Данная книга подготовлена на основе курсов лекций по теории управления, читаемых автором в течение ряда лет студентам департамента прикладной математики Национального Исследовательского Университета «Высшая школа экономики» и физического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова. Содержание книги является существенным развитием отдельных глав книги «Математическая теория конструирования систем управления» (В.Н. Афанасьев, В.Б. Колмановский, В.Р. Носов), изданной в 2003 году, а также дополнением новых разделов теории управления, появившихся в последнее десятилетие (включая материалы последних трех Международных Конгрессов по Автоматическому Управлению (IFAC 2011, 2014, 2018). В эти же годы автором книги был получен ряд результатов по применению методов синтеза управлений нелинейными неопределенными объектами различной физической природы, основанные на использовании метода линеаризации обратной связью и метода «расширенной линеаризации». Эти методы в отечественной литературе недостаточно освещены. В отдельных главах книги эти методы излагаются более систематически и детально, чем в статьях и докладах иностранных авторов, с расширением их применения в задачах построения управлений нелинейными неопределенными системами. Изложение материала носит строгий, но доступный характер. Этому способствует рассмотрение конкретных управляемых систем, встречающихся в различных областях механики, космонавтики, медицины Список литературы в книге не претендует на полноту. В него включены основные как отечественные, так и зарубежные книги и статьи, освещающие современное состояние теории управления. Наряду с этим приведен список некоторых книг прошлых лет, в которых излагаются классические начала теории оптимального управления. На основе отдельных разделов книги могут читаться курсы для студентов и аспирантов по современной теории управления, а также освоение материала книги поможет пониманию современных статей и монографий по специальным вопросам этой теории. Книга может быть полезной и специалистам, работающим в области управления разнообразными системами.

Рассматривается ресурсная гетерогенная система массового обслуживания с гибкой системой реагирования на запросы, состоящая из двух узлов. Каждый узел обладает некоторой емкостью ресурса для обслуживания (буферного пространства) и, следовательно, потенциальной возможностью отклика на поступившее требование, которое формирует запрос на предоставление некоторого случайного объема ресурсов на некоторое случайное время. Потоки требований являются стационарными пуассоновскими различной интенсивности. Если для обслуживания заявки требуется задействовать ресурс обоих узлов, то предполагается, что моменты прихода таких заявок образуют ММРР-поток с разделением на два разнотипных запроса. Отличительной особенностью рассматриваемых систем является то, что ресурс освобождается в том же объеме, что и запрашивался. Для построения многомерного марковского процесса использован метод введения дополнительной переменной и динамических вероятностей. Решена задача анализа общего объема занимаемых ресурсов каждого типа при условии, что интенсивность обслуживания требований много меньше интенсивности входящего потока, и в предположении, что серверы имеют неограниченные ресурсы.

В данной работе рассматривается управление движением по траектории составленной из фрагментов. Фрагментами выступают прямолинейные и криволинейные (траектории Дубинса) участки траектории с определенными режимами движения объекта. Для каждого из таких фрагментов разработаны законы управления и описаны критерии качества.

В монографии рассмотрены современные тенденции разработки агророботов и систем искусственного интеллекта для повышения эффективности сельского хозяйства, показаны возможности их практического применения. Управление агророботами рассмотрено на примерах решения задач точного земледелия и животноводства, в частности комплексного агрохимического обследования почвы, распознавания болезней растений, борьбы с сорняками и вредителями, кормления скота и птицы, роботизированного доения. Методы и средства искусственного интеллекта рассмотрены преимущественно на примерах из области точного животноводства, где они применяются для диагностики поведения, упреждающего выявления заболеваний животных и птицы и пр. Книга ориентирована на научных сотрудников, агрономов, руководителей агропредприятий, специалистов в области сельского хозяйства, мехатроники, искусственного интеллекта, робототехники, кибернетики, преподавателей, студентов и аспирантов университетов соответствующего профиля. Особенно интересной книга будет для агроскаутов ‒ специалистов, овладевающих новой профессией в российском агропромышленном секторе, находящейся на стыке агрономии, информатики и аналитики. Вместе с тем нестандартностью изложения книга увлечет и любого другого неравнодушного к развитию российского сельского хозяйства читателя.