Предлагается подход к прогнозированию изменения ключевых показателей надежности технологических установок нефтепереработки на основе системно-динамической модели. Построенная модель предназначена для определения оптимальных управляющих воздействий, направленных на обеспечение соответствия показателей надежности целевым значениям. Полученные результаты направлены на улучшение инструментария анализа и оптимизации надежности установок нефтеперерабатывающих заводов и могут быть использованы в составе системы поддержки принятия решений по обслуживанию, ремонту, а также проведению производственных мероприятий.

A dynamics of complex system concepts is considered: from set-theoretical through causal to evolutionary models- to energy supply on transport and some results presented

The role of fast-growing organizations (FGOs) in structural changes in socio-economic systems is considered. The analysis of structural changes is illustrated in a multi-level system involving countries, industries, and enterprises. The problem of forecasting the economic growth of enterprises and, consequently, industries using system dynamics models is considered

Интервальное кодирование времени – способность воспринимать и оценивать длительность в диапазоне от секунд до минут – представляет собой один из ключевых когнитивных процессов, лежащих в основе адаптивного поведения живых организмов. Эта способность позволяет извлекать временные закономерности из окружающей среды, оптимизировать стратегии добычи ресурсов, координировать коммуникацию и формировать прогнозы о будущих событиях. В работе описана модель активного агента с внутренней структурой, представленной ансамблем, способным генерировать ритмическую активность в заданных временных интервалах. Ансамбль состоит из трёх узлов: полуцентрового осциллятора (два узла, возбуждающих друг друга в противофазе) и узла-триггера с памятью. Полуцентровый осциллятор возбуждает триггер, который накапливает возбуждение в памяти. При достижении возбуждением порогового значения триггер срабатывает и, тем самым, передаёт сигнал агенту. Частота активации триггера зависит от его параметров: весов рецепторов, коэффициента дисконтирования, порогового значения. Предложенная модель временного кодирования такими агентами демонстрирует свойства, характерные для биологических систем: соответствие закону Вебера (прямая зависимость дисперсии оценки от длительности сигнала), затухание памяти при отсутствии стимула, возврат к гомеостатическим параметрам, смещение оценок к средним значениям. Исследования в области биологически инспирированного кодирования интервалов не только углубляют понимание восприятия, оценки и прогнозирования времени, но и стимулируют разработку адаптивных систем ИИ, робототехники и интерфейсов «человек – машина».