В работе представлена модель автоматизированной системы поддержки процесса непрерывного и индивидуального обучения в ВУЗе. Крнцептуальная схема модели состоит из этапов управления знаниями и организации непрерывного обучения. Этап управления знаниями включает создание структур контента, обеспечение связей между элементами структур контента. Этап организации непрерывного обучения включает формирование базы данных и базы знаний информационного образовательного ресурса.

Рассмотрены вопросы согласования данных и поиска инструментов объединения логических выводов, присущих технологиям обработки знаний, со средствами поиска в базах данных. Предложен подход к структуризации на основе моделей согласования данных в ориентации на быструю идентификацию логически связанных элементов данных.

Рассматриваются примеры применения сеточных методов равномерного зондирования для исследования и оптимизации динамических стохастических систем, которые показывают, что предлагаемые методы позволяют успешно решать сложные задачи.

На практике часто возникает задача перераспределения исходного количества энергии между двумя разными объектами. В механической системе с такой задачей справляются коробка передач, храповый механизм. Основной отличительной особенностью подобных систем является дискретность состояний механизма. Переход между такими состояниями осуществляется посредством внешнего управляющего воздействия. В работе исследована реальная механическая система, являющаяся аналогом бесступенчатой коробки передач, в которой происходят спонтанные, неуправляемые переходы подсистем по уровням энергии.

В работе предлагается новый подход получения оценки абсолютной погрешности и нахождения приближённого решения для задач теории расписаний для нескольких приборов с критерием минимизации максимального временного смещения. Вводится понятие метрики(расстояния) между примерами задачи. Идея предлагаемого подхода состоит в построении по исходному примеру задачи другого примера(для которого удается найти оптимальное или приближённое решение)с минимальным расстоянием до исходного примера в введенной метрике.