автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка системы информационной и программно-технической поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях

РГб од

_ > ' •

На правах рукописи

САВИН Сергей Зиновьевич

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ (НА ПРИМЕРЕ КОАЛИЦИОННО-СПОРТИВНЫХ ИГР)

05.13.16. - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (техника)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Хабаровск 1999

Работа выполнена в отделе информатики Вычислительного центра Дальневосточного отл Российской Академии наук

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор

Смагин Сергей Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Бочаров Лев Николаевич

доктор биологических наук, профессор Фрисман Ефим Яковлевич

Ведущая организация: Институт прикладной математики Дальневосточного отделен!

совета Д 003.30.01 в Институте автоматики и процессов управления ДВО РАН по адресу: 690041, г.Владивосток, ул. Радио, 5

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеках Института автоматики и процессов управления и Вычислительного центра ДВО РАН.

Российской Академии наук

7

Автореферат разослан

Ученый секретарь

диссертационного совета д.т.н., профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы. При разработке методов и моделей исследования влияния общего, специального и функционального состояния лица, принимающего решения в конфликтных ситуациях, на качество процесса принятия решений, практически отсутствует опыт разработки современных систем управления базами данных (СУБД) на персональных компьютерах, учитывающих разнообразные, зачастую противоречивые факторы взаимодействия лица, принимающего решения (ЛПР) с окружающей средой, промышленными объектами, их инфраструктурой, сложными технологическими линиями и т.д. Вопросы устойчивости человеко-машинных систем, эффективности процесса принятия решений возникают при изучении динамики и структуры эргономических систем, при оценке допустимых нагрузок на чел> века-оператора как ЛПР, превышение которых приводит к разрушению системы в целом, при учете последствий тех или иных новых технологий и экономических реформ, при разработке научно обоснованных стратегий рационального использования трудовых ресурсов и проектировании новых производственных автоматизированных объектов. Решение всех этих вопросов вызывает необходимость при разработке систем поддержки принятия решений создания соответствующих математических моделей поведения исследуемых систем во времени в ответ на определенные возмущения среды, в том числе в экстремальных условиях при наличии конфликтов и неопределенности.

Информационные модели принятия решений, СУБД и их алгоритмическая реализация являются компонентами стратегического подхода к распознаванию образов. При всем разнообразии подходов к исследованию конфликтных объектов в математических моделях должным образом необходимо наиболее адекватно отразить основные фундаментальные закономерности, которые обуславливают определенную общность моделей как абстрактных объектов прикладной математики и информатики. Исследование общих свойств подобных объектов, в том числе и характеризующих ста-

бильное функционирование моделируемого объекта, представляет само по себе важную научную проблему. Эта проблема актуальна в связи с тем, что современное развитие практики математического моделирования конфликтных ситуаций наряду с нарастанием сложности имитационных моделей требуют соответствующего теоретического осмысления сложного динамического поведения модельных объектов, которое нуэедается в содержательной интерпретации с позиций инженерной психологии и физиологии трудовой деятельности, в частности ППР, то есть в установлении в конечном итоге причинно-следственных связей между особенностями структуры и функционирования сложной конфликтной системы и классами ее динамического поведения.

Цель и задачи исследования. Целью данной диссертационной работы является установление принципов и разработка соответствующих методов исследования состояния и поведения лица, принимающего решения в сложных конфликтных системах, а также алгоритмического, программного, информационного и технико-эргономического обеспечения задач наблюдения за процессом принятия решений и анализа его результатов с учетом функционального общего и специального состояния активного лица, принимающего решения (ЛПР). Для достижения этой цели следовало решить следующие исследовательские задачи:

- разработка подходов к формальному определению и анализу конфликтных ситуаций в информационных моделях сложных систем;

- создание информационно-распознающей системы для изучения поведения ЛПР;

- содержательная интерпретация полученных условий устойчивости поведения ЛПР в терминах информационного моделирования с учетом особенностей структуры и функций сложной конфликтной системы, допускающих проверку на практике моделей конкретных ситуаций и объектов.

Научная новизна. В работе обоснована возможность использования метода информационного моделирования для изучения процесса принятия

решений в сложных плохоформализуемых системах, в основе которых лежит конфликт. Работа выполнялась в отделе информатики Вычислительного центра ДВО РАН в соответствии с темой НИР "Разработка программного, алгоритмического и информационного обеспечения процесса принятия решений в сложных системах". Основными особенностями процесса принятия решений в конфликтных условиях становятся интенсификация психической деятельности человека, ускорение объемов и темпов, уровня напряженности психической деятельности для достижения наибольшей результативности, опосредованностъ деятельности, тенденции к постоянному нарастанию, увеличению числа звеньев, потенциально несущих противоречие. При этом психофизиологическая сторона ППР: включенность в деятельность, характеризующаяся степенью вхождения человека в определенную систему требований, норм, прав, обязанностей и ожиданий, предъявляемых ему сферой его деятельности, роль т.н. "человеческого фактор" непрерывно возрастает. Индивидуализация психоэмоциональных и функциональных сторон человека требует создания адекватных информационных моделей, учитывающих особенности ЛПР и влияния их на эффективность принятия решений. Развитие метода информационного моделирования на ППР позволяет рассматривать с позиций единого методологического подхода весь комплекс технологических, педагогических, медико-эргономических и экономических факторов организации и управления сложной системой.

При этом на защиту выносятся следующие положения.

1. Правомерно и возможно проводить исследования систем с участием человека в рамках метода информационного моделирования сложных динамических объектов, в основе функционирования которых лежит то или иное противоречие.

2. Построенные в рамках метода информационного моделирования концепция и схема исследования сложных конфликтных систем позволяют разрабатывать новые оригинальные методики и аппаратные средства взаимо-

действия как с объектом управления, так и с экспериментатором и наблюдателем процесса принятия решений.

3. Методы исследования процесса принятия решений в рассматриваемых в работе коалиционно-спортивных играх могут быть распространены на иные предметные области для автоматизации научных исследований с целью выявления типовых решений, и в частности, создания автоматизированных систем научных исследований в эргономике, экологии человека, биологии, психологии, медицине и организации системы охраны здоровья населения.

Практическая ценность. Прикладной аспект темы диссертации непосредственно связан с выполняемыми программами фундаментальных и прикладных исследований ГКНТ по проблеме "Создание программного, алгоритмического и информационного обеспечения системы поддержки принятия решений в сложных плохоформализуемых системах"(1991-95гг.). Практическое значение созданных и исследованных в работе информационных моделей состояния и поведения ЛПР выявлено не только на сравнительно узкой предметной области, связанной с управлением учебно-тренировочным процессом в спортивных играх (в рамках работы автора в составе комплексной научной группы команд мастеров высшей и первой лиг по хоккею и футболу), но и подтверждается опытом создания информационно-распознающих систем для автоматизации научных исследований в медико-биологических и технических дисциплинах. Изложенные в диссертации методы, алгоритмическое, а также программно-техническое, информационное и эргономико-технологическое обеспечение системы поддержки принятия решений в научных исследованиях и натурных экспериментах позволяют по-новому подойти к решению ряда прикладных задач в экологии человека, биологии, медицине, экологической физиологии и психологии трудовой деятельности. Разработан ряд программно-технических комплексов для нужд КНГ 20 СКА Краснознаменного Дальневосточного военного округа, Ха-

баровской краевой клинической и Дальневосточной дорожной больниц, 301 госпиталя КДВО, Хабаровского краевого центра психического здоровья.

Предполагается также решение практических проблем, в том числе связанных с созданием методологического и технологического обеспечения интегрированных банков данных для информационной и программной реализации моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений; с разработкой автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний, представленных при помощи специально разработанных моделей конфликтных ситуаций.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на более чем двадцати Всесоюзных и международных конференциях, в том VIII Всесоюзном совещании по проблемам управления (Таллин, 1980), VII Дальневосточной математической школе (Хабаровск, 1982), Межреспубликанском семинаре "Банки данных и информационно-поисковые системы" (Киев, 1983), I Всесоюзной конференции "Наука - спорту, спорт - науке" (Новосибирск, 1984), Республиканском семинаре по БД и ИРС (Киев, 1985), международной конференции Томеосгаты и гомеостатные сети управления, их приложения в биологических, природных и технических системах" (Иркутск,

1986), Международной конференции "Гомеосгатика живых и технических систем" (Иркутск, 1987), Всесоюзном семинаре и заседании рабочей группы РГБД-6 "Автоматизированные системы информационного обеспечения научных исследований" (Львов, 1987), Республиканской конференции "Средства, методы и механизмы адаптации человека к мышечной деятельности" (Омск, 1987), Республиканской конференции "Математическое и программное обеспечение задач конфликтного управления" (Ереван, 1987), Республиканском научно-практическом семинаре "Профессиональный отбор и подготовка специалистов, обслуживающих современную технику" (Хабаровск,

1987), Научной сессии Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации АН СССР "Применение вычислительной техники в медицине" (Москва,1989. Республиканском семинаре 'Теоретические и прикладные

проблемы экологии" (Чита, 1992), V Всероссийском семинаре "Нейроин-форматика и ее приложения" (Красноярск, 1997), Международной научной конференции по человеческому измерению (Биробиджан, 1998. По результатам диссертационной работы опубликованы 1 монография и 22 статьи.

Исходные материалы. Все исходные первичн'ые данные наблюдений за поведением ЛПР получены автором во время работы в отделе информатики ВЦ ДВО РАН и комплексных научных группах при командах мастеров 20 СКА КДВО по футболу, хоккею с мячом и стрельбе из лука, а также сборной России по стрельбе из лука по оригинальным авторским методикам.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Общий объем диссертации составляет 196 страницы, в том числе 23 рисунка, 9 таблиц и 24 стр. приложений; библиография насчитывает 131 наименование. В приложении формулируются основные результаты применения системы в спортивной медицине, психологии, биологии и выводы, результаты внедрения и экспериментов, практические рекомендации по методам контроля и управления состояниям ЛПР в конфликтных ситуациях.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ

Во введении обоснована актуальность проблемы, формулируются основные положения диссертации, выносимые на защиту, а также дана общая характеристика работы, ее научная новизна, подход к разработке информационной системы и перечень основных результатов.

Первая глава содержит обзор современных методов исследования систем поддержки принятия решений и применения информационно-вычислительных систем в этих исследованиях. Показано, что для процессов функционирования сложных систем с участием человека характерно наличие т.н. конфликтных ситуаций, связанных с проявлением противоположных тенденций, противоречивых требований и данных. Эти свойства присущи

многим аспектам взаимодействия сложной системы с внешней средой, а в некоторых случаях и взаимосвязи элементов внутри самой системы. Для описания данной стороны функционирования сложных систем могут использоваться методы теории игр и статистических решений, а с учетом того, что стороны в конфликтных ситуациях стремятся к наиболее эффективному поведению, также и методы теории оптимального управления. В то же время состояние формального аппарата теории игр и оптимального управления еще не достигло такой степени совершенства, чтобы можно было в полной мере описывать конфликтные ситуации в сложных системах. Обычно получаемые при лобовом использовании теории игр соотношения могут оказаться столь громоздкими, что практически недоступны пониманию представителей нематематических дисциплин. Однако в некоторых случаях можно обойтись и упрощенными моделями конфликтных ситуаций, в частности, для решения вопросов, возникающих при проектировании и сопровождении функционирования сложных организационных и человеко-машинных комплексов для целей научных исследований. При реализации система обеспечивает решение следующих проблем: методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных; информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений, разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний, представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей эргономических систем, в том числе профессиональных занятий спортом.

Вторая глава посвящена основам метода теоретико-игрового моделирования (ТИМ) сложных конфликтных систем. В рамках теоретико-игрового подхода к распознаванию образов предлагается информационная модель реальных задач принятия решений и способы ее встраивания в модели некорректных и плохоформапизуемых (по информации и методам) экономических, спортивно-педагогических и эргономических проблем. Используемый метод информационного моделирования системы позволяет сформулиро-

вать задачу принятия и непринятия гипотез в виде задачи вычисления свойств. Для решения в такой постановке задач распознавания и классификации используются в качестве стратегических моделей (ТИМ) с реализациями, а также распознающие и информационно-распознающие алгоритмы. Сбор, подготовка и переработка теоретико-игровой информации о состоянии ЛПР рассматривается в рамках информационно-распознающей систе-|: ' мы (ИРС). Теоретико-игровой подход применим, начиная с этапа сбора и первичной обработки информации о состоянии и поведении ЛПР. Метод информационного моделирования сложной системы состоит из концептуального аппарата, в который входит семантическая модель, семантического определения метода, концептуальной модели, предметной области и задач-ной области [1].Семантическая основа вводится как постулированная последовательность выполнения определенных этапов моделирования, представляющая собой преобразование информационной модели объекта в информационную модель сложной конфликтной системы. Концептуальная модель объекта определяется как совокупность рекурсивно заданных соответствий исследуемого объекта и сложной системы с применением семантической основы метода информационного моделирования. Информационная модель сложной системы имеет две формы представления: дескриптивную в виде совокупности множеств и заданных на них отношений и конструктивную в виде информационной базы данных (ИБД), в которой основным компонентам информационной модели системы соответствует совокупность файлов, статьи, отношения и т.п. Предметная область метода определяет сферу исследования и превращается в задачную, если она сформулирована в терминах концептуальной модели системы и дескриптивной информационной модели сложной системы с использованием технического аппарата, состоящего из алгоритмической схемы, принципов ее построения, правил формулирования решаемых задач в терминах алгоритмической схемы, и содержащего принципы проектирования ИБД.

В третьей главе метод информационного моделирования распространяется на исследование состояния лица, принимающего решения в условиях неопределенности с дефицитом времени для ППР. При этом целями разработки являются создание подхода к исследованию класса теоретико-игровых информационных моделей в эргономике, АСУ, АСНИ и иных сложных системах с участием человека при различных условиях, накладываемых на их компоненты, для различных постановок задач принятия решений в сложной конфликтной системе с учетом ограничений, например, в связи с эргономическими факторами. Алгоритмическая, программная и информационная реализация информационных моделей для различных классов задач ППР включает создание информационного и профаммно-технического обеспечения автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению системой в условиях неполной и противоречивой информации. Проблема адекватного описания функционального, общего и специального состояния и поведения лица, принимающего решения, непосредственно связана с разработкой специализированного информационно-распознающего языка для записи теоретико-игровых моделей, задач принятия решений, стратегий, ситуаций, алгоритмов для конфликтных эргономических систем. Информационная и профаммная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки конфликтной системы зависит от предметной области. При исследовании конфликтных систем важное значение' имеет задача моделирования состояния и поведения лица, принимающего решения. В состав комплексной модели ЛПР можно включить описание общего и специального профессионального статуса субъекта, его функционального и психоэмоционального состояния как в нормальной ситуации, так и в экстремальной под воздействием дистресса, а также модели конфликтных ситуаций, анализируемых им, модели процессов выбора и реализации решений как самостоятельно, так и посредством человеко-машинного комплекса программно-технических средств, коллектива (группы) исполнителей (ГППР) и т.п. В [1]

приводятся глобальные и локальные модели ситуаций и решений, позволяющие описывать различные аспекты представления множества ситуаций, в том числе формировать классы игроков, ситуаций, решений, функциональных состояний ЛПР и т.д. Там же были приведены соответствующие алгоритмы классификации, распознавания и прогнозирования (проскопии) как компонент ситуаций, так и решений. В данной работе изложены принципы программной, информационной и эргономико-технической реализации упомянутых выше ТИМ в рамках информационно-распознающих систем (ИРС). В связи с тем, что сбор информации о процессе принятия решений в реальных сложных программно-технических комплексах, особенно в экстремальных ситуациях, где даже факт постороннего пассивного наблюдения может повлиять на поведение ЛПР и качество принятого решения, построение ТИМ для описания поведения и состояния ЛПР в условиях заданного конфликта осуществлено на примере управления спортивно-тренировочным процессом, где присутствие внешнего наблюдателя не оказывает практического влияния на ППР. При этом в качестве участника игры выступают не только непосредственно сами игроки, принимающие и исполняющие оперативные решения в процессе спортивного состязания, но также тренеры, менеджеры, спортивные врачи, психологи и другие члены команд как в спортивных играх, так и в единоборствах. Полученные при построении ТИМ в области профессионального спорта закономерности можно распространить и на прочие виды трудовой деятельности человека. Для заданной выборки наблюдений за поведением ЛПР под воздействием физических нагрузок .разнообразного свойства,, различных психоэмоциональных раздражителей внешней и внутренней природы в процессе принятия решения и на этапах обучения и предсоревновательной тренировки контроль и интерпретация результатов комплексного тестирования ЛПР осуществляется также посредством решения задачи распознавания (ИРЗ). Пусть перед тренером и врачом команды по какому-либо виду спорта поставлена цель вывести коллектив на уровень подготовки, гарантированно позволяющий победить в опре-

деленных календарем ответственных состязаниях. Построим для каждого участника команды или группы спортсменов (в случае единоборств) таблицу контроля состояния игрока, где степень достижения цели определяется по экспертной оценке тренера или группы специалистов по итогам конкретной игры или тренировки; уровень функционального состояния оценивается в процессе комплексного медико-биологического обследования либо обычным тестом Купера, других стандартных процедур тестирования ФС; приемлемая тренировочная нагрузка описывается перечнем типовых для данного вида спортивной (или иной) деятельности характеристик; игровой анализ включает множество стратегий, тактико-технических приемов, присущих этому виду спорта, функций в игре (единоборстве).

Табл. 1. Контроль состояния ЛПР

N Степень достижения цели Уровень функционального состояния Применяемая тренировочная нагрузка Характеристика игрового анализа

М1 Т1 Р1

М2 Т2 Р2

....

"к Мк Тк

Когда в результате серии подобных наблюдений за ЛПР в процессе соревнований и тренировок накоплено в специальной базе данных достаточно информации по каждому из игроков (участников команды), можно экспериментально подсчитать средние значения характеристик для группы спортсменов при одном и том же виде деятельности или фиксированной категории занятий. Поиск соответствующего интервала устойчивости отображается через интервал целеполагания, который описывает для ЛПР степень достижения поставленной цели (0 - цель абсолютно не достигнута; 1- цель абсолютно достигнута; любая точка внутри интервала соответствует степени реального достижения цели), а интервал функционального состояния описывает уровень актуального состояния ЛПР. Взаимосвязь интервалов целеполагания и функционального состояния и определяет наиболее устой-

чивый интервал ФС, в котором процесс принятия решений происходит с наибольшим эффектом, а также самый неблагоприятный интервал ФС, при котором принятие правильного решения практически исключается. Подобным образом можно моделировать состояние ЛПР и влияние его функционального состояния на процесс принятия решений и в любой иной сфере деятельности.

В четвертой главе подробно рассмотрена информационная система контроля функциональной готовности ЛПР. Задача повышения эффективности учебно-трени-ровочного процесса потребовала унифицированного подхода к созданию банков данных для наблюдений за состоянием и поведением ЛПР в процессе оперативного принятия решений. Обычно проводится фиксирование информации и оценка тактических действий с помощью трех основных групп методов: наблюдения, измерения временных и линейных параметров, тестов и контроля за результатами деятельности с занесением в отдельные файлы. Методики контроля тактической подготовки (опыт предыдущих действий ЛПР), как правило, содержат оценку специальных знаний, присущих тому или иному виду деятельности, оценку психоэмоционального состояния и основных специфических для данного ППР сенсомо-торных реакций. Столь же многообразны и не поддаются стандартным способам компьютерной обработки методики контроля по разделам тактической и специальной технической подготовки ЛПР. Любое упражнение оказывает на организм ЛПР как общее, так и избирательное воздействие. Это определено тем, что с одной стороны, организм человека является целостным и любое внешнее возмущение отражается на всех органах и основных системах жизнеобеспечения, а с другой стороны, каждое такое воздействие не может одинаково отражаться на всех функциях и подсистемах организма. При организации информационной системы контроля состояния ЛПР необходимо максимально учитывать все эти особенности иерархического строения живого организма и антагонизм некоторых его функций. Управление какой-либо системой при адаптации организма ЛПР под влиянием специапь-

ных упражнений или их серий, направленных на развитие способностей верно принимать решение в условиях конфликта, неопределенности и лимита времени, а также совершенствование ориентировочной деятельности (ОД) в критической ситуации предполагает количественный учет их воздействия, вносящих определенный вклад в развитие того или иного состояния организма ЛПР. В этом случае системный подход предопределяет необходимость выделения ведущих доминантных связей при оценке влияния предшествующей нагрузки на последующую и определения степени готсв-ности к возобновлению умственной и мышечной деятельности организма. При этом целесообразно использовать информацию о латентных и следовых свойствах системы в целом. При построении адекватной информационной модели для оценки влияния специальных тренировочных воздействий и упражнений на показатели системы в целом и функциональных подсистем организма ЛПР, обеспечивающих, в частности, проявление и протекание ориентировочной деятельности в той или иной ситуации с целью выработки определенных стратегий ЛПР, в данной работе применяются следующие методы: моделирование специфических нагрузок в виде серии упражнений дозированной интенсивности и продолжительности; периметрия для выявления влияния тестов на периферическое поле зрения; изучение процесса внимания при различной его интенсивности, сосредоточенности, распределении и переключении воспринимаемыми сенсорными системами организма ЛПР; мнемонические тесты, а также скорость приема и переработки информации различного свойства; определение состояния центральной нервной системы по времени двигательных реакций, в том числе простая двигательная реакция на цвет и звук, реакция выбора на цвет, реакция выбора игровых приемов или иных средств принятия исполнительных решений при чередовании раздражителей; кинемография для контроля точности пространственных перемещений в заданных движениях; хронометрия для контроля временных и скоростно-силовых параметров; хронодинамометрия для контроля вариативности мышечной дифференциации приемов; механо-

графия; пульсометрия; методика определения реакции выбора оптимального приема в условиях заданной игровой ситуации; разнообразные психологические тесты определения актуального состояния, настроения, активности, батареи психологических, педагогических тестов и т.д. Особое место при оценке ОД в соревновательных и тренировочных условиях занимают различные методы качественного контроля посредством фиксированных педагогических наблюдений, позволяющих наиболее объективно и всесторонне исследовать изменения ОД и эффективности ППР в зависимости от функционального состояния организма. Наблюдения за поведением ЛПР с учетом его производственного или игрового амплуа должны осуществляться на протяжении всей игры (тренировки) с помощью одного из тренеров и его ассистента. Для контроля в футболе и хоккее разработана универсальная форма представления тактико-технических действий (ТТД), совершаемых ЛПР в процессе игр или тренировочных занятий. Каждый правильно выполненный прием обозначается как "1", а неверный -"О". Так как обычно данные спортивные соревнования происходят в тесном физическом взаимодействии противников, одновременно учитывается и правильность выполнения действий представителем команды соперника. В итоговой таблице, которая может быть получена по наблюдениям в ручном, полуавтоматическом или автоматическом режимах, оперативно в реальном времени проставляются суммарные показатели игровой активности в динамике (в 5-минутном интервале), а также соответствующий тому или иному выполненному приему процент брака. Разработанная форма (табл.2) с успехом применялась в сезонах 1981-89 гг. в командах мастеров при исследовании не только игровой деятельности, но и для тренировки коалиционных взаимодействий, наигрывания коллективных комбинаций, стандартных положений в тренировочном процессе. В автоматизированном режиме съем игровой информации осуществляется либо непосредственно наблюдателем и его ассистентом при помощи клавиатуры компьютера и программных средств типа LOTUS 1-2-3, EXCEL и пр., либо посредством специально разработанной приставки с ря-

дом кнопок, фиксирующих через параллельный интерфейс код и правильность исполнения приема, номер игрока, участок игрового поля. В играх на выезде в отсутствие компьютера сбор информации проводился с помощью оригинального карманного кодирующего запоминающего устройства ТТД-2, собранного на элементах ППЗУ серии 553, куда последовательно заносилась комбинация сигналов о выполнении того или иного действия ("1" или "О"), N ЛПР, зона игрового пространства, где выполняется прием, а также условное обозначение самого ГГД, кодируемое в доступной наблюдателю форме. Данные в ТТД-2 в реальном масштабе времени могут храниться длительное время (по синхронизации с таймером) и после завершения выездных игр переписываться в компьютер для дальнейшей обработки и накопления в специализированной базе данных наравне в информацией, непосредственно вводимой в БД с клавиатуры компьютера.

Табп.2. Тактико-технические действия игроков команды_в матче с_« »_199 г.

N Игрок защита передач! атака ИТО(И

по сгёор перехват короткие средние дли нны в единоборства ведете обводка уда Р V б к

1

1 0101 111 111 1101 001 1 0

I .... - - - - - - •-

п

1-15 им

1&30 мин

31-45 мин

I 9

Ввод информации может осуществляться как в процессе самой ифы или тренировки, так и после из завершения по видеозаписям, дикгофаммам, фафическим педагогическим наблюдениям и т.п. Для автоматического режима пополнения БД используется аппаратура видеозаписи с последующим распознаванием изображения и кодированием данных. При этом для получения и обработки факгофафической информации при участии лица, принимающего решения, может использоваться специализированная диалого-

вая система "МАРС", которая может функционировать в режимах обучения, формирования и корректировки информации, чтения и содержательной обработки. Современный высокий уровень интенсивности тренировочных нагрузок накладывает высокие требования и определенные ограничения на функциональное состояние спортсменов, содержание и форму организации учебно-тренировочного процесса. Методы подготовки участников спортивных игр требуют создания четкой системы представлений о компонентах поведения спортсмена как ЛПР, взаимосвязях тренировочного и соревновательного этапов и строиться на базе основных принципов теории управления.

Рис. Информационная модель системы поддержки принятия решений в КСИ

Пятая глава содержит описание практического применения метода информационного моделирования для создания информационной модели по принятию решений в коалиционно-спортивных играх. Разработка и применение методов системного подхода к изучению изменений в организме как сложной конфликтной системе и поведении с позиций ППР с целью рационального моделирования состояния спортсмена в экстремальных условиях соревнований и приближенным к ним тренировочным двусторонним играм,

урокам и тестам в данной работе рассматривается как проблема принятия решений в сложных игровых ситуациях (рис.). В спортивных играх, где процесс самой игры протекает стохастически и затрагивает аналогичные интересы противоположной стороны, за редким исключением, антагонистические, единственным объективным критерием оценки тренировочной подготовки является результат, достигнутый спортсменом (командой) на соревнованиях, при условии того, что состояние ЛПР находится после этого в заданных допустимых пределах. При этом задача управления коалиционно-спортивной игрой (КСИ) основана на сборе и обработке информации о функциональном состоянии ЛПР на тренировке, состязании и в последующем процессе восстановления от нагрузок (соревновательном микроцикле). Организуя тренировочный процесс, тренер с помощью врача команды подбирает управляющие воздействия для всего коллектива, коалиций и отдельных ЛПР, учитывается состояние и поведение их как в одном микроцикле или серии тренировок, так и в отдельной игре или их серии (сезонном цикле по календарю состязаний). Те же принципы контроля и подготовки ЛПР можно использовать в профессиональном трудовом обучении, подготовке менеджеров, преподавателей.

В заключении приводятся основные выводы по результатам при разработке автоматизированных систем научных исследований и моделирования процесса принятия решений в плохоформализуемых предметных областях для получения фундаментальных 'знаний о закономерностях поведения и изменения состояния лица, принимающего решения в конфликтной ситуации, а также создания научных основ для эргономики, инженерной психологии и физиологии трудовой деятельности.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. При прогнозировании исходов конфликта в сложных системах принятия решений существующие противоречия предлагается описывать посредством специальных теоретико-игровых моделей, построенных на основе актуальной обработки информации по наблюдениям за процессом принятия

решений как конфликтным процессом, формулировать задачу прогнозирования результатов конфликта как задачу распознавания, вводить на основе информационной модели конфликта и всесторонне изучать теоретико-игровую обучающую жформацию.

2. Процесс принятия решений моделируется посредством специальных методов, предназначенных для учета одновременных противоречивых требований, накладываемых на обучающую и контрольную выборки, качество и стоимость процесса принятия решений, а также связанных со сбором, подготовкой, вводом, хранением, актуализацией, модификацией и переработкой данных, ресурсами программно-технического комплекса.

3. Создана специальная автоматизированная система поддержки принятия решений, где в структуре баз данных отражена конкретная конфликтная ситуация как для описания сложных и противоречивых явлений, так и для решения задач распознавания, классификации, тестирования, диагностики состояния и прогнозирования поведения и результатов выбора способа действия.

4. Разработано методологическое и программно-техническое обеспечение создания интегрированных банков данных; средства информационной и программной реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений; реализована автоматизированная система поддержки принятия решений.

Развитие метода информационного моделирования на эргономические системы, в основе которых лежит то или иное противоречие, позволило ., сформулировать также следующие основные выводы.

1. При проектировании систем поддержки принятия решений можно описывать конфликт специальными моделями, построенными на основе обработки информации о наблюдениях за реализацией игры, формулировать задачу прогнозирования исходов конфликта как задачу распознавания, вводить и изучать соответствующую теоретико-игровую обучающую инфорш-цию.

2. Процесс решения задачи распознавания целесообразно моделировать специальными информационными моделями с учетом противоречивых требований для обучающей и контрольной выборок, качество и стоимость решения задачи, сбор, подготовку, ввод, хранение, ведение, актуализацию, модификацию и обработку информации, ресурсы ЭВМ и прочие компоненты информационной системы.

3. Универсальность метода информационного моделирования при изучении сложных конфликтных систем позволяет рекомендовать его использование при исследовании широкого класса практических задач принятия решений и управления различными социальными и производственными объектами с учетом человеческого фактора.

Основные публикации по теме диссертации

1. Золотов Е.В., Кондратьев А.И., Ионичевский ВА, Савин С.З. Информационное моделирование живых систем. - Владивосток: Дальнаука, 1991. 280 с.

2. Кондратьев АИ., Полумиенко С.К., Савин С.З. и др. Теоретико-игровой распознающий метод: информационная, алгоритмическая и программная реализация. - Владивосток: ДВО АН СССР, 1986.70 с.

■ 3. Савин С.З. Инженерная психология и формализованное описание поведения человека в АСУ II Проблемы создания АСУ. - Хабаровск: ХабК-НИИ ДВНЦ АН СССР, 1976. С. 25-31.

4. Савин С.З. Интеграция данных // Человек и ЭВМ.- Хабаровск: ДВНЦ АН СССР.1977.С.21-52.

5. Савин С.З. Развитие представлений о значении памяти в кибернетических системах и прогресс в области запоминающих устройств // Динамика сложных систем. - ВладивостоюДВНЦ АН СССР, .1979. С.28-63.

6. Савин С.З. К вопросу о периодических изменениях психофизиологического состояния и функциональных возможностей человека-оператора в экстремальных условиях: Препринт.-Хабаровск: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1982. 24 с.

7. Савин С.З. Некоторые модели спортивной кибернетики // Численные методы в алгебре и анализе. - Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1984. С. 112-113.

8. Ханин М.П., Савин С.З. Ионичевский В.А Некоторые итоги работы КНГ при команде мастеров по хоккею с мячом: Препринт. - Хабаровск: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1982. 24 с.

9. Савин С.З. К вопросу о перидических изменениях психофизиологического состояния лица, принимающего решения // Проблемы проектирования и эксплуатации рабочих мест, оснащенных средствами взаимодействия с ЭВМ. -Хабаровск: ЦНТИ, 1985.С. 161-166.

10. Савин С.З. Информационно-распознающая система ТАПИР // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. - Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. Центр НТИиП, 1986. С. 270.

11. Кондратьев А.И., Савин С.З. О математическом моделировании процесса адаптации человека к тренировочным и соревновательным нагрузкам с помощью поглощающих марковских цепей // Средства, методы и механизмы адаптации человека к мышечной деятельности. - Омск: Ин-т физической культуры, 1987. С. 38-40.

12. Кондратьев А И., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование процесса адаптации к нагрузкам // Математическое и программное обеспечение задач конфликтного управления. - Ереван: Изд-во АН АрмССР, 1987. С. 5053.

13. Зотов В.П., Кондратьев А.И., Савин С.З. Методы регистрации тактико-технических действий и оценки функционального состояния спортсменов: Препринт. - Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1987. 33 с.

14. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровой подход к моделированию соревновательного и тренировочного процессов: Препринт.-Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1987.24 с.

15. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование творчества // Динамика производственного утомления и методы восстановления работоспособности специалистов, обслуживающих современную технику. -Хабаровск: ДВЦНТИ, 1987. С. 278-279.

16. Ионичевский В.А., Савин С.З. Методы биокоррекции психофизиологического и функционального состояния лица, принимающего решения // Динамика производственного утомления и методы восстановления работоспособности специалистов, обслуживающих современную технику. - Хабаровск: ДВЦНТИ, 1987. С. 189-191.

17. Ионичевский В.А., Кондратьев А.И., Савин С.З. Математическое моделирование процесса адаптации человека к экстремальным условиям жизнедеятельности II Динамика производственного утомления и методы восстановления работоспособности специалистов, обслуживающих современную технику. - Хабаровск: ДВЦНТИ, 1987. С. 275-277.

18. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровой подход к разработке систем управления социальной сферой И Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. - Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. центр НТИиП, 1986. С. 250-253.

19. Кондратьев А.И., Савин С.З., Эшенкулов П.Э. Распознавание образов методом вычисления оценок // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. - Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. центр НТИиП, 1986. С. 271-272.

20. Ионичевский В.А., Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровые модели в медицине и биологии человека. Хабаровск: ВЦ ДВО АН СССР, 1988. 36 с. Деп. ВИНИТИ 27.3.88.

21. Кондратьев А.И., Ханин М.П., Савин С.З. Зыков С.Ю. Метод кодирования информации в коалиционно-спортивных играх. - Хабаровск: ВЦ ДВО АН СССР, 1987. 28 с. Деп. ВИНИТИ 18.5.87.

22. Савин С.3. Теоретико-игровое информационное моделирование гете-ростазиса // Модели и методы медицинской информатики. - Владивосток: ВЦ ДВО РАН, 1990. С.44-59.

23. Бояркин АА, Кузнецов И.П., Савин С.З. Информационные модели в нейроинформатике // Нейроинформатика и ее приложения. - Красноярск: СО РАН, 1997. С.73-74.

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах [2,8,1121,23] автору принадлежат права на паритетных началах с его соавторами, в работе [1] им написаны введение, главы 1-3,5 и заключение.

САВИН Сергей Зиновьевич

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ И ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КОНФЛИКТНЫХ СИТУАЦИЯХ (НА ПРИМЕРЕ КОАЛИЦИОННО-СПОРТИВНЫХ ИГР)

Автореферат

Утверждено к печати Ученым советом Вычислительного центра ДВО РАН Лицензия ЛР 040018 от 15.10.91. Подписано к печати 19.11.99. Формат 60x84/16. Усл.пл. 1.41. Уч.-издл. 1.2. Тираж 100 экз. Заказ N 29 Издательство "Дальнаука", 690014, г.Владивосток, ул.Радио,7 Отпечатано в Вычислительном цетре ДВО РАН 680063, г.Хабаровск, ул. Ким Ю Чена, 65

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Применение метода информационного моделирования для создания автоматизированной системы научных исследований

1.1. Проблемы исследования поведения лица, принимающего решения

1.2. Особенности методического подхода

1.3. Уровни анализа конфликта

Глава 2. Принципы разработки информационной модели ППР

2.1. Задача прогнозирования исходов конфликта

2.2. Математическое моделирование ППР

Глава 3. Информационная, алгоритмическая и программная реализация теоретико-игровых моделей в задачах распознавания при исследовании поведения лица, принимающего решения

3.1. Моделирование процесса принятия решений

3.2. Алгоритмическая модель ППР

3.3. Модели алгоритмов

3.4. Информационная и программная реализация ТИМ в ППР

3.5. Основные этапы информационного моделирования игры

Глава 4. Информационные методы контроля состояния ЛПР

4.1. Методы контроля ориентировочной деятельности ЛПР

4.2. Методы качественного контроля поведения ЛПР

4.3. Методы контроля психоэмоционального состояния ЛПР

4.4. Специальные методы наблюдения за состоянием ЛПР в спорте

4.5. Тест для определения динамики ориентировочной деятельности

4.6. Методы определения объема и длительности нагрузки

Глава 5. Теоретико-игровое моделирование коалиционноспортивных игр

5.1. Спортивная игра как конфликт

5.2. Основные этапы информационного моделирования хоккейной игры . 134 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При функционировании сложных человеко-машинных и подобных им систем характерно наличие т.н. конфликтных ситуаций, связанных с проявлением противоположных тенденций, противоречивых требований и данных. Эти свойства присущи многим аспектам взаимодействия сложной системы с внешней средой, а в некоторых случаях и взаимосвязи элементов внутри самой системы. Для описания подобной стороны функционирования сложных систем могут использоваться методы теории игр и статистических решений, с учетом того, что стороны в конфликтных ситуациях стремятся к наиболее эффективному поведению, а также методы теории оптимального управления. В то же время состояние аппарата теории игр и оптимального управления не позволяет в полной мере описывать конфликтные ситуации в сложных человеко-машинных системах. Обычно получаемые при лобовом использовании теории игр соотношения оказываются столь громоздкими, что практически недоступны пониманию представителей нематематических дисциплин. Однако в некоторых случаях молено обойтись и упрощенными моделями конфликтных ситуаций, в частности, для решения, вопросов, возникающих при проектировании и сопровождении функционирования сложных человеко-машинных комплексов для научных исследований. Кроме того, как писал H.H. Воробьев, отмечая успехи теории игр, "понятия теории игр и оптимального управления могут использоваться для включения состязательных элементов в статистические модели сложных систем" [33]. Именно с таким использованием аппарата теории игр связана настоящая работа.

Актуальность проблемы. При создании различных эргономических методик и моделей для оценки влияния общего, специального и функционального состояния лица, принимающего решения, на качество процесса принятия решений, практически отсутствует опыт разработки современных систем управления базами данных (СУБД) на персональных компьютерах. Подобные системы должны учитывать разнообразные, зачастую противоречивые факторы взаимодействия лица, принимающего решения (ЛПР) с окружающей средой, промышленными объектами, их инфраструктурой, сложными технологическими линиями и т.д. Математический аппарат для исследования сложных конфликтных человеко-машинных систем имеется. Информационные модели принятия решений, СУБД и их алгоритмическая реализация являются компонентами теоретико-игрового подхода к распознаванию образов. Теоретико-игровой подход (ТИП) к распознаванию образов впервые предложен в 1979г. А.А.Стогнием и А.И.Кондратьевым. В дальнейшем подход активно развивался под руководством академика Е.В.Золотова А.И.Кондратьевым и другими сотрудниками, в том числе автором данной работы, в лаборатории методов принятия решений ВЦ ДВО РАН. До настоящего времени задачи эргономики по проблемам принятия решений по управлению сложными человеко-машинными системами с позиций теоретико-игрового информационного моделирования практически не рассматривались. Вопросы устойчивости человеко-машинных систем, эффективности процесса принятия решений возникают при изучении динамики и структуры эргономических систем, при оценке допустимых нагрузок на человека-оператора как ЛПР, превышение которых приводит к разрушению системы в целом; при учете последствий тех или иных новых технологий и экономических реформ; при разработке научно обоснованных стратегий рационального использования трудовых ресурсов и проектировании новых производственных автоматизированных объектов. Решение всех этих вопросов вызывает необходимость создания соответствующих математических моделей поведения исследуемых человеко-машинных систем во времени в ответ на определенные возмущения среды, в т.ч. в экстремальных условиях.

При всем разнообразии подходов к построению математических моделей конкретных эргономических объектов в моделях должным образом необходимо наиболее адекватно отразить важные фундаментальные закономерности, которые обуславливают определенную общность моделей как абстрактных объектов прикладной математики и информатики. Исследование общих свойств подобных объектов, в том числе и таких свойств, которые характеризуют стабильное функционирование моделируемого объекта, представляет само по себе важную научную проблему. Эта проблема актуальна в связи с тем, что современное развитие практики математического моделирования эргономических систем и экономико-производственных объектов наряду с нарастанием сложности имитационных моделей требуют соответствующего теоретического осмысления сложного динамического поведения модельных объектов. Крайне важна и содержательная интерпретация с позиций инженерной психологии и физиологии трудовой деятельности, в частности ППР: установление в конечном итоге причинно-следственных связей между особенностями структуры и функционирования человеко-машинной системы и классами ее динамического поведения.

Цель и задачи исследования. Целыо данной диссертационной работы является изучение общих принципов и разработка соответствующих методов исследования состояния и поведения лица, принимающего решения в сложных конфликтных системах, а также алгоритмического, программного, информационного и технико-эргономического обеспечения задач наблюдения за процессом принятия решений и анализа его результатов с учетом функционального общего и специального состояния активного ЛПР. Для достижения этой цели важно было решить следующие исследовательские задачи:

- разработка подходов к формальному определению и анализу устойчивости в информационных моделях человеко-машинных систем;

- создание адекватной информационно-распознающей системы для наблюдений за поведением ЛПР;

- содержательная интерпретация полученных условий устойчивости в терминах информационного моделирования с учетом особенностей структуры и функций человеко-машинных систем, допускающих проверку на практике моделей конкретных объектов и отбор на основе этого адекватных типов информационного описания реальных систем.

Поскольку основными особенностями процесса принятия решений в современных условиях становятся интенсификация психической деятельности человека, ускорение объемов и темпов, уровня напряженности психической деятельности для достижения наибольшей результативности, опосредованность деятельности, тенденции к постоянному нарастанию, увеличению числа звеньев, опосредующих психофизиологическую сторону ППР, включенность в деятельность, характеризующаяся степенью вхождения человека в определенную систему требований, норм, прав, обязанностей и ожиданий, предъявляемых ему сферой его деятельности, роль т.н. "человеческого фактора" непрерывно возрастает. Индивидуализация культурных, психоэмоциональных и функциональных сторон ППР требует создания адекватных информационных моделей, учитывающих особенности ЛПР и влияния их на эффективность принятия решений.

Научная новизна. В работе обоснована возможность использования метода информационного моделирования для изучения процесса принятия решений в сложных плохоформализуемых человеко-машинных системах, в основе которых лежит конфликт.

Развитие метода информационного теоретико-игрового моделирования на ППР позволяет рассматривать с позиций единого методологического подхода весь комплекс технологических, медико-эргономических и экономических факторов организации и управления человеко-машинной системой.

При этом на защиту выносятся следующие положения.

1. Правомерность исследования человеко-машинных систем в рамках метода информационного теоретико-игрового моделирования сложных динамических объектов, в основе функционирования которых лежит то или иное противоречие.

2. Построенные в рамках метода информационного моделирования концепция и схема исследования эргономических систем позволяет разрабатывать новые оригинальные методики и аппаратные средства взаимодействия как с объектом управления, так и с экспериментатором и наблюдателем процесса принятия решений.

3. Методы принятия решений в процессе экспериментальных исследований коалиционно-спортивных игр могут быть распространены на иные предметные области для автоматизации научных исследований с целью выявления типовых решений, и в частности, создания автоматизированных систем научных исследований в экологии человека, биологии, психологии и медицине.

Практическая ценность. Работа выполнялась в отделе информатики Вычислительного центра ДВО РАН в соответствии с темой НИР "Разработка программного, алгоритмического и информационного обеспечения процесса принятия решений в сложных системах". Прикладной аспект темы диссертации непосредственно связан с выполняемыми программами фундаментальных и прикладных исследований ГКНТ по проблеме "Создание программного, алгоритмического и информационного обеспечения системы поддержки принятия решений в сложных плохоформализуемых системах"( 1991-95).

Практическое значение созданных и исследованных в работе информационных теоретико-игровых моделей состоянния и поведения ЛПР выявлено не только на сравнительно узкой предметной области, связанной с управлением учебно-тренировочным процессом в спортивных играх ( в рамках работы автора в составе комплексной научной группы команд мастеров высшей и первой лиг по хоккею и футболу), но и подтверждается опытом создания информационно-распознающих систем для автоматизации научных исследований в медико-биологических и технических дисциплинах.

Разработанные в диссертации методы, алгоритмическое, а также программное, информационное и эргономико-технологическое обеспечение системы поддержки принятия решений в научных исследованиях и натурных экспериментах позволяют по-новому подойти к решению ряда прикладных задач в экологии человека, биологии, медицине, физиологии и психологии трудовой деятельности.

Система обеспечивает решение следующих проблем, являющихся особенно актуальными при массовом переходе на средства информатики и ВТ:

- методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных;

- информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений;

- разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний , представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей ЧМ-системы.

Информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки ЧМ-системы зависит от предметной области.

Разработан ряд программно-технических комплексов для нужд КНГ 20 СКА, Краевой клинической и Дальневосточной больниц, 301 госпиталя КДВО, Краевого центра здоровья и т.п., имеются соответствующие акты внедрения (см. Приложения).

Апробация работы. Результаты работы докладывались на III Всесоюзной конференции по биологической и медицинской кибернетике (Калинин, 1978), VIII Всесоюзном совещании по проблемам управления (Таллин, 1980), VII Дальневосточной математической школе (Хабаровск, 1982), Межреспубликанском семинаре "Банки данных и информационно-поисковые системы" (Киев,

1983), I Всесоюзной конференции "Наука - спорту, спорт - науке" (Новосибирск,

1984), Республиканском семинаре по БД и ИРС (Киев, 1985), международной конференции "Гомеостаты и гомеостатные сети управления, их приложения в биологических, природных и технических системах" (Иркутск, 1986), Межреспубликанской конференции по проблемам адаптации в биологии и медицине (Киев, 1986), Международной конференции "Гомеостатика живых и техничче-ских систем" (Иркутск, 1987), Всесоюзном семинаре и заседании рабочей группы РГБД-6 "Автоматизированные системы информационного обеспечения научных исследований" (Львов, 1987), Республиканской конференции "Средства, методы и механизмы адаптации человека к мышечной деятельности" (Омск, 1987), Республиканской конференции "Математическое и программное обеспечение задач конфликтного управления" (Ереван, 1987), Республиканском научно-практическом семинаре "Профессиональный отбор и подготовка специалистов, обслуживающих современную технику" (Хабаровск, 1987), Всесоюзной конференции "Значение для практической медицины традиционной и современной рефлексодиагностики" (Горький, 1989), Международной конференции "Жизнь человека - главный экологический критерий" (Хабаровск, 1989), Научной сессии Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации АН СССР "Применение вычислительной техники в медицине" (Москва, 1989), Республиканской конференции "Лечение нейромоторных нарушений у детей" (Хабаровск, 1990), Республиканском семинаре "Теоретические и прикладные проблемы экологии" (Чита, 1992), I Международном симпозиуме по традиционной китайской медицине (КНР, Харбин, 1994), V Всероссийском семинаре "Нейроин-форматика и ее приложения" (Красноярск, 1997) и др. Региональных и краевых совещаниях, конференциях и семинарах. По результатам исследований опубликован ряд работ [57, 61-74, 85-93, 110-118], в том числе 2 монографии в изданиях "Дальнаука.

Исходные материалы. Все исходные первичные данные наблюдений за поведением ЛПР получены автором во время работы в комплексных научных группах при командах мастеров 20 СКА по футболу, хоккею с мячом и стрельбе из лука, а также сборной России по стрельбе из лука по оригинальным авторским методикам.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Общий объем диссертации составляет 196 страницы, в том числе 23 рисунка, 9 таблиц и 24 стр. приложений; библиография насчитывает 131 наименование.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблема формализованного описания и моделирования, как правило, интуитивно понимаемых свойств лица, принимающего решения (ЛПР), их связи с эффективностью процесса принятия решений (ППР) и в конечном итоге устойчивостью человеко-машинных (ЧМ) систем в данной работе решается посредством метода теоретико-игрового информационного моделирования (ТИИМ) сложных конфликтных объектов. При этом обеспечивается решение следующих проблем, являющихся особенно актуальными при переходе на средства информатики и вычислительной техники: методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных; информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений; разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний, представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей ЧМ-системы.

Информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки ЧМ-системы зависит от предметной области.

Изложены общие принципы постановки задачи информационного моделирования процесса принятия решений (ППР) с позиций стратегического (теоретико-игрового) подхода. Пусть задана следующая система множеств:

1},{8},{11},{Р}, где {1} - множество допустимых информация,{8} - множество допустимых ситуаций, {Л} - множество допустимых решений ЛПР в ситуациях {8}, {Р} - множество допустимых предикатов вида {Р}={1}х{8}х{К} -» {0,1}.

Тогда задача принятия решения содержательно может быть сформулирована следующим образом: в ситуации {8} необходимо найти оптимальное решение {Я}, например, решение, доставляющее экстремум некоторым функционалам Р 1 >•••> Р п •

Указанная задача переформулируется как задача Z (I, 8, Р ), то есть по информации I в ситуации 8 вычислить значения следующего набора предикатов

Р , (8) = "в ситуации 8 достигается экстремум функционала Б,. ", где \ = 1 .

Выбор функционалов I7 , , ¡= 1 ,п , как правило, отражает противоречивые требования, накладываемые на ППР Я в ситуации Б. В информации I описывается опыт принятия решений Я в ранее изученных ситуациях т.е.

1= {Б, , 1,ч>.

Для исследования взаимосвязи между функционалами Б,, , 1 = 1 ,п целесообразно построить теоретико-игровую модель (ТИМ), для которой отыскивается ситуация равновесия. Полученная ситуация равновесия для подобного класса моделей позволяет указать аддитивную взаимосвязь между функционалами Р, в п виде: 1 п где а , - веса (вклады) каждого из функционалов, = 1» а, >0. 1

Дальнейшее изучение задачи Ъ (I, Б, Р ) связано с введением и исследованием ТИМ игры Г, описывающей множества {8} и {Я}, причем в модели Г каждое из решений Я "достраивается" до соответствующей стратегии ЛПР, который в данном случае рассматривается как участник игры. В [57, 94,95] приводятся глобальные и локальные модели ситуаций {8} и решений {Я}, позволяющие описывать различные аспекты представления множества ситуаций, в том числе формировать классы игроков, ситуаций, решений, функциональных состояний ЛПР и т.д. Там же были приведены соответствующие алгоритмы классификации, распознавания и прогнозирования (проскопии) как компонент ситуаций, так и решений. В данной работе изложены принципы программной, информационной и эргономико-технической реализации упомянутых выше ТИМ в рамках информационно-распознающих систем (ИРС).

В связи с тем, что сбор информации о процессе принятия решений в человеко-машинных производственных системах, реальных сложных программно-технических комплексах особенно в экстремальных ситуациях, где даже факт постороннего пасссивного наблюдения может повлиять на поведение ЛПР и качество принятого решенияй, построение ТИМ для описания поведения и состояния ЛПР в условиях заданного конфликта осуществлено на примере управления спортивно-тренировочным процессом, где присутствие внешнего наблюдателя не оказывает практического влияния на ГШР. При этом в качестве участника игры выступают не только непосредственно сами игроки, принимающие оперативные решения в процессе спортивного состязания, но также тренеры, менеджеры, спортивные врачи и другие члены команды как в спортивных играх, так и в единоборствах. Полученные при построении ТИМ в области спорта закономерности можно распространить и на прочие виды деятельности человека. В рамках данной работы проводились аналогичные исследования поведения человека-оператора АСУ и операторов ЭВМ крупных вычислительных центров г.Хабаровска.

Необходимость разработки и дальнейшего развития сравнительно нового теоретико-игрового подхода к задачам распознавания образов (РО) для исследования ППР как научного направления, основанного на идеологии теории игр, вытекает из следующих теоретических и прикладных проблем.

При прогнозировании исходов конфликта в сложных системах принятия решений нужно уметь описывать существующие противоречия посредством специальных теоретико-игровых моделей (ТИМ), построенных на основе актуальной обработки информации по наблюдениям за ППР как конфликтным процессом, его результатами и формулировать задачу прогнозирования результатов конфликта как задачу распознавания (ЗР), вводить на основе ТИМ конфликта и всесторонне изучать теоретико-игровую обучающую информацию (ОИ), принципиально отличающуюся от стандартной и структурной ОИ, которая в настоящее время используется для РО при решении проблем ППР.

Для решения ЗР с каждым из вышеупомянутых типов ОИ необходимо разработать отдельный класс, модель распознающих алгоритмов (РА), оперирующих с ОИ. На данный момент в РО отсутствуют РА, оперирующие с ТИМ, описывающими ОИ для конфликтных предметных областей, подобных ППР, а также РА, оперирующие с наборами ОИ, включающими стандартную, структурную и теоретико-игровую ОИ.

При выборе решений в условиях неопределенности удобно рассматривать задачу принятия решений как ЗР и исследовать ее в рамках специальной игры с Природой, разрабатывая при этом соотвествующие ТИМ и ТИРА для ее решения. Процесс принятия решений целесообразно моделировать специальными ТИМ, предназначенными для учета одновременных противоречивых требований, накладываемых на обучающую и контрольную выборки (ОИ и КВ), качество и стоимость ППР, решения задачи РО, а также связанных со сбором, подготовкой, вводом, хранением, актуализацией, модификацией и переработкой данных, ресурсами ВТ и МО, прочими компонентами ЗР.

Информационная и программная реализация ТИМ и ТИРА в ЗР на основе существующих стандартных пакетов распознающих программ и систем управления базами данных (СУБД) крайне затруднительна, потому нужно создавать специальные автоматизированные системы научных исследований в этой сфере на основе информационно-распознающих систем (ИРС), где в структуре баз данных (БД) отражена конкретная конфликтная ситуация ППР.

Проблема формализованного описания и моделирования, как правило, интуитивно понимаемых свойств лица, принимающего решения, их связи с эффективностью ППР и в конечном итоге устойчивостью человеко-машинных систем в данной работе решается посрежством метода теоретико-игрового информационного моделирования сложных конфликтных объектов. При этом должно обеспечиваться решение следующих проблем, являющихся особенно актуальными при массовом переходе эргономики, психологии трудовой деятельности и медицины на средства информатики и ВТ: методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных; информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений; разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний, представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей ЧМ-системы.

Информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки ЧМ-системы зависит от предметной области.

Развитие метода теоретико-игрового (стратегического) информационного моделирования на эргономические системы позволило сформулировать следующие основные выводы.

1. При проектировании человеко-машинных систем и систем поддержки принятия решений необходимо описывать конфликт специальными теоретико-игровыми моделями, построенными на основе обработки информации о наблюдениях за процессом принятия решений как реализацией игры в условиях конфликта, формулировать задачу прогнозирования исходов конфликта как задачу распознавания, вводить на основе теоретико-игровой модели конфликта и изучать соответствующую теоретико-игровую обучающую информацию.

2. При выборе решений в условиях неопределенности также удобно рассматривать задачу принятия решений как задачу распознавания, разрабатывать информационную модель и теоретико-игровые распознающие алгоритмы для ее решения.

3. Процесс решения задачи распознавания (ЗР) целесообразно моделировать специальными информационными моделями для учета одновременных противоречивых требований для обучающей и контрольной выборок, качество и стоимость решения ЗР, сбор, подготовку, ввод, хранение, ведение, актуализацию, модификацию и обработку информации, ресурсы ЭВМ и прочие компоненты информационно-распознающей системы.

4. Для создания адекватных информационно-распознающих систем моделирования процесса принятия решений (ППР) информационная реализация содержит этапы системного, логического и технического проектирования.

5. Построение информационной модели ППР включает в себя выбор набора реализаций, осуществление наблюдений, сбор и подготовка информации о реализациях; кодирование, предмашинную обработку, редактирование кодограмм и иных первичных данных, подготовку к записи и организацию хранения в БД.

160

Универсальность метода информационного теоретико-игрового моделирования при изучении сложных конфликтных систем позволяет использовать его при исследовании широкого класса практических задач принятия решений и управления различными объектами с учетом человеческого фактора. Кроме того, необходимо отметить, что при всем многообразии действий и движений, сопутствующих тем или иным профессиональным трудовым навыкам, описанным в литературе по эргономике, инженерной психологии, психологии и физиологии труда, большинство из них имеют прямой аналог в спортивной деятельности. Все это расширяет возможности практического использования результатов диссертационной работы.

1.АкоффР., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Мир, 1974. 271 с.

2. Амосов Н.М. Метод моделирования сложных систем // Некоторые методы биокибернетики, применение электроники в биологиии и медицине. Киев: Вища шкоола, 1967. С. 3-41.

3. Амосов Н.М. Моделирование сложных систем. Киев: Наукова думка, 1968. 88 с.

4. Амосов Н.М. Регуляция жизненных функций и кибернетика. Киев: Наукова думка, 1964. 142 с.

5. Амосов Н.М., Кондратьев А.Н., Минцер О.П. Справочник по медицинской и биологической кибернетике. Киев: Наукова думка, 1986. 375 с.

6. Амосов Н.М., Палец Б.Л., Агапов Б.Т. Теоретические исследования физиологических систем. Киев: Наукова думка, 1976.246 с.

7. Анастази А. Психологическое тестирование. В 2-х т. М.: Педагогика, 1982. 628 с.

8. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Медицина, 1975. 448 с.

9. Анохин П.К. Принципиально новые вопросы общей теории функциональных систем. М.: Наука, 1971. 61 с.

10. Анохин П.К. Теория функциональной системы // Успехи физиологических наук, 1970. T.l, N 1. С. 19-54.

11. Антомонов Ю.Г. Моделирование биосистем. Киев: Наукова думка, 1977. 246 с.

12. Ахманицкий А.Г. Экспериментальное обоснование средств и методов развития быстроты и точности ситуативной ориентировки спортсмена (на примере гандбола). Автореф. дис. канд. Тарту: ТГУ, 1974, 36 с.

13. Базилевич О.П., Зеленцов А.М. Моделирование тренировочных занятий футболистов \\ Управление процессами восстановления в спортивной тренировке. Киев: КГИФК, 1973, с. 101-108.

14. Балантер Б.И. Вероятностные модели в физиологии. М.: Наука, 1977. 240 с.

15. Баляев Б.А. Зрительные компоненты техники игры в футбол при решении игровых задач. В кн.: Готовность спортсмена к соревнованиям. М: ВНИИФК, 1970, с.74-106

16. Бейли Н. Математика в биологии и медицине. М.: Мир, 1970. 326 с.

17. Беллман Р. Математические методы в медицине. М.:Мир,1987.200 с.

18. Берне Б. Неопределенность в нервной системе. М.: Мир, 1969. 256 с.

19. Биологические аспекты кибернетики. М.: Изд-во АН СССР, 1962.238 с.

20. Биология человека. М.: Мир, 1979. 612 с.

21. Большие нагрузки в спорте. Сб. п/р М.Я.Горкина, Киев:Здоров'е, 1973, 283 с.

22. Бусленко Н.П.Моделирование сложных систем.М.:Наука, 1968.356 с.

23. Вапник В.Н., Червоненко А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.419 с.

24. Васильев В.И. Распознающие системы. Киев: Наукова думка,1983. 422 с.

25. Вилкас Э.И. Теория оптимальности в теории игр // Современные направления в теории игр. Вильнюс: Мокслас, 1976. С. 25-43.

26. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Сов. радио, 1968. 326 с.

27. Войну П. и др. Модель игры команды гандболисток. Спорт за рубежом, 1977\6,С.2-7.

28. Воробьев Н.Н. Коалиционные игры // Теория вероятностей и ее применения, 1967, т. 12, N 2. С. 287-306.

29. Воробьев H.H. Расчлененные стратегии в позиционных играх // Проблемы кибернетики, 1962, N7. С. 5-20.

30. Воробьев H.H. Основы теории игры. Бескоалиционные игры. М.: Наука, 1984. 496 с.

31. Воробьев H.H. Марковские меры и марковские продолжения // Теория вероятностей и ее применения, 1963, т.8, N 4. С. 451-462.

32. Воробьев H.H. Приложения теории игр // Успехи теории игр. Вильнюс: Минтае, 1973. С. 249-283.

33. Воробьев H.H. Современное состояние теории игр // Теория игр. Ереван: АН АрмССР, 1973. С. 5-57.

34. Воробьев H.H. Современное состояние теории игр // Успехи математических наук, 1970, т.25, вып. 2. С. 81-40.

35. Воробьев Е.И., Китов А.Н. Введение в медицинскую кибернетику. М.: Медицина, 1977. 284 с.

36. Воропаев С.Ф., Ионичевский В.А., Савин С.З. Исследование методов чжэнь цзю, биоэлектростимуляции и воздействия электромагнитных волн миллиметрового диапазона на ТА// Нейробионика и нейроинформатика. Киев: КГУ, 1987. С. 23-25.

37. Гермейер Ю.Б. Игровые концепции в исследовании систем // Известия АН СССР. Серия техн. кибернетика, 1970, N 2. С. 25-33.

38. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1974. 317 с.

39. Глушков В.М., Стогний A.A., Афанасьев В.Н. Автоматизированные информационные системы. М.: Знание, 1974. 64 с.

40. Глушков В.М. Основы безмубажных технологий. Киев: Техника, 1974. 512 с.

41. Гренадер У. Лекции по теории образов. М.: Мир, 1979. 446 с.

42. Гроссман С., Тернер Дж. Математика для биологов. М.: Высшая школа, 1983. 384 с.

43. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970. 620 с.

44. Дональдсоп Д.Д., Киши Ф.Г. Обзор теории и методов адаптивных систем управления. М.: Наука, 1970. 512 с.

45. Друзь В.А. Моделирование процессов спортивной тренировки Киев: Здоровья, 1976, 95 с.

46. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 321 с.

47. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция и распознавание образов. М.: Статистика, 1977. 114 с.

48. Ершов А.П. Теория программирования и вычислительные системы. М.: Знание, 1972. 64 с.

49. Житков Г.Н. Некоторые методы автоматической классификации // Структурные методы опознавания и автоматического чтения. М.: Наука, 1970. С. 21-28.

50. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики, 1978, N 33. С. 5-67.

51. Журавлев Ю.И., Никифоров A.B. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок // Кибернетика, 1972, N 3. С. 1 -11.

52. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и ихх применение. М.: Сов.радио, 1972. 116 с.

53. Зеленцов A.M. и др. Некоторые вопросы управления соотношением пространственных, временных и силовых параметров двигательной координации. В кн.: Физиологические основы управления движениями. М: ВНИИФК, 1976, с.47-8.

54. Зотов В.П. Управление подготовкой гандболистов. Киев: Респ. нсучно-метод. кабинет йо физ. «ульчуре и спорту при Спорткомитете УССР, 1978, 23с.

55. Зотов В.П. и др. Влияние различных режимов чередования нагрузки и отдыха па развитие ориентировки гандболистов. В кн.: Управление спортивной тренировкой. Киев: КЛИК, 1974, с. 28-43 48.

56. Зотов В.П., Кондратьев А.И., Савин С.З. Методы регистрации тактико-технических действий и оценки функционального состояния спортсменов: Препринт. Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1987. 33 с 47.

57. Золотов Е.В., Кондратьев А.И., Ионичевский В.А., Савин С.З. Информационное моделирование живых систем. Владивосток: Дальнаука, 1991.280 с.

58. Зыков С.Ю., Полумиенко С.М., Савин С.З. Свойства общих моделей информации // Численные методы в алгебре и анализе. Владивосток: ДВО АН СССР, 1991.

59. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического управления. Киев: Техника, 1969. 320 с.

60. Информационные системы в медицине. М.: Мир, 1974. 171 с.

61. Ионичевский В.А., Лапаев И.И., Савин С.З. и др. Поясно-географическая адаптация спортсменов.- Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР,1986.70 с.

62. Ионичевский В.А., Савин С.З. Понятие функционального узла и разработка принципов управления биологическими системами на примере двигательного анализатора. Препринт. Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1985. 12 с.

63. Ионичевский В.А., Савин С.З. Принципы управления процессами микроциркуляции с помощью ТА. Препринт. Владивосток: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1986. 13 с.

64. Ионичевский В.А., Савин С.З. Система ТА с позиций гомеостатики // Гомеостаты и гомеостатные сети управления, их приложения в биологических, природных и технических системах. Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1986. С.40-41.

65. Ионичевский В.А., Савин С.З. Проблемы пунктурной биологической обратной связи // Модели и методы медицинской информатики. Владивосток: ВЦ ДВО РАН, 1990. С.6-24.

66. Ионичевский В.А., Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровые модели в медицине и биологии человека. Хабаровск: ВЦ ДВО АН СССР, 1988. 36 с. Деп. ВИНИТИ 27.3.88.

67. Ионичевский В.А., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование го-меостатических систем // Теоретико-игровые методы в разработке информационно-распознающих систем. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989. С. 102-112.

68. Ионичевский В.А., Савин С.З. Метод теоретико-игрового информационного моделирования системы ТА // Значение для практической медицины традиционной и современной рефлексодиагностики. Горький: Горьк. мед. ин-т им. С.М.Кирова. 1989. С. 38-40.

69. Ионичевский В.А., Савин С.З. Информационные модели в экологии человека // Теоретическиие и прикладные проблемы экологии. Чита, 1992. С. 61-62.

70. Ионичевский В.А., Савин С.З. Гомеостатические свойства организма в условиях многократного маятникообразного пересечения многих часовых поясов // Гомеостатика живых и технических систем. Иркутск: СФВНЦХ, 1987. С. 67.

71. Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. 519 с.

72. Казаков В.А. Введение в теорию марковских процессов. М.: Сов.радио, 1973. 210 с.

73. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. 312 с.

74. Кини P.A., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 500 с.

75. Кондратьев А.И. Исследование и разработка информационно-распознающих систем //Изв. АН УзССР, Сер. техн.наук, 1981, N 6. С. 3-8.

76. Кондратьев А.И. Теоретико-игровой подход к решению задач распознавания // Применение вычислительной техники в научных исследованиях. Либлице: ЧАН, 1980. С. 38-39.

77. Кондратьев А.И. Стратегический подход к задачам вычисления свойств // Математические методы в социальных науках. Вильнюс: ИМ и К АН ЛитССР, 1983, N 16. С. 32-54.

78. Кондратьев А.И. Моделирование сложных систем, в основе которых лежит конфликт, на основе понятий, методов и средствнормативной теории игр. Препринт/ Ии-т кибернетики АН УССР, N 80-14.

79. Теоретико-игровые методы решения задач искусственного интеллекта. Киев: ИК АН УССР, 1980. С. 16-48.

80. Кондратьев А.И. Коалиционные игры с реализациями // Кибернетика, 1979, N 6. С. 100-106.

81. Кондратьев А.И., Полумиенко С.К., Савин С.З. и др. Теоретико-игровой распознающий метод: информационная, алгоритмическая и программная реализация. Владивосток: ДВО АН СССР, 1986. 70 с.

82. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование творчества // Динамика производственного утомления и методы восстановления работоспособности специалистов, обслуживающих современную технику. Хабаровск: ДВЦНТИ, 1987. С. 278-279.

83. Кондратьев А.И., Ханин М.П., Савин С.З. Зыков С.Ю. Метод кодирования информации в спортивных играх. Хабаровск: ВЦ ДВО АН СССР, 1987. 28 с. Деп. ВИНИТИ 18.5.87.

84. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровой подход к разработке систем управления социальной сферой // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. центр НТИиП, 1986. С. 250-253.

85. Кондратьев А.И., Савин С.З., Эшенкулов П.Э. Распознавание образов методом вычисления оценок // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. центр НТИиП, 1986. С. 271-272.

86. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование процесса адаптации к нагрузкам // Математическое и программное обеспечение задач конфликтного управления. Ереван: Изд-во АН АрмССР, 1987. С. 50-53.

87. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровой подход к моделированию соревновательного и тренировочного процессов: Препринт. -Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1987. 24 с.

88. Кондратьев А.И., Савин С.З. О математическом моделировании процесса адаптации в спортивных играх // Основы спортивной тренировки. Хабаровск: ХГИФК, 1987. С. 90-93.

89. Кондратьев А.И. Теоретико-игровые распознающие алгоритмы. М.: Наука, 1985. 260 с.

90. Кондратьев А.И. Теоретико-игровое моделирование. М.: Наука, 1991.240 с.

91. Кузнецов В.В., Новиков A.A. Применение системно-структурного подхода при исследовании вопросов высшего спортивного мастерства. В кн.; Управление процессом подготовки спортсменов высших разрядов. JL: ЛНИИЖ, 1976, с. 110-114

92. Малиновский Л.Г. Классификация объектов средствами дискриминантного анализа. М.: Наука, 1979. 198 с.

93. Малиновский Л.Г. Процессы классификации основа построения наук о действительности // Алгоритмы обработки экспериментальных данных. М.: Наука, 1986. С. 155-181.

94. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.412 с.

95. Методы математической биологии. Кн.1. Общие методы анализа биологических систем. Киев: Вища школа, 1980. 239 с.

96. Методы математической биологии. Кн.7.Методы анализа и синтеза биологических систем управления. Киев: Вища школа, 1984. 263 с.

97. Милнер П. Физиологическая психология. М.: Мир, 1973. 647 с.

98. Мороз А.И. Курс теории систем. М.: Высшая школа, 1987. 304 с.

99. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.

100. Парин В.В., Боевский P.M. Кибернетика в: медицине и физиологии.М.:Медгиз, 1963, 214 с.

101. Петровский В.В. О физиологических основах рационального режима чередования упражнений и отдыха в спортивной тренировке: Автореферат дис.канд. Киев: КГИФК, 1959, 24 с.

102. Понтрягин JI.C., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1961. 312 с.

103. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Большие системы. М.: Знание, 1975. 64 с.

104. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. 496 с.

105. Савин С.З. Проблемы создания банков данных // Тезисы коонференции по проблемам создания АСУ. Хабаровск: ЦНТИ, 1975. С. 55-61.

106. Савин С.З. ЭВМ-тестирование свойсттв человека-оператора // Проблемы проектирования и эксплуатации рабочих мест, оснащенных средствами взаимодействия с ЭВМ. Хабаровск: ЦНТИ, 1985. С. 124128.

107. Савин С.З. К вопросу о перидических изменениях психофизиологического состояния лица, принимающего решения // Проблемы проектирования и эксплуатации рабочих мест, оснащенных средствами взаимодействия с ЭВМ. Хабаровск: ЦНТИ, 1985. С. 161166.

108. Савин С.З. Теоретико-игровое информационное моделирование гетеростазиса // Модели и методы медицинской информатики. -Владивосток: ВЦ ДВО РАН, 1990. С.44-59.

109. Савин С.З. Информационно-распознающая система ТАПИР // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. Хабаровск: Хабаровский межотрасл. терр. центр НТИиП, 1986. С. 270.

110. Савин С.З. Инженерная психология и формализованное описание поведения человека в АСУ // Проблемы создания АСУ. Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1976. С. 25-31.

111. Савин С.З. Интеграция данных // Человек и ЭВМ. Хабаровск: ДВНЦ АН СССР, 1977. С. 21-52.

112. Савин С.З. Развитие представлений о значении памяти в кибернетических системах и прогресс в области запоминающих устройств // Динамика сложных систем. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1979. С. 28-63.

113. Савин С.З. К вопросу о периодических изменениях психофизиологического состояния и функциональных возможностей человека-оператора в экстремальных условиях: Препринт. Хабаровск: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1982. 24 с.

114. Савин С.З. Некоторые модели спортивной кибернетики // Численные методы в алгебре и анализе. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1984. С.112-113.

115. Стогний A.A., Кондратьев А.И. Информационные системы в управлении. Киев: Об-во "Знание" УССР, 1980. 48 с.

116. Стогний A.A., Кондратьев А.И. Теоретико-игровое информационное моделирование в системах принятия решений. Киев: Наукова думка, 1986. 312 с.

117. Суздаль В.Г., Дюдин Т.Н. Введение в прикладную теорию игр. М.: Наука, 1981.336 с.

118. Ханин М.П., Савин С.З. Ионичевский В.А. Некоторые итоги работы КНГ при команде мастеров по хоккею с мячом: Препринт. Хабаровск: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1982. 24 с.