором исследован! разработаны теоретические положения в области построения математическ! моделей и методов моделирования, анализа и синтеза сценариев развит! СЭС. Разработанные модели, методы и алгоритмы использовались при реш нии задач стратегического планирования и управления развитием СЭС ра личного класса и назначения. Решенные в диссертации научные и практич ские задачи явились основой создания новых методов и средств стратегич ского управления развитием СЭС.

Основные полученные в диссертации научные и практические результат состоят в следующем.

1. На основе анализа результатов отечественных и зарубежных исследов ний в области управления развитием СЭС разработаны теоретические осное и методология анализа и синтеза сценариев развития СЭС, а также рекоменд ции по их практическому использованию. Разработанный подход позволяет необходимой степенью адекватности описывать процесс развития СЭС на ра ных уровнях детализации, учитывать динамику и дискретный характер изм

нения различных ее элементов, формализовывать ресурсные, технологические, логические и другие ограничения и решать на единой методологической основе широкий класс задач стратегического управления развитием СЭС.

2. Проведен обзор методов моделирования и управления развитием СЭС, включая формальные методы построения сценариев их развития, определены их достоинства и недостатки, сформулированы требования к повышению эффективности используемых методов. Рассмотрены особенности СЭС как объектов исследования и управления, проанализированы и определены проблемы и факторы, существенно влияющие на стабильность функционирования и развития СЭС, предложен базовый набор индикаторов их устойчивого развития. В рамках данного исследования формальная модель СЭС представляет собой выделенный набор элементов, набор отношений между ними и набор определенных свойств, приписываемых данным отношениям. Выделены различные типы системных элементов, принадлежащих выделенному набору, и определены условия, при реализации которых формируется формальная модель СЭС.

3. Разработана методология формализованного сценарного исследования развития СЭС, включающая: формальное описание идентифицированных моделей СЭС; описание моделей их поведения; описание модели окружения СЭС; формализацию моделей выбора элементов сценарной системы; описание предметной области сценарного анализа; определение понятия сценария, сценарной системы и экспертно-значимых событий; определение и способы формирования элементов сценарной системы и сценарного пространства; формальное описание сценарных пространств, методы определения характеристик и свойств анализируемых сценариев. Определены ее основные этапы, сформулированы цели, перечень задач и основные компоненты сценарной системы, получаемые в качестве результата каждого этапа.

4. Предложены методы формирования сценариев развития СЭС как инструмента формального анализа альтернативных вариантов развития ситуации при задаваемых целевых и критериальных установках в условиях неопределенности. Разработаны методы генерации различных сценарных схем в зависимости от типа формируемого сценария - синергического и аттрактивного. Для указанных случаев предложены схемы построения сценариев развития СЭС, определения их основных характеристик и автоматической генерации на различных уровнях управления.

5. Введено понятие сценарного пространства и предложены методы его формирования. Разработаны методы, процедуры и операции сценарного исчисления в сценарных пространствах различной метрики, применяемые к исходным и синтезированным модельным объектам. Предложены методы формирования различных элементов сценарной системы, а также совокупность

операций детализации, фрагментирования и ветвления сценариев в заданш сценарных пространствах различных предметных областей.

6. Проведена формализация выбора оптимального сценария из заданно множества альтернативных сценариев. Определены необходимые процеду{ выбора: совмещение метанаборов сценариев, принадлежащих различным С1 нарным системам; функциональное определение общего сценарного простра ства; унификация ЭЗР; формирование единой обобщенной временной шка] семейства сценариев. Разработаны модели и методы выбора оптимального сг нария из заданного множества альтернативных сценариев. Поставленная зада сведена к задаче выбора оптимального сценария по векторному критерию опт мизации. Разработаны многошаговые процедуры формирования сценариев р< вития СЭС, заключающиеся в выборе оптимальной стратегии формирован последовательности ЭЗС в условиях неопределенности с учетом пространстве ных характеристик и свойств формируемых сценариев.

7. Разработанная методология анализа и синтеза сценариев развития Сс реализована с использованием модели операторных ориентированных гр фов. Разработаны методы автоматической генерации и моделирования сцен риев развития СЭС. Предложены постановки и проведено решение зад синтеза оптимальных сценариев развития СЭС на операторном ориентир ванном графе по заданным критериям безопасности СЭС.

8. Разработаны практические рекомендации по реализации методолоп сценарного исследования СЭС с использованием аппарата взвешенных ор ентированных графов. Предложена методика формирования модели СЭС виде знакового или взвешенного ориентированного графа.

9. На основе разработанной методики проведено моделирование сценар ев развития различных регионов России и проведена их типизация. Для ка: дого из типов регионов предложена программа необходимых управляющ] воздействий, обеспечивающая их эффективное развитие.

10. Предложены модели и методы исследования эффективности управлен СЭС. Рассмотрены механизмы управления, основанные на рыночном распре/! лении квот на загрязнение окружающей среды и инвестировании в экологии скую инфраструктуру. Показано, что при распределении инвестиций между с новным производством и экологической инфраструктурой оптимальный сцен рий развития удовлетворяет теореме о магистрали в сильной форме.

Разработанные в диссертации модели, методы и средства использовали также при проведении ряда исследований, связанных с разработкой сценар ев развития объектов различного типа, в том числе по спецтематике.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Кононов Д.А. Теорема о магистрали в сильной форме для модели [еймана с нетерминальной целевой функцией //Вести. МГУ. Сер. выч. мат. и

киберн. № 1. 1979. С. 26-33.

2. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. Analysis of scenarios f development of socioeconomic systems in emergency control systems: models nd methods //Avtom. and Rem. Cont. 1999, Vol. 60. Part 2. No. 9, 1303-1320.

3. Кононов Д.А., Косяченко C.A., Кульба B.B. Модели и методы анализа ценариев развития социально-экономических систем в АСУ ЧС //АиТ. № 9.

1999. С.122-136.

4. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. Generation of the Re-ional Development Scenarios for Interrelated Objects of the Emergency Control ystems //Avtom. and Rem. Cont. 2000, Vol. 61. No. 8, 1397-1408.

5. Кононов Д.А., Косяченко C.A., Кульба B.B. Формирование региональных сценариев поведения в АСУ ЧС //АиТ. № 8. 2000. С. 155-167.

6. Кононов Д.А. Эффективные стратегии формирования сценариев в 1СУ ЧС //АиТ. № 2. 2001. С. 170-181.

7. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. A scenario methodology as connectability from strategy to operation in complex system //SIC Journal V. 10, No 4. December 30, 2001.

8. Кононов Д.А. Основы исчисления сценариев поведения сложных сис-ем в АСУ ЧС //АиТ. № 9. 2002. С. 142-152.

9. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управление: формализованное описание информационных элементов //Пробл. управления. № 2, 2004. С. 45-51.

10. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управление: элементы управления и способы информационного воздействия //Пробл. управления. № 3, 2004. С. 25-33.

11. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управление: информационные акции в информационных полях //Пробл. управления. Г« 4, 2004. С. 81-97.

12. Кульба В.В., Кононов Д.А., Чернов И.В., Янич С.С. Сценарии управ-ения государством (на примере Союза Сербии и Черногории) //Пробл.

управления. № 5, 2005. С. 33-42.

13. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Формирование и анализ сценариев развития социально-экономических систем с использованием аппарата операторных графов //А и Т. № 1. 2007. С. 121-136.

14. Гладков Ю.М., Кононов Д.А., Крапчатов А.И. Сценарное исследо! ние социально-экономических систем: методология, задачи, практика прир. нения //Вестник РГГУ, 2007, № 12/07. С. 100-119.

15. ШульцВ.Л., КульбаВ.В., Шелков А.Б., Кононов Д.А. Информаи онное управление: поддержка стратегических проектов освоения арктическ го сектора. Часть 1. Методологические основы //Национальная безопасное (ИСПИ РАН). 2010. № 2.

16. ШульцВ.Л., КульбаВ.В., Шелков А.Б., Кононов Д.А. Информац онное управление: поддержка стратегических проектов освоения арктичесь го сектора. Часть 2. Сценарное моделирование информационных кампан: //Национальная безопасность (ИСПИ РАН). 2010. № 3.

17. АграчевА.Е., Гольд Г.С., Кононов Д.А., Смирнов B.C. К опыту р шения задачи оптимизации развития сырьевой базы на перспективу (медн промышленность) //Проблемы экономического анализа медно-сырьевой £ зы. - М. ЦЭМИ АН СССР. 1977. С 43-51.

18. Кононов Д.А. Оптимальное управление научно-техническим пр грессом в иерархической модели //Прикладная математика и математическ обеспечение ЭВМ. - М.: МГУ. 1979. С. 106-114.

19. Волынский Э.И., Кононов Д.А., Нилова Л.И. Методы оптимизации АСУ. Учеб. пособие. - М.: МИПК Минприбора СССР. 1987. 120 с.

20. Кононов Д.А. Магистральное поведение оптимальных стратегий иерархической игре Центр-Производители //Программное обеспечение и м дели системного анализа. - М.: МГУ. 1991.

21. КононовД.А., КульбаВ.В. Экологический менеджмент: сценар] развития объектов и управление экологической обстановкой /М.: Инженерн экология. 1996. № 6. С. 78-99.

22. Кононов Д.А., Кульба В.В. Формирование сценариев развития ма роэкономических процессов на базе использования языка знаковых графе /Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозир вание. -М.: МГУ, 1997. С. 7-33.

23. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Си тез формализованных сценариев и структурная устойчивость сложных си тем (синергетика и аттрактивное поведение). - Препринт. - М.: ИПУ РА 1998. 104 с.

24. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Фо мирование сценарных пространств и анализ динамики поведения социальн экономических систем. - Препринт. - М.: ИПУ РАН. 1999. 104 с.

25. Волков А.Е., Кононов Д.А,, Шубин А.Н. Экспертные сценарии пов дения и устойчивость функционирования сложных марковских систс

Проблемы управления безопасностью сложных систем. VI международная онференция. Докл. -М.: ИПУ РАН. СПбГУ. 1999. С. 16-17.

26. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Основы сценарного ис-исления и его приложения //Теория активных систем. Тр. юбилейной меж-унар. научн.-практ. конф. (15-17 ноября 1999 г., Москва, Россия) - М.: !ИНТЕГ. 1999. С. 247-250.

27. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шел-ов А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных соци-льно-экономических систем. - Препринт. -М.: ИПУ РАН. 2000. 128 с.

28. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А. Сценарное исчисление ак методология анализа сложных систем //Тр. ИПУ РАН. Т. IX. - М.: ИПУ АН. 2000. С. 16-34.

29. Kononov D. Scenario calculus as effective tool for scenario analysis //Тез. окл. Ill московской междунар. конф. по исследованию операций (ORM2001) Москва, 4-6 апреля 2001 г.). - М.: ВЦ РАН. 2001. С. 56-57.

30. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Сценарный анализ регио-альных социально-экономических систем //Проблемы регионального и му-иципального управления. Докл. III междунар. конф. 21 мая 2001 г. - М.: ГГУ. 2001. С. 57-63.

31. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Сценарный анализ динамки поведения социально-экономических систем //Финансовая математика Тод ред. Ю.М. Осипова, М.В. Грачевой, P.M. Нижегородцева, Е.С. Зотовой. М.: ТЕИС. 2001. С. 7-53.

32. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. A scenario method-logy as connectability from strategy to operation in complex system /Proceedings f the CONS A Conference at Linkoping University (June 18-19, 2001, Linkoping, weden). Report Number 5, pp. 57-70, 2002, Linkoping, Sweden.

33. Kononov D.A., Kul'ba V.V, and Shubin A.N. Stability of socioeconomic ystems: scenario investigation methodology //8th IFAC Conference on Social Sta-ility: The Challenge of Technological Development; SWIIS'01. Preprints Vol-me. 27-29 Sept. 2001; Vienna, Austria, pp. 91-96.

34. Kononov D.A., KuljbaV.V, Nizegorodcev R.M., Janjic S. Premena me-xlologije scenarijske analize za proucavanje regularnosti funkcionisanja slozenih istema /Savetovanje sa medunarodnim ucescem «Upravljanje rizikom i osiguranje industriji, transportu i skladistenju». - Beograd, Dunav Preving, 13-14 Decembar 001. p. 21-32.

35. Кононов Д.А., Кульба B.B., Малинецкий Г.Г. Сценарии поведения ложных систем в чрезвычайных ситуациях /Пробл. безопасности при чрез-ычайных ситуациях. - М.: ВИНИТИ. № 5. 2001. С. 4-18.

36. Кононов Д.А., Кульба В.В., Малюгин В.Д., Шубин А.Н. Сценарш анализ информационного управления //Проблемы управления и моделиро! ния в сложных системах: Тр. Ш междунар. конф. - Самара: Самарский на> ный центр РАН, 2001. С. 250-264.

37. Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Нижегородцев Р.Д Чернов И.В. Сценарный анализ динамики поведения социальи экономических систем. - Препринт. - М.: ИПУ РАН. 2002. 126 с.

38. Kul'ba V.V., Kononov D.A., Kosyachenko S.A. and Zaikin O. A Scenai Methodology for Investigation of Socioeconomic Systems. /Production Systí Design, Supply Chain Management and Logistics. Proceedings of the 9th Interr tional Multi-Conference Advanced Computer Systems ACS'2002. Miçdzyzdro Poland, October 23-25, 2002.

39. Кононов Д.А., Кульба B.B., Шубин А.Н. Базисные понятия модел рования информационного управления в социальных системах /Теория г тивных систем. Тр. междунар. научн.-практ. конф. (17-19 ноября 2003 г., M сква) - M.: СИНТЕГ. 2003. Т. 2. С. 125-129.

40. Kononov D.A., Kul'ba V.V, and Shubin A.N. Scenario analysis of inf< mation conflicts //10th IFAC Conference on Technology and International Stab ity; SWIIS'03, 3-4 July, 2003; Waterford, Republic Ireland, Preprints Volun pp. 36^10.

41. Кононов Д.А., Кульба B.B., Шубин A.H., Bye M.А. Информационн управление: сценарный анализ глобальных информационных конфликтов. СПб. 2003.

42. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Шубин А.Н. Мето; формирования сценариев развития социально-экономических систем /С^ «Системы и проблемы управления». - М.: СИНТЕГ, 2004, 296 с.

43. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управх ние: принципы моделирования и области использования //Тр. ИПУ РА T. X. - М.: ИПУ РАН. 2004. С. 5-29.

44. Kononov D.A., Kul'ba V.V, and Shubin A.N. Information management socio-economic systems: ethical aspects //IFAC Multitrack Conference on A vanced Control Strategies for Social and Economic Systems ACS'05. Preprii Volume. 4-8 July, 2005; Prague, paper ID 3424.

45. Кононов Д.А., Кульба B.B., Малинецкий Г.Г. Информационн управление и рефлексия /На пути к постнеклассическим концепциям упра ления. - М.: Ин-т философии РАН. 2005. С. 133-149.

46. Кононов Д.А. Теоретические основы информационного управлеш В кн.: Информационная безопасность. Т 1,- М.: Наука, 2006. 496 с.

47. Кононов Д.А., Кульба В.В., Малюгин В.Д., Шубин А.Н. Информацн-яные процессы и информационное управление /Человеческий фактор в давлении - М.: КомКнига, 2006. С. 256-312.

48. Кононов Д.А., Кульба В.В., Малинецкий Г.Г. Сценарное исследова-ие социально-экономических систем /Государственное управление в XXI же: традиции и инновации. Матер. 4-й ежегодной междунар. конф. факуль-;та государственного управления МГУ им. М.В. Ломоносова (24-26 мая 306 г.) - М.: МГУ, 2006. С. 597-601.

49. Кульба В.В., Кононов Д.А. Информационное управление в социаль-о-экономических системах /Государственное управление в XXI веке: тради-ии и инновации. Матер. 4-й ежегодной междунар. конф. факультета госу-зретвенного управления МГУ им. М.В. Ломоносова (24-26 мая 2006 г.) -I.: МГУ, 2006. С. 119-123.

50. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Технология сценарного роектирования СЭС //Проблемы управления безопасностью сложных сис-гм. Тр. XIV междунар. конф. - М.: ИПУ РАН. 2006. С 96-100.

51. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Методология синтеза денариев безопасности социально-экономических систем //Проблемы правления безопасностью сложных систем. XV Международная конферен-ия. Материалы конференции. - М.: ИПУ РАН. 2007. С. 109-114.

52. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Моделирование регио-ального развития: структурно-социальный подход //Проблемы регионально) и муниципального управления. Материалы Международной конференции. М.: РГГУ. 2007. С. 79-86.

53. Кононов Д.А. Методология выбора сценариев оптимального регио-ального развития //Проблемы регионального и муниципального управления. 1атериалы Международной конференции - М.: РГГУ. 2007. С. 86-90.

54. Kononov D., Kul'ba V., Mercurjeva G.V. Synthesis of development sce-arios of complex systems. European Conference on Modelling and Simulation 5CMS 2008).

55. Bikovska J., Kononov D., Kul'ba V. Synthesis of sustainable development :enarios of social economic systems. European Conference on Modelling and imulation (ECMS 2008).

56. Управление и контроль реализации социально-экономических целе-ых программ /Под ред. В.В. Кульбы и С.С. Ковалевского. - М.: Книжный ом «ЛИБРОКОМ», 2009.

57. Буланов В.Б., Дашкова O.A., Шулигина O.A., Кононов Д.А., Чер-ов И.В. Сценарный анализ развития Амурской области /Научное издание. -1.: ИПУ РАН, 2009. - 144 с.

ЛИЧНЫЙ ВКЛАД АВТОРА В СОВМЕСТНЫЕ РАБОТЫ

[3, 12, 31, 32, 34, 37, 38] - предложены формальные модели и методы фс мального сценарного анализа динамики поведения СЭС;

[7, 23, 25, 27, 33, 57] - предложена методология анализа и синтеза форл лизованных сценариев, обеспечивающих устойчивое функционирован сложных систем;

[2, 4, 35] - предложены модели и методы формализованного анализа синтеза сценариев развития СЭС в условиях чрезвычайных ситуаций;

[5, 30, 52] - предложена методология сценарного анализа региональн] социально-экономических систем;

[21] - предложены модели и методы сценарного исследования и управ; ния экологической обстановкой;

[42, 50] - предложена технология сценарного проектирования СЭС;

[24, 26, 28] - разработаны принципы построения сценарных пространс модели и методы формального сценарного исчисления в сценарных щ странствах;

[13, 22] - разработаны методологические и математические основы фс мирования и анализа сценариев развития СЭС с использованием аппара операторных графов;

[51, 54, 55] - разработаны методы синтеза сценариев поведения и развит СЭС;

[9-11, 36, 39-41, 43-49] разработаны принципы моделирования, предх жены модели и методы информационного и рефлексивного управления;

[19] - написаны разделы 1 и 2;

[17] - предложена модель оптимизации развития сырьевой базы на пс спективу (медная промышленность);

[56] - разработаны методические рекомендации по использованию моде операторных графов в сценарном анализе сложных систем;

[57] - разработаны математические основы сценарного анализа и синте СЭС;

[15, 16] - разработаны математические основы методологии сценарно моделирования информационных компаний.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ

АНАЛИЗА И СИНТЕЗА СЦЕНАРИЕВ ИХ РАЗВИТИЯ

§1.1. Анализ особенностей социально-экономических систем

§ 1.2. Обзор методов моделирования развития социальноэкономических систем

§ 1.3. Математические методы построения сценариев развития социально-экономических систем

§ 1.4. Постановка проблемы и задачи разработки моделей и методов анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем 80 Краткие выводы

ГЛАВА 2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ СЦЕНАРИЕВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

§ 2.1. Разработка модели социально-экономической системы

§ 2.2. Формализация предметной области сценарного анализа социально-экономической системы

§ 2.3. Определение состава метанабора при описании сценариев развития социально-экономических систем

§ 2.4. Формирование экспертно значимых разбиений и событий 132 Краткие выводы

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ СЦЕНАРНЫХ ПРОСТРАНСТВ И ПРОЦЕДУРЫ СЦЕНАРНОГО ИСЧИСЛЕНИЯ

§3.1. Формирование сценарных пространств

§ 3.2. Процедуры и операции сценарного исчисления

3.2.1. Процедуры структуризации сценарной системы

3.2.2. Формирование квазиинформационных гипотез

3.2.3. Детализация сценариев

3.2.4. Операции фрагментирования сценариев

3.2.5. Ветвление сценариев 187 Краткие выводы

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНЫХ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

§ 4.1. Формализация условий выбора оптимального сценария из заданного множества сценариев

§ 4.2. Модели и методы выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев

§ 4.3. Формирование оптимальных сценариев развития социально-экономических систем на основе экспертного описания проблемных ситуаций

§ 4.4. Примеры выбора стратегий формирования оптимальных сценариев развития социально-экономических систем * 240 Краткие выводы

ГЛАВА 5. ФОРМИРОВАНИЕ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АППАРАТА ОПЕРАТОРНЫХ ОРИЕНТИРОВАННЫХ ГРАФОВ

§ 5.1. Использование векторных операторных орграфов при формировании целевых программ управления развитием социально-экономических систем

§ 5.2. Импульсные процессы на операторном орграфе

§ 5.3. Формирование сценариев на операторных орграфах

§ 5.4. Исследование сценариев развития СЭС на взвешенном ориентированном графе

§ 5.5. Определение и анализ свойств базисных сценариев развития социально-экономических систем на взвешенном орграфе

§ 5.6. Синтез сценариев безопасности на взвешенном орграфе

Краткие выводы

Актуальность темы исследования. Организационные, экономические, социальные, политические системы характеризуются значительным количеством элементов и взаимосвязей между ними и окружающей средой, наличием разного рода неопределенности, в том числе отсутствием полной информации об их функционировании, неточностью количественных и качественных оценок параметров таких систем, разным уровнем и неравномерностью развития, нелинейностью протекающих процессов и др. Поэтому проблемы прогнозирования развития сложных систем, управления ими принято относить к слабо структурированным. В то же время потребность в исследовании протекающих в сложных системах процессов становится все более острой и требует организации четкой научно-исследовательской методологии, могущей стать основой широкого круга теоретических и практических дисциплин.

Следует отметить, что процессы преобразования социально-экономических систем (СЭС) и условий их развития в целях наиболее эффективного функционирования хозяйственного механизма в Российской Федерации связаны со значительными трудностями. Во многом они определяются необходимостью проведения крупномасштабных, в том числе структурных, изменений в ведущих отраслях промышленности, реконструкции и модернизации производственных процессов, перехода на новые технологии и отношения, обеспечивающие удовлетворение потребностей в высокотехнологичной и качественной продукции, конкурентоспособной на мировом рынке, тщательного научного анализа эффективности использования материальных, финансовых и общественных ресурсов.

Быстрые структурные изменения в социально-экономических отношениях, масштабы проводимых мероприятий и спектр их возможных последствий, внедрение информационных технологий на базе автоматизированных систем во всех областях практики - все это приводит к необходимости создания более эффективных средств анализа сложных объектов и выбора целенаправленного путей их стратегического развития. Результаты их применения должны позволять судить о наиболее вероятных и целесообразных направлениях развития динамических процессов, их устойчивости и других желательных и нежелательных свойствах для оперирующей стороны на основе информации о структурных особенностях исследуемой системы. Такая задача может быть решена на базе развития теории и практики сценарного анализа и синтеза эффективного управления СЭС.

Сценарное исследование и моделирование являются важными элементами систем поддержки принятия стратегических решений. Сценарный анализ позволяет в экспресс-режиме, в короткие сроки, на качественном уровне:

- строить модели, описывающие и объясняющие природу явлений и процессов в изучаемых СЭС, исследовать проблемы с нечеткими факторами и взаимосвязями, учитывая изменения внешней среды;

- оценивать ситуацию и проводить анализ взаимовлияния действующих факторов, определять возможные механизмы взаимодействия участников ситуации, выявлять тенденции развития ситуаций и реальные намерения их участников; прогнозируя развитие ситуаций, использовать объективно сложившиеся тенденции развития ситуации в интересах лиц, принимающих решения (ЛПР);

- вырабатывать и обосновывать направления управления ситуацией, определяя возможные варианты ее развития, оценивать последствия принятия важнейших управленческих решений, сравнивать их, обосновывать выбор лучших стратегий развития системы.

В связи с вышесказанным выбранная тема диссертационной работы, посвященная разработке моделей и методов анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем, является актуальной.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка теоретических основ, формальных моделей и методов анализа и синтеза сценариев развития СЭС, а также их использование в различных сферах народного хозяйства.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:

- проведен обзор методов моделирования и управления развитием СЭС, включая формальные методы построения сценариев их развития, определены достоинства и недостатки, сформулированы требования к повышению эффективности используемых методов;

- разработана методология формализованного сценарного анализа СЭС, включающая: формальное описание моделей СЭС; формальное описание моделей их поведения; формальное описание модели окружения СЭС; формализацию моделей выбора элементов сценарной системы; описание предметной области сценарного анализа; определение формального понятия сценария и сценарной системы; определение и способы формирования элементов сценарной системы и сценарного пространства; формальное описание сценарных пространств, методы определения характеристик и свойств анализируемых сценариев;

- введено понятие сценарного пространства и предложены методы его формирования; разработаны основы методологии, методы и процедуры сценарного исчисления; в соответствии с предложенной методологией выделены элементарные базисные операции, применяемые к исходным модельным объектам, и сложные операции, применяемые к синтезированным модельным объектам;

- разработаны модели и методы выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев; многошаговые процедуры формирования оптимальных сценариев развития СЭС при заданной модели ее структуры, заключающиеся в выборе оптимальной стратегии формирования последовательности экспертно-значимых событий в условиях неопределенности с учетом пространственных характеристик и свойств формируемых сценариев;

- разработана методология анализа и синтеза сценариев развития СЭС на основе использования модифицированной модели операторных ориентированных графов; разработаны методы автоматической генерации и моделирования сценариев развития СЭС с использованием указанной модели; 7

- разработан и внедрен комплекс моделей для различных предметных областей, на основе которых проведены сценарные исследования и предложены варианта их эффективного развития.

Методы исследования. Основные результаты работы получены и обоснованы с использованием методов системного анализа, исследования операций, теории графов, теории оптимального управления, математических методов анализа экономики, включая методы теории активных систем и управления риском.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые теоретические и практические результаты:

- разработаны теоретические положения в области построения математических моделей и методов моделирования, анализа и синтеза сценариев развития СЭС. Разработанный подход позволяет с необходимой степенью адекватности описывать процесс развития СЭС на разных уровнях детализации, учитывать динамику и дискретный характер изменения различных ее элементов, формализовывать ресурсные, технологические, логические и другие ограничения и решать на единой методологической основе широкий класс задач стратегического управления развитием СЭС различного типа и назначения. Принципиальной новизной предлагаемого подхода является возможность прогнозировать поведение моделируемых объектов путем формирования спектра сценариев их развития, в том числе наиболее вероятных. Последующий анализ спектра сценариев позволяет оценивать эффективность и согласованность множества управленческих решений, распределенных во времени и пространстве, при выборе и реализации комплексных программ развития крупномасштабных СЭС, т.е. в случаях, когда экспериментирование на реальных объектах практически невозможно, экономически нецелесообразно, опасно в социальном плане;

- разработаны модели и методы выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев. Поставленная задача сведена к задаче выбора оптимального сценария по векторному критерию оптимиза8 ции, рассмотрены различные методы решения поставленной задачи: свертка частных критериев в единый интегральный критерий, согласование частных критериев для определения оптимального сценария; применение операций сценарного исчисления для формирования оптимального сценария;

-разработаны многошаговые процедуры формирования оптимальных сценариев развития СЭС при заданной модели ее структуры, заключающиеся в выборе оптимальной стратегии формирования последовательности экспертно-значимых событий в условиях неопределенности с учетом пространственных характеристик и свойств формируемых сценариев;

- разработана методология анализа и синтеза сценариев развития СЭС на основе использования модифицированной модели операторных ориентированных графов. Разработаны методы автоматической генерации и моделирования сценариев развития СЭС с использованием указанной модели. Предложены постановки и проведено решение задач синтеза оптимальных сценариев развития СЭС на операторном ориентированном графе по заданным критериям эффективности.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации методология сценарного исследования, методы и средства моделирования позволяют существенно повысить эффективность анализа СЭС и синтеза оптимальных сценариев управления их развитием.

Проведено моделирование сценариев развития различных регионов России. При формировании управляющих воздействий предполагалось, что государственная власть способна в известных пределах оказывать прямое влияние на величину инвестиций, расходов на социальные программы, объем денежной массы, уровень налоговых ставок и другие инструменты влияния. Для каждого из рассмотренных типов регионов выявлена совокупность необходимых управляющих воздействий, обеспечивающая их эффективное развитие.

Проведен анализ влияния информационных технологий на социально-экономическое развитие общества в условиях глобализации. Показана необходимость законодательного разграничения полномочий между различными 9 органами власти и его роль в области обеспечения безопасности СЭС. Исследована эффективность управления экологической безопасностью региональных систем.

Разработанные в диссертации модели, методы и средства использовались также при проведении ряда исследований, связанных с разработкой сценариев развития объектов различного типа, в том числе по спецтематике.

Внедрение. Предложенные методология, модели и методы сценарного анализа и синтеза использовались при разработке:

- систем управления спецобъектами;

- систем управления экологической безопасностью на ряде объектов в РФ;

- систем управления экономической безопасностью;

- перспективных планов развития медной промышленности;

- автоматизированных систем управления чрезвычайными ситуациями МЧС РФ;

- новых курсов лекций и практических занятий для слушателей Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, студентов Российского государственного гуманитарного университета, Московского государственного университета радиоэлектроники и автоматики, АвтоВАЗа, Высшей школы корпоративного управления Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, Щецинского технического университета (Польша);

- ряда коммерческих проектов.

Личный вклад. Все основные положения и результаты, выносимые на защиту, получены автором самостоятельно.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались более чем на 30 международных конференциях, в том числе: «Анализ систем на рубеже тысячелетий: теория и практика» (Москва, 1997); «Методы оптимизации и их приложения» (Иркутск, 2001); «Проблемы регионального и муниципального управления» (Москва, 1999-2007); «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва, 1997-2006); «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, Са

10 марский научный центр РАН, 2001); «Стратегия опережающего развития для России XXI века» (Москва, 1999); «Теория активных систем» (Москва, 19992006); Международный конгресс по проблемам окружающей среды и урбанизации «Человек в большом городе XXI века» (Москва, 1998); 8th IFAC Conference on Social Stability: The Challenge of Technological Development (SWHS'01. Vienna, Austria, 2001); 9th International Multi-Conference Advanced Computer Systems «Production System Design, Supply Chain Management and Logistics» (ACS'2002. Mi^dzyzdroje, Poland); 10th IFAC Conference on Technology and International Stability (SWIIS'03, Waterford, Republic Ireland, 2003); 3-я Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2001) (Москва, 2001); CONSA Conference at Linkóping University (Linkóping, Sweden, 2001); IFAC Multitrack Conference on Advanced Control Strategies for Social and Economic Systems (ACS'04. Vienna, Austria, 2004); IFAC Multitrack Conference on Advanced Control Strategies for Social and Economic Systems ACS'05, Prague; Savetovanje sa medunarodnim ucescem «Upravljanje rizikom i osiguranje u industriji, transportu i skladistenju» (Beograd, Dunav Preving, 2001); XI Конгресс МФИ-97 «Информационные проблемы экологии» (Москва, 1997); Международные конференции по проблемам управления (Москва, 1999, 2003); Научная конференция, посвященная 75-летию со дня рождения академика В.А. Мельникова (Москва, Россия, 2003); Международный форум «Проекты будущего: междисциплинарный подход» (Звенигород, 2006); Международная конференция «Государственное управление в XXI веке: традиции и инновации» (2006); 2-й Российско-Турецкий семинар по применению математических методов в социально-экономическом развитии (Стамбул, 2005), 9th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, Poland 2008, European Conference on Modelling and Simulation (ECMS 2008).

Результаты научных исследований и ряда прикладных результатов докладывались на региональных научно-практических конференциях, профессиональных чтениях, в том числе: «Новые информационные технологии в муни

11 ципальном управлении» (Москва, 1997); «Проблемы региональной экономической безопасности Дальнего Востока в условиях перехода к рыночной экономике» (Владивосток, 1999); «Ильенковские чтения» (Москва, 1997); «Вторые Афанасьевские чтения» (Москва, 2004) и др., а также на Ученом Совете Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, научных семинарах ИПУ РАН, ИСА РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова и др.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано более 100 печатных работ (из них 16 работ в рекомендованных ВАК изданиях), в том числе 3 монографии, статьи в 3-х монографических сборниках, 5 препринтов, написанных в соавторстве.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 317 страниц машинописного текста (без приложений), 46 рисунков, 8 таблиц, а также список литературы, содержащий 350 наименований.

Заключение

В диссертационной работе на основе выполненных автором исследований разработаны теоретические положения в области построения математических моделей и методов моделирования, анализа и синтеза сценариев развития СЭС. Разработанные модели, методы и алгоритмы использовались при решении задач стратегического планирования и управления развитием СЭС различного класса и назначения. Решенные в диссертации научные и практические задачи явились основой создания новых методов и средств стратегического управления развитием СЭС.

Основные полученные в диссертации научные и практические результаты состоят в следующем.

1. На основе анализа результатов отечественных и зарубежных исследований в области управления развитием СЭС разработаны теоретические основы и методология анализа и синтеза, сценариев развития СЭС, а также рекомендации по их практическому использованию. Разработанный подход позволяет с необходимой степенью адекватности описывать процесс развития СЭС: на разных уровнях детализации, учитывать-динамику и дискретный характер изменения различных ее элементов, формализовывать ресурсные, технологические, логические и другие ограничения и решать на единой методологической основе широкий класс задач стратегического управления развитием СЭС.

2. Проведен обзор методов моделирования и управления развитием СЭС, включая формальные методы построения сценариев их развития, определены их достоинства и недостатки, сформулированы требования к повышению эффективности используемых методов. Рассмотрены особенности СЭС как объектов исследования и управления, проанализированы и определены проблемы и факторы, существенно влияющие на стабильность функционирования и развития СЭС, предложен базовый набор индикаторов их устойчивого развития. В рамках данного исследования формальная модель СЭС представляет собой выделенный набор элементов, набор отношений между ними и набор определенных свойств, приписываемых данным отношениям. Выделены различные типы системных элементов, принадлежащих выделенному набору, и определены условия, при реализации которых формируется формальная модель СЭС.

3. Разработана методология формализованного сценарного исследования развития СЭС, включающая: формальное описание идентифицированных моделей СЭС; описание моделей их поведения; описание модели окружения СЭС; формализацию моделей выбора элементов сценарной системы; описание предметной области сценарного анализа; определение понятия сценария, сценарной системы и экспертно-значимых событий; определение и способы формирования элементов сценарной системы и сценарного пространства; формальное описание сценарных пространств, методы определения характеристик и свойств анализируемых сценариев. Определены ее основные этапы, сформулированы цели, перечень задач и основные компоненты сценарной системы, получаемые в качестве результата каждого этапа.

4. Предложены методы формирования сценариев' развития СЭС как инструмента формального анализа альтернативных вариантов развития ситуации при задаваемых целевых и критериальных установках в условиях неопределенности. Разработаны методы генерации различных сценарных схем в зависимости от типа формируемого сценария - синергического и аттрактивного. Для указанных случаев предложены схемы построения сценариев развития СЭС, определения их основных характеристик и автоматической генерации на различных уровнях управления.

5. Введено понятие сценарного пространства и предложены методы его формирования. Разработаны методы, процедуры и операции сценарного исчисления в сценарных пространствах различной метрики, применяемые к исходным и синтезированным модельным объектам. Предложены методы формирования различных элементов сценарной системы, а также совокупность операций детализации, фрагментирования и ветвления сценариев в заданных сценарных пространствах различных предметных областей.

6. Проведена формализация выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев. Определены необходимые процедуры выбора: совмещение метанаборов сценариев, принадлежащих различным сценарным системам; функциональное определение общего сценарного пространства; унификация ЭЗР; формирование единой обобщенной временной шкалы семейства сценариев. Разработаны модели и методы выбора оптимального сценария из заданного множества альтернативных сценариев. Поставленная задача сведена к задаче выбора оптимального сценария по векторному критерию оптимизации. Разработаны многошаговые процедуры формирования сценариев развития СЭС, заключающиеся в выборе оптимальной стратегии формирования последовательности ЭЗС в условиях неопределенности с учетом пространственных характеристик и свойств формируемых сценариев.

7. Разработанная методология анализа и синтеза сценариев развития СЭС реализована с использованием модели операторных ориентированных графов. Разработаны методы автоматической генерации и моделирования сценариев развития СЭС. Предложены постановки и проведено решение задач синтеза оптимальных сценариев развития СЭС на операторном ориентированном графе по заданным критериям безопасности СЭС.

8. Разработаны практические рекомендации по реализации методологии сценарного исследования СЭС с использованием аппарата взвешенных ориентированных графов. Предложена методика формирования модели СЭС в виде знакового или взвешенного ориентированного графа.

9. На основе разработанной методики проведено моделирование сценариев развития различных регионов России и проведена их типизация. Для каждого из типов регионов предложена программа необходимых управляющих воздействий, обеспечивающая их эффективное развитие.

10. Предложены модели и методы исследования эффективности управления СЭС. Рассмотрены механизмы управления, основанные на рыночном распределении квот на загрязнение окружающей среды и инвестировании в экологическую инфраструктуру. Показано, что при распределении инвестиций меж

286 ду основным производством и экологической инфраструктурой оптимальный сценарий развития удовлетворяет теореме о магистрали в сильной форме.

Разработанные в диссертации модели, методы и средства использовались также при проведении ряда исследований, связанных с разработкой сценариев развития объектов различного типа, в том числе по спецтематике.

Совокупный экономический эффект, подтвержденный актами о внедрении, составляет более 15 млн рублей.

1. Arrow К. J., Hahn F. H. General competitive analysis. Holden-Day 1.C. San Francisco, 1971.

2. Arrow K.J., Hahn F.H. Application of theory to economic growth, Lectures in Applied Mathematics, v. 12, part 2, Mathematics of the decision sciences, p. 85-119.

3. Brown S. Scenarios in System Analysis //Quade E. Boucher W. Systems Analysis and Policy Planning. Elsevier, 1968.

4. CastiJ. Connectivity, complexity and catastrophe in large-scale systems. Wiley, New York, 1979.

5. Clarke F.H. The maximum principle under minimal hypotheses /SIAM journal on control and optimization, v. 14, N 6. November 1976. Philadelphia, pp.1078-1091.

6. Handbook of futures research /Ed. By J. Fowles. NY. 1978.

7. Hilbriner R. The Limit of American Capitalism, N.Y., 1966.

8. Kahn H. On escalation: Metaphors and scenarios. NY. 1965.

9. Kahn H., Wiener A. The year 2000: A framework for speculations on the next 33-year. NY. 1967.

10. Keeler E., Spence M., Zeckhauser R. The optimal control of pollution, Journal of economic theoiy, 4, № 1 (1972), 19-34.

11. Kononov D. Scenario calculus as effective tool for scenario analysis //Тезисы докладов 3-й Московской международной конференции по исследованию операций (ORM2001) (Москва, 4-6 апреля 2001). М.: ВЦ РАН. 2001. С. 56-57.

12. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. A scenario methodology as connectability from strategy to operation in complex system. SIC Journal V. 10, No 4. December 30, 2001.

13. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. Analysis of scenarios of development of socioeconomic systems in emergency control systems: models and methods, Avtom. and Rem. Cont. 1999, Vol. 60. Part 2. No. 9, 1303-1320.

14. Kononov D.A., Kosyachenko S.A., and Kul'ba V.V. Generation of the Regional Development Scenarios for Interrelated Objects of the Emergency Control Systems, Avtom. and Rem. Cont. 2000, Vol. 61. No. 8, 1397-1408.

15. Kononov D.A., Kul'ba V.V, and Shubin A.N. Scenario analysis of information conflicts //10th IFAC Conference on Technology and International Stability; SWIIS'03,3.4 July, 2003; Waterford, Republic Ireland, Preprints Volume pp. 36-40.

16. Lave Lester B. Technological change: its conception and measurement. -Prentice-Hall. Inc. Englewood Cliffs. New Jersey. 1966.

17. Lefebvre V.A. (1980) An Algebraic Model of Ethical Cognition //Journal of Mathematical Psychology 22 83 120.

18. Lefebvre V.A. (1985) The Golden Section and an Algebraic Model of Ethical Cognition //Journal of Mathematical Psychology, 29, 289-310.

19. Lefebvre V.A. (1987) The Fundamental Structures of Human Reflexion //Journal of Social and Biological Structures, 10 129 175.

20. Mc. Kenzie L.W. Turnpike theorems for generalized leontief model //Econometrica. v.31. 1963. p. 165-180.

21. Quade E. Analysis for Public Decisions. Elsevier, 1976.

22. Ramsey F.P. A mathematical theory of savings //Economic J. 38 (1928). p. 543-559.

23. Roberts F.S. Building an energy demand sigraph. Rand Corporation Report R-927/2.

24. Roberts F.S. Weighted digraphs models for energy use and air pollution in transportation systems /Rand Corporation Report R-1578-NSF, 1974.

25. ShubikM. Game Theory in the Social Sciences: Concepts and Solutions. -Massachusetts: MIT Press, 1982. 514 p.

26. Simon H.A. Administrative Behavior. NY. 1959. - 194 p.

27. TolmanE. Cognitive Maps in Rats and Men //Psychological Review. 1948. № 55. P. 189 208.

28. Von Neumann J. A model of general economic equilibrium //Rev. Econ. Studies. 13 (1945-1946).

29. Walras 1. Elements of pure economies. London, 1954.

30. Zenter R. Scenarios: past, present and future //Long range planning. 1982. V. 15. № 3. p. 12-20.

31. Абрамова H.A. Рефлексивный подход и проблема взаимопонимания /Человеческий фактор в управлении М.: КомКнига, 2006. с. 52-82.

32. Аграчев А.Е., Гольд Г.С., Кононов Д.А., Смирнов B.C. К опыту решения задачи оптимизации развития сырьевой базы на перспективу (медная промышленность) //Проблемы экономического анализа медно-сырьевой базы. М. ЦЭМИ АН СССР. 1977. С 43-51.

33. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. -М.: Наука. 1990.

34. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: 1994.

35. Акофф Р. Искусство решения проблем. М.: Мир. 1982. 230 с.

36. Анохин A.M., Глотов В.А., Павельев В.В., Черкашин A.M. Комплексное оценивание: принцип бинарности и его приложения. Препринт. - М.: ИПУ РАН. 1994.

37. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика. 1989.

38. АрхиповаН.И., Кононов Д.А., КульбаВ.В. Региональные сценарии безопасности //Проблемы управления безопасностью сложных систем. УП Международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1999. С. 17-18.

39. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Сценарный анализ региональных социально-экономических систем //Проблемы регионального и муниципального управления. Доклады и сообщения III Международной конференции. 21 мая 2001 г. М.: РГГУ. 2001. С. 57-63.

40. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Технология сценарного проектирования СЭС //Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XIV Международной конференции. М.: ИПУ РАН. 2006. С 96-100.

41. Архипова Н.И., Кононов Д.А., Кульба В.В. Управление в региональных социальных системах как объект моделирования //Проблемы регионального и муниципального управления. Материалы Международной конференции. 18 мая 2000 г. М.: РГГУ. 2000. С. 38-39.

42. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. -М.: РГГУ. 1994.

43. Архипова Н.И., Кульба В.В., Чанхиева Ф.Ю., Косяченко С.А. Организационное управление /Учебное пособие для втузов. М.: Приор. 1998.

44. Ахременко A.C. Политическое прогнозирование: сценарный метод: Учебное пособие. -http://www.gospolitika.rU/biblio/polpr.doc#Toc88271669.

45. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. -М.: Наука. 1984.

46. Ашманов С.А. Линейное программирование. М.: Наука. 1981.

47. Бахтадзе H.H., Валиахметов Р.Т. Применение моделей ассоциативного поиска для прогнозирования в задачах трейдинга //Проблемы управления, 2007, №6, с. 15-20.

48. БёлингГ. Разработка сценариев и моделирование долгосрочного глобального развития в проекте ASIS. PRODUTEC Ingenieurgesellschaft mbH&Co KG, (г. Бремен, Германия).

49. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М. Наука. 1973.

50. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. -М.: Наука. 1969.

51. Браверманн Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983.

52. Браун М. Теория и измерение технического прогресса. М.: Статистика. 1971.

53. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем.- М.: Наука. 1981.

54. Бурков В.Н., Емельянов С.В. Проблемы управления активными системами //Активные системы. М.: ИАТ, 1973.

55. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять организациями. М.: СИН-ТЕГ, 2004, 400 с.

56. Бусленко А.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Советское радио. 1973.

57. Вальтух К. Будущее России: возможное и невозможное //Вопр. экономики. 1994. № 4.

58. Васильев С.Н., СеледкинА.П. Синтез функций эффективности в многокритериальных задачах принятия решений //Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1980. № 3. С. 186-190.

59. Васильев С.Н., Москаленко А.И. Динамические модели экономического регионального управления природоохранной деятельностью //Труды Международной конференции «Проблемы управления в сложных системах». -Самара, 1999, С. 309-344.

60. Васин A.A. Модели динамики коллективного поведения. М.: МГУ. 1989.

61. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио. 1972.

62. Вероятностные проблемы управления в экономике. Проблемы советской экономики /Отв. ред. В.И. Аркин. М.: Наука. 1977.

63. Вероятностные процессы и управление /Отв. ред. В.И. Аркин. М.: Наука, 1978.

64. Вишнев С.М. Основы комплексного программирования. М.: Наука. 1977.

65. Вишнев С.М. Роль стратегических ограничений в прогнозировании //Экономика и мат. методы. Т. X. вып. 1974. с.45-54.294

66. Вишневский А.Г. Воспроизводство населения и общество //Финансы и статистика. М.: 1982.

67. Войтов А.Г. Философское основание теоретической науки. М. 1999.

68. Волков А.Е., Кононов Д.А., Чернов И.В. Анализ сценариев диалога в автоматизированных банковских системах //Проблемы управления в чрезвычайных условиях. Четвертая международная конференция. Тезисы докладов. -М.: ИПУ РАН. 1997. С. 134-135.

69. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. Учебник для вузов. -М.: Банки и биржи. ЮНИТИ. 1998.

70. Волынский Э.И., Кононов Д.А., Нилова Л.И. Методы оптимизации в АСУ. Учебное пособие. М.: МИПК Минприбора СССР. 1987. 120 с.

71. Вопросы анализа и принятия решений /Сб. пер. М.: Мир. 1976.

72. Воробьев H.H. Предмет и содержание теории игр. Вступ. ст. к книге: Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир. 1971.

73. Воропаев В.И. Управление проектами в России. С.-Петербург. АЛАНС. 1995. 225 с.

74. Габасов Р., Кириллова Ф. Качественная теория оптимальных процессов. -М.: Наука. 1977.

75. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Особые оптимальные управления. Теоретические основы технической кибернетики. М.: Наука. 1973.

76. Гамкрелидзе Р.В. О скользящих оптимальных режимах //Докл. АН СССР. 1962. т. 143. № 6. с. 1243-1245.

77. Гантмахер Р. Теория матриц.- М.: Гостехиздат. 1953.

78. Гвишиани Д.М. Методологические проблемы изучения глобальных процессов //Экономика и мат. методы. Т. XV. вып. 2. 1979. с.233-241.

79. Гейл Д. Теория линейных экономических моделей. М.: ИЛ. 1963.295

80. Гермейер Ю.Б. Введение в исследование операций. М.: Наука. 1971.

81. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука. 1976.

82. Гермейер Ю.Б., Моисеев H.H. О некоторых задачах теории иерархических систем управления //Проблемы прикладной математики и механики. -М.: Наука. 1971.

83. Гладков Ю.М., Кононов Д.А., Крапчатов А.И. Сценарное исследование социально-экономических систем: методология, задачи, практика применения //Вестник РГГУ, 2007, № 12/07. С. 100-119.

84. Гончарук В.А. Маркетинговое консультирование. М.: Дело, 1998.

85. Грейсон Дж. К. мл., О'ДеллК. Американский менеджмент на пороге XXI века. М.: Экономика. 1991.

86. Гретцер Г. Общая теория решёток. М.: Мир. 1982.

87. Гумилев JI. Этногенез и биосфера Земли. Л.: 1989.

88. Гурман В.И. Вырожденные задачи оптимального управления. М.: Наука. 1977.

89. Гэйн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. В 2-х частях. М.: Эйтекс, 1993.

90. Давыдов Э.Г. Игры, графы, ресурсы. М.: Радио и связь, 1981.

91. Давыдов Э.Г. Исследование операций. М.: Наука, 1993.

92. Данилов-Данильян В.И., Рыбкин A.A. Прогнозирование и планирование //Системные исследования: Ежегодник. М.: Наука. 1981.

93. ДорофеюкА.А. Методы мультигрупповой многовариантной экспертизы в задачах анализа и совершенствования организационных систем. /Труды Института проблем управления РАН. Т. X. М„ ИПУ РАН, 2000. С. 12-18.

94. Дорофеюк A.A., Чернявский A.JI. Методы принятия решений в органи- ». зационных системах с учетом человеческого фактора М.: КомКнига, 2006. с. 52-82.

95. Дюран Б, Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика. 1977.

96. Емельянов C.B., Бобылёв H.A., Коровин С.К. Методы нелинейного анализа в задачах управления и оптимизации М.: Эдиториал УРСС, 2002.

97. Емельянов C.B., Озерной В.М., Ларичев О.И. Проблемы и методы принятия решений. Обзор. М.: 1973.

98. Ерешко Ф.И. Прикладной анализ и синтез иерархических структур. Дисс. на соиск. учен. ст. д.ф.-м.н. М.: ВЦ АН СССР. 1984.

99. Журавлева Т.Б., Кононов Д.А. Методы и модели оценки эффективности управления экологической безопасностью //Информационные проблемы экологии. XI Конгресс МФИ-97. Тезисы докладов. М.: МАИ. 1997. С. 31.

100. Зыков Ю.А., СлетоваТ.Л. Комплексные программы научно-технического прогресса. М.: Наука. 1977.

101. Информационная безопасность. Т 1- М.: Наука, 2006. 496 с.

102. Каган М.С. Человеческая деятельность (Опыт системного анализа). -М.: Политиздат, 1974.

103. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. -М.: Наука. 1972.

104. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука. 1997.

105. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово-экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ //АиТ. 2003. № 6. С. 40-60.

106. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука. 1975.297

107. Кил ер Э., Спенс М., Зекхаузер Р. Оптимальный контроль над загрязнением окружающей среды /Математическая экономика. Равновесные модели, оптимальное планирование и управление. М.: 1974.

108. КингУ., КлиландД. Стратегическое планирование и хозяйственная политика.-М.: Прогресс. 1982.

109. Киселёва В.В. Комплексный прогноз экономики США: Методология и моделирование. М.: Наука. 1983.

110. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика. 1986.

111. Колмогоров А.Н., Фомин C.B. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука. 1976. ц

112. Комков Н.И. Модели управления научными исследованиями и разработками. М.: Наука. 1978.

113. Комплексное прогнозирование в экономике и международных отношениях. М.: ИМЭМО АН СССР. 1976. Вып. 1, 2.

114. Кононов Д.А. Двухэтапное распределение ресурсов в двухсекторной экономике //Советско-польский научный семинар по математическим методам в планировании и управлении экономикой. Краткие тезисы. М.: ЦЭМИ АН СССР. 1979. С. 31.

115. Кононов Д.А. Закон о разделе продукции: региональный аспект //Проблемы регионального и муниципального управления. Тезисы докладов и сообщений международной конференции. Москва, 27-28 мая 1999 г. М.: РГГУ. 1999. С 79-80.

116. Кононов Д.А. Информационные механизмы управления в региональных системах //Проблемы регионального и муниципального управления. Материалы 6 Международной конференции. 28 мая 2004 г. М.: РГГУ. 2004. С. 134-140.

117. Кононов Д.А. Информация и неопределенность: управление безопасностью сложных систем на основе критериальной оценки //Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XI Международной конференции. М.: РГГУ, 2003. Ч. II. С. 6-9.

118. Кононов Д.А. Исследование моделей функционирования организационно-экономических систем в условиях научно-технического прогресса. Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук М.: ИЛУ РАН. 1994. 19 с.

119. Кононов Д.А. Исследование моделей функционирования организационно-экономических систем в условиях научно-технического прогресса. Дисс. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук М.: ИПУ РАН. 1994. 126 с.

120. Кононов Д.А. Исследование сценарной устойчивости сложных систем //Проблемы управления безопасностью сложных систем. VII Международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1999. С. 183-185.

121. Кононов Д.А. Классификация операций в сценарном исчислении //Теория активных систем. Труды международной научно-практической конференции (29-30 ноября 2001 г., Москва, Россия) М.: СИНТЕГ. 2001.

122. Кононов Д.А. Классификация целей формирования сценариев при сценарном анализе управления безопасностью сложных систем //Проблемы управления безопасностью сложных систем. VII Международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1999. С 33-34.

123. Кононов Д.А. Магистральное поведение оптимальных стратегий в иерархической игре Центр производители //Программное обеспечение и модели системного анализа. - М.: МГУ. 1991.

124. Кононов Д.А. Моделирование рационального механизма влияния Центра на политику производителей в условиях полного хозяйственного расчета и самофинансирования. Депонировано в ЦНИИТЭИ приборостроения 25 мая 1987 г. № 3794-пр. 23 с.

125. Кононов Д.А. Описание социальных объектов управления в региональных системах /Проблемы регионального и муниципального управления. Материалы Международной конференции. 18 мая 2000 г. М.: РГГУ. 2000. С. 53-54.

126. Кононов Д.А. Оптимальное управление научно-техническим прогрессом в иерархической модели //Прикладная математика и математическое обеспечение ЭВМ. -М.: МГУ. 1979. С. 106-114.

127. Кононов Д.А. Оптимальный синтез в моделях экономической динамики //Прикладная математика и математическое обеспечение ЭВМ. М.: МГУ. 1980. С. 39-40.

128. Кононов Д.А. Основы исчисления сценариев поведения сложных систем в АСУ ЧС //А и Т. № 9. 2002. С. 142-152.

129. Кононов Д.А. Проблемы формализованного описания социально-экономических систем //Ильенковские чтения. М.: Акад. печати. 1997.

130. Кононов Д.А. Прогноз безопасного развития с помощью анализа квазиинформационных гипотез управления СЭС //Проблемы управления безопасностью сложных систем. V Международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1998. С. 69-71.

131. Кононов Д.А. Распределение ресурсов с учетом развития инфраструктуры. Депонировано в ИНФОРМПРИБОР 7.12.87 № 4040-пр87. 42 с.

132. Кононов Д.А. Сценарии развития и управление экологической обстановкой: экономические стратегии //Новые информационные технологии в300муниципальном управлении. Материалы научно-практической конференции 25-26 янв. 1997 г. М.: РГГУ. 1997. с. 39-43.

133. Кононов Д.А. Сценарии управления в региональных социальных системах //Проблемы регионального и муниципального управления. Материалы Международной конференции. 18 мая 2000 г. М.: РГГУ. 2000. С. 54-55.

134. Кононов Д.А. Сценарное пространство и анализ импульсной устойчивости сложных систем //Проблемы управления безопасностью сложных систем. VI Международная конференция. Тезисы докладов.- М.: ИПУ РАН. СпбГУ 1999. С. 15-16.

135. Кононов Д.А. Сценарный подход к анализу социальных процессов //Вторые Афанасьевские чтения. Материалы конференции. М.: МГСУ. 2004.

136. Кононов Д.А. Теорема о магистрали в сильной форме для модели Неймана с нетерминальной целевой функцией //Вестн. МГУ. Сер. выч. мат. и ки-берн. № 1. 1979. с. 26-33.

137. Кононов Д.А. Формализация понятия сценариев функционирования социально-экономической системы //Проблемы управления в чрезвычайных условиях. Четвертая международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1997. С. 15-16.

138. Кононов Д.А. Формирование холдинговой структуры: риск и стабильность функционирования //Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях. Третья международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1995. с. 65.

139. Кононов Д.А. Характеристики сценария поведения объекта и их оценка при управлении .безопасностью //Проблемы управления безопасностью сложных систем. V Международная конференция. Тезисы докладов. М.: ИПУ РАН. 1998. С. 29-32.

140. Кононов Д.А. Эффективные стратегии формирования сценариев в АСУ ЧС //АиТ. № 2. 2001. С. 170-181.

141. Кононов Д.А., Коковкина Е.А. Синергические сценарии социально-экономического развития региона //Проблемы регионального и муниципаль301ного управления. Материалы Международной конференции 18 мая 2000 г. -М.: РГГУ. 2000. С. 55-56.

142. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Модели и методы анализа сценариев развития социально-экономических систем в АСУ ЧС //АиТ. № 9. 1999. С. 122-136.

143. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Основы сценарного исчисления и его приложения //Теория активных систем. Труды юбилейной международной научно-практической конференции (15-17 ноября 1999 г., Москва, Россия) М.: СИНТЕГ. 1999. С. 247-250.

144. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем //Финансовая математика /Под ред. Ю.М. Осипова, М.В. Грачевой, P.M. Нижегородцева, Е.С. Зотовой. -М.-ТЕИС. 2001. С. 7-53.

145. Кононов Д.А., Косяченко С.А., КульбаВ.В. Формирование и анализ сценариев развития социально-экономических систем с использованием аппарата операторных графов //А и Т. № 1. 2007. С. 121-136.

146. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Формирование региональных сценариев поведения в АСУ ЧС //АиТ. № 8. 2000. С. 155-167.

147. Кононов Д.А., Кульба В.В. Постулаты экономической теории и сценарии развития России //Стратегия опережающего развития для России XXI века. Международная научная конференция. Т. 6. Ч. 1 М.: 1999.

148. Кононов Д.А., Кульба В.В. Формирование сценариев развития макроэкономических процессов на базе использования языка знаковых графов. /Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование. М.: МГУ, 1997. С. 7-33.

149. Кононов Д.А., Кульба В.В. Экологический менеджмент: сценарии развития объектов и управление экологической обстановкой //Инженерная экология. 1996. № 6. С. 78-99.

150. Кононов Д.А., КульбаВ.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Синтез формализованных сценариев и структурная устойчивость сложных систем (синергетика и аттрактивное поведение). Препринт. - М.: ИПУ РАН. 1998. 104 с.

151. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Формирование сценарных пространств и анализ динамики поведения социально-экономических систем. Препринт. - М.: ИПУ РАН. 1999.

152. Кононов Д.А., КульбаВ.В., Малинецкий Г.Г. Информационное управление и рефлексия /На пути к постнеклассическим концепциям управления. -М.: Ин-т философии РАН. 2005. с. 133-149.

153. Кононов Д.А., Кульба В.В., Малинецкий Г.Г. Сценарии поведения сложных систем в чрезвычайных ситуациях /Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ. № 5. 2001. С. 4-18.

154. Кононов Д.А., Кульба В.В., Малюгин В.Д., Шубин А.Н. Информационные процессы и информационное управление /Человеческий фактор в управлении М.: КомКнига, 2006. с. 256-312.

155. Кононов Д.А., КульбаВ.В., Малюгин В.Д., Шубин А.Н. Сценарный анализ информационного управления //Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды III Международной конференции. Самара: Самарский научный центр РАН, 2001. С. 250-264.

156. Кононов Д.А., КульбаВ.В., Шубин А.Н. Информационное управление и информационная безопасность социальной системы //Проблемы управления безопасностью сложных систем. VIII Международная конференция. Материалы конференции. М.: ИПУ РАН. 2000. С .167-171.

157. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управление: формализованное описание информационных элементов //Проблемы управления. № 2, 2004. С. 45-51.

158. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управление: элементы управления и способы информационного воздействия //Проблемы управления. № 3, 2004. С. 25-33.

159. Кононов Д.А., КульбаВ.В., Шубин А.Н. Информационное управление: информационные акции в информационных полях //Проблемы управления. №4, 2004. С. 81-97.

160. Кононов Д.А., Кульба В.В., Шубин А.Н. Информационное управление: принципы моделирования и области использования /Труды ИПУ РАН. T. X. М.: ИПУ РАН. 2004. С. 5-29.

161. Кононов Д.А., КульбаВ.В., Шубин А.Н. Основы «четвертой власти»: сценарии информационного управления в социальных системах //ИНИОН.

162. Кононов Д.А., Чернов И.В., Янич С. Моделирование-генерация сценариев развития социально-экономических систем //Проблемы управления безопасностью сложных систем. Труды XI международной конференции. -М.: РГГУ, 2003. Ч. I. С. 136-139.

163. Конюс A.A. Предисловие к книге Интриллигатора М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс. 1975.305

164. Корноушенко Е.К. Управление процессами в слабоформализованных средах при стабилизации графовых моделей среды /Труды ИПУ РАН. 1999. Т. 2. С. 82-95.

165. Косолапов В.В., Лисичкин В.А. Критика буржуазных концепций будущего. -М.: «Мысль», 1978.

166. Косяченко С.А., КульбаВ.В., Мамиконов А.Г., УжастовИ.А. Модели и методы проектирования распределенных баз данных (Обзор) //АиТ. 1989. № 7.

167. Котик М.А., Емельянов A.M. Природа ошибок человека-оператора (на примерах управления транспортными средствами). М.: Транспорт, 1993.

168. Краснощеков П.С., Петров A.A. Принципы построения моделей. М.: МГУ. 1983.

169. Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. -М.: Наука. 1973.

170. Куда идет Россия? М.: «Интерпракс», 1994.

171. Кузнецов О.П., КулиничА.А., Марковский A.B. Анализ влияний при управлении слабоструктурированными ситуациями на основе когнитивных карт /Человеческий фактор в управлении М.: КомКнига, 2006. с. 314-344.

172. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А. Сценарное исчисление как методология анализа сложных систем /Труды ИПУ РАН. Т. IX. М.: ИПУ РАН. 2000. С. 16-34.

173. КульбаВ.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Нижегородцев P.M., Чернов И.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. Препринт. - М.: ИПУ РАН. 2002. 126 с.

174. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А. Исследование поведения социально-экономических систем на основе формализованной генерации сценариев их поведения //АиТ. 1999. № 9.306

175. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Шубин А.Н. Методы формирования сценариев развития социально-экономических систем /Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2004, 296 с.

176. Кульба В.В., Кононов Д.А., Тиан Пинг. Методы построения сценариев поведения и устойчивость сложных систем //Проблемы управления безопасностью сложных систем. VI Международная конференция. Тезисы докладов. -М.: ИПУ РАН. СпбГУ 1999. С. 14-15.

177. Кульба В.В., Кузина Е.В., Косяченко С.А., Шелков А.Б. Фундаментальный анализ в коммерческих банках. М.: ИПУ РАН. 1999.

178. Кульба В.В., МикринЕ.А., Павлов Б.В., Платонов В.Н. Теоретические основы проектирования информационно-управляющих систем космических аппаратов М.: Наука, 2007.

179. Кульба В.В., Миронов П.Б., Назаретов В.М. Анализ устойчивости социально-экономических систем с использованием знаковых графов //АиТ. 1993. № 7. С. 130-137.

180. Кургинян С. Седьмой сценарий. М.: «Экспериментальный творческий центр», 1992.

181. Лазуренко С.Г. Измерение влияния научно-технического прогресса на рост национального дохода. М.: Наука. 1981.

182. Лебедев В.Г. Векторизация параллельных вычислений /Труды ИПУ РАН, М., 2001, стр.38-42.

183. Леонтьев А.Н. Деятельность, сознание, личность. М.: Политиздат, 1975.

184. Леонтьев В. Будущее мировой экономики: Доклад группы экспертов. -М.: Межд. Отношения. 1979. 212 с.

185. Леонтьев В. Исследования структуры американской экономической динамики и равновесия. М.: Госстатиздат. 1958.

186. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты, политика. М.: Политиздат. 1990.

187. Лепский В.Е. Гуманитарные технологии информатизации общества (на примере компьютеризации управленческой деятельности) //Научный альманах высоких гуманитарных технологий. НОВИГУТ №1, 2001. Приложение к журналу «Безопасность Евразии». С. 132-146.

188. Лепский В.Е. Стратегические центры России //Экономические стратегии. N7, 2004. С.66-68.

189. Лепский В.Е., Рапуто А.Г. Моделирование и поддержка сообществ в Интернет (препринт) М.: Институт психологии РАН, 1999. 96с.

190. Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. М.: Советское радио, 1973.

191. Лившиц А.Я. Миражи капиталистического регулирования. М.: Прогресс. 1985.

192. Линейные неравенства и смежные вопросы /Под ред. Г.У. Куна и А.У. Таккера. М.: ИЛ. 1959.

193. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики: методологические аспекты. М.: Наука. 1972.

194. Логика и методология системных исследований. Киев-Одесса. Вища школа. 1977.

195. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Дело, 2003. - 520 с.

196. Лоэв М. Теория вероятностей. М.: ИЛ. 1962.

197. Майминас Е.З. Процессы планирования в экономике: информационный аспект. -М.: 1971.

198. Майминас Е.З. Социально экономический генотип общества /Постижение: Социология. Социальная политика. Экономическая реформа. -М.: Прогресс. 1989. С. 93-113.

199. Макаров В.Л., Рубинов A.M. Математическая теория экономической динамики и равновесия. М.: Наука. 1973.

200. Макконнелл K.P., Брю С.Л. Экономикс. Принципы, проблемы и политика. М.: Республика. 1992.

201. Малашенко Ю.Е., Новикова Н.М. Модели неопределенности в многопользовательских сетях. М.: Эдиториал УРСС, 1999.

202. Маленво Э. Статистические методы в эконометрии. М.: Статистика. 1976. вып.1, 2.

203. Малинецкий Г.Г. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии //Информационные технологии и вычислительные системы. 2002. №4. С. 83-108.

204. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. М.: Наука. 1989.

205. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А., Ужастов И.А. Оптимизация структур распределенных данных в АСУ. М.: Наука. 1990.

206. МамиконовА.Г., КульбаВ.В., ШвецовА.П. Модифицированные сети Петри. Препринт.- М.: ИПУ РАН. 1991.

207. Мандель A.C. Моделирование действий экспертов в процессе принятия ими прогностических решений //Автоматизация в промышленности, № 7, 2004 г. С. 50-54.

208. Мандель A.C. Экспертно-статистические системы в задачах управления и обработки информации //Приборы и системы управления, №12,1996, № 2,1997.309

209. Марко Д., Мак Гоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Мета Технология. 1993.

210. Маркс К., Энгельс Ф. Соч. М.: Политиздат, 1982.

211. Мартин Дж. Технологическое прогнозирование. М.: «Прогресс», 1977.

212. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. 2-е изд. М.: Мир. 1980.

213. Математическая экономика. Равновесные модели, оптимальное планирование и управление. М.: Мир. 1974.

214. Математическое моделирование. Процессы в сложных экономических и экологических системах. М.: Наука. 1986.

215. Мелихов А.Н., Бернштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. 1990.

216. МесаровичМ., Мако Д., ТакахараИ. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир. 1973.

217. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело. 1998.

218. Методы анализа данных. М.: Финансы и статистика. 1985.

219. Методы теории экстремальных задач в экономике /Отв. ред. В.Л. Левин. М.: Наука. 1981.

220. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия. 1979.

221. Мовшович С.М. Магистральный рост в динамических народнохозяйственных моделях //Экономика и мат. методы. 1972. т. 8. вып. 2. с. 256-265.

222. Моделирование и управление процессами регионального развития /Под ред. С.Н. Васильева. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.- 432 с.

223. Моделирование научно-технического прогресса и управление экономическими процессами в условиях неполноты информации /Под ред. В.И. Аркина. М.: ЦЭМИ АН СССР. 1976.

224. Моделирование сценариев долгосрочного развития /Стратегический Альянс и проект ASIS.

225. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование. М.: МГУ. 1997.

226. Моисеев H.H. Математические методы системного анализа. М.: Наука. 1981.

227. Моисеев H.H. Модели экологии и эволюции. М.: Знание. 1983.

228. Моисеев H.H. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука. 1981.

229. Моисеев H.H. Судьба цивилизации. Путь разума. М.: МНЭПУ. 1998.

230. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. Оптимизация и исследование операций М.: Наука. 1975.

231. Молодцов Д.А. Теория мягких множеств. М.: УРСС, 2004.

232. Молодцов Д.А. Устойчивость принципов оптимальности. М.: Наука, 1987.

233. Моришима М. Равновесие, устойчивость, рост. Многоотраслевой анализ. -М.: Наука. 1972.

234. Морозов В.В., Сухарев А.Г., Федоров В.В. Исследование операций в задачах и упражнениях. М.: Высшая школа. 1986.

235. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики М.: Мир. 1985.

236. Негойцэ К. Применение теории систем к проблемам управления. М.: Мир. 1981.

237. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

238. Нижегородцев P.M. Воспроизводство человеческого капитала в современной экономике России и концепция опережающего образования /Экономическая теория и трансформационный процесс. М.: ТЕИС, 1999.

239. НикайдоХ. Выпуклые структуры и математическая экономика. М.: Мир. 1972.

240. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН. 2002. 101 с.

241. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Прикладные модели информационного управления. М.: ИПУ РАН, 2004, 130 с.

242. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: СИНТЕГ, 2003, 160 с.

243. Обучение рынку /Под ред. С.Ю. Глазьева. М.: Экономика, 2004.

244. Одрин В.М., Картавов С.С. Морфологический анализ систем: Построение морфологических таблиц. Киев: Наук. Думка. 1977.

245. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. М.: Финансы и статистика. 1997.

246. Опойцев В.И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М.: Наука. 1977.

247. Ope О. Теория графов. М.: Наука. 1980.

248. Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир. 1971.

249. Перфильева И.Г. Приложения теории нечетких множеств /Итоги науки и техники. Сер. Теория вероятностей. Математическая статистика. Теоретическая кибернетика. Т. 29. М.: ВИНИТИ. 1990.

250. Петров A.A., Поспелов И.Г. Системный анализ развивающейся экономики //Изв. АН СССР, сер. технич. Кибернетика. 1979. №№ 2-5.

251. Петровский С.А. Анализ на проблемных сетях /ИМЭМО АН СССР. -М.: 1980-1982. Вып. 1, 2.

252. Пирогов Г.Г. Сценарии в системе моделирования глобального развития: Подходы и принципы //Неформализованные элементы глобального моделирования. М.: ВНИИСИ. 1981. с. 74-90.

253. Платонов С. После коммунизма: Кн., не предназнач. для печати /Предисл. В. Аксенова и др. 2-е изд.; Второе пришествие: беседы. - М.: Молодая гвардия. 1991.

254. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

255. Подузов A.A. Моделирование экономического роста в условиях научно-технического прогресса /Кибернетику на службу коммунизму! М.: 1971. т. 6. с. 83-112.

256. Полтерович В.М., СпивакВ.А. Сравнение равновесий при многозначном спросе /Методы теории экстремальных задач в экономике. М.: Наука. 1981.

257. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Физматгиз. 1961.

258. Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986.

259. Постижение: Гласность. Демократия. Социализм. М.: Прогресс. 1989.

260. Постижение: Социология. Социальная политика. Экономическая реформа. М.: Прогресс. 1989.

261. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2000. 528 с.

262. Прангишвши И. В., Абрамова Н. А., Спиридонов В. Ф., Коврига С. В., Разбегин В. П. Поиск подходов к решению проблем. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1999.

263. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир. 1976.

264. Рефлексивные процессы и управление /Международный научно-практический журнал. М.: Ин-т психологии РАН. № 1, июль-декабрь 2001. Т. 1, 2.

265. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам /Пер. с англ. М.: Наука. 1986.

266. Розоноэр Л.И. Принцип максимума Л.С. Понтрягина в теории оптимальных систем//АиТ. 1959. № 10-12.

267. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь. 1993.

268. СаатиТ., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь. 1991.

269. Саати Т.Л. Математические модели конфликтных ситуаций /Пер. с англ. -М.: Сов. Радио. 1977.

270. Сато X., Хирозе Н., Ниида X. и др. Магистральная модель общественного потребления и долгосрочное национальное планирование в Японии //Экономика и мат. методы. 1980. т. 16. вып. 4.

271. Селиверстов В.Е., Суслов В.И., Ершов Ю.С. Применение сценарного подхода в исследовании территориальных пропорций народного хозяйства: Препринт. Новосибирск. ИЭОПП СО АН СССР. 1985.

272. Семенов И.Б., Чижов С.А., Полянский C.B. Комплексное оценивание в задачах управления системами социально-экономического типа. Препринт. -М.: ИПУ РАН. 1996.

273. Семенов H.A., Грецкий A.B. О возможностях использования генетических алгоритмов при (ре)инжиниринге бизнес-процессов //Искусственный интеллект. 1999. - Спец. вып. - С. 360-362.

274. Сипов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. -М.: ИНПРО-РЕС, 1995.

275. Смирнов А.Д. Система имитации экономических решений //Экономика и мат. методы. T. IX. вып. 3. 1973. с. 395-406.

276. Сорос Дж. Алхимия финансов. М.: Инфра-М, 1997.

277. Стефанов Н., Яхиел Н., Качаунов С. Управление. Моделирование. Прогнозирование. -М.: Экономика. 1972.

278. Столерю JI. Равновесие и экономический рост. М.: Мир. 1974.

279. Таран Т.А. Отображение принципов рефлексивного управления //Рефлексивные процессы и управление /Международный научно-практический журнал. М.: Ин-т психологии РАН. № 1, январь-июнь, 2001. Т. 1.

280. Терехов JI.JI. Производственные функции М.: Статистика. 1974.

281. Тер-Крикоров A.M. Оптимальное управление и математическая экономика-М.: Наука. 1977.

282. Тимохов A.B. Математические модели экономического воспроизводства. М.: МГУ. 1982.

283. Тимохов A.B., ЛедакВ.К. Имитационная макроэкономическая модель воспроизводства /Программное оборудование и вопросы принятия решений. -М.: МГУ. 1989.

284. Тимохов A.B., Пахомкина Н.Р. Микродинамическая модель регулируемой экономики с ценами рыночного равновесия //Имитационное моделирование и оптимальные вычисления. М.: МГУ. 1993.

285. Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. М.: Наука. 1983. - 224 с.

286. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. М: СИНТЕГ, 2005.

287. Трахтенгерц Э.А. Принятие решений на основе компьютерного анализа. М.: ИПУ РАН. 1996.

288. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем -М.: Мысль, 1978

289. Умнов А.Е. Проблемы математического моделирования в условиях неполноты информации. Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. д.т.н. М.: ИПУ РАН. 1994.

290. Управление риском. Риск. Устойчивое развитие. Синергетика. М.: Наука, 2000. 431 с.

291. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х томах /Пер. с англ. М.: Мир. 1984.

292. Философский энциклопедический словарь. 2-е изд. М.: Сов. Энциклопедия, 1989.-815 с.

293. Фонотов А.Г. Россия: от мобилизационного общества к инновационному.-М.: 1993.

294. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука. 1976.

295. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. СПб.: Изд-во С.-Перербургского ун-та. 1997. 332 с.315

296. ХандуевП.Ж., ШираповБ.Д. Сценарный подход как метод преодоления неопределённости в разработке стратегии развития региона. Улан-Удэ: Байкальский институт природопользования СО РАН. 1999.

297. Цвиркун Ф.Д., Карибский Ф.В., Яковенко С.Ю. Математическое моделирование управления развитием структур крупномасштабных систем. -Препринт. М.: ИПУ РАН. 1985.

298. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем М.: Наука, 1982.

299. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. Синтез и планирование развития М.: Наука, 1993.

300. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Соловьев М.М. Моделирование развития крупномасштабных систем. М.: Экономика, 1983.

301. Человеческий фактор в управлении М.: КомКнига, 2006. 496 с.

302. Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для исследования систем. М.: Машиностроение. 1991.

303. Шеремет А.Д., СайфулинР.С. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М. 1996.

304. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. М.: Наука. 1992. 176 С.

305. Шафаревич И. Есть ли будущее у России? М.: Публицистика, 1993.

306. Щепкин A.B. Игровое моделирование активных систем /Человеческий фактор в управлении М.: КомКнига, 2006. с. 475-486.

307. Экономика и бизнес. (Теория и практика предпринимательства) /Под ред. В.Д. Камаева. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. 1993.

308. ЭрроуК. Применение теории управления к экономическому росту //Математическая экономика. Равновесные модели, оптимальное планирование и управление. М.: 1974.

309. Эшби У. Введение в кибернетику. М.: ИЛ. 1958.

310. Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем.-М.: СИНТЕГ, 2001. 112 с.

311. Юдицкий С.А., Барон Ю.Л., Жукова Г.Н. Построение и анализ логического портрета сложных систем. Препринт. - М.: ИПУ РАН. 1997.

312. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Основы предпроектного анализа организационных систем. М.: Финансы и статистика, 2005.

313. Яблонский C.B. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1979.

314. ШульцВ.Л., КульбаВ.В., Шелков А.Б., Кононов Д.А. Информационное управление: поддержка стратегических проектов освоения арктического сектора. Часть 1. Методологические основы //Национальная безопасность (ИСПИ РАН). 2010. № 2.

315. ШульцВ.Л., КульбаВ.В., Шелков А.Б., Кононов Д.А. Информационное управление: поддержка стратегических проектов освоения арктического сектора. Часть 2. Сценарное моделирование информационных кампаний //Национальная безопасность (ИСПИ РАН). 2010. № 3.