Разработка системы информационной и программно-технической поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях: На примере коалиционно-спортивных игр тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, кандидат технических наук Савин, Сергей Зиновьевич

• Савин, Сергей Зиновьевич
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Савин, Сергей Зиновьевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Применение метода информационного моделирования для создания автоматизированной системы научных исследований

1.1. Проблемы исследования поведения лица, принимающего решения

1.2. Особенности методического подхода

1.3. Уровни анализа конфликта

Глава 2. Принципы разработки информационной модели ППР

2.1. Задача прогнозирования исходов конфликта

2.2. Математическое моделирование ППР

Глава 3. Информационная, алгоритмическая и программная реализация теоретико-игровых моделей в задачах распознавания при исследовании поведения лица, принимающего решения

3.1. Моделирование процесса принятия решений

3.2. Алгоритмическая модель ППР

3.3. Модели алгоритмов

3.4. Информационная и программная реализация ТИМ в ППР

3.5. Основные этапы информационного моделирования игры

Глава 4. Информационные методы контроля состояния ЛПР

4.1. Методы контроля ориентировочной деятельности ЛПР

4.2. Методы качественного контроля поведения ЛПР

4.3. Методы контроля психоэмоционального состояния ЛПР

4.4. Специальные методы наблюдения за состоянием ЛПР в спорте

4.5. Тест для определения динамики ориентировочной деятельности

4.6. Методы определения объема и длительности нагрузки

Глава 5. Теоретико-игровое моделирование коалиционноспортивных игр

5.1. Спортивная игра как конфликт

5.2. Основные этапы информационного моделирования хоккейной игры . 134 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка системы информационной и программно-технической поддержки принятия решений в конфликтных ситуациях: На примере коалиционно-спортивных игр»

При функционировании сложных человеко-машинных и подобных им систем характерно наличие т.н. конфликтных ситуаций, связанных с проявлением противоположных тенденций, противоречивых требований и данных. Эти свойства присущи многим аспектам взаимодействия сложной системы с внешней средой, а в некоторых случаях и взаимосвязи элементов внутри самой системы. Для описания подобной стороны функционирования сложных систем могут использоваться методы теории игр и статистических решений, с учетом того, что стороны в конфликтных ситуациях стремятся к наиболее эффективному поведению, а также методы теории оптимального управления. В то же время состояние аппарата теории игр и оптимального управления не позволяет в полной мере описывать конфликтные ситуации в сложных человеко-машинных системах. Обычно получаемые при лобовом использовании теории игр соотношения оказываются столь громоздкими, что практически недоступны пониманию представителей нематематических дисциплин. Однако в некоторых случаях молено обойтись и упрощенными моделями конфликтных ситуаций, в частности, для решения, вопросов, возникающих при проектировании и сопровождении функционирования сложных человеко-машинных комплексов для научных исследований. Кроме того, как писал H.H. Воробьев, отмечая успехи теории игр, "понятия теории игр и оптимального управления могут использоваться для включения состязательных элементов в статистические модели сложных систем" [33]. Именно с таким использованием аппарата теории игр связана настоящая работа.

Актуальность проблемы. При создании различных эргономических методик и моделей для оценки влияния общего, специального и функционального состояния лица, принимающего решения, на качество процесса принятия решений, практически отсутствует опыт разработки современных систем управления базами данных (СУБД) на персональных компьютерах. Подобные системы должны учитывать разнообразные, зачастую противоречивые факторы взаимодействия лица, принимающего решения (ЛПР) с окружающей средой, промышленными объектами, их инфраструктурой, сложными технологическими линиями и т.д. Математический аппарат для исследования сложных конфликтных человеко-машинных систем имеется. Информационные модели принятия решений, СУБД и их алгоритмическая реализация являются компонентами теоретико-игрового подхода к распознаванию образов. Теоретико-игровой подход (ТИП) к распознаванию образов впервые предложен в 1979г. А.А.Стогнием и А.И.Кондратьевым. В дальнейшем подход активно развивался под руководством академика Е.В.Золотова А.И.Кондратьевым и другими сотрудниками, в том числе автором данной работы, в лаборатории методов принятия решений ВЦ ДВО РАН. До настоящего времени задачи эргономики по проблемам принятия решений по управлению сложными человеко-машинными системами с позиций теоретико-игрового информационного моделирования практически не рассматривались. Вопросы устойчивости человеко-машинных систем, эффективности процесса принятия решений возникают при изучении динамики и структуры эргономических систем, при оценке допустимых нагрузок на человека-оператора как ЛПР, превышение которых приводит к разрушению системы в целом; при учете последствий тех или иных новых технологий и экономических реформ; при разработке научно обоснованных стратегий рационального использования трудовых ресурсов и проектировании новых производственных автоматизированных объектов. Решение всех этих вопросов вызывает необходимость создания соответствующих математических моделей поведения исследуемых человеко-машинных систем во времени в ответ на определенные возмущения среды, в т.ч. в экстремальных условиях.

При всем разнообразии подходов к построению математических моделей конкретных эргономических объектов в моделях должным образом необходимо наиболее адекватно отразить важные фундаментальные закономерности, которые обуславливают определенную общность моделей как абстрактных объектов прикладной математики и информатики. Исследование общих свойств подобных объектов, в том числе и таких свойств, которые характеризуют стабильное функционирование моделируемого объекта, представляет само по себе важную научную проблему. Эта проблема актуальна в связи с тем, что современное развитие практики математического моделирования эргономических систем и экономико-производственных объектов наряду с нарастанием сложности имитационных моделей требуют соответствующего теоретического осмысления сложного динамического поведения модельных объектов. Крайне важна и содержательная интерпретация с позиций инженерной психологии и физиологии трудовой деятельности, в частности ППР: установление в конечном итоге причинно-следственных связей между особенностями структуры и функционирования человеко-машинной системы и классами ее динамического поведения.

Цель и задачи исследования. Целыо данной диссертационной работы является изучение общих принципов и разработка соответствующих методов исследования состояния и поведения лица, принимающего решения в сложных конфликтных системах, а также алгоритмического, программного, информационного и технико-эргономического обеспечения задач наблюдения за процессом принятия решений и анализа его результатов с учетом функционального общего и специального состояния активного ЛПР. Для достижения этой цели важно было решить следующие исследовательские задачи:

- разработка подходов к формальному определению и анализу устойчивости в информационных моделях человеко-машинных систем;

- создание адекватной информационно-распознающей системы для наблюдений за поведением ЛПР;

- содержательная интерпретация полученных условий устойчивости в терминах информационного моделирования с учетом особенностей структуры и функций человеко-машинных систем, допускающих проверку на практике моделей конкретных объектов и отбор на основе этого адекватных типов информационного описания реальных систем.

Поскольку основными особенностями процесса принятия решений в современных условиях становятся интенсификация психической деятельности человека, ускорение объемов и темпов, уровня напряженности психической деятельности для достижения наибольшей результативности, опосредованность деятельности, тенденции к постоянному нарастанию, увеличению числа звеньев, опосредующих психофизиологическую сторону ППР, включенность в деятельность, характеризующаяся степенью вхождения человека в определенную систему требований, норм, прав, обязанностей и ожиданий, предъявляемых ему сферой его деятельности, роль т.н. "человеческого фактора" непрерывно возрастает. Индивидуализация культурных, психоэмоциональных и функциональных сторон ППР требует создания адекватных информационных моделей, учитывающих особенности ЛПР и влияния их на эффективность принятия решений.

Научная новизна. В работе обоснована возможность использования метода информационного моделирования для изучения процесса принятия решений в сложных плохоформализуемых человеко-машинных системах, в основе которых лежит конфликт.

Развитие метода информационного теоретико-игрового моделирования на ППР позволяет рассматривать с позиций единого методологического подхода весь комплекс технологических, медико-эргономических и экономических факторов организации и управления человеко-машинной системой.

При этом на защиту выносятся следующие положения.

1. Правомерность исследования человеко-машинных систем в рамках метода информационного теоретико-игрового моделирования сложных динамических объектов, в основе функционирования которых лежит то или иное противоречие.

2. Построенные в рамках метода информационного моделирования концепция и схема исследования эргономических систем позволяет разрабатывать новые оригинальные методики и аппаратные средства взаимодействия как с объектом управления, так и с экспериментатором и наблюдателем процесса принятия решений.

3. Методы принятия решений в процессе экспериментальных исследований коалиционно-спортивных игр могут быть распространены на иные предметные области для автоматизации научных исследований с целью выявления типовых решений, и в частности, создания автоматизированных систем научных исследований в экологии человека, биологии, психологии и медицине.

Практическая ценность. Работа выполнялась в отделе информатики Вычислительного центра ДВО РАН в соответствии с темой НИР "Разработка программного, алгоритмического и информационного обеспечения процесса принятия решений в сложных системах". Прикладной аспект темы диссертации непосредственно связан с выполняемыми программами фундаментальных и прикладных исследований ГКНТ по проблеме "Создание программного, алгоритмического и информационного обеспечения системы поддержки принятия решений в сложных плохоформализуемых системах"( 1991-95).

Практическое значение созданных и исследованных в работе информационных теоретико-игровых моделей состоянния и поведения ЛПР выявлено не только на сравнительно узкой предметной области, связанной с управлением учебно-тренировочным процессом в спортивных играх ( в рамках работы автора в составе комплексной научной группы команд мастеров высшей и первой лиг по хоккею и футболу), но и подтверждается опытом создания информационно-распознающих систем для автоматизации научных исследований в медико-биологических и технических дисциплинах.

Разработанные в диссертации методы, алгоритмическое, а также программное, информационное и эргономико-технологическое обеспечение системы поддержки принятия решений в научных исследованиях и натурных экспериментах позволяют по-новому подойти к решению ряда прикладных задач в экологии человека, биологии, медицине, физиологии и психологии трудовой деятельности.

Система обеспечивает решение следующих проблем, являющихся особенно актуальными при массовом переходе на средства информатики и ВТ:

- методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных;

- информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений;

- разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний , представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей ЧМ-системы.

Информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки ЧМ-системы зависит от предметной области.

Разработан ряд программно-технических комплексов для нужд КНГ 20 СКА, Краевой клинической и Дальневосточной больниц, 301 госпиталя КДВО, Краевого центра здоровья и т.п., имеются соответствующие акты внедрения (см. Приложения).

Апробация работы. Результаты работы докладывались на III Всесоюзной конференции по биологической и медицинской кибернетике (Калинин, 1978), VIII Всесоюзном совещании по проблемам управления (Таллин, 1980), VII Дальневосточной математической школе (Хабаровск, 1982), Межреспубликанском семинаре "Банки данных и информационно-поисковые системы" (Киев,

1983), I Всесоюзной конференции "Наука - спорту, спорт - науке" (Новосибирск,

1984), Республиканском семинаре по БД и ИРС (Киев, 1985), международной конференции "Гомеостаты и гомеостатные сети управления, их приложения в биологических, природных и технических системах" (Иркутск, 1986), Межреспубликанской конференции по проблемам адаптации в биологии и медицине (Киев, 1986), Международной конференции "Гомеостатика живых и техничче-ских систем" (Иркутск, 1987), Всесоюзном семинаре и заседании рабочей группы РГБД-6 "Автоматизированные системы информационного обеспечения научных исследований" (Львов, 1987), Республиканской конференции "Средства, методы и механизмы адаптации человека к мышечной деятельности" (Омск, 1987), Республиканской конференции "Математическое и программное обеспечение задач конфликтного управления" (Ереван, 1987), Республиканском научно-практическом семинаре "Профессиональный отбор и подготовка специалистов, обслуживающих современную технику" (Хабаровск, 1987), Всесоюзной конференции "Значение для практической медицины традиционной и современной рефлексодиагностики" (Горький, 1989), Международной конференции "Жизнь человека - главный экологический критерий" (Хабаровск, 1989), Научной сессии Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации АН СССР "Применение вычислительной техники в медицине" (Москва, 1989), Республиканской конференции "Лечение нейромоторных нарушений у детей" (Хабаровск, 1990), Республиканском семинаре "Теоретические и прикладные проблемы экологии" (Чита, 1992), I Международном симпозиуме по традиционной китайской медицине (КНР, Харбин, 1994), V Всероссийском семинаре "Нейроин-форматика и ее приложения" (Красноярск, 1997) и др. Региональных и краевых совещаниях, конференциях и семинарах. По результатам исследований опубликован ряд работ [57, 61-74, 85-93, 110-118], в том числе 2 монографии в изданиях "Дальнаука.

Исходные материалы. Все исходные первичные данные наблюдений за поведением ЛПР получены автором во время работы в комплексных научных группах при командах мастеров 20 СКА по футболу, хоккею с мячом и стрельбе из лука, а также сборной России по стрельбе из лука по оригинальным авторским методикам.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Общий объем диссертации составляет 196 страницы, в том числе 23 рисунка, 9 таблиц и 24 стр. приложений; библиография насчитывает 131 наименование.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Савин, Сергей Зиновьевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проблема формализованного описания и моделирования, как правило, интуитивно понимаемых свойств лица, принимающего решения (ЛПР), их связи с эффективностью процесса принятия решений (ППР) и в конечном итоге устойчивостью человеко-машинных (ЧМ) систем в данной работе решается посредством метода теоретико-игрового информационного моделирования (ТИИМ) сложных конфликтных объектов. При этом обеспечивается решение следующих проблем, являющихся особенно актуальными при переходе на средства информатики и вычислительной техники: методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных; информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений; разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний, представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей ЧМ-системы.

Информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки ЧМ-системы зависит от предметной области.

Изложены общие принципы постановки задачи информационного моделирования процесса принятия решений (ППР) с позиций стратегического (теоретико-игрового) подхода. Пусть задана следующая система множеств:

1},{8},{11},{Р}, где {1} - множество допустимых информация,{8} - множество допустимых ситуаций, {Л} - множество допустимых решений ЛПР в ситуациях {8}, {Р} - множество допустимых предикатов вида {Р}={1}х{8}х{К} -» {0,1}.

Тогда задача принятия решения содержательно может быть сформулирована следующим образом: в ситуации {8} необходимо найти оптимальное решение {Я}, например, решение, доставляющее экстремум некоторым функционалам Р 1 >•••> Р п •

Указанная задача переформулируется как задача Z (I, 8, Р ), то есть по информации I в ситуации 8 вычислить значения следующего набора предикатов

Р , (8) = "в ситуации 8 достигается экстремум функционала Б,. ", где \ = 1 .

Выбор функционалов I7 , , ¡= 1 ,п , как правило, отражает противоречивые требования, накладываемые на ППР Я в ситуации Б. В информации I описывается опыт принятия решений Я в ранее изученных ситуациях т.е.

1= {Б, , 1,ч>.

Для исследования взаимосвязи между функционалами Б,, , 1 = 1 ,п целесообразно построить теоретико-игровую модель (ТИМ), для которой отыскивается ситуация равновесия. Полученная ситуация равновесия для подобного класса моделей позволяет указать аддитивную взаимосвязь между функционалами Р, в п виде: 1 п где а , - веса (вклады) каждого из функционалов, = 1» а, >0. 1

Дальнейшее изучение задачи Ъ (I, Б, Р ) связано с введением и исследованием ТИМ игры Г, описывающей множества {8} и {Я}, причем в модели Г каждое из решений Я "достраивается" до соответствующей стратегии ЛПР, который в данном случае рассматривается как участник игры. В [57, 94,95] приводятся глобальные и локальные модели ситуаций {8} и решений {Я}, позволяющие описывать различные аспекты представления множества ситуаций, в том числе формировать классы игроков, ситуаций, решений, функциональных состояний ЛПР и т.д. Там же были приведены соответствующие алгоритмы классификации, распознавания и прогнозирования (проскопии) как компонент ситуаций, так и решений. В данной работе изложены принципы программной, информационной и эргономико-технической реализации упомянутых выше ТИМ в рамках информационно-распознающих систем (ИРС).

В связи с тем, что сбор информации о процессе принятия решений в человеко-машинных производственных системах, реальных сложных программно-технических комплексах особенно в экстремальных ситуациях, где даже факт постороннего пасссивного наблюдения может повлиять на поведение ЛПР и качество принятого решенияй, построение ТИМ для описания поведения и состояния ЛПР в условиях заданного конфликта осуществлено на примере управления спортивно-тренировочным процессом, где присутствие внешнего наблюдателя не оказывает практического влияния на ГШР. При этом в качестве участника игры выступают не только непосредственно сами игроки, принимающие оперативные решения в процессе спортивного состязания, но также тренеры, менеджеры, спортивные врачи и другие члены команды как в спортивных играх, так и в единоборствах. Полученные при построении ТИМ в области спорта закономерности можно распространить и на прочие виды деятельности человека. В рамках данной работы проводились аналогичные исследования поведения человека-оператора АСУ и операторов ЭВМ крупных вычислительных центров г.Хабаровска.

Необходимость разработки и дальнейшего развития сравнительно нового теоретико-игрового подхода к задачам распознавания образов (РО) для исследования ППР как научного направления, основанного на идеологии теории игр, вытекает из следующих теоретических и прикладных проблем.

При прогнозировании исходов конфликта в сложных системах принятия решений нужно уметь описывать существующие противоречия посредством специальных теоретико-игровых моделей (ТИМ), построенных на основе актуальной обработки информации по наблюдениям за ППР как конфликтным процессом, его результатами и формулировать задачу прогнозирования результатов конфликта как задачу распознавания (ЗР), вводить на основе ТИМ конфликта и всесторонне изучать теоретико-игровую обучающую информацию (ОИ), принципиально отличающуюся от стандартной и структурной ОИ, которая в настоящее время используется для РО при решении проблем ППР.

Для решения ЗР с каждым из вышеупомянутых типов ОИ необходимо разработать отдельный класс, модель распознающих алгоритмов (РА), оперирующих с ОИ. На данный момент в РО отсутствуют РА, оперирующие с ТИМ, описывающими ОИ для конфликтных предметных областей, подобных ППР, а также РА, оперирующие с наборами ОИ, включающими стандартную, структурную и теоретико-игровую ОИ.

При выборе решений в условиях неопределенности удобно рассматривать задачу принятия решений как ЗР и исследовать ее в рамках специальной игры с Природой, разрабатывая при этом соотвествующие ТИМ и ТИРА для ее решения. Процесс принятия решений целесообразно моделировать специальными ТИМ, предназначенными для учета одновременных противоречивых требований, накладываемых на обучающую и контрольную выборки (ОИ и КВ), качество и стоимость ППР, решения задачи РО, а также связанных со сбором, подготовкой, вводом, хранением, актуализацией, модификацией и переработкой данных, ресурсами ВТ и МО, прочими компонентами ЗР.

Информационная и программная реализация ТИМ и ТИРА в ЗР на основе существующих стандартных пакетов распознающих программ и систем управления базами данных (СУБД) крайне затруднительна, потому нужно создавать специальные автоматизированные системы научных исследований в этой сфере на основе информационно-распознающих систем (ИРС), где в структуре баз данных (БД) отражена конкретная конфликтная ситуация ППР.

Проблема формализованного описания и моделирования, как правило, интуитивно понимаемых свойств лица, принимающего решения, их связи с эффективностью ППР и в конечном итоге устойчивостью человеко-машинных систем в данной работе решается посрежством метода теоретико-игрового информационного моделирования сложных конфликтных объектов. При этом должно обеспечиваться решение следующих проблем, являющихся особенно актуальными при массовом переходе эргономики, психологии трудовой деятельности и медицины на средства информатики и ВТ: методологическое и технологическое обеспечение создания интегрированных банков данных; информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений; разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе экспертных знаний, представленных при помощи специально разработанных теоретико-игровых моделей ЧМ-системы.

Информационная и программная реализация моделей алгоритмов прогнозирования исходов выбора решений на основе эргономической оценки ЧМ-системы зависит от предметной области.

Развитие метода теоретико-игрового (стратегического) информационного моделирования на эргономические системы позволило сформулировать следующие основные выводы.

1. При проектировании человеко-машинных систем и систем поддержки принятия решений необходимо описывать конфликт специальными теоретико-игровыми моделями, построенными на основе обработки информации о наблюдениях за процессом принятия решений как реализацией игры в условиях конфликта, формулировать задачу прогнозирования исходов конфликта как задачу распознавания, вводить на основе теоретико-игровой модели конфликта и изучать соответствующую теоретико-игровую обучающую информацию.

2. При выборе решений в условиях неопределенности также удобно рассматривать задачу принятия решений как задачу распознавания, разрабатывать информационную модель и теоретико-игровые распознающие алгоритмы для ее решения.

3. Процесс решения задачи распознавания (ЗР) целесообразно моделировать специальными информационными моделями для учета одновременных противоречивых требований для обучающей и контрольной выборок, качество и стоимость решения ЗР, сбор, подготовку, ввод, хранение, ведение, актуализацию, модификацию и обработку информации, ресурсы ЭВМ и прочие компоненты информационно-распознающей системы.

4. Для создания адекватных информационно-распознающих систем моделирования процесса принятия решений (ППР) информационная реализация содержит этапы системного, логического и технического проектирования.

5. Построение информационной модели ППР включает в себя выбор набора реализаций, осуществление наблюдений, сбор и подготовка информации о реализациях; кодирование, предмашинную обработку, редактирование кодограмм и иных первичных данных, подготовку к записи и организацию хранения в БД.

160

Универсальность метода информационного теоретико-игрового моделирования при изучении сложных конфликтных систем позволяет использовать его при исследовании широкого класса практических задач принятия решений и управления различными объектами с учетом человеческого фактора. Кроме того, необходимо отметить, что при всем многообразии действий и движений, сопутствующих тем или иным профессиональным трудовым навыкам, описанным в литературе по эргономике, инженерной психологии, психологии и физиологии труда, большинство из них имеют прямой аналог в спортивной деятельности. Все это расширяет возможности практического использования результатов диссертационной работы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Савин, Сергей Зиновьевич, 1999 год

1.АкоффР., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Мир, 1974. 271 с.

2. Амосов Н.М. Метод моделирования сложных систем // Некоторые методы биокибернетики, применение электроники в биологиии и медицине. Киев: Вища шкоола, 1967. С. 3-41.

3. Амосов Н.М. Моделирование сложных систем. Киев: Наукова думка, 1968. 88 с.

4. Амосов Н.М. Регуляция жизненных функций и кибернетика. Киев: Наукова думка, 1964. 142 с.

5. Амосов Н.М., Кондратьев А.Н., Минцер О.П. Справочник по медицинской и биологической кибернетике. Киев: Наукова думка, 1986. 375 с.

6. Амосов Н.М., Палец Б.Л., Агапов Б.Т. Теоретические исследования физиологических систем. Киев: Наукова думка, 1976.246 с.

7. Анастази А. Психологическое тестирование. В 2-х т. М.: Педагогика, 1982. 628 с.

8. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Медицина, 1975. 448 с.

9. Анохин П.К. Принципиально новые вопросы общей теории функциональных систем. М.: Наука, 1971. 61 с.

10. Анохин П.К. Теория функциональной системы // Успехи физиологических наук, 1970. T.l, N 1. С. 19-54.

11. Антомонов Ю.Г. Моделирование биосистем. Киев: Наукова думка, 1977. 246 с.

12. Ахманицкий А.Г. Экспериментальное обоснование средств и методов развития быстроты и точности ситуативной ориентировки спортсмена (на примере гандбола). Автореф. дис. канд. Тарту: ТГУ, 1974, 36 с.

13. Базилевич О.П., Зеленцов А.М. Моделирование тренировочных занятий футболистов \\ Управление процессами восстановления в спортивной тренировке. Киев: КГИФК, 1973, с. 101-108.

14. Балантер Б.И. Вероятностные модели в физиологии. М.: Наука, 1977. 240 с.

15. Баляев Б.А. Зрительные компоненты техники игры в футбол при решении игровых задач. В кн.: Готовность спортсмена к соревнованиям. М: ВНИИФК, 1970, с.74-106

16. Бейли Н. Математика в биологии и медицине. М.: Мир, 1970. 326 с.

17. Беллман Р. Математические методы в медицине. М.:Мир,1987.200 с.

18. Берне Б. Неопределенность в нервной системе. М.: Мир, 1969. 256 с.

19. Биологические аспекты кибернетики. М.: Изд-во АН СССР, 1962.238 с.

20. Биология человека. М.: Мир, 1979. 612 с.

21. Большие нагрузки в спорте. Сб. п/р М.Я.Горкина, Киев:Здоров'е, 1973, 283 с.

22. Бусленко Н.П.Моделирование сложных систем.М.:Наука, 1968.356 с.

23. Вапник В.Н., Червоненко А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.419 с.

24. Васильев В.И. Распознающие системы. Киев: Наукова думка,1983. 422 с.

25. Вилкас Э.И. Теория оптимальности в теории игр // Современные направления в теории игр. Вильнюс: Мокслас, 1976. С. 25-43.

26. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Сов. радио, 1968. 326 с.

27. Войну П. и др. Модель игры команды гандболисток. Спорт за рубежом, 1977\6,С.2-7.

28. Воробьев Н.Н. Коалиционные игры // Теория вероятностей и ее применения, 1967, т. 12, N 2. С. 287-306.

29. Воробьев H.H. Расчлененные стратегии в позиционных играх // Проблемы кибернетики, 1962, N7. С. 5-20.

30. Воробьев H.H. Основы теории игры. Бескоалиционные игры. М.: Наука, 1984. 496 с.

31. Воробьев H.H. Марковские меры и марковские продолжения // Теория вероятностей и ее применения, 1963, т.8, N 4. С. 451-462.

32. Воробьев H.H. Приложения теории игр // Успехи теории игр. Вильнюс: Минтае, 1973. С. 249-283.

33. Воробьев H.H. Современное состояние теории игр // Теория игр. Ереван: АН АрмССР, 1973. С. 5-57.

34. Воробьев H.H. Современное состояние теории игр // Успехи математических наук, 1970, т.25, вып. 2. С. 81-40.

35. Воробьев Е.И., Китов А.Н. Введение в медицинскую кибернетику. М.: Медицина, 1977. 284 с.

36. Воропаев С.Ф., Ионичевский В.А., Савин С.З. Исследование методов чжэнь цзю, биоэлектростимуляции и воздействия электромагнитных волн миллиметрового диапазона на ТА// Нейробионика и нейроинформатика. Киев: КГУ, 1987. С. 23-25.

37. Гермейер Ю.Б. Игровые концепции в исследовании систем // Известия АН СССР. Серия техн. кибернетика, 1970, N 2. С. 25-33.

38. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1974. 317 с.

39. Глушков В.М., Стогний A.A., Афанасьев В.Н. Автоматизированные информационные системы. М.: Знание, 1974. 64 с.

40. Глушков В.М. Основы безмубажных технологий. Киев: Техника, 1974. 512 с.

41. Гренадер У. Лекции по теории образов. М.: Мир, 1979. 446 с.

42. Гроссман С., Тернер Дж. Математика для биологов. М.: Высшая школа, 1983. 384 с.

43. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления. М.: Наука, 1970. 620 с.

44. Дональдсоп Д.Д., Киши Ф.Г. Обзор теории и методов адаптивных систем управления. М.: Наука, 1970. 512 с.

45. Друзь В.А. Моделирование процессов спортивной тренировки Киев: Здоровья, 1976, 95 с.

46. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 321 с.

47. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция и распознавание образов. М.: Статистика, 1977. 114 с.

48. Ершов А.П. Теория программирования и вычислительные системы. М.: Знание, 1972. 64 с.

49. Житков Г.Н. Некоторые методы автоматической классификации // Структурные методы опознавания и автоматического чтения. М.: Наука, 1970. С. 21-28.

50. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики, 1978, N 33. С. 5-67.

51. Журавлев Ю.И., Никифоров A.B. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок // Кибернетика, 1972, N 3. С. 1 -11.

52. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и ихх применение. М.: Сов.радио, 1972. 116 с.

53. Зеленцов A.M. и др. Некоторые вопросы управления соотношением пространственных, временных и силовых параметров двигательной координации. В кн.: Физиологические основы управления движениями. М: ВНИИФК, 1976, с.47-8.

54. Зотов В.П. Управление подготовкой гандболистов. Киев: Респ. нсучно-метод. кабинет йо физ. «ульчуре и спорту при Спорткомитете УССР, 1978, 23с.

55. Зотов В.П. и др. Влияние различных режимов чередования нагрузки и отдыха па развитие ориентировки гандболистов. В кн.: Управление спортивной тренировкой. Киев: КЛИК, 1974, с. 28-43 48.

56. Зотов В.П., Кондратьев А.И., Савин С.З. Методы регистрации тактико-технических действий и оценки функционального состояния спортсменов: Препринт. Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1987. 33 с 47.

57. Золотов Е.В., Кондратьев А.И., Ионичевский В.А., Савин С.З. Информационное моделирование живых систем. Владивосток: Дальнаука, 1991.280 с.

58. Зыков С.Ю., Полумиенко С.М., Савин С.З. Свойства общих моделей информации // Численные методы в алгебре и анализе. Владивосток: ДВО АН СССР, 1991.

59. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического управления. Киев: Техника, 1969. 320 с.

60. Информационные системы в медицине. М.: Мир, 1974. 171 с.

61. Ионичевский В.А., Лапаев И.И., Савин С.З. и др. Поясно-географическая адаптация спортсменов.- Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР,1986.70 с.

62. Ионичевский В.А., Савин С.З. Понятие функционального узла и разработка принципов управления биологическими системами на примере двигательного анализатора. Препринт. Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1985. 12 с.

63. Ионичевский В.А., Савин С.З. Принципы управления процессами микроциркуляции с помощью ТА. Препринт. Владивосток: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1986. 13 с.

64. Ионичевский В.А., Савин С.З. Система ТА с позиций гомеостатики // Гомеостаты и гомеостатные сети управления, их приложения в биологических, природных и технических системах. Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1986. С.40-41.

65. Ионичевский В.А., Савин С.З. Проблемы пунктурной биологической обратной связи // Модели и методы медицинской информатики. Владивосток: ВЦ ДВО РАН, 1990. С.6-24.

66. Ионичевский В.А., Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровые модели в медицине и биологии человека. Хабаровск: ВЦ ДВО АН СССР, 1988. 36 с. Деп. ВИНИТИ 27.3.88.

67. Ионичевский В.А., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование го-меостатических систем // Теоретико-игровые методы в разработке информационно-распознающих систем. Владивосток: ДВО АН СССР, 1989. С. 102-112.

68. Ионичевский В.А., Савин С.З. Метод теоретико-игрового информационного моделирования системы ТА // Значение для практической медицины традиционной и современной рефлексодиагностики. Горький: Горьк. мед. ин-т им. С.М.Кирова. 1989. С. 38-40.

69. Ионичевский В.А., Савин С.З. Информационные модели в экологии человека // Теоретическиие и прикладные проблемы экологии. Чита, 1992. С. 61-62.

70. Ионичевский В.А., Савин С.З. Гомеостатические свойства организма в условиях многократного маятникообразного пересечения многих часовых поясов // Гомеостатика живых и технических систем. Иркутск: СФВНЦХ, 1987. С. 67.

71. Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. 519 с.

72. Казаков В.А. Введение в теорию марковских процессов. М.: Сов.радио, 1973. 210 с.

73. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. 312 с.

74. Кини P.A., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 500 с.

75. Кондратьев А.И. Исследование и разработка информационно-распознающих систем //Изв. АН УзССР, Сер. техн.наук, 1981, N 6. С. 3-8.

76. Кондратьев А.И. Теоретико-игровой подход к решению задач распознавания // Применение вычислительной техники в научных исследованиях. Либлице: ЧАН, 1980. С. 38-39.

77. Кондратьев А.И. Стратегический подход к задачам вычисления свойств // Математические методы в социальных науках. Вильнюс: ИМ и К АН ЛитССР, 1983, N 16. С. 32-54.

78. Кондратьев А.И. Моделирование сложных систем, в основе которых лежит конфликт, на основе понятий, методов и средствнормативной теории игр. Препринт/ Ии-т кибернетики АН УССР, N 80-14.

79. Теоретико-игровые методы решения задач искусственного интеллекта. Киев: ИК АН УССР, 1980. С. 16-48.

80. Кондратьев А.И. Коалиционные игры с реализациями // Кибернетика, 1979, N 6. С. 100-106.

81. Кондратьев А.И., Полумиенко С.К., Савин С.З. и др. Теоретико-игровой распознающий метод: информационная, алгоритмическая и программная реализация. Владивосток: ДВО АН СССР, 1986. 70 с.

82. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование творчества // Динамика производственного утомления и методы восстановления работоспособности специалистов, обслуживающих современную технику. Хабаровск: ДВЦНТИ, 1987. С. 278-279.

83. Кондратьев А.И., Ханин М.П., Савин С.З. Зыков С.Ю. Метод кодирования информации в спортивных играх. Хабаровск: ВЦ ДВО АН СССР, 1987. 28 с. Деп. ВИНИТИ 18.5.87.

84. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровой подход к разработке систем управления социальной сферой // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. центр НТИиП, 1986. С. 250-253.

85. Кондратьев А.И., Савин С.З., Эшенкулов П.Э. Распознавание образов методом вычисления оценок // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. Хабаровск: Хабаровский межотр. терр. центр НТИиП, 1986. С. 271-272.

86. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровое моделирование процесса адаптации к нагрузкам // Математическое и программное обеспечение задач конфликтного управления. Ереван: Изд-во АН АрмССР, 1987. С. 50-53.

87. Кондратьев А.И., Савин С.З. Теоретико-игровой подход к моделированию соревновательного и тренировочного процессов: Препринт. -Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1987. 24 с.

88. Кондратьев А.И., Савин С.З. О математическом моделировании процесса адаптации в спортивных играх // Основы спортивной тренировки. Хабаровск: ХГИФК, 1987. С. 90-93.

89. Кондратьев А.И. Теоретико-игровые распознающие алгоритмы. М.: Наука, 1985. 260 с.

90. Кондратьев А.И. Теоретико-игровое моделирование. М.: Наука, 1991.240 с.

91. Кузнецов В.В., Новиков A.A. Применение системно-структурного подхода при исследовании вопросов высшего спортивного мастерства. В кн.; Управление процессом подготовки спортсменов высших разрядов. JL: ЛНИИЖ, 1976, с. 110-114

92. Малиновский Л.Г. Классификация объектов средствами дискриминантного анализа. М.: Наука, 1979. 198 с.

93. Малиновский Л.Г. Процессы классификации основа построения наук о действительности // Алгоритмы обработки экспериментальных данных. М.: Наука, 1986. С. 155-181.

94. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.412 с.

95. Методы математической биологии. Кн.1. Общие методы анализа биологических систем. Киев: Вища школа, 1980. 239 с.

96. Методы математической биологии. Кн.7.Методы анализа и синтеза биологических систем управления. Киев: Вища школа, 1984. 263 с.

97. Милнер П. Физиологическая психология. М.: Мир, 1973. 647 с.

98. Мороз А.И. Курс теории систем. М.: Высшая школа, 1987. 304 с.

99. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.

100. Парин В.В., Боевский P.M. Кибернетика в: медицине и физиологии.М.:Медгиз, 1963, 214 с.

101. Петровский В.В. О физиологических основах рационального режима чередования упражнений и отдыха в спортивной тренировке: Автореферат дис.канд. Киев: КГИФК, 1959, 24 с.

102. Понтрягин JI.C., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1961. 312 с.

103. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Большие системы. М.: Знание, 1975. 64 с.

104. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. 496 с.

105. Савин С.З. Проблемы создания банков данных // Тезисы коонференции по проблемам создания АСУ. Хабаровск: ЦНТИ, 1975. С. 55-61.

106. Савин С.З. ЭВМ-тестирование свойсттв человека-оператора // Проблемы проектирования и эксплуатации рабочих мест, оснащенных средствами взаимодействия с ЭВМ. Хабаровск: ЦНТИ, 1985. С. 124128.

107. Савин С.З. К вопросу о перидических изменениях психофизиологического состояния лица, принимающего решения // Проблемы проектирования и эксплуатации рабочих мест, оснащенных средствами взаимодействия с ЭВМ. Хабаровск: ЦНТИ, 1985. С. 161166.

108. Савин С.З. Теоретико-игровое информационное моделирование гетеростазиса // Модели и методы медицинской информатики. -Владивосток: ВЦ ДВО РАН, 1990. С.44-59.

109. Савин С.З. Информационно-распознающая система ТАПИР // Математические аспекты эргономического обеспечения создания новой техники. Хабаровск: Хабаровский межотрасл. терр. центр НТИиП, 1986. С. 270.

110. Савин С.З. Инженерная психология и формализованное описание поведения человека в АСУ // Проблемы создания АСУ. Хабаровск: ХабКНИИ ДВНЦ АН СССР, 1976. С. 25-31.

111. Савин С.З. Интеграция данных // Человек и ЭВМ. Хабаровск: ДВНЦ АН СССР, 1977. С. 21-52.

112. Савин С.З. Развитие представлений о значении памяти в кибернетических системах и прогресс в области запоминающих устройств // Динамика сложных систем. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1979. С. 28-63.

113. Савин С.З. К вопросу о периодических изменениях психофизиологического состояния и функциональных возможностей человека-оператора в экстремальных условиях: Препринт. Хабаровск: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1982. 24 с.

114. Савин С.З. Некоторые модели спортивной кибернетики // Численные методы в алгебре и анализе. Владивосток: ДВНЦ АН СССР, 1984. С.112-113.

115. Стогний A.A., Кондратьев А.И. Информационные системы в управлении. Киев: Об-во "Знание" УССР, 1980. 48 с.

116. Стогний A.A., Кондратьев А.И. Теоретико-игровое информационное моделирование в системах принятия решений. Киев: Наукова думка, 1986. 312 с.

117. Суздаль В.Г., Дюдин Т.Н. Введение в прикладную теорию игр. М.: Наука, 1981.336 с.

118. Ханин М.П., Савин С.З. Ионичевский В.А. Некоторые итоги работы КНГ при команде мастеров по хоккею с мячом: Препринт. Хабаровск: ВЦ ДВНЦ АН СССР, 1982. 24 с.