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.

Утверждается, что возможность применения эффективных прикладных методов идентификации появилась в результате использования на цифровых подстанциях устройств синхронизированных векторных измерений. Приведена математическая постановка задачи параметрической идентификации. Разработан метод оценивания неизвестных параметров на основе использования двухступенчатого обобщенного метода наименьших квадратов.

В работе предлагается модель системы управления автомобилем, способная в автоматическом режиме объезжать препятствия на дороге. Используется система на основе предиктивного контроллера. Для вычисления эталонной траектории объезда используются расстояние до препятствия и его размеры, определяемые с помощью лидара и видеокамеры. С целью ускорения вычислений используется адаптивный режим работы контроллера, разбивающий нелинейную траекторию на ряд линейных участков. Точное движение по траектории на прогнозируемом горизонте обеспечивается выходными параметрами контроллера – ускорением и рулевым углом, вычисляемым по мгновенному измерению вектора скорости с помощью микроволновых доплеровских датчиков задних колес автомобиля. В работе приводятся результаты моделирования для модели автомобиля, снабженного необходимыми датчиками.

Рассмотрена модель коллективного поведения агентов в ситуации игровой неопределенности и неполной информированности. В качестве модели принятия решений агентами используется рефлексивная игра, в которой участники принимают решение на основе иерархии представлений о параметрах игры, представлений о представлениях и т. д. В центре внимания данной работы – рефлексивные игры с точечной структурой информированности и линейным наилучшим ответом игроков. Показано, что информационное равновесие в таких играх аналогично равновесию Нэша в игре на сети; в явном виде записаны выражения для равновесных ответов игроков, указаны условия существования и единственности равновесия. Приводится формулировка задачи стимулирования, аналогичной задаче стимулирования в игре на сети: показана взаимосвязь между равновесием в игре с общим знанием и равновесием в игре с неполной информированностью, в которой центр сообщает новые стимулы игрокам индивидуально.

В статье рассматривается модель формирования информационных каскадов в онлайновых социальных сетях, учитывающая влияние алгоритмов ранжирования контента, действий ботов и модерации контента. Особое внимание уделено динамике мнений, которая критически важна для прогнозирования и управления социальными процессами. В отличие от традиционных моделей, здесь мнения агентов (пользователей) не наблюдаемы напрямую: их действия, такие как публикация комментариев, служат косвенными индикаторами взглядов. Эти действия влияют на мнения других пользователей, приводя к формированию информационного каскада в сети. Модель дополнена такими факторами, как алгоритмы показа комментариев, поведение ботов и модерация контента администратором информационного ресурса. Вычислительные эксперименты показывают, что алгоритмы ранжирования существенно влияют на динамику мнений и действий, особенно при ограниченной глубине просмотра пользователей. Кроме того, введение ботов и модерации может существенно изменить ход обсуждений. В работе исследуется взаимодействие стратегических игроков, включая модератора и ботов с противоположными позициями, и прогнозируется результат их взаимодействия на основе равновесий Нэша. Наконец, формализована и решена для частного случая задача управляющего органа, который, стремясь продвинуть нужную ему точку зрения в сети, осуществляет влияние на количество ботов.