Указаны основные недостатки управления развитием Национальных инновационных систем (НИС) на основании мониторинга международных исследований. Выявлена перспективность экосистемного подхода для формирования эффективной НИС экосистемного типа (ЭТ).

На основе представления предприятия как иерархии структурных единиц и совокупности бизнес-процессов, осуществлен переход к формализованной системе уравнений состояния, позволяющей анализировать его динамику методами теории управления. синтезированная модель используется для прогнозирования и поддержки принятия управленческих решений на уровне руководства компании.

Представлен обзор литературы, посвященной диагностике и прогнозированию оставшегося срока полезного использования авиационных двигателей на основе глубокого обучения. Приведена формальная постановка задачи оценки оставшегося срока полезного использования. Рассмотрены основные архитектуры глубоких нейронных сетей, применяемые для обнаружения редких сбоев и прогнозирования следующих сбоев на основе данных мониторинга авиационных двигателей. Рассмотрено извлечение информативных при-знаков с помощью автоэнкодеров. Приводится структура ячеек долгой кратковременной памяти и механизма внимания, применяемых в глубоких нейронных сетях для прогнозирования оставшегося срока полезного использования. Рассматривается задача интеграции прогноза оставшегося срока полезного использования в планирование технического обслуживания на основе обучения с подкреплением.

В докладе рассматривается вопрос о разрешимости одного класса краевых задач для дифференциальных включений и управляемости систем с антипериодическими краевыми условиями. Приводятся достаточные условия разрешимости и управляемости. Обсуждается приложение полученных результатов к некоторым вопросам анализа.

Постановка проблемы. Распространение облачных вычислений требует создания крупных центров обработки данных, что приводит к чрезмерному потреблению энергии и негативному воздействию на окружающую среду. Во многом это также связано с неэффективным использованием вычислительных ресурсов. В связи с этим актуальной проблемой является достижение высокой энергоэффективности центров обработки данных путем эффективного распределения вычислительных ресурсов между работающими приложениями с разными требованиями к качеству обслуживания, заданными в SLA-соглашениях. Цель. Разработать математическую модель оптимизации распределения виртуальных машин по физическим серверам с учетом таких противоречивых критериев, как энергоэффективность, загрузка ресурсов, выполнение SLA-соглашений, тепловыделение. Предложить метод решения, который позволил бы найти приемлемое оптимальное по Парето решение среди множества допустимых решений. Результаты. Рассмотрена постановка задачи статического многокритериального размещения виртуальных машин по физическим серверам. Предложен метод решения, являющийся комбинацией метода последовательных уступок и ограничений, который позволяет достичь баланса между такими противоречивыми критериями, как энергоэффективность, загрузка ресурсов, выполнение SLA-соглашений и тепловыделение. Практическая значимость. Предложенные модель и метод решения задачи оптимизации размещения виртуальных машин могут быть реализованы в планировщике ресурсов облачных центров обработки данных для выработки эффективного плана размещения виртуальных машин при их первоначальном размещении на физических серверах.