Существует ряд особенностей, свойственных задачам математического моделирования сложных систем, которые ограничивают использование известных методов. Указанное обстоятельство обусловливает необходимость разработки новых методов и алгоритмов математического моделирования, позволяющих расширить область применения технологий интеллектуального анализа данных. В статье рассмотрен метод интеллектуального анализа данных, в основе которого лежит идея самоорганизации математических моделей и аппарат гибридных нейронных сетей. Предлагаемый метод позволяет строить модели сложных систем в условиях ограниченности объёма исходных данных с учётом экспертной информации об имеющихся закономерностях и взаимосвязях. Авторы анализируют особенности задач математического моделирования сложных систем, а также предлагают методику, включающую следующие этапы: формирование обучающих выборок и подготовку структур частных моделей, генерирование частных моделей нейронной сетью, отбор лучших моделей по заданному критерию. Для тестирования разработанной методики был разработан специальный программный комплекс, с помощью которого проводились вычислительные эксперименты. Их результаты свидетельствуют о работоспособности рассмотренного метода и позволяют рекомендовать его для построения математических моделей сложных систем. Полученные модели в дальнейшем могут использоваться в качестве математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений по управлению сложными объектами произвольной природы.
Проблема исследования хаотических моделей и их свойств обусловлена, в частности, тем, что для подобных моделей не применимо траекторное описание, следовательно, возникает необходимость перехода к иному способу описания, а именно, к вероятностному. Строится эволюционный оператор, описывающий трансформацию плотностей вероятности во времени, решается спектральная задача – задача нахождения его собственных функций и собственных чисел. Думается, что исследование хаотических моделей могло бы пойти быстрее и успешней, если бы студенты уже на фазе усвоения и осмысления полученных результатов яснее представляли себе, что уже сделано в науке и что предстоит сделать, владели терминологическим и понятийным аппаратом, свободно оперировали им в своих первых работах.
В статье установлены особенности задачи планирования нового производственного процесса внутри предприятия, позволяющие разработать интегрированную систему планирования и управления выпуском, в которой одновременно анализируются и создаются программы развития производственных мощностей и выпуска продукции с максимальным выигрышем. Авторами предложен алгоритм расшивки узких мест опытного производства. Этот алгоритм учитывает связанную с входными параметрами многоступенчатость процесса выпуска продукции и производственные возможности опытного производства с учётом лимитирующих мощностей и человеческих ресурсов. Составлена динамическая схема расширения опытного производства. Предложенная модель позволяет проанализировать различные варианты развития производства с целью выбора наиболее рационального из них. Предложен способ определения рационального пути достижения максимального выигрыша E. В статье рассмотрены основные варианты внешнего воздействия и корректировка производственного плана по месяцам планового года с помощью адаптивных методов. Определен порядок расчёта устойчивости производственного процесса с помощью критерия Михайлова и проведён его анализ с использованием годографа. Продемонстрированы возможности созданного авторами соответствующего программного обеспечения.
В условиях хорошо развитого рынка новая информация находит быстрое отражение в курсовой стоимости активов, поэтому для таких условий можно использовать модель, которая бы удовлетворительно описывала взаимосвязь между риском и доходностью активов. Такая модель была разработана в середине 60-х годов У. Шарпом и Дж. Линтерном и получила название оценки стоимости финансовых активов (capital asset pricing model – CAPM). В статье рассматривается ряд проблем, которые могут возникнуть при попытке применения модели в условиях российского рынка, и варианты их решения. Определяются такие параметры модели, как безрисковая ставка (строится имитационная модель) и ставка рыночной доходности, а также решается вопрос о том, к каким активам может быть применена модель. На примере акций российских телекоммуникационных компаний делается прогноз для равновесной доходности, в соответствии с которым можно выявить недооценённые и переоценённые активы с целью выработки рекомендаций для потенциальных инвесторов.
В условиях чистой конкуренции для повышения объёмов продаж фирмы активно используют различные рычаги, включая рекламу. Объёмы продаж товара определяются не только размерами затрат на проведение рекламных кампаний, но и зависят от поведения покупателей, которое можно представить в виде марковской цепи. В работе предлагается целый спектр математических моделей, позволяющих проводить как численные, так и аналитические расчёты объёма продаж в зависимости от частоты рекламы и долевого распределения рынка между продавцами. Марковская модель продаж позволяет фирмам определять экономически целесообразный объём финансовых вложений, направляемых на рекламные проекты, индукционная – объяснить внезапный спад интереса покупателей к товару, ажиотажный спрос на какой-либо товар, а также возникновение явления «торговой марки» – бренда.
В настоящее время проблема обеспечения надежной защиты передаваемой и принимаемой информации от несанкционированного доступа проявляется наиболее остро в связи с интенсивным проникновением информационных технологий в такие сферы, как промышленность, бизнес, торговля и др. Одним из способов защиты информации является сокрытие ее присутствия. В данной работе рассматривается использование речевых образов (сигналов) в качестве контейнеров для хранения подлежащей защите информации (текст, изображение, речевой сигнал). Для решения поставленной задачи используется преобразование Хаара. Это преобразование в отличие от других вейвлет-преобразований обладает высоким быстродействием и относительной простотой. Загрузка сигнала в контейнер производится с помощью обратного, а извлечение сигнала – с помощью прямого преобразования.
Бурный рост экономической активности сопряжён сегодня с выходом на международные рынки и развитием многонациональных компаний. Процессу глобализации экономики способствует перемещение традиционных видов экономической деятельности в сетевую среду. Однако это явление не только не изучено, но и лишено единого толкования среди ученых-экономистов, что свидетельствует о необходимости исследований в области сетевой экономики.
В работе представлено исследование рынка ссылок в русскоязычном сегменте Интернета, а также математические модели для определения дохода web-мастера. Приводятся графики роста бирж, дохода типичного сайта и другие его параметры. Математическая модель строится на основе метода наименьших квадратов.
Среди новых задач электронного бизнеса оценка эффективности деятельности предприятия оказывается важным подспорьем для удержания его высоких позиций. Решение данной задачи – это не просто создание лучших по точности средств оценивания, а интеграция различных инструментов, подходов и технологий в единой среде. Система, представленная в этой статье, предоставляет клиенту набор компонент, формирующих сервис для проведения анализа экономического и финансового состояния предприятия.
Статья посвящена рассмотрению моделей управления деятельностью производственного предприятия. Приведена математическая постановка динамической задачи управления финансовыми и производственными ресурсами предприятия и более сложная модель, в которой предполагается, что объём поступающих на предприятие финансовых средств заранее не известен, представляя собой случайный процесс.