В работе рассматриваются задачи составления расписания для анализа периодических проб, поступающих в лабораторию с различной заданной периодичностью. Каждая проба должна быть проанализирована в течении своего интервала периодичности, т.е. на время анализа накладываются ограничения периодичности. Расписание проведения анализов строится в два этапа. На первом этапе для поступающих групп проб проводится распределение отдельных проб между параллельно работающими анализаторами и для каждой группы рассчитывается общее время анализа. На втором этапе с использованием данных, полученных на первом этапе, определяется распределения во времени поступающих в систему групп проб на анализы. Распределение строится на основе приоритетов, связанных с величиной интервала периодичности, что позволяет избежать нарушения ограничений периодичности

В работе представлены результаты по развитию теории параметрического регулирования для класса дискретных стохастических динамических систем с аддитивным шумом. Показана эффективность применения теоретических результатов на примере стохастической вычислимой модели общего равновесия секторов экономики.

Разработана общая процедура (с методическими рекомендациями) приближенного синтеза оптимального управления для социо-эколого-экономической модели региона. Создан комплекс программ DSEEmodel 1.0, реализующий на кластерном вычислительном устройстве параллельные алгоритмы сценарных расчетов, оптимизации и улучшения приближенно-оптимального управления для социо-эколого-экономической модели с целью проведения многовариантных расчетов, связанных с разработкой стратегии устойчивого развития региона. В целом это - новый подход к проблеме ситуационного управления регионом с использованием суперЭВМ для реализации полномасштабной социо-эколого-экономической модели.

Предложены методы поддержки принятия решения по управлению производственными процессами и бизнес-процессами ОАО «РЖД» на основе динамического интеллектуального прогнозирования показателей, имитационного моделирования и параллельных вычислений. Рассмотрена возможность применения методов радиочастотной идентификации (RFID-технологий, Radio Frequency Identification) для интеллектуального анализа перевозочного процесса.