Описана методика сравнительного анализа развития крупномасштабной системы соци-ально-экономических объектов, каждый из которых характеризуется достаточно большим на-бором показателей. Основу методики составляют алгоритмы структуризации набора исходных параметров и множества исследуемых объектов. Рассмотрены результаты использования мето-дики для решения задачи сравнительной оценки социального развития регионов России за 3 года.

Работа посвящена рассмотрению прикладных математических моделей информационного управления организационными системами.

В рамках постоянно присутствующих бюджетных ограничений ежегодно встает задача формирования оптимального набора ведомственных целевых программ. В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 19 апреля 2005 года № 239 "Об утверждении Положения о разработке, утверждении и реализации ведомственных целевых программ" формируется перечень целевых программ ведомств, предлагаемых к финансированию (полностью или частично) из бюджета принимаемых обязательств, упорядоченного с учетом вклада этих программ в реализацию приоритетных направлений политики Правительства Российской Федерации. Для решения этой задачи проведен анализ зарубежной практики оценки государственных целевых программ, анализ существующих аналитических методов, применимых к оценке вклада ведомственных целевых программ и разработана методика по расчетно-экспертному оцениванию величин вкладов ведомственных целевых программ в достижение целей Правительства Российской Федерации. Предполагается использование данной методики для характеристики бюджетных целевых программ, содержащихся в докладах о результатах и основных направлениях деятельности субъектов бюджетного планирования.

Предложен метод прогнозирования для слабоформализованных многопараметрических систем управления, состоящих из достаточно большого числа априори не структурированных объектов. В качестве прогнозной модели для каждого объекта используется марковская цепь с r состояниями, где r – число структурных единиц (классов). Реализация предложенного метода базируется на алгоритмах классификационного анализа данных.

В работе рассматриваются задачи анализа и совершенствования крупномасштабных систем управления, при этом считается, что такая система состоит из достаточно большого числа объектов, каждый из которых характеризуется многочисленным набором разнородных параметров. Основная идея предлагаемого метода решения этой задачи состоит в том, что исследу-ются не точные значения параметров, описывающих состояние каждого объекта, а лишь структура взаиморасположения этих объектов в пространстве информативных параметров.