Устойчивое развитие транспортной корпорации достигается последовательным сбалансированным улучшением ее экономических и экологических показателей. Этому в решающей степени способствует снижение расхода топлива ее транспортными средствами, экономящее издержки и уменьшающее вредные выбросы в окружающую среду. В связи с этим рассмотрена трехуровневая структура управления расходом топлива в транспортной корпорации в условиях неопределенности, вызываемой как случайными внешними факторами, так и нежелательной активностью сотрудников корпорации, связанной с наличием у них собственных целей, не совпадающих с целью корпорации в целом. На верхнем уровне этой структуры находится Центр, на среднем – Интендант, ответственный за расход топлива в подразделении корпорации, а на нижнем – Водитель принадлежащего корпорации транспортного средства. Моделируется устойчивое поведение сотрудников корпорации (Интенданта и Водителя), ориентированное на снижение расхода топлива в пределах их компетенции. Разработан организационный механизм устойчивого поведения Интенданта, включающий процедуры контролируемого обучения Центра и стимулирования интенданта. Предложен также организационный механизм устойчивого поведения Водителя, основанный на предоставлении Центром возможностей Интенданту для контролируемого обучения, а также на делегировании Центром Интенданту полномочий стимулирования Водителя. Доказано, что комплексирование этих двух механизмов обеспечивает снижение расхода топлива и устойчивое развитие транспортной корпорации. При этом устойчивое поведение ее сотрудников – Интенданта и Водителя – обеспечивает устойчивость корпорации. Полученные результаты проиллюстрированы на примере механизма управления расходом топлива в холдинге «РЖД».

In this paper, classical iterative learning models are extended by including the factors of fatigue and rest. The existing approaches to model fatigue and rest from various fields –– education, production, sports, and medicine –– are analyzed, and the need to include these factors in the models is justified accordingly. Mathematical models are proposed to describe learning level dynamics during rest periods, considering the reduced efficiency of acquiring skills due to fatigue. Ten models of growing complexity are studied: from simple models without any fatigue effects to complex ones with the probabilities of skill acquisition and forgetting depending on time and rest periods. As is shown, the breaks of optimal duration allow improving the terminal learning level. In the model with fatigue, rest, and no forgetting, the optimal time to start rest is independent of the probability of skill acquisition as a function of time and lies at the middle of the experience acquisition interval. The models proposed are intended for predicting performance and optimizing training programs, production processes, and training cycles. This study emphasizes the need to consider biological and cognitive constraints when designing adaptive learning systems.

This paper presents a novel algorithm for pedestrian navigation using foot-mounted inertial measurement units (IMUs). Autonomous pedestrian navigation with foot-mounted IMUs is based on the integration of simplified navigation equations and the correction of the navigation solution with zero velocity. Additional aiding algorithms are needed in the absence of external information such as GNSS or Wi-Fi and Bluetooth signals. There are two main groups of such algorithms: aiding based on information about bounded step length (two IMUs on both feet are required) and aiding based on straight-line path detection (heuristic drift elimination, HDE). The first method does not consider different accuracy of IMUs whereas the performance of the second one strongly depends on trajectory form. An attempt to eliminate the drawbacks of both algorithms is undertaken below. The novel algorithm is an adaptive version of the method based on bounded step length. Adaptivity is provided by tuning the measurement matrix for the less accurate IMU. The accuracy is assessed through the trajectory analysis based on information about straight-line motion. The novel algorithm is tested on experimental data. According to the testing results, this algorithm has better performance in experiments with complicated trajectories. It can be used within an integrated pedestrian navigation system in the absence of external information.

Основу исследования составляет анализ дискурса, являющегося распространенным средством социально-политической коммуникации. Особое значение такой анализ приобретает в управлении в социально-политических ситуациях в области международных отношений, где без понимания механизмов интерпретации действий и текстов невозможно адекватно анализировать конфликтные ситуации, переговоры, функционирование политических сетей и идеологических систе­м. В контексте задач управления социально-политической коммуникацией с использованием методов представления и обработки знаний предложена модель представления убеждений и аттитюдов субъекта. Основу модели составляет когнитивная карта причинно-следственных отношений между факторами (концептами), значимыми в картине мира субъекта, которая вербализует его структуру убеждений по некоторой ситуации. Отличительной особенностью модели является включение в нее валентности – параметра для учета эмоционально окрашенных оценок субъекта (аттитюдов) по оцениваемой ситуации. Данная модель предназначена для решения задач экспликации и анализа устойчивости и согласованности структуры убеждений и аттитюдов (установок) субъекта по оцениваемой ситуации, анализа динамики ее изменения посредством структурного анализа. Для реализации структурного анализа предложена система критериев эмоциональной согласованности и ряд структурных показателей для оценки значимости и эмоциональной согласованности выводимых из модели последовательностей утверждений, определяющих предпочтения субъекта при принятии решений в ситуации. В заключении приведены обобщающие выводы и обозначено дальнейшее направление экспериментальных исследований.

Tethered unmanned aerial platforms (tUAVs) possess significant advantages over autonomous drones, primarily due to their capability for prolonged continuous operation, making them suitable for diverse applications. Ensuring the reliability of such platforms is paramount, particularly in scenarios where satellite navigation signals are degraded. This study investigates a laser-based local navigation system (LNS) as a novel solution. This study investigates the reliability of such a LNS for tUAVs using risk tree construction and analysis methodology.