Вестник Кольского научного центра РАН. 2013, №1.

Systems (ICUMT-2010), October 18-20, 2010, Moscow, Russia [Электронный ресурс] (CD-ROM). Paper № 1569337294. 9. Fridman A. Combining Neural Networks and Incremental Techniques for Coordination in System of Systems / Alexander Fridman, Olga Fridman.// Cybernetics and Systems 2012: Proceedings of Twentieth European Meeting on Cybernetics and Systems Research (EMCSR 2012), 2012, Vienna, Austria. P. 203-207. 10. Фридман О.В. Применение нейронных сетей для детектирования источника возмущений в сетевых структурах / О.В. Фридман, А.Я. Фридман // IX Всероссийская школа-семинар "Прикладные проблемы управления макросистемами", г. Апатиты, 26-30 марта 2012 г. Материалы докладов. Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2012. С. 72-73. Сведения об авторах: Фридман Ольга Владимировна - к.т.н., старший научный сотрудник; e-mail: ofridman@iimm.kolasc.net.ru Фридман Александр Яковлевич - д.т.н., профессор, зав. лаб.; e-mail: fridman@iimm.kolasc.net.ru УДК 004.89, 004.9 УПРАВЛЕНИЕ ОГРАНИЧЕНИЯМИ ПРИ КОНЦЕПТУАЛЬНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ СЛОЖНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ: КОНТЕКСТНЫЙ ПОДХОД А.А. Зуенко, А.Я. Фридман Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН Аннотация Предлагается интеллектуальная технология моделирования сложных организационно­ технических систем, использующая контекстно-ориентированный подход к управлению ограничениями, которые характеризуют объект исследования. Технология позволяет решать с единых позиций задачи стратегического планирования, оперативного управления, а также автоматизации контроля корректности процесса моделирования. Ключевые слова: концептуальное моделирование организационно-технических систем, контекстно­ ориентированный подход, интеллектуальные базы данных. Введение Вопрос обоснованного выбора в пользу того или иного управленческого решения (альтернативы) актуален в различных организационно-технических системах (промышленных предприятиях, группах предприятий и т.д.). К выбору следует подходить особенно ответственно, если он может повлечь необратимые изменения самой системы и/или окружающей среды (экономические, экологические катастрофы и т.п.). Поэтому целесообразно автоматизировать процедуры поддержки принятия управленческих решений. Принципиальная неполнота знаний о сложных системах как объектах исследования существенно ограничивает применимость классических аналитических моделей и требует использования интеллектуальных технологий и методов имитационного моделирования. Ситуация усложняется, если объект характеризуется структурной динамикой, в частности, допускается взаимозаменяемость отдельных подобъектов. Структурная динамика может быть обусловлена как внутренними, так и внешними возмущающими воздействиями, при этом ставится задача обеспечения устойчивого функционирования (минимальной деградации) системы под действием возмущений различной природы. Современные системы моделирования, как правило, ориентированы на пользователя- непрограммиста, который может выступать в роли аналитика предметной области, определяющего структуру и состав модели предметной области, а также в роли конечного 79