Исследуется одна граничная задача оптимального управления дискретными двух­пара­метрическими системами с дискретным временем. Такие задачи представляют собой дискретные аналоги задач оптимального управления, описываемых интегродиф­ференциаль­ными уравне­ниями с частными производными первого порядка.

Начальная функция является управляемой и определяется как решение задачи Коши для нелинейного обыкновенного разностного уравнения, в правую часть которого входит сосре­до­точенное управление.

Функционал качества представляет собой сумму двух различных слагаемых и является функционалом типа Больца для рассматриваемой задачи оптимального управления.

Изучаются случаи произвольной, выпуклой и открытой области управления, опреде­ляющие соответствующий класс допустимых управлений.

Налагая различные естественные условия гладкости на правые части рассматриваемых двумерных и одномерных разностных уравнений, в предположении выпуклости аналога мно­жества допустимых скоростей рассматриваемой системы с помощью модифицированного мето­да приращений функционала вычислено специальное приращение критерия качества и, исходя из его неотрицательности вдоль оптимального управления, доказан аналог дискретного прин­ципа максимума Понтрягина.

В предположении о выпуклости области управления с использованием линеаризации слагаемых в формуле приращения функционала и специальной вариации допустимого управ­ления доказан аналог линеаризованного условия максимума.

В отличие от непрерывного случая, линеаризованный принцип максимума не является следствием дискретного принципа максимума и имеет самостоятельное значение как необхо­димое условие оптимальности.

В случае открытой области управления на основе классической вариации управления вычислена первая вариация (в классическом смысле) функционала и с учетом того, что в случае открытой области управления первая вариация критерия качества равна нулю, с его помощью получен аналог уравнения Эйлера для рассматриваемой задачи оптимального управления.

Применяемая в работе схема позволяет в дальнейшем исследовать также случаи вы­рождения полученных необходимых условий оптимальности первого порядка и вывести новые, носящие конструктивный характер необходимые условия оптимальности второго порядка, позво­ляющие сузить множество допустимых управлений подозрительных на оптимальность.

Ключевые слова: математическая модель, дискретная система, задача Коши, формула приращения, сопряженная система, дискретный принцип максимума, линеаризованный принцип максимума, аналог уравнения Эйлера, допустимое управление, оптимальное управление, не­обхо­димое условие оптимальности.

Агамалыева Айгун Исвахан кызы (Баку, Азербайджанская Республика) – докторант института систем управления НАН Азербайджана, Бакинский государственный университет (AZ1141, Баку, ул. Б. Вахабзаде, 68,
e-mail: agamaliyeva88@gmail.com).

1. Абакумов А.И. Управление и оптимизация в моделях эксплуатируемых популяций: автореф. дис. … д-ра физ-мат. наук. – Красноярск, 1992. – 42 с.

2. Абакумов А.И. Оптимальное управление популяцией с распределенными параметрами // Информатика и системы управления. – 2011. – №3(29). – С. 3–9.

3. Агамалыева А.И., Мансимов, К.Б. Необходимое условие оптимальности в одной дискретной задаче оптимального управления // Вестник Бак. ун-та. Cерия: Физ.-мат. науки. – 2018. – № 3. – С. 20–28.

4. Агамалыева А.И., Мансимов, К.Б. Об одной задаче управления, описываемой системой интегро-дифференциальных уравнений // Вестник Томского Гос. ун-та. Cерия: Управ. выч. техники и информатика. – 2017. – № 39. – С. 4–10.

5. Ainseba B., Anita S., Langlais M. Optimal control for a nonlinear age-structured population dynamic problem // Electronic journal of differential equations. – 2002. – № 28. – P. 1–9.

6. Букина А.В., Букин С.С. Исследование модели динамики популяций методами теории оптимального управления // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Математика. – 2010. – Т. 3, № 3. – С. 59–66.

7. Мансимов К.Б., Марданов М.Д. Качественная теория оптимального управления системами Гурса–Дарбу. – Баку: Изд-во ЭЛМ. – 2010. – 3601 с.

8. Васильев Ф.П. Методы решения экстремальных задач. – М.: Наука, 1981. – 400 с.

9. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Качественная теория оптимальных процессов. – М.: Наука, 1971. – 438 с.

10. Габасов Р., Кириллова Ф.M. Особые оптимальные управления. – М.: Книжный дом «Либроком», – 2011. – 256 с.

11. Методы оптимизации / Р. Габасов, Ф.M. Кириллова [и др.]. – Минск: Изд-во «Четыре четверти», 2011. – 472 с.

12. Габасов Р., Кириллова Ф.М. К теории необходимых условий оптимальности для дискретных систем // Управляемые системы. – 1979. – №18. – С. 14–25.

13. Мансимов К.Б. Интегральные необходимые условия оптимальности квазиособых управлений в системах Гурса – Дарбу // Автоматика и телемеханика. – 1993. – №5. – С. 36–43.

14. Мансимов К.Б. Дискретные системы. – Баку: Наука. – 2013. – 151 с.

15. Мансимов К.Б., Масталиев Р.О. Оптимизация процессов, описываемых разностными уравнениями Вольтерра: монография. – LAP, 2017. – 262 с.

Изучается вопрос о продольном изгибе стержня, состоящего из жестких звеньев, соединенных шарнирами. Показано, что, как и в классическом варианте сплошного стержня, задача может быть поставлена как вариационная задача о минимуме энергии, но заданная функционалом, определенным на классе функций с дискретной областью определения. На функционалы такого вида перенесены основные положения классического вариационного исчисления: найдена формула вариации, доказано обобщение основной леммы вариационного исчисления, получен аналог уравнения Эйлера, которое является разностным уравнением. Применяя полученные результаты и известные свойства классических разностных уравнений, удалось решить аналог задачи Эйлера для двух видов шарнирного стержня: для стержня, состоящего из звеньев одинаковой длины, и для произвольного выбора длин звеньев. В обоих случаях удалось найти критическую силу Эйлера, а также уравнение и вид кривой прогиба.

Ключевые слова: задача Эйлера о продольном изгибе, шарнирный стержень, вариационные принципы в механике, разностные уравнения.

Аксененко Илья Александрович (Пермь, Россия) – студент III курса кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет (614990,
г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ilya156@list.ru)

1. Ванько В.И. Очерки об устойчивости элементов конструкций. – М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015.

2. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. – М.: Эдиториал УРСС, 2000.

3. Романко В.К. Разностные уравнения: учебное пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.

4. Цыпкин А.Г., Цыпкин Г.Г. Математические формулы. Алгебра. Геометрия. Математический анализ: справочник. – М.: Наука, 1985.

В рамках работы выполнено математическое моделирование деформационного поведения оптического волокна типа Panda с учетом защитно-упрочняющих покрытий. Моделируется контактное индентирование волокна в алюминиевое полупространство. Рассмотрен разный характер сопряжения элементов контактного узла: совместное деформирование, контактная склейка, фрикционный контакт и их сочетание. Реализация задачи направлена на анализ влияния характера сопряжения элементов системы на деформационные и контактные параметры волокна типа Panda с учетом двухслойного защитно-упрочняющего полимерного покрытия при взаимодействии с металлической поверхностью.
В модели не учитываются остаточные напряжения в оптическом волокне после технологического процесса производства и поляризации. Установлено, что характер деформационного поведения оптического волокна уточняется при учете контактной склейки между конструктивными элементами. При учете фрикционного контакта между элементами системы максимальные значения интенсивности напряжения наблюдаются в кварце. Полимерное покрытие отслаивается на части поверхности сопряжения и перестает в полной мере выполнять защитные функции.

Ключевые слова: оптическое волокно, моделирование, численный эксперимент, трение, контакт, деформирование.

Лесникова Юлия Игоревна (Пермь, Россия) – ведущий инженер кафедры Вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ (614990, г. Пермь, Комсомольский пр-кт, 29, e-mail: ulesig@gmail.com).

Каменских Анна Александровна (Пермь, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет (614013, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: anna_kamenskih@mail.ru).

Пащенко Максим Михайлович (Пермь, Россия) – студент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ura.4132@yandex.ru).

1. Goryacheva I., Makhovskaya Yu. Discrete contact mechanics with applications in tribology. – Amsterdam: Elsevier, 2022. – 220 p.

2. Barber J.R. Contact mechanics. – Cham: Springer, 2018. – 585 p.

3. Popp A., Wriggers P. Contact modeling for solids and particles. – Cham: Springer, 2018. – 228 p.

4. Goryacheva I., Paggi M., Popov V. Contact Mechanics Perspective of Tribology. – Lausanne: Frontiers Media SA, 2021. – 389 p.

5. Contact fatigue life estimation for asymmetric helical gear drives / S. Rajesh, P. Marimuthu, P. Dinesh Babu, R. Venkatraman // International Journal of Fatigue. – 2022. – Vol. 164. – Art. 107155.

6. Бураго Н.Г., Журавлев А.Б., Никитин И.С. Анализ напряженного состояния контактной системы «диск–лопатка» газотурбинного двигателя // Вычислительная механика сплошных сред. – 2011. – Т. 4, № 2. – С. 5–16.

7. Adamov A.A., Kamenskikh A.A., Pankova A.P. Influence analysis of the antifriction layer materials and thickness on the contact interaction of spherical bearings elements // Lubricants. – 2022. – Vol. 10, № 2. – Art. 30.

8. Kamenskikh A., Kuchumov A.G., Baradina I. Modeling the Contact Interaction of a Pair of Antagonist Teeth through Individual Protective Mouthguards of Different Geometric Configuration // Materials. – 2021. – Vol. 14, № 23. – Art. 7331.

9. Tribology and biophysics of artificial joints / L.S. Pinchuk, V.I. Nikolaev, E.A. Tsvetkova, V.A. Goldade. – London, Amsterdam: Elsevier, 2006. – 350 p.

10. Горячева И.Г., Мартыненко Ю.Г. Проблемы разработки робототехнических и биомехатронных систем с тактильным очувствлением // Вестник нижего­родского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2011. – № 4. –
С. 2112–2114.

11. Лесникова Ю.И. Анализ влияния двухслойного защитно-упрочняющего покрытия на деформационные и оптические характеристики волокна типа Panda // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение. Материало­ведение. – 2022. – Т. 24, № 1. – С. 49–61. DOI: 10.15593/2224-9877/2022.1.07

12. Yang H., Che X., Yang C. Investigation of normal and tangential contact stiffness considering surface asperity interaction // Industrial lubrication and tribology. – 2020. – Vol. 72(3). – P. 379–388.

13. Contact mechanics between the human finger and a touchscreen under electroadhesion / M. Ayyildiz, M. Scaraggi, O. Sirin, C. Basdogan, Persson Bo N.J. // Proceedings of the national academy of sciences of the united states of America. – 2018. – Vol. 115(50). – P. 1–6.

14. Concrete spherical joint contact stress distribution and overturning moment of swing bridge / T. Liu, O. Yu, J. Fan, Z. Peng, E. Wang // Structures. – 2020. – Vol. 28. – P. 1187–1195.

15. Adamov A.A., Kamenskih A.A., Pankova A.P. Numerical analysis of the spherical bearing geometric configuration with antifriction layer made of different materials // PNRPU Mechanics Bulletin. – 2020. – No. 4. – P. 15–26.

16. Высокотемпературный волоконно-оптический сенсор контроля радиальных зазоров в стендах газотурбинных двигателей / Г.Л. Даниелян, С.В. Иванов, Е.Г. Стешаков, И.Н. Молокович, Н.А. Иванов, О.В. Вихрова // Фотон-экспресс. – 2019. – № 6(158). – С. 328–329.

17. Multi-parameter sensor based on single long period grating in Panda fiber for the simultaneous measurement of SRI, temperature and strain / F. Esposito, A. Srivastava, A. Iadicicco, S. Campopiano // Opt. & Laser Technol. – 2019. – Vol. 113. – P. 198–203.

18. Monitoring the failure forms of a composite laminate system by using panda polarization maintaining fiber Bragg gratings / X. Zhang, R. Chen, A. Wang, Y. Xu, Y. Jiang, H. Ming, W. Zhao // Opt. Exp. – 2019. – Vol. 27(13). – P. 17571–17580.

19. Metallic structure functional sensor based on embedded Panda fiber by ultrasonic additive manufacturing / X. He, C. Ma, X. Wang, Z. Wang, F. Jiang, L. Yuan // Appl. Opt. – 2020. – Vol. 59(16). – P. 4880–4887.

20. High extinction ratio elliptical core Panda-type polarization-maintaining fiber coil / H. Li, X. Li, J. Wang, M. Rochette, H. Yang // Opt. Lett. – 2021. –
Vol. 46(17). – P. 4276–4279.

21. Effects of composition and phase relations on mechanical properties and crystallization of silicate glasses / E. Kilinc, A.M.T. Bell, P.A. Bingham, R.J. Hand //
J. Am. Ceram. Soc. – 2021. – Vol. 104. – P. 3921–3946.

22. Glass and process development for the next generation of optical fibers: A Review / J. Ballato, H. Ebendorff-Heidepriem, J. Zhao, L. Petit, J. Troles // Fibers. – 2017. – Vol. 5(1). – Art. 11.

23. Applications of fibre optic temperature measurement / L. Hoffmann, M. Müller, S. Krämer, M. Giebel, G. Schwotzer, T. Wieduwilt // Science Engineering. – 2007. – Vol. 13. – P. 363–378.

24. Analysis of influence of acceleration field on deformation of gyro fiber-optical ring / B. Wang, C. Huang, Q. Hu, J. Kong, P. Chen // Journal of applied optics. – 2021. – Vol. 42(2). – P. 1–9.

25. Multi-wavelength Er–Yb-doped fibre ring laser using a double-pass mach–zehnder interferometer with a sagnac interferometer / J.D. Filoteo-Razo, J.C. Hernandez-Garcia, J.M. Estudillo-Ayala, O. Pottiez // Optics and laser technology. – 2021. – Vol. 139. – Art. 106994. DOI:10.1016/j.optlastec.2021.106994

26. Есипенко И.А., Лыков Д.А. Математическая модель теплового дрейфа волоконно-оптического гироскопа и ее экспериментальная верификация // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. – 2017. –
№ 5. – C. 31–46.

27. Компьютерная модель погрешностей выходного сигнала волоконно-оптического гироскопа при внешних воздействиях / К.С. Галягин, М.А. Ошивалов, М.А. Савин, Ю.А. Селянинов // Известия высших учебных заведений. – Приборостроение. – 2015. – Т. 58, №12. – С. 978–984.

28. Kamenskih A.A., Trufanov N.A. Regularities Interaction of Elements Contact Spherical Unit with the Antifrictional Polymeric Interlayer // Journal of Friction and Wear. – 2015. – Vol. 36, № 2. – P. 170–176.

29. Каменских А.А., Пащенко М.М. Исследование влияния характера контактного взаимодействия штампа с многослойным защитно-упрочняю­щим покрытием на деформационные характеристики системы штамп-полупространство // Научно-технический вестник Поволжья. – 2021. – № 8. – С. 59–62.

30. Shardakov I.N., Trufanov A.N. Identification of the Temperature Dependence of the Thermal Expansion Coefficient of Polymers // Polymers. – 2021. – Vol. 13. – Art. 3035.

31. ГОСТ 15130-86. Стекло кварцевое оптическое. Общие технические условия. – М., 1999. – 30 с.

В настоящее время активно идет процесс интеграции автономных роботизированных комплексов и личного состава войсковых соединений. Такой новый объект в вооруженных силах (вооруженных сил) должен обладать свойством самодостаточного поведения, гарантирующего выполнения некоторой миссии. Проблема состоит в построении информационных процессов в системах управления, обеспечивающих предсказуемое поведение автономной искусственной системы в составе подразделений вооруженных сил, подобное человеческому. В настоящее время ответом на эти вопросы является разработка искусственных сущностей, использующих символьные или нейросетевые методы и модели приобретения и формализации «знаний». Онтологии позволили сделать эти методы и модели знаний интерпретируемыми в естественно-языковой семантике и вывести проблему человеко-машинного взаимодействия на новый уровень, что отмечалось рядом исследователей. Однако следует отметить, что пока не существует модели процесса познания, полученные теоретические результаты не востребованы практикой и представляют только теоретический интерес. Наблюдается разрыв между примитивными моделями поведения искусственных сущностей, моделями их взаимодействия и ожиданиями со стороны практики. В исследовании предложен подход к интеллектуализации поведения искусственных сущностей путем пересмотра логических и математических абстракций, положенные в основу построения их бортовых систем управления на основе развития теории паттернов. Такой подход обеспечивает перенос эффективного человеческого опыта в системы управления искусственными сущностями и совместимость теологического подхода и подхода, основанного на причинно-следственных связях. Показано, что выбор в условиях жесткого дефицита времени осуществляется на основе паттернов поведения, которые отражают эффективный опыт. Паттерны образуют как информационную структуру представлений, так и множество возможных вариантов представлений. Оценки удовлетворенности текущей ситуацией выбора субъектом приводят к изменению структуры интересов субъекта, и он может ее выбирать. Разработана формальная модель паттерна поведения. Рассматриваются проблемы идентификации и построения моделей паттернов. Предложено для этих целей использовать четыре позиции обработки информации, разработан метод логического вывода на паттернах. В работе предложен подход к разработке программного обеспечения интеллектуальных систем управления автономными системами на базе теории паттернов. Приведены результаты решений идентификации паттерна поведения, использующие тренажерные системы нового поколения с голосовым управлением. Рассматриваются вопросы построения архитектуры безэкипажных автономных необитаемых подводных аппаратов с бортовой системой управления, использующей модели паттернов и систему логического вывода на паттернах. Решается проблема тактики поведения узла – автономного необитаемого аппарата – на основании данных от бортовой сенсорной системы.

Ключевые слова: принятие решений, паттерны, интеллектуальная система управления,, нечеткое суждение, ситуация выбора, автономный необитаемый подводный аппарат, искус­ственная сущность, когнитивные модели, автономный агент, бортовой интеллект, ситуа­ционная осведомленность.

Виноградов Геннадий Павлович (Тверь, Россия) – доктор технических наук, доцент, профессор, Тверской государственный технический университет, Научно-исследовательский политехнический университет (170023, Тверь, ул. Маршала Конева, 12, e-mail: wgp272ng@mail.ru).

1. Борисов П.А., Виноградов Г.П., Семенов Н.А. Интеграция нейросетевых алгоритмов, моделей нелинейной динамики и методов нечеткой логики в задачах прогнозирования // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2008. – №1. – С. 78–84.

2. Системы управления вооружением истребителей: основы интеллекта многофункционального самолета / под ред. академ. Е.А. Федосова; Российская академия ракетных и артиллерийских наук. – М.: Машиностроение, 1999. – С. 2005.

3. Виноградов Г.П., Кирсанова Н.В., Фомина Е.Е. Теоретико-игровая модель целенаправленного субъективно рационального выбора // Нейроинформатика. – 2017. – Т. 10, № 1. – С. 1–12.

4. Vinogradov G.P. A Subjectve Rational Choice // IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conference Series. – 2017. – Vol. 803 (2017). – 012176. DOI: 10.1088/1742–6506/803/1/012176.

5. Федунов Б.Е., Прохоров М.Д. Вывод по прецеденту в базах знаний бортовых интеллектуальных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2010. – №3. – С. 63–72.

6. Грибов В.Ф., Федунов Б.Е. Бортовая информационная интеллектуальная система «Ситуационная осведомленность экипажа» для боевых самолетов // Труды ГосНИИАС. Серия ВА. – 2010. – Вып. 1 (18). – С. 5–16.

7. Федунов Б.Е. Механизмы вывода в базе знаний бортовых оперативно советующих экспертных систем // Изв. РАН ТиСУ. – 2002. – № 4.

8. Городецкий В.И., Самойлов В.В., Троцкий Д.В. Базовая онтология коллективного поведения автономных агентов и ее расширения // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2015. – №5. – С. 102–121.

9. Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н. Моделирование поведения агента с учетом субъективных представлений о ситуации выбора // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2011. – № 3. – С. 58–72.

10. Виноградов Г.П. Моделирование принятия решений интеллектуальным агентом // Программные продукты и системы. – 2010. – № 3. – С. 45–51.

11. A methodology for adaptive multi-agent systems engineering /
C. Bernon, M.-P. Gleizes, S. Peyruqueou, G. Picard // Proc. III ESAW. – 2002. – Vol. 2577. – P. 156–169. DOI: 10.1007/3-540-39173-8_12.

12. Fog computing and its role in the internet of things / F. Bonomi,
R. Milito, J. Zhu, S. Addepalli // Proc. MCC. – 2012. – P. 13–16. DOI: 10.1145/­2342509.2342513.

13. Multi-robot exploration for search and rescue missions: a report of map building in RoboCupRescue 2009 / Nagatani K., Okada Y., Tokunaga N., Yoshida K., Kiribayashi S., Ohno K., Takeuchi E. [et al.] // Journal of Field Robotics. – 2011. – Vol. 28, no. 3. – P. 373–387. DOI: 10.1002/rob.20389.

14. Виноградов Г.П., Прохоров А.А. Ontologies in the problems of building domain model // Программные продукты и системы. – 2018. – № 4. –
С. 677–684. DOI: 10.15827/0236-235x.124.677-683.

15. Подход к проектированию программного обеспечения систем управления искусственными сущностями / Г.П. Виноградов, И.А. Конюхов, А.А. Прохоров, Г.А. Шепелев // Программные продукты и системы. – 2021. – Т. 34, № 1. – С. 197–206. DOI: 10.15827/0236-235X.133.197-206.

16. Финн В.К. Далеко не все функции естественного интеллекта могут быть формализованы и автоматизированы // Коммерсант. Наука. – 2019. –
Т. 68. – С. 33–36.

17. Федунов Б.Е. Конструктивная семантика для разработки алгоритмов бортового интеллекта антропоцентрических объектов // Изв. РАН ТиСУ. –
1998. – №5.

18. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. – М.: Радио и связь, 1996.

19. Федунов Б.Е., Шестопалов Е.В. Оболочка бортовой оперативно советующей экспертной системы для типовой ситуации полета «Ввод группы в воздушный бой» // Изв. РАН ТиСУ. – 2010. – №3.

20. Vinogradov G.P. A subjectve rational choice // Journal of Physics: Conf. Series. – 2017. – Vol. 803. – P. 012176–012176. DOI: 10.1088/1742-6596/803/1/­012176.

21. Vinogradov G.P. Pattern control system // Software Journal: Theory and Applications. – 2020. – № 2. – P. 10–19.

Рассмотрено решение задачи по информационной поддержке процесса внутри­отраслевой кооперации предприятий участников по технологико-поставочному принципу.
В качестве решения предложено проектирование единого информационного пространства на базе существующих информационных систем с применением технологий микросервисной архи­тектуры. Анализируются основные проблемы поддержки интеграционного процесса внутри­отраслевых коопераций, построена модель интегральной оценки эффективности отраслевых коопераций на базе метода иерархий Саати и экспертных оценок, описан контракт взаимо­действия в рамках интеграционного процесса. Также представлена модель архитектуры, построен­ная с использованием объектно-ориентированного языка UML, приведена оценка сис­тем­ной устойчивости модели архитектуры с применением смешанного графа, приведены ре­зультаты практической оценки системной устойчивости архитектуры информационной системы.

Ключевые слова: отраслевая кооперация, архитектурное проектирование, микро­сервис­ная архитектура, интеграция сервисов, цифровизация, ОПК.

Коцюба Игорь Юрьевич (Санкт-Петербург, Россия) – кандидат технических наук, доцент, факультет технологического менеджмента и инноваций, Университет ИТМО (197101, Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, 49, литер А, e-mail: ikotciuba@itmo.ru).

Володикова Евгения Олеговна (Санкт-Петербург, Россия) – магистрант, факультет технологического менеджмента и инноваций, Университет ИТМО (197101, Санкт-Петербург, Кронверкский проспект, 49, литер А,
e-mail: volodikova@outlook.com).

1. Ситников С.Е. Организация инновационного производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса // Научный вестник ОПК России. – 2014. – № 2.

2. Родригес Пендас А.А. Стратегические цели развития производственно-технологического потенциала организаций оборонно-промышленного комплекса // Научный вестник ОПК России. – 2018. – № 2.

3. Казьмина И.В. Реинжиниринг в системе совершенствования организации произодства предприятий оборонно-промышленного комплекса // Инновационная наука. – 2018. – № 1.

4. Родригес Пендас А.А. Комплексный анализ эффективности использования производственно-технологического оборудования организаций оборонно-промышленного комплекса // Научный вестник ОПК России. – 2017. – № 4.

5. Жаринов И.О. Диверсификация компаний оборонно-промышленного комплекса в институциональных условиях цифровизации российской экономики // Вестник БГУ. Экономика и менеджмент. – 2021. – № 3.

6. Бакулина А.А. Необходимость регулирования единой системы цифрового управления в оборонно-промышленном комплексе: возможности и угрозы // Образование и право. – 2018. – №9.

7. Мазур М.Ю. Цифровая экономика – вызов для оборонно-промышленного комплекса // Государственное управление. Электронный вестник. – 2018. – №71.

8. Агеев А.Б. Проблемы цифровизации предприятий ОПК: импортозамещение, меры господдержки // Научный вестник ОПК России. – 2019. – №2.

9. Волков В.И., Голубев С.С., Щербаков А.Г. Цифровая трансформация как новый формат инновационно-технологической политики, реализуемой на предприятиях ОПК // Научный вестник ОПК России. – 2018. – № 3.

10. Хачатурян А.А., Петров Д.М. Проблемы создания интегрированных структур кластерного типа в оборонно-промышленном комплексе // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2013. – №21.

11. Агафонов А.Н., Гуров А.А., Зайцев И.И. Проблемы управления процессами интеграции и реструктуризации в оборонно-промышленном комплексе // Новый университет. Серия: Экономика и право. – 2013. – №10 (32).

12. Гаджиметов Б.Э., Щукин О.С. Трансформация структур интегрированных предприятий оборонно-промышленного комплекса // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. – 2017. – №4.

13. Титов О.А., Цветцых А.В., Данильченко Ю.В. Модель проектирования вертикально интегрированной корпоративной структуры оборонно-промышленного комплекса // Менеджмент социальных и экономических систем. – 2017. – №4 (8).

14. Батьковский М.А., Кравчук П.В., Судаков В.А. Информационная система управления диверсификацией интегрированных структур оборонно-промышленного комплекса // Бюллетень науки и практики. – 2020. – №1.

15. Давыдов Д.М. Особенности обеспечения информационной безопасности инновационной деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса // Инновации и инвестиции. – 2019. – №10.

16. Пахомов М.В. Решение проблемных моментов функционирования предприятий одной отрасли ОПК с помощью ЕИП // Вестник науки. – 2019. – №12 (21).

17. Ситников С.Е. Инструменты принятия решений предприятиями и корпорациями оборонно-промышленного комплекса // Россия: тенденции и перспективы развития. – 2017. – №12-2.

18. Пахомов М.В. Концепция ЕИП с точки зрения инфокоммуникационных технологий. Разработка структуры системы связи ЕИП для предприятия ОПК // Вестник науки. – 2019. – №12 (21).

19. Ерошин С.Е. Формирование подходов к совершенствованию информационных систем поддержки принятия решений // Инновации и инвестиции. – 2021. – №10.

20. Черкашина А.С., Гильц Н.Е. Использование автоматизированных информационных систем на предприятиях ОПК России // Решетневские чтения. – 2018.

21. Раткин Л.С. Применение технологий непрерывной информационной поддержки жизненного цикла продукции, компьютерного проектирования программных систем, оперативной аналитической обработки данных и обработки транзакций при создании сложных вычислительных комплексов // Россия: тенденции и перспективы развития. – 2021. – №16-2.

22. ГОСТ Р 57100-2016/ISO/IEC/IEEE 42010:2011. – М., 2016.

23. Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Теория систем и системный анализ. – СПб: Университет ИТМО, 2019. – 84 с.

Переход преимущественно на дистанционный формат обучения профессорско-преподавательского состава старше 65 лет в системе высшего образования, обусловленный сложной эпидемиологической обстановкой в мире, связанной с появлением и распространением новых штаммов коронавирусной инфекции, по-новому актуализировал проблему комплектования библиотечного фонда вузовской библиотеки востребованными печатными изданиями. Авторы статьи сочли целесообразным в разработанную ими математическую модель комплектования библиотечного фонда востребованными печатными изданиями в число учебно-организационных факторов, влияющих на востребованность учебной литературы, включить формат обучения в вузе или коррелирующий с ним фактор возраста преподавателя и оценить его влияние на целевую функцию востребованности печатных изданий. Проведенное исследование показало, что введенный фактор является значимым и существенно влияет на востребованность учебной литературы и, как следствие, должен быть включен в разработанную математическую модель, сформулированную в виде оптимизационной задачи. С учетом полученных в ходе научного исследования результатов предложено для повышения качества комплектования библиотечного фонда вузовской библиотеки востребованной учебной литературой в условиях пандемии COVID-19 усилить учебно-методическую и научно-методическую деятельность профессорско-преподавательского состава.

В статье сделан акцент на возможность нахождения лишь рациональных решений в исходной и уточненной оптимизационной задаче выбора печатных изданий из множества альтернатив, предлагаемых книжными издательствами, поскольку она описывает функционирование вузовской библиотеки как организационно-технической системы, обладающей такими ка­чества­ми, как, например, многомерность, самоорганизация и сложность.

Ключевые слова: задача оптимизации, размерность пространства допустимых решений, выбор, рациональное решение, наиболее значимые признаки печатных изданий, интеллектуальная система поддержки принятия решений, востребованность печатных изданий, библиотечный фонд, организационно-техническая система, Data Mining, метод экспертных оценок.

Болодурина Ирина Павловна (Оренбург, Россия) – доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой «Прикладная математика», Оренбургский государственный университет (460018, Оренбург, пр. Победы, 13, e-mail: prmat@mail.osu.ru).

Дусакаева Слушаш Тугайбаевна (Оренбург, Россия) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная математика», Оренбургский государственный университет (460018, Оренбург, пр. Победы, 13, e-mail: slushashdusakaeva@rambler.ru).

1. Столяров Ю.Н. Библиотечный фонд. – М.: Кн. палата, 1991. – 271 с.

2. Терешин В.И. Библиотечный фонд. – М.: Изд-во Моск. гос. ин-та культуры, 1994. – 174 с.

3. Маркина А. Моделирование фонда как способ управления комплектованием // Библиотека. – 1997. – № 1. – С. 20–23.

4. Анисимов Г.А., Тимонина Л.С. Связность равнозначных документов электронного каталога как способ улучшения качества комплектования учебной литературой // Проблемы полиграфии и издательского дела. – 2008. –
№ 6. – С. 102–117.

5. Васильченко Н.П. Формирование библиотечного фонда // Научные и технические библиотеки. – 1996. – № 5. – С. 22–28.

6. Зорина С.Ю. Комплектование библиотечных фондов. Пути эффективности интеграции библиотеки и издателей // Научные и технические библиотеки. – 2004. – № 2. – С. 72–77.

7. Полл Р. Измерение качества работы: международное руководство по измерению эффективности работы университетских и других научных библиотек. – М.: Логос, 2001. – 152 с.

8. Стукалов Т. Н. Картотека книгообеспеченности в системе управления учебным процессом вуза // Библиотеки учебных заведений. – 2008. –
№ 27. – С. 47–53.

9. Воройский Ф.С. Основы проектирования автоматизированных библиотечно-информационных систем. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 456 с.

10. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. – 2-е изд. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 351 с.

11. Шрайберг Я.Л. Библиотека как объект автоматизации: схема формального описания, структуризация и моделирование на этапе предпроектного исследования. – М.: ГПНТБ России,1998. – 33 с.

12. Болодурина И.П., Волкова Т.В., Болдырев П.А. Технология интеграции библиотечно-информационной системы в образовательную среду вуза // Программные продукты и системы. – 2011. – №1. – С. 109–113.

13. Куровский В. Л., Попкова А.А. Управление качеством информационной обеспеченности вузовской библиотеки // Педагогическое образование и наука. – 2009. – № 3. – С. 38–42.

14. Кромина Л.А., Ярцев Р.А. Формирование заказа литературы для библиотеки вуза на основе локальных рейтингов изданий как задача исследования операций // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2010. – №5. – С. 176–178.

15. Кромина Л.А., Ярцев Р.А. Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений при заказе литературы для вуза на основе ранжирования изданий по уровню потребности: монография. – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2015. – 126 с.

16. Болодурина И.П., Болдырев П.А., Дусакаева С.Т. Анализ качества комплектования библиотечного фонда учебной литературы средствами DATA MINING // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. Серия «Экономика». – 2014. – №1 (30). – С. 101–109.

17. Болодурина И.П., Дусакаева С.Т. Модели и методы принятия решений при заказе востребованной учебной литературы в процессе комплектования библиотечного фонда. // Онтология проектирования. – 2019. – Т. 9, №3(33). – С. 369–381.

18. Болодурина И. П. Болдырев П. А., Дусакаева С.Т. Методы нечеткой логики при исследовании востребованности учебной литературы // Научное обозрение. – 2015. – № 14. – С. 224–231.

19. Болодурина И.П., Дусакаева С.Т. Комплексная модель реализации информационных потребностей пользователей в процессе комплектования библиотечного фонда // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2018. – Т. 18, № 3. – С. 59–67.

20. Болодурина И.П., Дусакаева С.Т. Учет метода экспертных оценок в интеллектуальной системе поддержки принятия решений о приобретении печатного издания в библиотечный фонд вузовской библиотеки // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2021. – № 9 (1). – С. 1–10.

21. Moore N. Measuring the Performance of Public Libraries: a Draft Manual. Paris: General Information Programme and UNISIST, UNESCO, 1989. – 231 p.

22. Elliot S. SLED: Alaska's Statewide Library Electronic Doorway. Alaska state library. – Ankorige, 1996. – 157 p.

23. Интеллектуальные системы управления организационно-техни­ческими системами / А.Н. Антамошин, О.В. Близнова, А.В. Бобов,
А.А. Большаков, В.В. Лобанов, И.Н. Кузнецова. – М.: Горячая линия Телеком, 2016. – 160 с.

В процессе маркетинговых исследований приходится обрабатывать большие объемы накопленных отзывов, поэтому очевидно, что процесс их обработки и анализа должен быть автоматизирован. Современные технические возможности позволяют создать информационно-аналитическую систему для формализованного анализа отзывов потребителей об отелях. Анализ отзывов потребителей способствует развитию гостиничного бизнеса, поскольку отзывы – это качественный способ оценки эффективности работы компании. С их помощью становится ясно, на какие элементы гостиничного комплекса следует обратить внимание с целью их возможного улучшения в будущем. Тенденции, наблюдаемые в отзывах, также позволяют узнать, чего ожидают потребители и как лучше всего можно оправдать их ожидания. По сути, задача анализа тональности текста эквивалентна задаче классификации текста, где категориями текстов могут быть тональные оценки. Для обучения модели классификации был использован набор размеченных данных, загруженный из сети Интернет. Набор содержит 18 500 отзывов об отелях Европы на русском языке с указанной для них тональностью. Статья посвящена актуальной проблеме определения отношения потребителя к услугам, предоставляемым в сфере гостиничного бизнеса, на основе отзывов из сети Интернет. Приведено решение задачи анализа тональности сущностей отеля, извлеченных из отзывов об отеле. Для решения поставленной задачи выбран алгоритм MLP, поскольку задача анализа тональности сводится к задаче классификации, где классами текстов являются тональные оценки. Особое внимание уделено алгоритму обучения модели классификации, разработанному с помощью библиотеки Keras на языке Python. Для решения поставленной задачи анализа тональности сущностей, извлеченных из отзывов об отеле, была разработана информационно-аналитическая система. Автоматизация процесса обработки и анализа отзывов потребителей об отеле с помощью информационных технологий с применением методов машинного обучения позволит модифицировать рабочие процессы.

Ключевые слова: потребительский опыт, гостиничный бизнес, извлечение сущностей, анализ тональности, классификация, применение алгоритма MLP, анализ гостиничного бизнеса, информационная система для гостиничного бизнеса, тональность отзывов отелей, маркетинг в гостиничном бизнесе.

Сазонова Анна Сергеевна (Брянск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Компьютерные технологии и системы», Брянский государственный технический университет (241035, Брянск, бульвар
50-лет. Октября, 7, e-mail: asazonova@list.ru)

Филиппов Родион Алексеевич (Брянск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Компьютерные технологии и системы», Брянский государственный технический университет (241035, Брянск, бульвар 50-лет. Октября, 7, e-mail: redfil@mail.ru)

Лазарева Дарья Эдуардовна (Брянск, Россия) – студент, Брянский государственный технический университет (241035, Брянск, бульвар 50-лет. Октября, 7, e-mail: libv88@yandex.ru)

Филиппова Людмила Борисовна (Брянск, Россия) – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Компьютерные технологии и системы», Брянский государственный технический университет (241035, Брянск, бульвар 50-лет. Октября, 7, e-mail: libv88@mail.ru)

1. Корнеевец В.С., Семенова Л.В. Маркетинг и продажи в гостиничном бизнесе: учебное пособие. – Калининград: Балтийский федеральный университет им. Иммануила Канта, 2008. – 172 c. – ISBN 978-5-88874-904-3. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: https://www.iprbookshop.ru/3168.html (дата обращения: 26.06.2022).

2. Система управления репутацией TrustYou [Электронный ресурс]. – URL: https://www.bigt.ru/trustyou (дата обращения: 26.06.2022).

3. Технология клиент-сервер [Электронный ресурс]. – URL: https://it-black.ru/tekhnologiya-kliyent-server (дата обращения: 26.06.2022).

4. Основы Natural Language Processing для текста [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/446738/ (дата обращения: 26.06.2022).

5. Батура Т.В. Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов на естественном языке: учебное пособие. – Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 2016. – 166 c. – ISBN 978-5-4437-0548-4. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: https://www.iprbookshop.ru/93489.html (дата обращения: 26.06.2022).

6. Word2Vec: как работать с векторными представлениями слов [Электронный ресурс]. – URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/word2vec-vektornye-predstavlenija-slov-dlja-mashinnogo-obuchenija (дата обращения: 26.06.2022).

7. Горожанина Е.И. Нейронные сети: учебное пособие. – Самара: Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. – 84 c. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: https://www.iprbookshop.ru/75391.html (дата обращения: 26.06.2022).

8. Маккинли, У. Python и анализ данных / пер. А. Слинкина. – 2-е изд. – Саратов: Профобразование, 2019. – 482 c. – ISBN 978-5-4488-0046-7. – Текст: электронный // Электронно-библиотечная система IPR BOOKS: [сайт]. – URL: https://www.iprbookshop.ru/88752.html (дата обращения: 26.06.2022).

9. Intelligent System of Classification and Clusterization of Environmental Media for Economic Systems / A.A. Kuzmenko, L.B. Filippova, A.S. Sazonova, R.A. Filippov // Proceedings of the International Conference on Economics, Management and Technologies 2020 (ICEMT 2020). – Advances in Economics, Business and Management Research. – 2020. – Vol. 139. – P. 583–586 (дата обращения: 26.06.2022).

10. Selection of rational schemes automation based on working synthesis instruments for technological processes / YU.A. Leonov, E.A. Leonov, A.A. Kuz­menko, A.A. Martynenko , E.E. Averchenkova, R.A. Filippov – Yelm, WA, USA: Science Book Publishing House LLC, 2019 – 192 p. – ISBN: 978-5-9765-4023-1.

11. Основы инновационной деятельности предприятия: учебное пособие / Е.Э. Аверченкова, А.С. Сазонова, А.В. Аверченков, А.А. Кузьменко, А.А. Тищенко, Р.А. Филиппов – М.: ООО «Флинта», 2019. – 162 с. – ISBN: 978-5-9765-4212-9– Текст: непосредственный.

12. Кузьменко А.А., Кондрашин Д.Е. Методы и подходы к разработке системы автоматизированного анализа динамики изменения площади лесных насаждений на основе методов автоматического распознавания образов. – Брянск: ЭРГОДИЗАЙН, 2019. – C. 230–240.

13. Сазонова А.С., Филиппов Р.А., Филиппова Л.Б. Теория информационных процессов и систем: учебно-методическое пособие. – Брянск, 2016.

14. Law R., Leung D., and Cheung C. A systematic review, analysis and evaluation of research articles in the Cornell Hospitality Quarterly // Cornell Hospitality Quarterly. – 2012. – Vol. 53 (4). – P. 365–381.

15. Line N.D., and Runyan R.C. Hospitality marketing research: Recent trends and future directions // International Journal of Hospitality Management. – 2012. – Vol. 31 (2). – P. 477–488.

16. Teng C. Commercial hospitality in restaurants and tourist accommodation: Perspectives from international consumer experience in Scotland // International Journal of Hospitality Management. – 2011. – Vol. 30(4). – P. 866–874.

17. Paradigms in service research / B. Tronvoll, S.W. Brown, D.D. Gremler, B. Edvardsson // Journal of Service Management. – 2011. – Vol. 22 (5). – P. 560–585.

В рамках исследования обозначена растущая проблема несоответствия компетенций выпускников ИТ-специальностей образовательных организаций требованиям работодателей. Поставлена цель разработки комплекса моделей и алгоритмов, а также реализующего их программного обеспечения для повышения эффективности подготовки ИТ-кадров.

Произведен анализ существующих подходов к ее решению. Выявлены перспективные направления моделирования специалиста. Рассмотрены методы анализа рынка труда в области ИТ-сферы на основании вакансий с сайтов-агрегаторов, подходы к индивидуализации образовательных программ и вовлечения работодателей в процесс обучения, а также средства автоматизации моделирования специалиста. Также изучены онтологические подходы к моделированию специалиста, опирающиеся на экспертные знания.

Разработана концепция организации подготовки ИТ-специалистов на основе открытых слабоструктурированных данных. Описан подход, основанный на обработке данных на естественном языке и денотативной аналитике. Предложенная концепция включает в себя мониторинг и сбор данных вакансий с сайтов-агрегаторов с заданной периодичностью; их последующую обработку для построения динамической модели ИТ-специалиста, описывающей ключевые понятия, необходимые для профессиональной деятельности, и удовлетворяющей требованиям работодателей; обогащение полученной модели открытыми данными о предметной области и информацией, содержащейся в нормативных документах; построение модели специалиста-выпускника, учитывающей связи между ключевыми понятиями, путем построения дено­татного графа для восстановления иерархии обогащенного множества понятий; формирование на ее основе набора рекомендаций по составлению и корректировке образо­ватель­ных программ.

Разработана модель специалиста с точки зрения работодателя на основе нечетких множеств, модель специалиста-выпускника, включающая алгоритм обогащения данных, а также алгоритм формирования рекомендаций по составлению и корректировке образовательных программ.

Разработано программное обеспечение системы поддержки принятия решений, реали­зующее указанные модели и алгоритмы. Проведена экспериментальная проверка с привле­чением экспертов из ИТ-индустрии. По итогам эксперимента получены положительные ре­зуль­таты.

Разработанная система может использоваться для составления и корректировки рабочих программ дисциплин, программ профессиональной переподготовки, программ дополнительного образования в области направлений, связанных с информационными технологиями.

Ключевые слова: ИТ-специалист, компетенция, кластерный анализ, оценка качества, векторизация, денотат, денотатный граф, нечеткое множество, модель специалиста, реко­менда­тельная система.

Яруллин Денис Владимирович (Пермь, Россия) – старший преподаватель, кафедра «Информационные технологии и автоматизированные системы», Пермский национальный исследовательских политехнический университет (614990, Пермь, Комсомольский проспект, 29, e-mail: d.v.yarullin@ya.ru)

1. План мероприятий по направлению «Кадры и образование» [Электронный ресурс] / Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации». – URL: http://static.government.ru/media/­files/­k87YsCABuiyuLAjcWDFILEh6itAirUX0.pdf (дата обращения: 20.03.2021).

2. ИТ: обзор рынка вакансий и топ-15 специальностей [Электронный ресурс] / Группа компаний HeadHunter. – URL: https://perm.hh.ru/article/24562 (дата обращения: 20.02.2021).

3. Земнухова Л.В. It-работники на рынке труда // Социология науки и технологий. – 2013. – Т. 4. – № 2. – С. 77–90.

4. ICT specialists in employment [Электронный ресурс] / Eurostat Statistic Explained. – URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/­ICT_specialists_in_employment#Number_of_ICT_specialists (дата обращения: 10.02.2021).

5. Образование в цифрах [Электронный ресурс] / НИУ ВШЭ. – URL: https://www.hse.ru/primarydata/oc2018 (дата обращения: 20.04.2021).

6. Попова Т.Н. Структурный дисбаланс системы занятости в регионе // Современная экономика: проблемы, тенденции, перспективы. – 2011. – № 5. – С. 1–6.

7. Гимпельсон В. Дефицит квалификации и навыков на рынке труда (недостаток предложения, ограничения спроса или ложные сигналы работодателей?) // Вопросы экономики. – 2004. – № 3. – С. 76–94.

8. Калевко В.В., Лагерев Д.Г., Подвесовский А.Г. Управление образовательной программой вузов в контексте подготовки конкурентоспособных разработчиков программного обеспечения // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2018. – Т. 14. – № 4. – C. 803–814.

9. Булах К.В., Бурцева Е.Т. Модель профессиональной подготовки специалиста с учетом требований современного рынка труда // Вестник Адыгейского государственного университета. – 2018. – № 3(223). – С. 39–44.

10. Харитонова И.Ю., Сергеев С.Ф. Роль рамок квалификаций/компетенций в формировании образовательных программ ИКТ-направ­лений подготовки высшего профессионального образования // Вестник универ­ситета. – 2014. – № 19. – С. 87–96.

11. Галиев Р.М. Автоматизированная система для разработки профессиональных образовательных программ // Современные образовательные технологии в мировом учебно-воспитательном пространстве. – 2016. – № 4. – С. 24–29.

12. Курзаева Л.В. Компетентностный подход в подготовке
ИТ-специалистов: обзор в поисках точки опоры // Современные информационные технологии и ИТ-образование. – 2012. – № 8. – С. 208–214.

13. Информационная система оценки образовательных программ на основе требований работодателей / А.А. Захарова, А.Н. Лазарева, О.Ю. Зорина, В.В. Останин // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2 (1). – С. 136–143.

14. Воронин А.А., Васильченко А.А., Зенович А.В. Анализ содержания университетской подготовки ИТ-специалистов на основе федеральных государственных образовательных стандартов с позиций профессиональных
ИТ-стандартов // Artium Magister. – 2013. – № 14. – С. 50–61.

15. Лебедева Т.Ф., Муравьев С.А. Профессиональные стандарты в сфере информационных технологий как руководство к действию // Профессиональное образование в России и за рубежом. – 2016. – № 4 (24). – С. 92–97.

16. Гузаиров М.Б., Герасимова И.Б. Системный подход к оценке качества образовательного процесса // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2007. – № 5(9). – С. 29–33.

17. Васильева Е.В. Система квалификации как инструмент соответствия интересов сфер труда и образования // Вестник университета. – 2014. – № 19. – С. 10–16.

18. Мартынов В.В., Филосова Е.И., Ширяев О.В. Организация подготовки и информационная поддержка реализации динамических образовательных программ, учитывающих требования работодателя // Управление экономикой: методы, модели, технологии. – 2014. – С. 110–113.

19. Bakanova A. The use of Ontologies in the Development of a Mobile
E-Learning Application in the Process of Staff Adaptation // International Journal of Recent Technology and Engineering. – 2019. – № 2S10 (8). – C. 780–789.

20. Ali A., Marwan H. Exploring career management competencies in work-based learning (WBL) implementation // J. Tech. Educ. Train. – 2019. – № 11. –
C. 159–166.

21. An ontological approach to chemical engineering curriculum development / M. Bussemaker, N. Trokanas, F. Cecelja // Computers and Chemical Engineering. – 2017. – № 106. – С. 927–941.

22. Smith D., Ali A. Analyzing computer programming job trend using web data mining // Issues in Informing Science and Information Technology. – 2014. – № 11. – С. 203–214.

23. Информационно-аналитический сервис формирования актуальных профессиональных компетенций на основе патентного анализа технологий и выделения профессиональных навыков в вакансиях работодателей /
Д.Ю. Ильин, Е.В. Никульчев, Г.Г. Бубнов, Е.О. Матешук // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2017. – № 2(38). – С. 71–88.

24. Яруллин Д.В. Извлечение слабоструктурированных данных при помощи N-мерных векторов (на примере рабочих программ дисциплин ВО) // Естественнонаучные методы в цифровой гуманитарной среде: материалы Всерос. науч. конф. с междунар. участием. – 2018. – С. 120–123.

25. Jurafsky D., James H.M. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition [Электронный ресурс]. – URL: https://web.stanford.edu/~jurafsky/­slp3/ed3book.pdf (дата обращения: 10.03.2022).

26. Новиков А.И., Нестерова Н.М. Реферативный перевод научно-технических текстов. – М., 1991. – 148 с.

27. Новиков А.И. Семантика текста и ее формализация. – М.: 1983. – 216 с.

28. Новиков А.И. Текст и «контртекст»: две стороны процесса понимания // Вопросы психолингвистики. – 2003. – № 1. – С. 64–76.

29. Новиков А.И. Текст и его смысловые доминанты. – М.: Институт языкознания РАН, 2007. – 224 с.

30. Курушин Д.С., Леонов Е.Р., Соболева О.В. О возможном подходе к автоматическому построению денотатного графа гипертекста // Информационная структура текста. – 2018. – С. 113–118.

31. Курушин Д.С., Соболева О.В., Вяткин Д.С. Денотативная модель основного содержания текста в лингвистическом обеспечении робототехничесих исследований // Информационная структура текста. – 2018. – С. 104–112.

32. Стенников В.А., Барахтенко Е.А., Соколов Д.В. Применение онтологий при реализации концепции модельно-управляемой разработки программного обеспечения для проектирования теплоснабжающих систем // Онтология проектирования. – 2014. – № 4(14). – С. 54–68.

Рассмотрены основные понятия классической вероятности, отрицательной вероятности, нечетких множеств с проведением соответствующих аналогий квантово-механического подхода для создания математических моделей для описания социальных явлений. Также кратко описаны особенности применения теории интенциональности, которая для социальных явлений использует понятие институциональности. При этом институциональность понимается как свойство сознания, направленное на объекты и положения вещей в реальном мире. Выделено понятие «коллективная институциональность», которое формирует социальные факты, возникающие при коллективном воздействии членов общества. Приведено понятие статуса, обозначающего совокупность свойственных субъекту или объекту значений характеристик, которые определяют его позицию в системе. Описаны особенности и область применения для нечетких моделей, использующихся для математического описания лингвистических термов и интенциональности в оценке вероятностей событий в теории нечетких множеств. Кроме этого, описано понятие отрицательной вероятности и возможность его использования для характеристики социальных событий. Далее приводится пример, иллюстрирующий понятие комплекснозначной функции и ее использование для измерения характеристик социально-экономических процессов. В заключение вводится понятие статусных функций для сравнения с функциями принадлежности и волновыми функциями.

Ключевые слова: квантово-подобная математическая модель, статусная функция, социально-экономическая система, теория интенциональности, институциональность.

Вешнева Ирина Владимировна (Саратов, Россия) ‒ доктор технических наук, профессор, доцент, Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского (410012, Саратов, ул. Астраханская, 83, e-mail: veshnevaiv@gmail.com).

Большаков Александр Афанасьевич (Санкт-Петербург, Россия) ‒ доктор технических наук, профессор, Высшая школа прикладной математики и вычислительной физики Института прикладной математики и механики, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул. 29, e-mail: aabolshakov57@gmail.com).

1. A Mathematical Model of Regional Socio-Economic Development of the Russian Arctic Zone / Y. Boldyrev, S. Chernogorskiy, K. Shvetsov, A. Zherelo, K. Kostin. ‒ 2019. ‒ Vol. 8, no 1. ‒ URL: https://www.mdpi.com/2079-9276/8/1/­45. DOI 10.3390/resources8010045 (дата обращения: 22.07.2022).

2. Bertotti M.L., Modanese G. Mathematical Models for Socio-economic Problems [Электронный ресурс] // Mathematical Models and Methods for Planet Earth. Part of the Springer INdAM Series book series SINDAMS. ‒ 2014. ‒ Vol. 6. ‒ P. 123–134 ‒ URL: https://www.researchgate.net/publication/312825656 DOI: 10.1007/978-3-319-02657-2_10 (дата обращения: 20.06.2022).

3. Abalkin L. The Acceleration of Socioeconomic Development // Its Essence and Sources, Problems in Economics. ‒ 1986. ‒ Vol. 29(6). ‒ P. 50–62. DOI: 10.2753/PET1061-1991290650

4. Demchenko S., Melnikova T.A. The Methodology of Developing the System of Indicators to Evaluate the Socio-economic Development Efficiency // Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. ‒ 2015. ‒
Vol. 11. ‒ P. 2356–2384. DOI: 10.17516/1997-1370-2015-8-11-2356-2384

5. Specific features of regulating the fоrecasting system for the socio-econоmic develоpment in Russia / R.E. Khairullina, V.I. Lushchik, E.O. Lampsi, V.I. Romanov, A.L. Burovkina, A.Y. Krupnov, Yu.A. Butyrin // Revista Gênero E Interdisciplinaridade. ‒ 2021. ‒ Vol. 2, iss. 1.

6. Gênero R.E. Interdisciplinaridade. – 2021. – Vol. 2(01). DOI: 10.51249/­gei.v2i01.136

7. Furnham A., Chamorro-Premuzic T. Personality, intelligence and general knowledge // Learning and Individual Differences. ‒ 2006. ‒ Vol. 16. ‒ P. 79–90.

8. Ackerman P.L., Beier M.E. Intelligence, Personality, and Interests in the Career Choice Process // Career choice. ‒ 2003. ‒ P. 205–218.

9. Liu Yang-Yu, Barabási A.-L. Control principles of complex systems // Reviews of Modern Physics. ‒ 2016. ‒ Vol. 88. DOI: 10.1103/­RevModPhys.88.035006

10. Roderick C.M. Intentionality // The Encyclopedia of Philosophy. ‒ 2001. ‒ Vol. 4.

11. Jacob P. Stanford Encyclopedia of Philosophy [Электронный ресурс] // Intentionality. Retrieved 21 December 2012. ‒ URL: https://plato.stanford.edu/­entries/intentionality/ (дата обращения: 22.06.2022).

12. Searle J. R. What is an Institution? // Journal of Institutional Economics. ‒ 2005. ‒ Vol. 1, no. 1. ‒ P. 1–22.

13. Smith B., Searle J. The construction social reality: An exchange // American journal of Economics and Sociology. ‒ 2003. ‒ Vol. 2, no 1. ‒ P. 285–309.

14. Searle J.R. The construction social reality. – New York. Free Press, 1995.

15. Searle J.R. Collective Intentions and Actions // Intentions in Communication / Cohen P., Morgan J., Pollack M. E. (eds.) Cambridge, MA: MIT Press, 1990 Reprinted in: Searle J. R. Consciousness and Language. – Cambridge: Cambridge University Press, 2002. ‒ P. 80–105.

16. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. ‒ 165 с.

17. Заде Л.А. Тени нечетких множеств // Проблемы передачи информации. ‒ 1966. ‒ Т. 2, вып. 1. – C. 37–44.

18. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях.
В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. – М.: Мир, 1976. ‒ С. 172–215.

19. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем // Новости Искусственного Интеллекта. ‒ 2001. ‒ № 2–3. ‒ C. 7–11.

20. Dirac P.A.M. The physical interpretation of quantum mechanics [Электронный ресурс] // Soc. London. Ser. A. ‒ 1941. – Vol. 180. A. ‒ URL: https://royalsociety.org/journals/ (дата обращения: 20.06.2022).

21. Белинский А.В. Парадоксы Белла без введения скрытых параметров // Успехи физических наук. ‒ 1994. ‒ Т. 164, № 4. ‒ С. 435–442.

22. Белинский А.В. Как измерить отрицательную вероятность // Письма в ЖЭТФ. ‒ 1994. ‒ Т. 59. ‒ С. 278–282.

23. Белинский А.В. Объективная реальность и парадокс друзей Вигнера // Оптика и спектроскопия. ‒ 2020. ‒ Т. 128, вып. 9. ‒ С. 1309–1312. DOI: 10.21883/OS.2020.09.49870.297-20

24. Feynman R.P. Negative probabilities: layman explanations [Электронный ресурс]. ‒ URL: https://cds.cern.ch/record/154856/files/pre-27827.pdf (дата обращения: 20.06.2022).

25. Klyshko D.N. Quantum Communication with Entangled Photons [Электронный ресурс] // Advances In Atomic, Molecular, and Optical Physics. ‒ 2000. ‒ Vol. 42. ‒ P. 489–533. ‒ URL: https://doi.org/10.1016/S1049-250X(08)60192-5) (дата обращения: 20.06.2022).

26. Home D., Selleri F. Bell’s theorem and the EPR paradox // Rivista del Nuovo Cimento. ‒ 1991. ‒ Vol. 14(9). ‒ P. 1–95.

27. Sokolovski D. Are the ’weak measurements’ really measurements? // Quanta. ‒ 2013. ‒ Vol. 2. ‒ P. 50–57.

28. Белинский А.В., Клышко Д.Н. Интерференция света и теорема Белла // Успехи физических наук. ‒ 1993. – Т. 8 (1). – P. 1993163.

29. Ионов А.С., Петров Г.А. К построению основ теории вероятностей комплексных логических событий // Вестник НовГУ. Сер.: Естеств. и техн. науки. ‒ 2004. ‒ № 26. ‒ С. 108–113.

30. Ольве Н., Рой Ж., Ветер М. Оценка эффективности деятельности компании. Практическое руководство по использованию сбалансированной системы показателей. – М.: Издательский дом «Вильямс». ‒ 2003. ‒ 304 с.

31. Veshneva I.V., Singatulin R.A. The Status Functions Application for Multispectral Data Images Processing in Virtual Reality Systems // Cyber-Physical Systems, Studies in Systems, Decision and Control. Springer. ‒ 2012. ‒ Vol. 350. ‒ P. 225–235. DOI 10.1007/978-3-030-67892-0_19

32. Veshneva I., Bolshakov A., Fedorova A. Analysis of the Competitiveness Risks of Food Production Enterprises Using Mathematical Modelling Methods // Methods Communications in Computer and Information Science, 1448 CCIS. ‒ 2021. ‒ P. 238–249. DOI: 10.1007/978-3-030-87034-8_18

33. Sanz A.S., Miret-Arte S. Quantum phase analysis with quantum trajectories: A step towards the creation of a Bohmian thinking // Am. J. Phys. ‒ 2011. ‒ Vol. 80(525).

34. Нейман И. Математические основы квантовой механики. – М.: Наука. ‒ 1964. ‒ 366 с.

35. Птускин А.С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. ‒ 216 с.

36. Ротштейн А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. – Винница: Континент-Прим, 1996. ‒ 132 с.