Представлена программная реализация событийных моделей и HEP-системы, включающей механизмы поддержки принятия оперативных решений и ограничения действий персонала.

В последние годы был предложен и развит метод прямой оптимизации весов (МПОВ) в задачах статистического оценивания с его применением в идентификации нелинейных систем. В вычислительном отношении этот метод обычно сводится к выпуклому (например, квадратичному или коническому) программированию, решаемому эффективно. Оптимальность и суб-оптимальность получаемых таким образом оценок, в минимаксном смысле по отношению к критерию ошибки оценивания, может быть исследована при слабых априорных предположениях. Обсуждаются основные идеи данного подхода и представлен обзор полученных результатов.

Последние несколько лет авторами развивается подход к оцениванию функции регрессии методом прямой оптимизации весов (ПОВ) и его применение в идентификации нелинейных систем. С вычислительной точки зрения этот подход обычно сводится к квадратичному или коническому программированию и может быть эффективно реализован. Получаемые оценки обладают оптимальностью или суб-оптимальностью в минимаксном смысле относительно критерия среднеквадратичной ошибки при слабых условиях на план эксперимента.

We model the forming and dynamics of opinions in a social network with Markov chains. We set and solve, for a number of special cases, the problems of controlling agent opinions and game-theoretic problems of informational conflict.