Приводятся разные методы решения задач построения систем обработки информации. Описываются методы оптимизации и методы имитационнго моделирования.

Поставлена задача многомерного структурного прогнозирования как одна из задач классификацион-ного анализа данных. Идея такой постановки состоит в том, что требуется прогнозировать не точные значе-ния параметров, характеризующих каждый объект изучаемой системы, а лишь тип (класс) объекта в рамках этой системы. Для получения такой типологии используется один из алгоритмов автоматической классифи-кации. В качестве прогнозной модели для каждого объекта используется марковская цепь с r состояниями (r – число классов объектов). Разработан специальный алгоритм пересчета соответствующих переходных ве-роятностей с использованием информации о расстояниях до эталонов классов. Рассмотрена модификация процедуры прогнозирования, когда типология объектов задается заранее, например, экспертным способом и в последующем остается неизменной

В работе рассмотрен комплекс механизмов управления проектами инновационного развития корпораций. Этот комплекс включает: механизмы самостоятельного финансирования, механизмы распределения инвестиций, механизмы возврата инвестиций, механизмы смешанного финансирования, механизмы распределения затрат, механизмы распределения дохода. Полученные результаты отражают, в основном, оптимизационные и теоретико-игровые модели принятия решений инвесторами, фондами и фирмами об оптимальных объемах финансирования с учетом условий взаимного согласования интересов перечисленных субъектов.

В работе предпринята попытка с помощью статистических методов и математического моделирования провести анализ распределения контактов между аминокислотными остатками белок-белкового интерфейса как для гомодимеров, так и для гетерокомплексов. Построена модель, основанная на предположении, что все рассматриваемые контакты можно разделить на два типа, случайные – возникающие вследствие пространственного сближения, и специфические – обусловленные физико-химическими факторами. При этом максимальный индекс предпочтения наблюдается для контактов между цистеинами, а также для контактов между противоположно заряженными аминокислотными остатками.