При траекторном управлении механическими объектами важно обеспечить реализуемость эталонных траекторий – их гладкость и удовлетворение производных их радиус-векторов проектным ограничениям на скорость, ускорение и рывок. Для сглаживания опорных траекторий (т.е. первичных ломаных, определяющих приближенно путь следования по опорным точкам) рассмотрен динамический генератор с S-образными корректирующими воздействиями, коэффициенты усиления которых устанавливаются с учетом заданных ограничений однократно на стадии проектирования для «худшего» случая, когда скорость изменения опорной траектории полагается всюду постоянной и максимально возможной. Постоянные коэффициенты усиления определяют предельное значение ошибки отслеживания выходными переменными генератора опорной траектории, которая является показателем сглаживания ее углов и стыков. Но при этом достаточно гладкие или прямолинейные участки опорной траектории также будут воспроизводиться с постоянной ошибкой. Это снижает точность навигации мобильного робота, который будет следовать по эталонной траектории, порождаемой динамическим генератором в результате сглаживания опорной траектории. Для преодоления этой проблемы предложен динамический генератор с механизмом варьирования коэффициентов усиления по вектору состояния, элементами которого являются производные радиус-вектора эталонной траектории соответствующих порядков. Резерв для повышения коэффициентов усиления и, следовательно, уменьшения ошибки отслеживания (аппроксимации) опорной траектории возникает на участках, где скорость изменения опорной траектории меньше максимально возможной. Изучено влияние различных коэффициентов на динамику уменьшения ошибки аппроксимации опорной траектории. Приведены результаты вычислительных экспериментов с трех и четырехблочными динамическими генераторами.

В настоящее время у информационных систем МЧС объектового уровня отсутствует подсистема управления ликвидацией последствий наводнений по критерию минимизации ущерба, позволяющая оперативно осуществлять имитацию процесса ликвидации последствий наводнения и за счет этого получить значительный экономический эффект. В статье приведена постановка задачи управления процессом ликвидации последствий наводнений. Для её решения разработана гетерогенная модель системной динамики, основанная на использовании системы нелинейных дифференциальных уравнений, уравнений регрессионного анализа и теории графов. Предложен и обоснован алгоритм решения задачи в условиях временных ограничений режима реального времени. Разработан модельный пример, иллюстрирующий основные этапы решения задачи. Сформировано и отлажено специализированное информационное программное обеспечение с использованием языков программирования C#, JavaScript и Python, на базе микросервисной архитектуры.

Авторефлексией называется отражение субъектом в своем сознании и анализ собственных представлений о реальности, принципах и технологиях своей деятельности, соответствии ее результатов поставленным целям, способов повышения эффективности собственной деятельности. В статье рассмотрен ряд моделей авторефлексии, описываемых в терминах процессов научения, в рамках которых показано, что при неубывающей кривой научения, зависящей от суммарного времени, на него затраченного, оптимальной стратегией является максимизация первоначального периода обучения. То есть если условия получения и освоения опыта не изменяются (в процессе деятельности субъект не получает качественно новой информации), то авторефлексия не имеет смысла. Авторефлексия оправдана, если, например, в процессе продуктивной деятельности увеличивается индивидуальная скорость научения. Предложены иерархические модели научения, в которых достигнутые значения критерия научения определяет скорость научения на более высоком уровне иерархии, что также может рассматриваться как эффект присутствия авторефлексии.

В задачах многокритериального оценивания и выбора объектов с многоуровневой структурой в основном применяются аналитические механизмы агрегирования, которые представимы в виде выражений (формул), зависящих от значений концевых критериев иерархического дерева. Одним из аналитических механизмов является аддитивный механизм агрегирования, когда аналитические выражения при интегральном механизме агрегирования задаются в виде суммы оценок объектов по концевым критериям иерархического дерева с глобальными количественными весами или без весов. В последнее время большое распространение получили эталонные и продукционные механизмы агрегирования. В эталонных механизмах агрегирование ведется путем задания эта-лонных объектов в виде точечных значений признаков или областей признакового пространства и распознавания близости или принадлежности к ним объектов. В статье рассмотрен метод оценивания объектов относительно идеальных эталонных профилей и метод классификации объектов по эталонным профилям, не требующего задания порога близости. Предложена процедура перехода от исходных оценок, представленных по критериям в разнотипных шкалах к результирующей количественно-порядковой шкале. Доказывается утверждение о сохранении упорядочений между объектами из разных классов близости к эталонным профилям и полученными по методу аддитивного агрегирования.

В данной работе исследована непрерывная динамическая модель межотраслевых балансовых отношений В.В. Леонтьева. Целью исследования был выбран поиск необходимых условий замкнутости технологического множества в данной модели. Замкнутость является одним из основных свойств технологического множества, и, как следствие, нахождение необходимых условий замкнутости позволяет делать выводы о корректности составленной или рассматриваемой модели. Были получены необходимые условия замкнутости в модели Леонтьева в случае, когда матрицы прямых затрат и прироста основных производственных фондов не являются диагональными. Также в рассматриваемой модели присутствует управление, в качестве которого выступает вектор-функция непроизводственного потребления.