В составе лаборатории 4 сектора.

Лаборатория была образована в 1968 г. в результате реорганизации самостоятельной группы №38, возглавляемой А.М. Петровским. В состав лаборатории вошли два коллектива научных сотрудников, до того момента работавших в лабораториях Я.З.Цыпкина и А.А.Фельдбаума. В последующие годы лаборатория пополнилась еще двумя коллективами. В 1971 г. в состав лаборатории вошли сотрудники группы В.Н. Вапника – А.Я.Червоненкиса, до того работавшие в лаборатории А.Я.Лернера. И, наконец, в 1977 г. в лабораторию влилась группа И.А. Любинского из лаборатории Н.В. Позина.

Тематика исследований лаборатории : разработка теории и методов управления системами техногенной, биологической, социальной природы, функционирующими в условиях неполноты информации.

1.Управление подвижными объектами

На начальном этапе ,в 1960-70 г.г. в лаборатории проводились исследования, связанные с оптимальным управлением наблюдениями в задачах наведения снарядов на маневрирующие цели. Дальнейшим развитием стали исследования, связанные с формализацией и решением задач противодействия подвижных объектов в условиях искусственно организованной неполноты информации. Указанные задачи возникают в широко распространенных на практике ситуациях, когда одна из участвующих в конфликте сторон использует для срыва действий противника средства радиоэлектронного противодействия. Искусственная неполнота информации организуется путем постановки ложных целей, имитирующих характеристики основного объекта, и/или подавлением каналов наблюдений.

Было предложено моделировать противодействие подвижных объектов дифференциально-игровыми и оптимизационными задачами преследования-уклонения групповой цели и поиска активно противодействующих подвижных объектов ( поиск в условиях конфликта).

Были формализованы, для целей управления, понятия ложной и групповой цели, сформулированы, введены в научный оборот и решены дифференциальные игры совместного и поочередного преследования с групповой целью. Было показано, что в дифференциальных играх поочередного преследования вектор управлений преследователя имеет специфическую структуру – он содержит собственно закон управления траекторией подвижного объекта и правило выбора очередности встреч с целями. Была предложена математическая формализация схемы выбора и решены дифференциальные игры с программным и позиционным выбором очередности. Было проведено сравнение ряда законов преследования при полностью и частично известном фазовом векторе групповой цели, найдены стратегии поиска в условиях конфликта, реализующие седловую точку .

Данный класс задач составил новый раздел теории конфликтно-управляемых процессов.

В настоящее время ведется разработка новых методов наведения-уклонения подвижных объектов в многоцелевой обстановке, основанных на концепции информационных множеств и игровых подходах.

2.Управление в сложных медико-биологических системах

Исследования, проводимые в этом направлении, сосредоточены в двух классах:

В рамках исследований первого класса в 1970-1980-х гг. был проведен анализ гомеостатических систем в организме человека и животных . Одновременно был выполнен цикл исследований по инженерной физиологии - математическому моделированию систем искусственного жизнеобеспечения (искусственное сердце, искусственная поджелудочная железа ) и систем защитного снаряжения (терморегуляция у водолазов на континентальном шельфе ).

Была решена задача междисциплинарного моделирования сложных медико-биологических систем, нашедшая применение при анализе острых отравлений различными ядами . В этом направлении основное внимание уделялось моделированию катастроф в сложных системах, причем в качестве таковой рассматривалась и смерть организма.

С начала 2000-х гг. в лаборатории начались работы по комплексному исследованию механизмов и процессов старения и смертности у различных видов животных и человека. Ведутся работы по изучению и моделированию воздействия различных факторов на жизнедеятельность и жизнеспособность сложных систем, организмов, популяций. Развиваются методы анализа генетических основ жизнедеятельности человека для разработки методов управляемого воздействия на клеточном, организменном и популяционном уровнях с целью улучшения качества как индивидуального здоровья, так и здоровья популяции в целом.

Применение управленческого подхода при анализе продолжительности жизни позволило сформулировать, проверить и предложить биологам новые гипотезы о причинах различия продолжительности жизни между мужчинами и женщинами, о пределах внутривидовой продолжительности жизни.

Проблематика управления здравоохранением, рассматриваемая в рамках второго класса оказалась востребованной на государственном уровне и в международном сообществе (отдельные вопросы разрабатывались сотрудниками лаборатории в рамках проекта “Народонаселение” Международного Института Прикладного Системного Анализа, г. Лаксенбург, Австрия).

По мере накопления опыта работы с объектами, входящими в систему здравоохранения, расширился круг задач, решаемых в лаборатории в рамках направления, которое можно охарактеризовать как управление в слабо формализованных системах. К этому кругу относятся задачи мониторинга группового здоровья и выделение групп повышенного риска по заболеваемости и потере здоровья Для целей мониторинга и оценки медико-социального благополучия населения в лаборатории были разработаны компьютерная технология и система ЭДИФАР ( Экспертный Диалог для исследования Факторов Риска ).

В лаборатории разрабатываются методы анализа здоровья популяции или, в более широком смысле, её состояния Развитие теоретических методов, позволяющих корректно осуществлять индивидуальный прогноз на основании наблюдений над популяцией, затрагивает область решения некорректных обратных задач, неклассическую статистику и оформилось в теорию неоднородных популяций .

В настоящее время в лаборатории ведутся работы по разработке методов поиска генов, влияющих на здоровье человека ,поиск факторов риска потери здоровья в пожилых возрастах ,анализ эволюционно сложившихся механизмов сохранения жизнеспособности человека и других живых организмов.

Получены результаты, показывающие роль, необходимость и социальную значимость ранней профилактики здоровья ,эволюционную оптимальность соотношения фаз развития и размножения живых организмов и последствия изменения этого соотношения на продолжительность жизни .

3.Создание теории и алгоритмов машинного обучения.

В рамках этого направления решаются задачи обучения распознаванию образов, машинная диагностика, задачи восстановления зависимостей и построения моделей сложных объектов по эмпирическим (статистическим, экспериментальным) данным.

Алгоритмы распознавания образов развивались на основе метода обобщенного портрета, разработанного В.Н. Вапником и А.Я. Червоненкисом в 1964-74 годах. Теоретические исследования основывались на фундаментальном результате – условиях равномерной сходимости частот к вероятностям по классу событий . Аналогичные условия были получены для равномерной сходимости средних к математическим ожиданиям по семейству случайных величин .

Условия равномерной сходимости позволили обосновать сходимость методов обучения, основанных на минимизации эмпирического риска и получить соответствующие оценки сходимости. В частности, к ним относятся методы построения линейных и кусочно-линейных решающих правил, минимизирующих число ошибок на материале обучения. Поскольку нейронные сети как раз реализуют кусочно-линейные правила, то в дальнейшем эта теория была использована многими авторами для анализа работы нейронных сетей.

Была получена мера объема (сложности) класса в явном виде и оценка качества решения в зависимости от результата, полученного на материале обучения, длины обучающей выборки и сложности модели. Это позволило поставить задачу выбора оптимальной сложности модели. Разработанные методы решения этой задачи получили название методов структурной минимизации риска. Эти методы применяются в задачах распознавания, восстановления регрессионных зависимостей и при решении обратных задач физики и статистики.

Комплекс программ, реализующих метод обобщенного портрета с применением структурной минимизации риска, был разработан совместно с Всесоюзным Онкологическим Центром АМН СССР и применен для широкого ряда задач медицинской диагностики и выделения групп риска.

Другая область применения – построение моделей крупных рудных месторождений по данным геологической разведки. В 1980 – 1985 гг. совместно с Институтом геологии рудных месторождений АН ССР была создана система, предназначенная для оптимального автоматического оконтуривания руд по данным эксплуатационной разведки и построения сортовых планов в ходе отработки месторождений.

В 1997 – 2001 гг. совместно с Научно-производственной фирмой ИНТЕГРА был разработан комплекс программ для построения моделей крупных рудных месторождений по данным детальной разведки. Он предназначен для подсчета запасов месторождения, проектирования и оптимизации графика его отработки. Комплекс был использован для построения моделей целого ряда месторождений России, стран СНГ и дальнего зарубежья.

Еще одна область исследований – разработка и анализ непараметрических алгоритмов оценивания распределения вероятностей с “тяжелыми” хвостами и применение их для целей статистического анализа загрузки и динамики телекоммуникационных систем во времени

Лаборатория участвует в проекте TACIS Европейского экономического союза, ведет совместные работы с Университетом им. Гетте, Институтами демографических исследований и Социо-медицинской информации (Германия), Университетом г. Лунд (Швеция), Королевским Халлоувей-университетом (Великобритания).

Сотрудниками лаборатории опубликовано более 400 работ, в том числе 15 монографий.

Наши координаты

Электронная почта
Маслов Е.П. Maslov@ipu.rssi.ru
Новосельцев В.Н. Novoselc@ipu.rssi.ru
Рубинович Е.Я. Rubinvch@ipu.rssi.ru

Телефон (095) 334-91-81
(095) 334-88-91 (095) 334-88-20