Рассматриваются процедуры экспертного анализа взаимовлияния факторов жизненного цикла для крупномасштабной системы. При получении оценок влияния учитывается совокупность примитивных связей, оценки которых могут быть заданы экспертным путем. Косвенные влияния оцениваются с помощью транзитивного замыкания примитивных связей, которое выполняется рефлексивными процедурами, использующими логические реализации операций над оценками.

Рассматривается применение идентификационных процедур для описания результатов имитационных экспериментов с имитационной моделью динамической стохастической системы. В имитационной модели выходной сигнал формируется после ряда преобразований, позволяющих с помощью метода Монте-Карло промоделировать случайную величину, имеющую четырёхпараметрический закон распределения плотности вероятности или закон распределения Накагами, которая описывает распространение сигналов в коротковолновом канале связи с замираниями. Результаты имитационных экспериментов рассматриваются как выходные переменные некоторой гипотетической системы управления, для которой с помощью непараметрической идентификации предлагается некоторая гипотетическая «обобщённая» модель. Для выбранной модели путём параметрической идентификации оцениваются коэффициенты уравнения, и уточняется алгоритм идентификации объекта. В качестве аппроксимирующей гипотетической «обобщённой» модели в разработанном пакете прикладных программ выбрана обобщенная авторегрессия скользящее среднее с изменяющимися во времени параметрами. Для параметрической идентификации такая задача имеет высокий уровень сложности. Не существует наилучшего алгоритма для оценивания коэффициентов уравнения в данных условиях. Поэтому требуется подобрать такой алгоритм, который дает наименьшую погрешность оценивания выходных переменных, рассчитанных по результатам имитационного моделирования, и позволяет определить ряд значений коэффициентов модели в условиях изменяющихся входных параметров. Это позволяет построить серию динамических «снимков», фиксирующих вид модели в выбранные моменты времени и формирующих обобщённую динамическую модель исследуемой системы.

Задача оценки эффективности с целью оптимизации стратегии поиска движущегося в водной среде объекта по глубинному и поверхностному гидрофизическим следам чрезвы-чайно актуальна. Аналитическое решение такой задачи достаточно затруднительно ввиду большого количества случайных факторов. В настоящей статье описывается подход к реше-нию этой задачи на основе создания имитационной модели и проведения экспериментов с ней

Работа посвящена моделированию «субъективной» неопределенности параметров в отсутствии статистики и задачам оптимизации при наличии неопределенных параметров. Cравниваются аксиоматики теории вероятностей и новой теории неопределенности Лю. На примерах показана неадекватность применения теории вероятностей и адекватность применения теории неопределенности Лю при моделировании субъективной неопределенности. Рассматриваются модели оптимизации с неопределенными параметрами  модели неопределенного программирования.

Рассматривается проблема составления оптимального расписания движения поездов между двумя станциями, соединенными однопутной железной дорогой с разъездом. Подобные задачи являются предметом интенсивных исследований из-за практической значимости. Разработан точный алгоритм решения задачи минимизации времени окончания перевозок для случая одновременного поступления поездов.