Предложен методологический подход к обеспечению надежности системы технологических операций в соответствии с нормами, определяющими унификацию функциональных блоков производственной линии. Учитывая содержание трудового процесса, а также особенности работы функциональных блоков, предлагаемый подход рассматривается как основа обеспечения эффективности профильных стандартов технологической систем.

Представлены результаты разработок по решению задачи повышения производительности труда на средних и крупных предприятиях базовых отраслей экономики России. Дается формальная и содержательная постановка задачи, излагается подход к решению на основе определения коэффициента эффективности. Проводится анализ известных подходов к цифровому управлению и оптимизации производственных процессов. На основании проведенного анализа обосновывается вывод, что повышение производительности труда, как правило, не рассматривается как самоцель. Данный целевой процесс используется для формирования индикаторов интенсивности производства. Глобализация стратегического планирования меняет ситуацию и делает востребованным планирование устойчивого роста производительности труда для системообразующих предприятий. В процессе решения задачи разработана информационно-логическая схема формирования комплексов мероприятий по повышению производительности труда. В этой схеме в отдельные типы выделяются мероприятия, касающиеся ручного и автоматизированного труда, администрирования и документооборота. Мероприятия этих типов соотносятся с различными подзадачами основной задачи. При этом подзадачи выделяются следующие: развитие персонала, повышение мотивации, совершенствование орудий труда, развитие обеспечения ресурсами. На основе рассматриваемой схемы формируются и сравниваются два комплекса мероприятий по основным направлениям достижения цели.

Исследуются методологические проблемы повышения эффективности применения сценарного подхода в процессах планирования и управления развитием социально-экономических систем в условиях неопределенности. Приведены результаты анализа путей повышения адекватности используемых для формирования и анализа альтернативных сценариев развития проблемных ситуаций имитационных моделей, разработанных на основе аппарата функциональных ориентированных графов. Рассмотрены механизмы анализа предметной области и разработки паспорта проблемной ситуации, результирующая часть которого содержит постановку задачи и исходную сценарную модель, сформированную на основе согласованных экспертных оценок. Для повышения адекватности структуры базовой имитационной модели, формируемой средствами программно-аналитического комплекса сценарного моделирования, предложено использовать механизмы верификационного тестирования, предназначенные для диагностирования и локализации допущенных при ее формировании ошибок на уровне состава факторов и свойств взаимозависимостей, а также их исправления путем корректировки структуры модели. На основе введенного понятия типовой схемы верификационного тестирования разработаны методы оценки эффективности процедур верификации (вероятности отсутствия ошибок и затрат времени на тестирование). С целью повышения качества разрабатываемых сценариев и моделей развития проблемных ситуаций предложено использовать сценарно-событийный подход, позволяющий осуществить переход от вещественно-значимого фазового пространства, отражающего изменения значений факторов сценарной имитационной модели, к событийному пространству. Предложенный подход расширяет возможности качественного анализа исследуемых процессов и ситуаций, оценки корректности реализации причинно-следствен­ных межфакторных и межмодельных связей, а также анализа непротиворечивости результатов моделирования на множестве идентифицируемых событий. Приведены примеры практического применения разработанных подходов, методов и технологий при решении ряда прикладных задач управления обеспечением устойчивого и безопасного развития сложных социально-экономических систем

Задача оптимального управления конечным состоянием системы в некотором смысле со- ставляет ядро любой другой задачи оптимизации. Постановка подобных задач включает описание самого динамического объекта, ограничений, накладываемых на управления и состояния объекта, и функционал качества, в общем виде функционал Больца. Необходи- мые условия оптимальности в задаче синтеза соответствующих управлений записываются в виде канонической системы Эйлера-Лагранжа с заданием соответствующих краевых условий. Синтез соответствующих управлений сталкивается с проблемой необходимости поиска решений краевых задач, реализуемой, как правило, численными методами. В рабо- те предлагается альтернативный подобным методам путь решения двухточечных краевых задач, основанный на предположении справедливости обратного принципа оптимальности Р. Беллмана, заключающийся в сохранении функциональной связи между компонентами двухточечной краевой задачи во всем интервале управления. Полученные теоретические результаты подтверждены моделированием системы управления с синтезированным управлением

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.