Кафедра фундаментальной информатики и оптимального управления Вол ГУ

Кафедра фундаментальной информатики и оптимального управления Вол. ГУ РАН Управление системами междисциплинарной природы современные тенденции Комитеты IFAC: В Европе (ЕЭС) получают приоритет • человеко-машинные системы (TC 4. 5); исследования: • большие системы (TC 5. 4); Человеко-машинный симбиоз (моделирование • интеллектуальные автономные роботы (TC человека в контуре управления и как объекта 7. 5); управления). • моделирование и управление; Сложные распределенные системы и экологическими системами (TC 8. 3); повышение качества систем в • экономические и бизнес- системы (TC 9. 1). неопределенной среде (глобальные производства, безопасность, стратегии гетерогенного управления, новые принципы мультидисциплинарной координации и управления) … Госкомиссией Р. Мюррея в США, спонсированной NSF, выделены задачи: Групповое управление. Кластеры космических аппаратов. Командование и управление сражением. Управление финансовыми и экономическими системами. Управление биологическими и экосистемами. Многопрофильные команды людей в контуре управления. Единая теория управления, вычислений и связи … Основные направления фундаментальных исследований РАН: Управление в междисциплинарных моделях организационных, социальных, экономических, биологических и экологических систем; групповое управление; кооперативное управление …

Управление системами междисциплинарной природы: РАН классификация и основания ОСНОВАНИЯ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ

Примеры задач управления системами РАН междисциплинарной природы Механизмы управления организационными системами Согласование интересов в эколого-экономических системах Рефлексивное управление Оптимизация и самоорганизация иерархических и сетевых структур Координация взаимодействия и принятие решений в мультиагентных системах

Специфика объекта управления РАН Специфика объекта управления: Задачи: ь Самостоятельное целеполагание, целенаправленность поведения ь Согласования интересов; ь Достижение общей цели; (сознательное искажение информации, невыполнение обязательств); ь Рефлексивное ь Рефлексия (нетривиальная взаимная управления; информированность, дальновидность, эффект обмена ролями ); ь Оптимизация и ь Ограниченная рациональность (принятие самоорганизация решений в условиях неопределенности и иерархических и сетевых ограничений на объем обрабатываемой информации); структур. ь Кооперативное и/или конкурентное взаимодействие (образование коалиций, информационное и другое противодействие); ь Иерархичность; ь Многокомпонентность (законы природы, экономические, социальные) ь Распределенность.

Согласование интересов РАН в эколого-экономических системах экономически оптимальный безопасный рыбохозяйствен ный гидрограф

Согласование интересов: РАН комплекс механизмов управления Механизмы планирования Механизмы распределения ресурса Механизмы активной экспертизы Механизмы внутренних цен Конкурсные механизмы Механизмы организации Механизмы смешанного финансирования Противозатратные механизмы Механизмы самоокупаемости Механизмы оптимизации производственного и коммерческого циклов Механизмы контроля Механизмы комплексного оценивания Механизмы согласия Многоканальные механизмы Механизмы опережающего самоконтроля Механизмы стимулирования за индивидуальные и коллективные результаты Механизмы унифицированного стимулирования Механизмы «бригадной» оплаты труда Механизмы стимулирования в матричных структурах

Рефлексивные игры Прикладные модели рефлексивных игр: ь Игры поиска; ь Производитель и посредник; ь Коррупция; ь Активная экспертиза; ь Формирование команды; ь Предвыборная борьба и др. РАН Рефлексивная модель группового воздушного боя Манипулирование результатами экспертизы. Предположим, что центр заинтересован в том, чтобы результат экспертизы был как можно ближе к значению x 0 [d; D]. Пусть центру известны мнения n экспертов {ri [d; D]}i N, но никому из них не известны достоверно мнения остальных. Принимаемое решение x = (s), где s [d; D]n – вектор сообщений экспертов. Обозначим: x 0 i(a, ri) – решение уравнения (a, …, x 0, …, a) = ri , di(ri) = max {d; x 0 i(D, ri)}, Di(ri) = min {D; x 0 i(d, ri)}, d(r) = (d 1(r 1), d 2(r 2), …, dn(rn)), D(r) = (D 1(r 1), D 2(r 2), …, Dn(rn)). Теорема. Если мнение каждого эксперта известно организатору экспертизы, но неизвестно другим экспертам, то за счет рефлексивного управления любой результат x 0 [ (d(r)); (D(r))] может быть реализован как коллективное решение. При этом достаточно ограничиться вторым рангом рефлексии экспертов.

Рефлексия и адаптация в мультиагентных системах Архитектура агента РАН Уровни адаптации Пример адаптации двух агентов (пунктир - в отсутствии рефлексии) Взаимодействие агентов

Задачи оптимизации иерархий управления организационными и техническими РАН системами Формирование структуры управления организацией Разработка структуры сбора и обработки информации ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ ИЕРАРХИИ УПРАВЛЕНИЯ Проектирование сборочного производства Распределение функций и задач в сетевых структурах

Основные результаты (ИПУ РАН, каф. ФИОУ Вол. ГУ) РАН