№ 5 (2023)

Рассмотрены признаки и эмпирические характеристики распределенного интеллекта (РИ) как способности коллективного агента воспринимать, обрабатывать и использовать информацию для достижения собственных целей. В первой части обзора обсуждаются наиболее существенные признаки «протоинтеллектуальных» и интеллектуальных систем, особенности РИ, индивидуального интеллекта человека и искусственного интеллекта (ИИ). Подчеркнута неразрывная связь РИ организационных и социальных систем с индивидуальным человеческим интеллектом. На примерах простейших форм роевого интеллекта перечислены факторы, определяющие эффективность РИ мультиагентной системы, включая структуру взаимодействий между агентами, коллективное целеполагание, запись, свертывание и обработку внешней информации, стандартные образы внешних воздействий. Их совокупностью определяется способность мультиагентной системы к целенаправленным действиям, выходящим далеко за пределы возможностей отдельных составляющих ее агентов. Во второй части обзора будут рассмотрены формы коллективного интеллекта в «человеческих» социальных системах и дана общая классификация известных видов РИ.

Рассматривается задача синтеза систем управления подвижными объектами с коммутацией каналов управления. Для устранения скачков и импульсов, которые могут появляться в моменты переключения, предложено использовать обобщенную характеристику, позволяющую описать весь ансамбль траекторий движения системы при переключении каналов управления в произвольный, случайный момент времени. Разработан способ численного обращения преобразования Лапласа на основе разложения дельта-функции в ряд экспоненциальных полиномов, что позволило обеспечить приближение обобщенной характеристики системы к заданной временно́й области. Доказано, что описание обобщенной характеристики системы в виде экспоненциального ряда позволяет свести задачу синтеза к решению системы алгебраических неравенств. На конкретном примере синтеза системы автоматического управления углом тангажа летательного аппарата с ограничением нормальной перегрузки показано, что вся совокупность траекторий движения, полученная для различных моментов переключения каналов, принадлежит заданной временной области.

Конкурентоспособность является ключевым показателем успеха не только для стран и отраслей, но и для компаний. Цель данного исследования заключается в определении стратегических способностей, на основе которых строится конкурентоспособность компаний, оперирующих на российском рынке. Представлены теоретические основы концепции стратегических способностей, подчеркнута их роль в развитии конкурентоспособности компаний через усиление их конкурентных преимуществ. Методология исследования вопросов стратегических способностей основана на ведущих публикациях зарубежных и отечественных авторов за последние 30 лет. Эмпирическая часть исследования посвящена стратегическим способностям 30 российских и международных компаний, осуществляющих свою деятельность на российском рынке, их различиям и сходствам. В рамках исследования было выявлено, что российские отечественные компании фокусируются только на развитии одной конкретной стратегической способности, российские компании-экспортеры практикуют более дифференцированный подход, развивая значительное количество стратегических способностей одновременно, и наконец, международные компании делают акцент на развитии более широкого, но при этом сбалансированного набора стратегических способностей. К основным стратегическим способностям компаний на российском рынке относятся: профессионализм сотрудников; контроль качества; инновации и уникальные технологии; корпоративный бренд и репутация; понимание особенностей потребителей; клиентоориентированность; гибкость. Результаты исследования имеют практическое значение и могут быть использованы российскими компаниями в качестве ключевых факторов повышения своей конкурентоспособности как на российском рынке, так и при выходе на новые зарубежные рынки.

В развитие концепции создания прикладной географической информационной системы моделирования поисковых корреляционно-экстремальных навигационных систем для управления движущимися объектами исследована возможность использования параллельных, распределённых и облачных вычислений при моделировании КЭНС. Использование КЭНС в современных условиях порождает необходимость диагностирования работы навигационной системы при стрессовом воздействии на их съёмочные системы. Моделирование параметров стрессового воздействия предполагает обращение к специализированным базам данным, содержащим характеристики объектов местности в разных диапазонах длин волн электромагнитного излучения. Этих характеристик в геоинформационных системах (ГИС) и облачных средах, как правило, нет. Показано, что диагностику КЭНС следует производить на основе моделирования съёмочной системы с использованием облачных ГИС. Рассмотрены вопросы организации параллельных вычислений для решения задач, связанных с распознаванием образов. Выявлена специфика параллельной структуры поисковых алгоритмов КЭНС, учёт которой при реализации этих алгоритмов средствами вычислительных систем, поддерживающих параллельные вычисления, позволяет наиболее полно использовать их преимущества.

Рассмотрена проблема мониторинга технического состояния компонентов комплекса бортового оборудования с целью его реконфигурирования в реальном времени. Предполагается использование по крайней мере трех уровней систем мониторинга: ближайшая перспектива – исключительно традиционные встроенные средства контроля (ВСК); дальнейшее продвижение – ВСК в совокупности со средствами повышения достоверности выполняемого диагностирования, включая организацию взаимно перекрестного парного мониторинга; более отдаленная перспектива – логические алгоритмы обработки наблюдений за поведением системы в целом, основанные на нормализованных правилах анализа функциональных отказов (АФО) авиационной техники. Математическое содержание парного мониторинга состояния компонентов заключается в формировании так называемых матриц предпочтения, по значению которых посредством специальных таблиц не только определяется с высокой достоверностью состояние объектов диагностирования, но и оцениваются возможные ошибки средств диагностирования. Применительно к методам третьего уровня предложена последовательность действий, заключающаяся в поочередном инициировании обратной и прямой логических моделей, воспроизводящих зависимости отказных состояний по результатам АФО. Предложена обновленная методика работы с триплексными логическими моделями. Основным преимуществом таких моделей является существенная простота и универсальность, что обеспечивает эффективность их применения к широкому кругу динамических систем различной сложности. Приведенный методический пример иллюстрирует применение логических триплексных моделей.