350 rub
Journal Neurocomputers №1 for 2012 г.
Article in number:
Solvability of the formalized description vitasystems through the use of categorical variables
Authors:
A. I. Ayupov, S. I. Plyaskota
Abstract:
To formalize the description of large-scale organizational systems the notion of vitasystems (VtS) as a targeted operating set of people and their use of methods, tools, knowledge and technology (from the Eng. Vital) introduced in the paper. Proposed to apply this term in the analysis of any kind of human activity. It is shown that structurally, any VtS can be represented in the form of five categories (Need, Idea, Resources, Design, Outcome). These categories have a hierarchical nature, i.e. their content depends on the appropriate level of system review. Between categories can be set four kinds of relationships (Development, Subordination, Response, Resistance). The sets of categories and relationships can be represented as a full mesh oriented graph. All the categories (components, characteristics of components) have dynamic properties, and any change in the component composition of any category in accordance with the introduced relationships leads to changes in a component part of other categories. As an example, an information system description of industrial sector is considered in terms of the above categories and relations VtS. Formally, the introduction of the quantitative variables, submitted the relationship between the characteristics of categorical component, depending on the needs of estimation accuracy can be described by Petri nets, semi-Markov processes, recurrence relations, differential or integral equations. An example of one approach to modeling the VtS is presented. Conclusions. 1. The proposed methodological approach to large-scale vitasystems with a relatively small number of categorical variables allows to carry out a balanced design and to make recommendations to subjects of influence at different levels hierarchy for the coherent management of development and operation of a wide class of vitasystems. 2. One of the promising areas of research is to develop theoretical foundations, including the use of formalized description vitasystems categories, their relationships and dynamics models of different vitasystems classes, including both the processes of their development and degradation.
Pages: 67-78
References
  1. Морен Э. Метод. Природа Природы. M.: Прогресс-Традиция. 2005.
  2. Богданов А. А. Тектология (Всеобщая организационная наука). В 2-х кн. / Л. И. Абалкин (отв. ред.) и др. / Отделение экономики АН СССР. Ин-т экономики АН СССР. М.: Экономика. 1989.
  3. Авдеев В. П., Бурков В. Н., Еналеев А. К. Многоканальные активные системы // Автоматика и Телемеханика. 1990. № 11.
  4. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег. 1999.
  5. Крушанов А. А. Универсальная парадигма экологии. Философия науки. Вып. 7.
  6. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ. 2005.
  7. Новиков Д. А. Управление проектами: организационные механизмы. М.: ПМСОФТ. 2007.
  8. Новиков Д. А. Математические модели формирования и функционирования команд. М.: Издательство физико-математической литературы. 2008.
  9. Marca, D., McGowan, C. L., SADT: Structured analysis and design technique. McGraw-Hill. 1988.
  10. Меделяновский А. Н., Водяха Г. И. Необычные возможности человека и теория власти. М.: Айрис-пресс. 2004.
  11. Аюпов А. А., Аюпов А. И., Пляскота С. И., Рубан А. С.Мониторинг интересов субъектов жизненного цикла сложных организационно-технических систем // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD-2007). Труды первой междунар. конф. (1-3 октября 2007 г., Москва, Россия) / Под ред. С. Н. Васильева, А. Д. Цвиркуна. М.: Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН. 2007.
  12. Аюпов А. И., Пляскота С. И., Сизов Ю. Г., Степановская И. А., Сериков А. П. Моделирование распределения ресурсов на стадиях долгосрочных проектов наукоемких технических систем оборонного назначения // Вооружение. Политика, Конверсия. 2008. № 6.
  13. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Корниенко П.А. Обучаемые многофакторные сети Маркова и их применение для исследования психологических характеристик // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 12. С. 65-76.
  14. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Малых С.Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. М.: РУСАВИА. 2003.
  15. Куравский Л.С., Баранов С.Н., Юрьев Г.А. Синтез и идентификация скрытых марковских моделей для диагностики усталостного разрушения // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2010. № 12. С. 20-36.