Модели распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Прокофьев, Владимир Сергеевич

• Прокофьев, Владимир Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Прокофьев, Владимир Сергеевич

Обозначения и сокращения.

Введение.

1 Системный анализ методов и моделей распределения ресурсов систем управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки.

1.1 Системный подход к моделированию распределения ресурсов систем управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки.

1.2 Методы управления ресурсами систем управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки.

1.3 Анализ влияния помеховой обстановки на ресурсы системы управления военного назначения и способов его снижения.

1.3.1 Основные аспекты защиты информационных подсистем системы управления военного назначения.

1.3.2 Особенности организации борьбы с преднамеренными помехами в радиолокационных станциях.

1.3.3 Методы технической защиты радиолокационных станций от воздействия преднамеренных помех.

1.4 Анализ влияния целевой обстановки на ресурсы системы управления военного назначения.

1.5 Логико-лингвистическое моделирование процесса управления.

1.6 Принятие решения в задаче распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки.

1.7 Выводы по главе 1 и постановка задачи на исследование.

2 Модели системы управления военного назначения.

2.1 Системная модель радиолокационной станции как информационной подсистемы системы управления военного назначения.

2.1.1 Конфликт как состояние функционирования радиолокационных систем.

2.1.2 Основные подходы к исследованию радиолокационных станций в условиях конфликта.

2.1.3 Принципы системного подхода, используемые при построении модели радиолокационной станции.

2.1.4 Элементы системной модели радиолокационной станции.

2.2 Системная модель комплекса радиоэлектронного противодействия как решающей подсистемы системы управления военного назначения.

2.3 Системная модель системы управления вооружением многоцелевого истребителя как системы управления военного назначения.

2.4 Выводы по главе 2.

3 Информационная технология, модели и алгоритмы распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенной динамики помехово-целевой обстановки.

3.1 Основные подходы к планированию использования ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенности.

3.2 Концептуальная модель распределения ресурсов системы управления военного назначения.

3.3 Метамодель распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенной динамики помехово-целевой обстановки.

3.4 Построение структуры предпочтения элемента, принимающего решения, в задаче распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенной динамики помехово-целевой обстановки.

3.5 Модель распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенной динамики помехово-целевой обстановки.

3.6 Информационная технология распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенной динамики помехово-целевой обстановки.

3.7 Модель поддержки принятия решений по оценке веса возмущений.

3.8 Выводы по главе 3.

4 Логико-лингвистические модели поддержки принятия решения в задаче распределения ресурсов систем управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помеховой обстановки.

4.1 Концептуальные вопросы построения модели обобщенного планирования применения системы управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помеховой обстановки.

4.2 Нечеткие алгоритмы планирования и модели взвешенного прогноза распределения ресурсов.

4.3 Задание лингвистических переменных модели.

4.4 Модели поддержки принятия решения.

4.5 Выводы по главе 4.

5 Программная реализация результатов исследования и вычислительный эксперимент.

5.1 Пакет прикладных программ поддержки принятия решения при планировании применения системы управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки.

5.2 Реализация программного обеспечения в ходе вычислительного эксперимента на примере операции «Решительная сила».

5.2.1 Анализ действий ВВС НАТО в ходе конфликта и определение исходных данных для расчетов.

5.2.2 Расчет планирования распределения ресурсов на примере операции «Решительная сила» и оценка его эффективности.

5.3 Выводы по главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки»

Актуальность исследования. Изменчивость, а иногда и непредсказуемость динамики ситуации в течении вооруженного конфликта является одной из основных проблем, возникающей перед значительной частью систем управления военного назначения (СУВН). Неопределенность динамики помехово-целевой обстановки, в свою очередь, препятствует эффективному планированию противоборства, ухудшает помехозащищенность СУВН, снижает ее боевую эффективность и, как следствие, затрудняет общее управление.

Опыт ведения боевых действий в последние десятилетия показал, что наиболее перспективным направлением ведения боевых действий является стратегия сетецентрической войны, особенность которой состоит в наличии множества подсистем управления, объединенных в единую сеть. Создание такой сети, способствует эффективному поражению как воздушных, так и наземных целей, в том числе, в условиях активного радиоэлектронного противодействия противника. Это обстоятельство выдвигает на первый план использование в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки (НДПЦО) специальный вид управления — гибкое распределение ресурсов (ГРР) СУВН.

Гибкое распределение ресурсов СУВН - это функция СУВН по регулированию использования ресурсов системы в связи с неопределенным характером протекания конфликта с применением средств информационного, радиоэлектронного и вооруженного противоборства, а также из-за несовпадения во времени планируемого способа применения СУВН с наиболее эффективным в текущей ситуации. Механизм ГРР предлагает ряд приемов, которые помогают элементу системы, принимающему решение (ЭПР), в достижении оптимальных результатов. Его задача состоит в изыскании способов гибкого реагирования на изменение помехово-целевой обстановки с целью снижения влияния текущей ситуации на СУВН с помощью распределения ее ресурсов.

Однако при неопределеном характере изменения помехово-целевой обстановки не всегда можно решить задачу оптимизации применения СУВН только методами ГРР. Анализ мирового и отечественного опыта управления ресурсами СУВН в ходе вооруженного противоборства показывает, что на практике для этого используются отдельно логистический и эмпирический подходы. Это приводит к отсутствию согласованных решений и значительному снижению боевой эффективности. Выбор способа применения, величины запаса ресурсов, интенсивности использования конкретного типа ресурсов и многих других параметров, максимизирующих боевую эффективность СУВН при ее работе в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки, в основном зависят от четкости и своевременности выполнения этапов планирования использования и оперативного управления ресурсами СУВН, а также эффективности анализа и контроля, что очень затруднительно сделать, не применяя средства автоматизации. При этом возникают проблемные вопросы, связанные с построением моделей поддержки принятия управленческих решений, повышая тем самым объективность и рациональность их выбора и использования.

Наличие статистики взаимодействия СУВН с внешней средой обуславливает проведение диагностического анализа организационного управления с выявлением «дефектов» существующей системы управления (состав дефектов, место и время их возникновения в системе управления, проявления их в процессе функционирования объекта и др.). Необходимы знания о поведении противника, обуславливающих появление на входе или выходе СУВН определенных воздействий или информации. Наличие на этапе планирования применения СУВН неопределенности в априорной информации о возможных в будущем воздействиях и поведении противника делает поставленную задачу весьма значимой.

Существующие до настоящего времени методы планирования применения и управления СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки оказались недостаточно состоятельными и эффективными. Условия современного противоборства выдвинули на первый план большое количество новых, ранее не учитываемых факторов, сильно влияющих в настоящее время на характер противоборства СУВН с противником (применение новых комплексов помех, снижение радиолокационной заметности целей, применение в системах управления элементов искусственного интеллекта и т.п.). Нестабильность помехово-целевой обстановки и наличие в вероятностном смысле появления различных комплексов помех и целей, приводит к тому, что СУВН при взаимодействии с противником обязана реагировать на его действия и должна менять в соответствии с этим свою поведенческую тактику и стратегию, что является важной актуальной задачей управления любой военной системой. Причем неполнота и неопределенность информации в описании свойств воздействия противника, критериев его оценки и исходов значительно осложняет процесс принятия решения и ситуационного управления СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки. Решение задачи моделирования сценариев взаимодействия СУВН с противником в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки позволяет повысить эффективность управления, определить стратегию и тактику с точки зрения уменьшения расходов своих ресурсов, увеличения объективности принимаемых управленческих решений и уверенности в их надежности.

Анализ реально существующего взаимодействия СУВН с противником в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки показывает, что для таких процессов характерны, по крайней мере, следующие свойства: большое количество слабо формализуемых и зачастую противоречивых целей функционирования с одновременной их изменчивостью (ситуативностыо) во времени; конфликтный и многоаспектный характер взаимоотношений как между элементами внутри объекта исследования, так и с окружающими объектами при значительном влиянии человеческого фактора; преимущественно понятийный и противоречивый характер исходных описаний условий функционирования и возможных ограничений.

Очевидно, что при наличии перечисленных выше свойств построить строгую количественную модель объекта исследования чрезвычайно трудно и решение задачи приходится искать в классе других методов. К числу таких методов, получивших развитие в последние годы и ориентированных на изучение объектов и процессов с указанными свойствами, относятся методы логико-лингвистического моделирования.

Логико-лингвистические методы, работая в слабо формализуемых проблемных областях, позволяют вырабатывать качественные предложения и рекомендации, а также получать нечисловые оценки изучаемых процессов и явлений типа «хуже — лучше», «полезно - вредно», «важно - не очень важно». Такие рекомендации и оценки взаимодействия СУВН с противником в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки могут иметь самостоятельное значение, то есть-использоваться при обосновании (мотивации) принимаемых управленческих решений без привлечения количественных оценок.

Таким образом, существует практическая проблема — недостаточное качество использования ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки снижает ее эффективность.

Разрешение практической проблемы требует решения научной задачи. Она заключается в необходимости разработки моделей распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки, учитывающих особенности текущей ситуации протекания вооруженного конфликта, на основе методов логико-лингвистического моделирования.

Объектом исследования в диссертационной работе являются системы управления военного назначения.

Предметом исследования являются модели распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки, учитывающие особенности текущей ситуации протекания вооруженного конфликта.

Область исследования в настоящей работе соответствует приоритетным направлениям развития вооружения и военной техники Министерства

Обороны Российской Федерации. В частности к таким направлениям относятся работы по созданию систем математического моделирования, интеллектуальных систем автоматизированного управления.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение эффективности систем управления военного назначения, функционирующих в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки путем разработки моделей и алгоритмов распределения ресурсов на основе методов логико-лингвистического моделирования, обеспечивающих минимум затрат на противодействие.

Достижение цели исследования предполагает решение следующих задач:

- системного моделирования СУВН и разработки информационной технологии распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки;

- разработки моделей и алгоритмов распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки;

- разработки логико-лингвистических моделей поддержки принятия решения в задаче распределения ресурсов СУВН;

- апробации результатов в ходе экспериментальных исследований на основе математического моделирования и вычислительного эксперимента.

Методы исследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании следующих методов и теорий: систем, множеств, графов, векторной оптимизации, принятия решений, искусственного интеллекта, ситуационного управления, математического моделирования и программирования. Общей методологической основой является системный подход.

На защиту выносятся следующие новые научные результаты:

- информационная технология распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки, основанная на информационных моделях взаимодействия возмущений и СУВН;

- модель распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки на основе бинарных отношений конфликта, содействия и безразличия;

- логико-лингвистические модели поддержки принятия решения в задачах распределения ресурсов СУВН.

Научной новизной диссертационной работы является разработка информационной технологии и моделей распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности динамики помехово-целевой обстановки, а именно:

- системные модели распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО, отличающиеся представлением структуры элементов процесса и связей между ними в виде модулей «энергия-информация», «решение-действие» и создающие основу для его математического моделирования;

- информационная технология распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО, отличающаяся использованием информационных моделей взаимодействия возмущений и СУВН в графовом представлении, отражающая такие задачи, как: многоцелевой характер, векторная оценка, многоальтернативность формируемых решений;

- модель распределения ресурсов СУВН в условиях возможного появления на входе множества возмущений, отличающаяся представлением решения векторной задачи оптимизации и построения функции гарантированного выигрыша в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия;

- модели планирования и поддержки принятия управленческих решений при распределении ресурсов СУВН в условиях НДПЦО, отличающиеся от известных использованием в качестве переменных нечетких условных высказываний.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректностью разработанных математических моделей, использованием известных положений фундаментальных наук, сходимостью полученных теоретических результатов с данными экспериментов, а также с результатами исследований других авторов.

Практическая значимость работы заключается в построенных инструментальных средствах в виде моделей, алгоритмов и пакета прикладных программ, реализующих в структуре автоматизированных систем управления человеко-машинные процедуры поддержки принятия решения и оперативного управления.

Публикации. По результатам проведенных исследований опубликовано 10 печатных работ, из них: 1 патент на изобретение, 1 статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ для публикаций научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук, 2 статьи и 5 работ в материалах Международных, Всероссийских и межведомственных конференций, 1 свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования обсуждались на: Всероссийской научно-практической конференции «Совершенствование наземного обеспечения авиации» (Воронеж, 2006); Всероссийской конференции «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2006); Международной научно-практической конференции «Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического и машинного моделирования» (Воронеж, 2007), Международной научно-практической конференции «Преступность в Центральном федеральном округе России: состояние, проблемы предупреждения и раскрытия преступлений» (Воронеж, 2008).

Реализация и внедрение результатов работы. Исследования проводились в рамках НИР: тема № 30655, шифр «Решение-06» (Исследование возможностей применения общей теории систем для формирования у операторов сложных технических комплексов научного, творческого подхода к освоению, повышению качества технической эксплуатации и ремонту сложных радиотехнических систем).

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы реализованы в научных работах и учебном процессе Тамбовского высшего военного авиационного инженерного училища радиоэлектроники и войсковой части 62632, что подтверждено актами об использовании результатов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, списка использованных источников.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Прокофьев, Владимир Сергеевич

5.3 Выводы по главе 5

1 Разработанный комплекс математических и алгоритмических моделей поддержки принятия решения при обобщенном планировании распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО определяет состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического, информационного и программного обеспечения автоматизированной системы поддержки и принятия решения и управления данным процессом.

2 Построены инструментальные средства поддержки принятия решения при обобщенном планировании распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО, обладающие инвариантными свойствами к предметной области.

3 Предложенная структура экранов диалоговой оболочки синтеза и анализа взаимодействия центра с внешней средой создает основу для программной реализации интерфейса пользователя, включая функцию управления данным процессом, организацию взаимодействия с пользователями, поиска необходимых альтернатив и представления их пользователю для окончательного выбора.

4 Достоверность и полнота результатов исследования обеспечивается и подтверждается результатами вычислительного эксперимента.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения исследований были получены следующие результаты:

1 Существующие модели структурного и параметрического синтеза и анализа процедур распределения ресурсов СУВН, как правило, основаны на аналитических методах их реализации, методах оптимизации и принятия решения по одному критерию. Процесс распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности обладает такими принципиальными особенностями, как конфликтность, динамичность, многофункциональность, многоаспект-ность, влияние человеческого фактора, что существенно затрудняет его количественное моделирование и оптимизацию.

2 Современные подходы к разработке методов распределения ресурсов СУВН в условиях неопределенности, основанные на использовании теории множеств, графов, выбора и принятия решений, искусственного интеллекта, ситуационного управления, математического моделирования, программирования и др., позволяют организовывать рассматриваемое управление более эффективно.

3 Разработаны системные модели радиолокационной станции и комплекса радиоэлектронного подавления, как одних из основных компонентов СУВН, позволяющие проводить анализ ресурсов по их видам и влияние наличия того или иного ресурса на функционирование системы.

4 Разработана системная модель СУВН, отражающая место в ней основных ее компонентов, позволяющая выделить количественный и качественный состав имеющихся у системы ресурсов, распределить подсистемы по степени важности, дать основу для планирования использования ресурсов и определении запаса.

5 Разработана модель управления ресурсами СУВН в условиях возможного появления на входе множества возмущений и обоснована декомпозиция, позволяющая представить решение векторной задачи оптимизации в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия.

6 Разработанная структурная модель и алгоритм информационной технологии управления ресурсами СУВН в условиях НДПЦО позволила провести декомпозицию общей модели в виде кортежа частных моделей, элементы которого последовательно формируют этапы ее выполнения.

7 Предложенная модель двухэтапного комбинированного управления СУВН в условиях НДПЦО отличается от известных тем, что, наряду с планированием по неполной априорной информации о возмущениях, используется модель оперативной коррекции по уточняющей текущей информации.

8 На основе анализа состояний конфликта, содействия и безразличия разработаны человеко-машинные процедуры поддержки принятия решений по оценке веса возмущений, поступающих на вход СУВН, обеспечивающие максимум функции гарантированного выигрыша и обладающие максимальной полезностью для обеспечения функционирования СУВН в условиях НДПЦО по достижению поставленных целей.

9 Построенная модель обобщенного планирования распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО, где в качестве переменных используются нечеткие условные высказывания, моделирующие рассуждения человека.

10 Предложенный подход к заданию лингвистических переменных позволил разработать логико-лингвистическую модель поддержки принятия решений, основанную на построенных алгоритмических правилах логического вывода и направленную на формирование стратегий распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО.

11 Разработанный комплекс математических и алгоритмических моделей поддержки принятия решения определяет состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического/ алгоритмического, информационного и программного обеспечения автоматизированной системы поддержки и принятия решения и управления процессом распределения ресурсов СУВН в условиях НДПЦО.

12 Оценка эффективности разработанного научного аппарата показала, что его применение позволяет снизить экономические затраты при распределении ресурсов СУВН в условиях НДПЦО.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Прокофьев, Владимир Сергеевич, 2008 год

1. Абрамович Ю.И. Исследование асимптотической эффективности адаптивных итеративных алгоритмов оптимизации отношения сигнал/помеха в нестационарных условиях / Ю.И. Абрамович // Радиотехника и электроника,1981. Т. 26, № 3. - С. 532-542.

2. Абрамович Ю.И. Регуляризированный метод адаптивной оптимизации фильтров по критерию максимума отношения сигнал/помеха / Ю.И. Абрамович // Радиотехника и электроника. 1981. - Т. 26, № 3. - С. 543-551.

3. Абрамович Ю.И. Адаптивные фильтры компенсации стационарных помех, соответствующие теплицевой структуре корреляционной матрицы / Ю.И. Абрамович, Д.З. Аров, В.Т. Качур // Радиотехника и электроника. — 1987. -Т. 32, № 12.-С. 2525-2533.

4. Акофф P.JI. Планирование в больших экономических системах / Р.Л. Акофф. М.: Сов. радио, 1972. - 223 с.

5. Акофф Р.Л. Искусство решения проблем / Р.Л. Акофф. М.: Мир,1982.-220 с.

6. Алексеев А. Анализ боевого применения авиации США в ходе операции «Решительная сила» / А. Алексеев // Зарубежное военное обозрение, 2001.-№ 1.-С. 20-27.

7. Берзин Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем / Е.А. Берзин. М.: Сов. радио, 1974. - 304 с.

8. Блауберг И.В. Становление и сущность системного подхода / И.В. Блауберг, Э.Г. Юдин. М.: Наука, 1973. - 270 с.

9. Бочкарев A.M. Цифровая обработка радиолокационной информации при сопровождении целей / A.M. Бочкарев, А.Н. Юрьев, М.Н. Долгов // Зарубежная радиоэлектроника, 1991. -№3. С. 3-22.

10. Бронштейн И.Н. Справочник по математике / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. -М.: Наука, 1980.-975 с.

11. Бублик Н.Г. Логико-лингвистические модели в военных системных исследованиях / Н.Г. Бублик, В.Е. Евстигнеев, В.И. Новосельцев. — М.: Военное издательство, 1988. -232 с.

12. Бухал ев В. А. Оптимизация динамических систем случайной структуры / В.А. Бухалев. М.: Наука, 1996. - 354 с.

13. Бушуев С.Н. Теоретические основы создания информационно-технических систем / С.Н. Бушуев, A.C. Осадчий, В.М. Фролов. СПб.: ВАС, 1998.-404 с.

14. Вентцель Е.С. Полемика и ее издержки / Е.С. Вентцель // Новый мир. 1973,-№3.-С. 5-23.

15. Вихров С. Накануне кампании 1999 г. / С. Вихров // Воздушно-космическая оборона. 2004. - №5 (18). - С. 15-17.

16. Воронов A.A. Введение в диалектику сложных управляемых систем / A.A. Воронов. М.: Наука, 1985. - 352 с.

17. Гаек П. Автоматическое образование гипотез. / П. Гаек, Т. Гавра-нек. -М.: Наука, 1984. 197с.

18. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях / М.Г. Гафт — М.: Знание, 1979.-64 с.

19. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций / Ю.Б. Гермейер. -М.: Наука, 1971. — 323с.

20. Гильберт Д. Основания математики. Логические исчисления и формализация арифметики: пер. с англ. / Д. Гильберт, П. Бермайс. М.: Наука, 1982.-556 с.

21. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики: Информационная математика / В.А. Горбатов. — М.: Наука, 1999. — 544 с.

22. Гордон Д. Вычислительные аспекты имитационного моделирования / Д. Гордон // Исследование операций: сб. статей. — М.: Наука, 1981. — Т. 1.-С. 655-679.

23. Грешилов A.A. Как принять наилучшее решение в реальных условиях / A.A. Грешилов. М.: Радио и связь, 1991. - 320с.

24. Турин JI.C. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов / JI.C. Турин, Я.С. Дымарский, А.Д. Меркулов. М.: Сов. радио, 1968. — 463 с.

25. Гласс Дж. Статистические методы в прогнозировании / Дж. Гласс, Дж. Стенли. М.: Прогресс, 1976. - 368с.

26. Джонс Дж.К. Методы проектирования: пер. с англ. / Дж.К. Джонс. 2-е изд., доп. - М.: Мир, 1986. - 326 с.

27. Дрейпер Н.Р. Прикладной регрессионный анализ: 2-е изд.: Кн.1-2. / Н.Р. Дрейпер, Г. Смит. М.:Финансы и статистика, 1986. - 349 с.

28. Дрогалин В.В. Помехоустойчивые алгоритмы вторичной обработки информации в бортовых PJTC при автоматическом сопровождении целей в режиме обзора / В.В. Дрогалин, А.Р. Ильчук, А.И. Канащенков // Зарубежная радиоэлектроника. 2002. - №11. - С. 3-34.

29. Дружинин В.В. Конфликтная радиолокация (опыт системного исследования) / В.В. Дружинин, Д.С. Конторов. М.: Радио и связь,. 1982. -158 с.

30. Дружинин В.В. Вопросы военной системотехники / В.В. Дружинин, Д.С. Конторов. М.: Воениздат, 1976. - 224 с.

31. Дружинин В.В. Системотехника / В.В.Дружинин, Д.С. Конторов. -М.: Радио и связь, 1985. 200 с.

32. Еремин И.И. Противоречивые модели оптимального планирования / И.И. Еремин. М.: Наука, 1988. - 160 с.

33. Заде JT.A. Понятия лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / JI.A. Заде. — М.: Мир, 1976. 165 с.

34. Защита радиолокационных систем от помех. Состояние и тенденции развития / под ред. А.И. Канащенкова и В.И. Меркулова. М.: Радиотехника, 2003.-414 с.

35. Иванов AJO. Военно-технические основы построения и математическое моделирование перспективных средств и комплексов автоматизации / А.Ю. Иванов, С.П. Полковников, Г.Б. Ходасевич СПб.: ВАС, 1997. - 419 с.

36. Игнатьева A.B. Исследование систем управления / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 158с.

37. Имитационное моделирование производственных систем / под общ. ред. A.A. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. -416 с.

38. Интегральные роботы. М.: Мир, 1973. — 156 с.

39. Ириков В.А. Построение человеко-машинных процедур программно-целевого планирования / В.А. Ириков // Труды всесоюзной школы-семинара по управлению большими системами. — Тбилиси: Мицниереба, 1973.-С. 24-38.

40. Искусственный интеллект: справочник: в 3 т. / под ред. Э.Д. Попова и Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - Т. 2. - 304 с.

41. Калиниченко JI.A. Машины баз данных и знаний / Л.А.Калиниченко, В.М. Рыбкин. М.: Наука, 1990. - 296 с.

42. Кини P.JI. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: пер. с англ. / P.JI. Кини, Г. Райфа. М.: Радио и связь, 1981. -560 с.

43. Кича И.В. Вероятностное и гарантирующее управление. В 3 ч. Ч. III. Предельная тождественность / И.В. Кича, В.В. Токарев // Автоматика и телемеханика. 1994. - №10. - С.143-150.

44. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: пер. с англ. / Дж. Клир. М.: Радио и связь, 1990. - 544 с.

45. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами / Ю.И. Клыков. М.: Энергия, 1974. - 390 с.

46. Комков Н.И. Модели программно-целевого управления / Н.И. Комков. М.: Наука, 1981.-268 с.

47. Кристофидес Н. Теория графов: алгоритмический подход: пер. с англ./ Н. Кристофидес; под ред. Г.П. Гаврилова. — М.: Мир, 1978. 432 с.

48. Кузин JI.T. Основы кибернетики. В 2 т. Т.2. Основы кибернетических моделей: уч. пособие для вузов / JI.T. Кузин. М.: Энергия, 1979. - 584 с.

49. Кузьмин С.З. Цифровая радиолокация. Введение в теорию / С.З. Кузьмин. Киев: Изд-во КвЩ, 2000. - 348 с.

50. Лапчик М.П. Численные методы / М.П. Лапчик, М.И. Рагулина, Е.К. Хеннер. М.: Академия, 2004. - 384 с.

51. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев. -М.: Логос, 2000.-296 с.

52. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники / Б.Р. Левин. М.: Сов. радио, 1974. - 550 с.

53. Лемешкин A.B. Конфликт в задаче замещения ресурсов / A.B. Ле-мешкин, Ю.С. Сербулов // Материалы XLI отчетной научной конференции за 2002 год. В 3 ч., 12-14 марта 2003 г. Воронеж: ВГТА, 2003. - Ч. 2. - С.25-26.

54. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / Б. Лю. М.: Бином, 2005 .-416с.

55. Магрупов Т.М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения / Т.М Магрупов. Ташкент: Фан, 1990. - 120 с.

56. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах / Дж. Мартин. М.: Мир, 1980. - 662 с.

57. Месарович, М. Общая теория систем: математические основы / М. Месарович, Я. Такахара. М.: Мир, 1978. - 311 с.

58. Методы и модели проектирования комплексов автоматизированного освоения эрготехнических систем: монография / В.А. Малышев и др.. Воронеж: Научная книга, 2006. - 261 с.

59. Мидоу Ч. Анализ информационно-поисковых систем / Ч. Мидоу. — М.: Мир, 1978.-213 с.

60. Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной / Д.С. Милль. М.: Книжное дело, 1990. - 366 с.

61. Мороз А.И. Курс теории систем / А.И. Мороз. М.: Высшая школа, 1987.-412 с.

62. Неклассическая логика. М.: Мир, 1970. - 190 с.

63. Николаев, В.И. Системотехника: методы и приложения / В.И. Николаев, В.Н. Брук. — Л.: Машиностроение, 1985. — 199 с.

64. Новиков П.С. Элементы математической логики / П.С. Новиков. -М.: Наука, 1973.-452 с.

65. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации / С.А. Орловский. М.: Наука, 1981. - 206 с.

66. Патрикеев Н. «Решительная сила в действии» / Н. Патрикеев // Воздушно-космическая оборона. 2004. - №5 (18). - С.21-27.

67. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д.А. Поспелов. М.: Энергоиздат, 1981.-201 с.

68. Поспелов Д.А. Мышление и автоматы / Д.А.Поспелов В.Н.Пушкин. М.: Сов. радио, 1972. - 134 с.

69. Поспелов Д.А. Семиотические модели: успехи и перспективы / Д. А. Поспелов // Кибернетика. 1976. - № 6. - С. 12-19.

70. Прокофьев B.C. Модель распределения ресурсов системы управления военного назначения в условиях неопределенной динамики помехово-целевой обстановки / B.C. Прокофьев, В.А. Малышев // Вестн. Воронеж, инта высок, технол. 2008. - № 3. - С. 25-29.

71. Прокофьев B.C. Нечеткие алгоритмы планирования распределения ресурсов системы управления военного назначения / B.C. Прокофьев, В.А. Малышев // Вести. Воронеж, ин-та высок, технол. — 2008. № 3. — С. 29-32.

72. Прокофьев B.C. Подходы к исследованию конфликтующих радиолокационных станций / B.C. Прокофьев // Материалы IV Всероссийской конференции «Теория конфликта и ее приложения», 14-16 ноября 2006 г. — Воронеж: Научная книга, 2006. С. 254-257.

73. Прокофьев B.C. Элементы системной модели радиолокационной станции /B.C. Прокофьев // Системы управления и информационные технологии. 2006. - №1.2 (23). - С. 12-21.

74. Розен В.В. Цель — оптимальность — решение (математические модели принятия оптимальных решений) / В.В. Розен. М.: Радио и связь, 1982. - 168 с.

75. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА) / Б. Руа // Вопросы анализа и процедура принятия решений. М.: Мир, 1976. - С.80-107.

76. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем: пер. с англ. / Т. Саати, К. Керне. М.: Мир, 1991.-224 с.

77. Сербулов Ю.С. Модели выбора и распределения ресурсов технологических систем в условиях замещения и конфликта: дисд-ра техн. наук: 05.13.18: защищена 14.06.99: утв. 12.11.99 / Ю.С. Сербулов. Воронеж: ВГТА, 1999.-325 с.

78. Советов Б.Я. Моделирование систем: учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. — 3-е изд., перераб. и доп. М.: Высшая школа, 2001. - 343 с.

79. Сысоев В.В. Конфликт. Сотрудничество. Независимость. Системное взаимодействие в структурно — параметрическом представлении /В.В. Сысоев. -М.: МАЭП, 1999. 151с.

80. Сысоев B.B. Структурные и алгоритмические модели автоматизированного проектирования производства электронной техники / В.В. Сысоев. -Воронеж: Изд.-во Воронеж, технол. ин.-та, 1993. -207 с.

81. Сысоев В.В. Формирование конфликта в структурном представлении систем / В.В. Сысоев //Информационные технологии и системы. 1996. -№1.-С. 26-30.

82. Сысоев Д.В. Анализ взаимодействия в структурном представлении систем. Программная реализация / Д.В.Сысоев, Р.А.Солодуха // Математическое моделирование технологических систем. — Воронеж: ВГТА, 1999. — С. 61-64.

83. Тихонов В.И. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем / В.И. Тихонов, В.Н. Харисов. М.: Радио и связь, 1991. -456 с.

84. Токарев В.В. Вероятностное и гарантирующее управление. В 3 ч. Ч II. Вероятностные планы / В.В. Токарев // Автоматика и телемеханика. -1994. -№9. С.148-155.

85. Токарев В.В. Гарантированный результат в задачах программного управления с возмущением, действующим на несколько контролируемых показателей / В.В. Токарев // Автоматика и телемеханика, 1978. — №6. — С. 105115.

86. Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений / П.С. Фишберн. M.: Наука, 1978. - 352 с.

87. Хабаров, B.C. Методы и средства машинного моделирования информационно—вычислительных систем / B.C. Хабаров, C.B. Жарков // Проблемы машиностроения и автоматизации 1999. - № 4. — С. 14 — 20.

88. Цветное В.В. Радиоэлектронная борьба: радиомаскировка и поме-хозащита /В.В. Цветное, В.П. Демин, А.И. Куприянов. М.: Изд-во Моск. авиац. ин-та, 1999.-451 с.

89. Цвиркун А.Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход) / А.Д.Цвиркун, В.К.Акинфиев, В.А.Филиппов. М.: Наука, 1985. - 174 с.

90. Четвериков Н.С. Статистические и стохастические исследования / Н.С. Четвериков. -М.: Наука, 1971. 128 с.

91. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. / Е.М. Четыркин. М.: Статистика, 1997. — 211 с.

92. ЮО.Шильяк Д.Д. Децентрализованное управление сложными системами / Д.Д. Шильяк. М: Мир, 1994. - 576 с.

93. An Expert System for Process Planning Descotte Jannick, Latombe J.- Claude//Solid Model Comput. Theory Appl. Proc. Symp., Warren, Mich. New-York: Academic Press, 1983. -P. 324-337.

94. Benci E. Concepts for the desing of a conceptual schema, in Modelling Data Base Manag. Syst. / E. Benci, F. Bodart, A. Cabanes — Amsterdam e.a., 1976. P. 181.

95. CORA: An Expert System for Verification Relay Protection System // Personal Communication with Westinghouse Electric Corporation's Productivity and Quality Center. 1985. - № 3. - P. 63- 66.

96. Holt C.C. A linear decision rule for production and employment scheduling // Management Science / C.C. Holt, F. Modingliani, F. Muth. 1956. - № 2.-P. 46-51.

97. Jones C.H. Parametric production planning / C.H. Jones // Management Science. 1967. -№ 13. - P. 843-866.

98. Miller G.A. The magic number seven, plus or minus two: some limits on our capacity for processing information / G.A. Miller // Psychological Review.- 1956.-№5.-P. 63-81.

99. Ostergaard J.J. Fuzzy logic control of a heat exchanger process / J.J. Ostergaard / In M. Gupta, G. Saridis, B. Gaines Fuzzy Automata and Decision Processes. New York: North-Holland Publishing Co., 1977. - 342 p.

100. Zadeh L.A. Fuzzy Sets / L.A. Zadeh // Inform.a.Control. 1985. - Vol. 8, - №3. - P. 338-353.

101. Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, (SMC). 1973. № 12. - P. 28-44.

102. Zadeh L.A. Similarity Relation and Fuzzy Orderings / L.A. Zadeh // In-for.Sci. 1971. - №3. - P. 177-200.