Самоорганизация и управление малыми научными группами на основе нелинейных когнитивных динамических моделей с учетом человеческого фактора тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Мухамедрахимова, Лилия Наилевна

• Мухамедрахимова, Лилия Наилевна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Мухамедрахимова, Лилия Наилевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Анализ проблемы управления малыми научными группами как социальными объектами

1.1 Актуальность проблемы изучения свойств малых научных групп

1.2 Анализ роли личности в социальных системах

1.3 Анализ методов исследования малых научных групп как социальных объектов

1.4 Цель и задачи исследования

Результаты и выводы по главе 1

Глава 2 Личность как активный элемент социальной системы

2.1 Разработка концепции изучения личности в процессе научной деятельности на основе системного подхода

2.2 Разработка нелинейных когнитивных динамических моделей личности в процессе индивидуальной научной деятельности

2.3 Исследование состояний личности в процессе индивидуальной научной деятельности на основе нелинейных когнитивных динамических моделей с

учетом человеческого фактора

Результаты и выводы по главе 2

Глава 3 Исследование группового автономного взаимодействия личностей как систем

3.1 Разработка модели автономного взаимодействия трех личностей как систем на основе элементов самоорганизации

3.2 Анализ процессов самоорганизации автономного взаимодействия трех личностей как систем с учетом человеческого фактора на основе когнитивного моделирования

3.3 Исследование влияния внешнего управления на взаимодействие трех

личностей как систем с учетом человеческого фактора

Результаты и выводы по главе 3

Глава 4 Анализ деятельности малых научных групп при выполнении научных проектов на основе когнитивных динамических моделей

4.1 Разработка когнитивных моделей управления малыми научными группами I и II типов как мультиагентными системами

4.2 Анализ процессов самоорганизации малой научной группы I типа как мультиагентной системы на основе когнитивного моделирования

4.3 Анализ процессов самоорганизации малой научной группы II типа как мультиагентной системы на основе когнитивного моделирования

4.4 Анализ деятельности малых научных групп на основе эмпирических исследований

4.4.1 Оценка потенциальных возможностей малой научной группы

4.4.2. Оценка темпов деятельности малых научных групп в процессе выполнения проекта на основе эмпирического исследования

4.5 Разработка программного обеспечения для автоматизированной системы когнитивного моделирования состояний личности и деятельности малой

научной группы при выполнении научного проекта

Результаты и выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

174

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Самоорганизация и управление малыми научными группами на основе нелинейных когнитивных динамических моделей с учетом человеческого фактора»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

В современном мире наука является основой улучшения качества жизни людей, благополучия и прогресса любой страны, в силу чего одним из приоритетных направлений деятельности любого государства становится повышение эффективности научной труда.

Тенденцией современной науки из-за сложности и мультидисциплинарности решаемых проблем является проведение групповых исследований по выполнению научных проектов. Так, Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) в 2013 году профинансировал 15 786 проектов на сумму 8 002, 9 млн. руб., что на 2 219, 5 млн. руб. больше, чем в 2011 году. Более 70% этих средств РФФИ направляется на финансирование инициативных научных проектов, выполняемых «небольшими научными коллективами (до 10 человек)» [111]. Таким образом, основную роль в развитии, продвижении науки (проведении научных исследований) и повышении ее эффективности играют малые научные группы (МНГ).

С точки зрения теории управления МНГ представляют собой сложную открытую динамическую систему, основными элементами которой выступают члены группы и возникающие между ними деловые межличностные отношения. Важным свойством этой системы является способность к самоорганизации и самоуправлению.

Эффективность научной деятельности МНГ зависит от множества факторов, которые условно можно классифицировать на внешние, определяемые социальной микро- и макросредой, внутригрупповые, обусловленные характером и силой взаимоотношений между членами группы, и индивидуальные, описываемые психофизиологическими особенностями каждого человека.

В зарубежной и отечественной литературе достаточно публикаций по вопросам деятельности и функционирования научных коллективов и проведению коллективных научных исследований. Большинство из них посвящены

управленческим, организационным, социологическим и психологическим аспектам, что свидетельствует об актуальности темы.

Несмотря на большое количество работ и исследований, некоторые актуальные стороны проблемы управления МНГ остались не полностью раскрыты как со стороны науковедов, так и со стороны построения математических моделей и формализации научной деятельности. К ним относятся построение на основе системного подхода модели МНГ, математическая формализация отношений между членами группы, формирование темпа деятельности МНГ, учет человеческого фактора (психологических свойств, типа характера, темперамента и особенностей поведения каждой личности) в процессе управления, т.е. рассмотрение личности как системы, способной к саморегуляции и самоорганизации в составе МНГ, а также анализ функционирования личности и группы на основе компьютерного моделирования.

Для решения этих задач обоснованно применение аппарата когнитивного моделирования, поскольку построение когнитивных моделей характеризуется высокой эффективностью при исследований сложных слабоструктурированных систем, объектов, ситуаций. При этом когнитивные модели строятся на обработке либо нечетких либо качественных, субъективно оцененных данных, и представляют собой знания эксперта или группы экспертов об описывающих проблемную область процессах. Когнитивные модели могут быть применены для анализа процесса деятельности МНГ и личности, а их системные модели отражают в той или иной степени закономерности их поведения в процессе деятельности.

Таким образом, актуальной проблемой становится изучение свойств МНГ на основе формализации, а именно на основе построения когнитивных динамических моделей МНГ в процессе научной деятельности с учетом человеческого фактора, решение которой позволит не только изучить закономерности функционирования МНГ, выявить ее латентные (скрытые, неявные) состояния и спрогнозировать будущие, но и эффективно управлять группой, повышая производительность ее труда.

Степень разработанности темы

Исследованию процессов научной деятельности и повышения ее эффективности посвящены работы многих отечественных ученых: Р. М. Юсупова, И. Д. Софронова, М. Г. Ярошевского, А. Г. Аллахвердяна, Г. Ю. Мошковой, А. В. Юревича, А. И. Яблонского, И. Д. Андреевой,

B. Г. Фомина, П. Н. Завлина, С. В. Булярского, Л. Г. Зубовой, Е. В. Аржаных, О. Н. Андреевой, С. Г. Струмилина, А. Е. Варшавского, Ю. Л. Качанова, Н. А. Шматко, и других, а также зарубежных авторов Д. Ж. Хесса, Ф. В. Тэйлора,

C. Котгрова, С. Бокса.

Значительный вклад в совершенствование теоретических основ и решение научно-практических задач организационного управления и управления человеческими ресурсами на основе методов системного анализа, теории управления внесли: A.M. Новиков, В.Н. Бурков, Д. А. Новиков, В.Н. Волкова, И.В. Прангишвили, H.A. Абрамова, И.Ю. Солдатова, М.А. Чернышев, В.Д. Голиков, Б.Г. Ильясов, H.H. Юсупова, М. Б. Гузаиров, В.Е. Гвоздев, В.И. Васильев, Г.Г. Куликов, P.A. Бадамшин, Л.Р. Черняховская и зарубежных авторов Т. Демарко, Т. Листера, Ж. Вагнера.

Вопросы математического моделирования социальных процессов, в том числе малых групп, а также социальной самоорганизации отражены в трудах и публикациях В.Н. Буркова, Д. А. Новикова, Н. А. Абрамова, С.С. Паповяна, В.И. Паниотто, B.C. Максименко, Г.Г. Татаровой, И. Б. Герасимовой, H.A. Хасановой, а также Р.П. Абельсона, Г.А. Саймона, А.Б. Соренсена, М.Т. Халиннана, Д.Е. Хантера, В. Чахера, Е. Ж. Бруннера, Г.Шипека и др.

Однако, несмотря на большое количество исследований, не были еще разработаны нелинейные когнитивные динамические модели МНГ, учитывающие и внутригрупповые, и индивидуальные характеристики членов группы, а также не разработаны алгоритмы совместной научной деятельности, позволяющие понять закономерности функционирования МНГ и личности внутри группы и повысить эффективность их управления.

Объектами исследования является личность и МНГ как сложные динамические системы.

Предметом исследования является процесс управления и самоорганизации личности и МНГ, в формах систем нелинейных дифференциальных уравнений или в виде когнитивных моделей (орграфов).

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является повышение эффективности самоорганизации и управления МНГ на основе нелинейных когнитивных динамических моделей как при автономном взаимодействии личностей как систем с учетом человеческого фактора, так и при взаимодействии членов МНГ как агентов мультиагентной нелинейной иерархической системы, а также оценка эффективности использования предложенных моделей и структур самоорганизации и управления на основе разработанного программного обеспечения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать концепцию изучения личности, ее нелинейные когнитивные динамические модели и проанализировать на основе разработанных моделей различные состояния личности в процессе индивидуальной научной деятельности.

2. Разработать нелинейную когнитивную динамическую модель управления автономного группового взаимодействия трех личностей как систем с учетом человеческого фактора и исследовать процесс их самоорганизации.

3. Разработать нелинейные когнитивные динамические модели управления МНГ двух типов как мулы патентных иерархических систем и проанализировать их самоорганизацию в процессе выполнения научного проекта.

4. Разработать программное обеспечение для автоматизированной системы когнитивного моделирования состояний личности и деятельности МНГ при выполнении научного проекта и оценить эффективность управления МНГ методом компьютерного моделирования при различных формах саморегуляции и взаимоотношений между членами МНГ.

Научная новизна

1. Научная новизна разработанных концепций состоит в двойственной форме представления личности: либо как агента сложной мультиагентной системы, способного к саморегуляции, либо в виде системной триады динамических взаимосвязанных и взаимодействующих концептов: интеллектуальной деятельности, организационно-трудовой деятельности и психофизиологического состояния, и учета саморегуляции этих элементов. Научная новизна нелинейных когнитивных динамических моделей личности заключается не только в учете нелинейного характера взаимодействия между концептами личности, но и в рассмотрении линейных и нелинейных форм ее саморегуляции.

2. Научная новизна нелинейной когнитивной динамической модели управления МНГ при автономном групповом взаимодействии трех личностей как систем заключается в учете индивидуальных психофизиологических особенностей личности, включая формы ее саморегуляции и самоорганизации, в соответствии с общепринятыми психологическими и социологическими портретами личности.

3. Научная новизна нелинейных когнитивных динамических моделей управления МНГ I и II типа как мультиагентной системы заключается в ее представлении в виде структуры, способной к самоорганизации и самоуправлению. Для повышения эффективности управления МНГ II типа нелинейную когнитивную динамическую модель целесообразно представлять в виде трехуровневой иерархической системы с обменом информации между уровнями и внутри каждого уровня с целью улучшения процессов самоорганизации и самоуправления.

4. Научная новизна программного обеспечения для автоматизированных систем когнитивного моделирования заключается в том, что он включает в себя все разработанные математические модели личности и управления МНГ, а также позволяет анализировать процессы самоорганизации, саморегуляции и различные виды взаимосвязей между концептами личности и взаимоотношений между

членами группы. Научная новизна оценки эффективности управления МИГ рассматривается в реализации трех критериев: поддержание качества функционирования МНГ (исключение неустойчивых, автоколебательных и хаотических движений), поддержание темпа деятельности МНГ за счет ее самоорганизации и сокращение времени, затрачиваемого на выполнение работ по научному проекту.

Теоретическая и практическая значимость

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в разработке теоретических оснований анализа самоорганизации МНГ в форме систем нелинейных дифференциальных уравнений, что позволяет учитывать самоорганизацию и саморегуляцию членов группы, а также характер взаимоотношений между ними. Разработанные модели управления МНГ вносят теоретический вклад в теорию управления малыми социальными группами, в том числе и научными.

Практическая значимость заключается в том, что полученные результаты могут быть использованы в прикладном плане для повышения эффективности и производительности МНГ в целом и при формировании процессов самоорганизации личности в составе МНГ. Результаты исследований оформлены в виде методики анализа эффективности самоорганизации и управления МНГ на основе нелинейных когнитивных динамических моделей с учетом человеческого фактора.

Разработанное программное обеспечение реализует разработанный комплекс моделей и алгоритмов, и его применение позволяет повысить эффективность управления МНГ.

Практическая значимость результатов подтверждается актами внедрения научно-исследовательскую часть и учебный процесс ФГБОУ ВПО «УГАТУ».

Методы исследования

При проведении диссертационного исследования были использованы методы системного анализа и положений общей теории систем, теории управления, теории дифференциальных уравнений, теории графов, теории

когнитивного и динамического моделирования, некоторые положения социологии, психологии и менеджмента. Разработка программного обеспечения производилась в среде МАТЬАВ.

Положения, выносимые на защиту

1. Концепция изучения состояний личности, ее нелинейные когнитивные динамические модели и результаты анализа на основе разработанных моделей различных состояний личности в процессе индивидуальной научной деятельности.

2. Нелинейные когнитивные динамические модели управления автономного группового взаимодействия трех личностей как систем с учетом человеческого фактора и результаты исследования их самоорганизации.

3. Нелинейные когнитивные динамические модели управления МНГ двух типов как мультиагентных иерархических систем и результаты анализа их самоорганизации в процессе выполнения научного проекта.

4. Программное обеспечение для автоматизированной системы когнитивного моделирования состояний личности и деятельности МНГ при выполнении научного проекта и результаты оценки эффективности управления МНГ методом компьютерного моделирования при различных формах саморегуляции и взаимоотношений между членами МНГ.

Достоверность результатов

Обоснованность полученных в диссертационной работе результатов подтверждается корректным использованием теории системного анализа, теории систем и теории моделирования. Диссертационное исследование основывается на применении апробированных эмпирических данных и описательных моделей в области социологии и психологии, научных положений и корректном использовании математического аппарата дифференциального исчисления, а также согласовании полученных результатов с известными теоретическими положениями в том числе социологии, психологии и менеджмента.

Апробация результатов

Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: VIII и IX всероссийская зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых (с международным участием) «Актуальные проблемы науки и техники» (Уфа, 2013, 2014), II международная конференция «Информационные технологии и системы» (Банное, 2013), X школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (Уфа, 2013), XXVI европейская конференция по исследованию операций (26th European Conference on Operational Research) (Рим, 2013), I и II международные конференции «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений» (Уфа, 2013, 2014), XV и XVI международные конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (Самара, 2013, 2014), VI всероссийская мультиконференция по проблемам управления (Дивноморск, 2013), XII всероссийское совещание по проблемам управления (Москва, 2014), XX конференция международной федерации ассоциаций исследования операций (20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies) (Барселона, 2014), всероссийская молодежная научная конференция «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2014), XVI международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» (16th Conference on Computer Science and Information Technologies) (Шеффилд, Англия, 2014).

Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 21 источнике, включая 5 статей в изданиях из перечня, утвержденного ВАК России («Мехатроника, автоматизация, управление», «Вестник СамГТУ» серия «Технические науки», «Вестник УГАТУ», «Наука и образование»), и свидетельство о регистрации программы.

За цикл работ по теме диссертационного исследования автор удостоена Диплома всероссийского конкурса научных работ по теории управления и ее приложениям за 2014 год, проводимым Институтом проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Связь темы исследования с научными программами

Работа выполнялась в период 2012-2015 гг. на кафедрах технической кибернетики и автоматизированных систем управления Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» 2009-2013г.

По теме диссертации получен грант РФФИ №15-08-01334 на тему «Повышение эффективности организационного управления человеко-машинных систем с учетом человеческого фактора».

Объем и структура работы

Диссертационная работа состоит из 178 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 174 наименований и 2 приложения.

Глава 1 Анализ проблемы управления малыми научными группами как социальными объектами

1.1 Актуальность проблемы изучения свойств малых научных групп

Наука как область, в которой создаются новые высокие технологии и сложные системы, на сегодняшний день является одним из главных факторов развития цивилизации, одной из определяющих особенностей, ключевым условием процветания каждой страны, самым динамичным компонентом и определяющей особенностью современной культуры.

В настоящее время научное сообщество представляет собой сложную структуру - от крупных исследовательских центров до малых коллективов в составе НИИ и вузов, т.е. научный труд чаще всего носит совместный характер: осуществляется в коллективе или научном сообществе, в котором происходит интеграция результатов деятельности многих ученых. Научные проекты в большинстве случаев требуют привлечения специалистов разных направлений, в связи с чем "работающие в одиночку" ученые на сегодняшний день особенно в рамках выполнения научных проектов являются исключением.

Возрастание совместной составляющей труда в науке произошло в середине XX века, что отразилось в первую очередь в возрастании соавторской активности ученых. В начале XX века "соло-авторам" принадлежало 82% научных публикаций, но уже к 60-м годам количество индивидуальных работ снизилось до 33%: доля работ, написанных двумя авторами возросла с 16 до 40% и тремя авторами с 2 до 17% [2].

Рост совместной деятельности ученых также является результатом повышения проектной составляющей в исследовательской деятельности, главным образом, с точки зрения финансирования развития науки. Так с 2010 по 2013 гг. размеры безвозмездных субсидий (грантов) и конкурсного финансирования исследований и разработок увеличились более чем в два раза каждый (таблица 1) [130].

Таблица 1. Гранты и конкурсное финансирование исследований и разработок

Всего (миллионов рублей)

Гранты (безвозмездные субсидии)

2010 7229,2

2011 14240,1

2012 19758,1

2013 32617,9

Конкурсное(программное финансирование)

2010 49583,9

2011 70441,8

2012 100108,2

2013 99182,2

Научный коллектив дает синергетический эффект, который превышает индивидуальные усилия ее членов. Он является единым, целостным организмом, заведомо чем-то большим, чем просто сумма творческих индивидуальностей, в него входящих. Основным первичным звеном организации науки является так называемая малая научная группа (МНГ) - относительно обособленное объединение небольшого количества людей, которые осуществляют совместные действия в течение долгого промежутка времени и находятся в достаточно устойчивом взаимодействии, связанным с достижением общей цели [25].

Среди многочисленных проблем, связанных с развитием науки, особое значение имеет задача организации эффективного управления такими процессами как проведение групповых исследований по выполнению научных проектов с целью повышения их производительности .

Несмотря на острую актуальность задачи повышения эффективности управления и функционирования МНГ, исследования в данной области проводились в основном в 60 - 80 годы XX века.

Примером может служить работа 1986 г. А.И. Яблонского [146], в которой управление наукой реализуется с точки зрения выполнения программно-целевых принципов. В задаче управления наукой он выделяет три основных аспекта: планирование (функционально-целевой аспект), финансирование (ресурсный аспект) и организация науки (структурный аспект). С точки зрения кибернетики

наука рассматривается как структурный преобразователь, на вход которого поступают ресурсы (финансы, кадры, материально-техническая база) и нормативный элемент, т.е. план, обеспечивающий достижение цели при помощи полученных ресурсов. Структура преобразователя задается организационными принципами науки, а выход - получаемой научной продукцией (решением научной проблемы, внедрением новых технологий, техники и т.д.). В рамках оптимального управления управление наукой рассматривается Яблонским А.И.

как ее перевод из начального состояния (*о) в момент времени /0 в состояние х( с

и

учетом критерия эффективности / = где х{1) - состояния

'о

системы в момент времени /, и{() - функция, представляющая собой, в частности, план научных работ на период а - внешний (экзогенный)

неконтролируемый параметр. Основным аспектом управления считается планирование и в частности прогнозирование, которое осуществляется тремя основными методами: методом экстраполяции, методом математического моделирования и методом экспертных оценок.

Проблема повышения продуктивности научного труда поднимается в работе И.Д. Андреева [3], где проводится сравнение научной деятельности при социалистическом и капиталистическом строе, обнаруживая недостатки последнего и достоинство первого.

Продуктивность и эффективность научной деятельности по мнению автора работы [3] зависит во-первых, от знания ученым основных закономерностей развития науки, особенно планирования, и умения творчески использовать эти закономерности в познании конкретных областей действительности; во-вторых, от тесноты связи науки с практической деятельностью людей; в-третьих, от жизненной позиций ученого, его социальной ориентации, идеологической и методологической подготовки, мировоззренческой позиции, ответственности перед обществом, морально-этических принципов, идентификацией себя с выполнением своей научной задачи, чувством нового (видения перспективы развития) и трудолюбия. Также отмечается важность соответствующего

финансирования и материально-технического обеспечения запланированных научных исследований.

Недостатком исследования Андреева И.Д. служит отсутствие действий, которые может сделать непосредственно сам ученый, как например, выстроить отношения с коллегами для увеличения производительности своей научной деятельности. Все предложенные способы носят вербальный описательный неформализованный характер и мало помогают в решении проблемы повышения производительности труда МНГ.

В зарубежной и отечественной литературе достаточно публикаций, которые можно отнести к проблемам деятельности научных коллективов и проведению коллективных научных исследований, в том числе по выполнению научных проектов [132,45,88,141,95,42,172,127,131,1,73,96,168,144,145,8,15,19].

Большинство из них посвящены управленческим, организационным, социологическим и психологическим аспектам, что говорит об актуальности данной темы.

Наиболее известным современным исследованием МНГ является учебное пособие Аллахвердяна А.Г. и Ярошевского [2]. В данной работе авторы рассматривают такие вопросы как характерные особенности МНГ, актуальность и значение коллективной научной деятельности, важность наличия общегрупповой исследовательской программы, влияние ее на взаимопонимание, взаимодействие, сплоченность МНГ, особенность научного общения, ролевую концепцию МНГ, в рамках которой выделяется основная триада научных ролей «генератор идей», «критик», «эрудит», анализируют возникновение и разрешение конфликтов в МНГ, устанавливают связь между сплоченностью и конфликтностью, исследуют феномены лидерства и руководства, адаптации молодого специалиста в МНГ, а также процессы групповой интеграции-дезинтеграции, активизации миграционной активности ученых и т.д. Хотя это учебное пособие также носит описательный характер и не рассматривает проблемы повышения эффективности управления МНГ, но широко и достаточно полно рассматривает характеристики и свойства МНГ, которые позволяют понять особенности деятельности МНГ.

Проблему совершенствования работы научных коллективов в работе [46] предлагается решить с помощью авторской схемы эволюции научного коллектива, позволяющей выделить факторы угрожающие выживанию научного коллектива и выявить вредные факторы (нежелательные эффекты) взаимодействия внутри самого научного коллектива.

Научные коллективы в работе [61] рассматриваются авторами ЮЛ. Качановым и H.A. Шматко как относительно автономные коллективные агенты научного производства, составляющие сложную сеть социальных институтов. Эффективность управления научным коллективом анализируется с точки зрения социологического подхода, который учитывает и социально-структурные аспекты, и проблему оптимального управления данной структурой. Одним из основных выводов исследования является необходимость систематического учета способности коллектива к самоорганизации, его внутренних степеней свободы и спонтанности.

В работе коллектива авторов [14] разработана методика оценки экономической и социальной эффективности виртуальных научных коллективов, образованных в виде консорциумов. Эффективность оценивается с точки зрения известных экономических показателей (рентабельности инвестиций, сроку окупаемости, чистому дисконтированному доходу и т.д.), и полученного социального эффекта, для чего вводится метод его количественной оценки.

В статье [49] отражены результаты социологического опроса руководителей государственных научных организаций. Опрос затрагивал проблемы регулировании социально-трудовых отношений, реализации социально-трудовых прав работников, роли профсоюзных организаций в защите прав работников, причинах трудовых конфликтов, стимулировании и оплате научного труда, мотивации, социальных выплатах и льготах и др. Результаты исследования показали, что отрицательная динамика данных социальных факторов оказывает негативное влияние на показатели результативности работы научных коллективов и в определенной степени сдерживают развитие науки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мухамедрахимова, Лилия Наилевна, 2015 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абрамова H.A. Человеческий фактор в управлении / Абрамова H.A., Гинсберг К.С., Новиков Д.А. - М.: Ком Книга, 2006. С. 496.

2. Аллахвердян А. Г. Психология науки: учебное пособие /

A. Г. Аллахвердян, Г. Ю. Мошкова, А. В. Юревич, М. Г. Ярошевский - М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 1998. - 312 с.

3. Андреев И.Д. Пути повышения эффективности научного труда / И. Д. Андреев - М.:Наука, 1985. - 176 с.

4. Андреева Г. М. Социальная психология: учебник для высших учебных заведении / Г. М. Андреева - М.: Аспект Пресс, 2010. - 368с.

5. Артюхов В.В. Общая теория систем: Самоорганизация, устойчивость, разнообразие, кризисы / В.В. Артюхов - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009.

- С. 224.

6. Асаул А.Н. Модернизация экономики на основе технологических инноваций / А.Н. Асаул, Б.М. Карпов, В.Б. Перевязкин, М.К. Старовойтов

- СПб: AHO ИПЭВ, 2008. - 606 с.

7. Афанасьев В.Г. Общество: системность, познание и управление /

B.Г. Афанасьев - М.: Политиздат, 1981. -432 с.

8. Бадамшин Р. А., Ильясов Б. Г., Герасимова И. Б., Хасанова Н. В. Нелинейные модели управления процессом реализации научных проектов // Мехатроника, автоматизация, управление: Тр. I Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием. М.: Новые технологии, 2004. С.212-216.

9. Баранцев Р. Г. Синергетика в современном естествознании / Р. Г. Баранцев - М.: Едиториал УРСС, 2003. - 144с.

10. Битянова М.Р. Социальная психология: учебное пособие / М.Р. Битянова. - СПб.: Питер, 2010. - 368 с.

11. Бодров, В. А. Психология профессиональной пригодности: учебное пособие для вузов / В. А. Бодров - М.. ПЕР СЭ, 2006. - 511 с.

12. Борисевич A.B. Теория автоматического управления: элементарное введение с применением MATLAB СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2011. - 200 с.

13. Бузин А. Ю. Самоорганизация в социальных системах (одна математическая модель) / А. Ю. Бузин - М. : ВЦ АН, 1988.

14. Булярская, С.А. Эффективность деятельности виртуальных научных коллективов / С.А. Булярская, С.В. Булярский, О.Г. Савельева // Вестник ОГУ. -2009.-№9(103).-С. 36-38.

15. Бурков В. Н., Коргин H.A., Новиков Д. А. Введение в теорию управления организационными системами: Учебник / Под. ред. Д.А. Новикова. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009 - 264с

16. Бурков В., Новиков Д., Теория активных систем: состояние и перспективы М.: Синтег, 1999.- 128 с.

17. Варшавский А.Е. Реальная результативность российской науки // Концепции. 2005. №1 (15). С.21-36

18. Варшавский А.Е., Маркусова В.А. Оценку эффективности российских фундаментальных ученых следует скорректировать [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.strf.ru/organization.aspx?Catalogld=221&d_no=17296

19. Васильев В. И., Ильясов Б. Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика : Учебное пособие. - М.: Радиотехника, 2009. - 392 с.

20. Василькова В. В. Порядок и хаос в развитии социальных систем: Синергетика и теория социальной самоорганизации. СПб.: Лань, 1999. 119 с.

21. Вербець В.В. Социология: курс лекций : учебное пособие / В.В. Вербець, O.A. Субот, Т.А. Христюк. - К. : Кондор, 2009. - С. 550.

22. Виды особенности и содержание научной организации труда. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://aspirantura.ws/nauchnaja-organizacii-truda.htm

23. Виды, основные элементы и схемы отношений самоорганизации. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.standard-company.ru/standard-company44.shtml

24. Волкова В. Н., Теория систем: учебное пособие / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. - М.: Высш.шк. 2006. - 511с.

25. Володарская Е., Управление научной деятельностью / Е. Володарская, С. Лебедев // Высшее образование в России - 2001 - №1 - С.85-94

26. Герасимова И. Б. Когнитивная модель общения двух личностей / И. Б. Герасимова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. СПб.: С.-Петербургск. гос. политехи, ун-т. - 2010.-№5(1/08).-С. 214-220.

27. Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Повышение эффективности функционирования малых социальных групп с учетом человеческого фактора / И. Б. Герасимова, Л. Н. Мухамедрахимова // Вестник СамГТУ. Сер. Технические науки. 2015. № 1.С.

28. Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Dynamic Management Model of Small Work Groups / И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // 20th Conference of the International Fédération of Operational Research Societies (Barcelona, 13-18 July, 2014).-Barcelona. - 2014. -P. 191. (Опубл. на англ. яз.)

29. Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Когнитивное моделирование деятельности личности / И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // XII Всероссийское совещание по проблемам управления (г. Москва, 16-19 июня, 2014 г.). М.: ИПУ РАН. 2014. С. 4090-4096

30. Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Проблемы самоорганизации в малых научных группа / И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // Информационные технологии и системы: сб. науч. тр. 2-й междунар. конф. (Банное, 27 февр. - 3 марта 2013 г.). Челябинск: Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2013. С. 154- 156.

31. Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Системный подход к интегральной оценке потенциала малой научной группы / И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений (ITIDS'2014): тр. междунар. конф. (Уфа, 18-21 Мая, 2014). Уфа: УГАТУ, 2014. Т.2. С. 33 - 37.

32. Герасимовой И.Б. Методология управления социальными процессами в научных и образовательных системах на основе когнитивных и динамических

моделей: дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.10 / Герасимова Ильмира Барыевна. - М.,

2011.- 452 с.

33. Голиков, В.Д. Социология управления: учебное пособие. / В.Д. Голиков. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. - 2-е изд. перер. и доп. - Уфа: УГАТУ - 2007 - 310 с.

34. Голубинцев В.О. Философия для технических вузов: учебник. / В. О. Голубинцев, А. А. Данцев, В. С. Любченко. - Ростов н/Д: Феникс. - 2013. - 503с.

35. Горбунова, М. Ю. Общая социология. Конспект лекций, 2008- 160 с.

36. Гузаиров М.Б., Герасимова И.Б. Когнитивный анализ синергетических свойств малых научных групп как социальных объектов / М.Б. Гузаиров, И.Б. Герасимова // Вестник УГАТУ. 2010. Т. 12, № 1 (30). С. 91 - 96.

37. Гузаиров М.Б., Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б. Системный подход к анализу сложных систем и процессов на основе триад / М.Б. Гузаиров, Б.Г. Ильясов, И.Б. Герасимова // Проблемы управления. М., 2007. №5, С. 32-38.

38. Гуц А.К., Математическая социология: учебное пособие / А.К. Гуц, Л.А. Паутова, Ю.В. Фролова - Омск: Наследие. Диалог-Сибирь, 2003. - 192 с.

39. Давыдов С. А. Социология: конспект лекций / С. А. Давыдов - М.: Эксмо, 2008. 160 с.

40. ДеМарко Т., Листер Т.. Человеческий фактор / Т. ДеМарко, Т. Листер // Успешные проекты и команды. - Символ-Плюс С. 288.

41.Джорж Дж. М. Организационное поведение. Основы управления: учебное пособие для вузов / Дж.М. Джорж, Г.Р. Джоунс - М.: ЮНИТИ-ДАНА

2012. - 463 с. - Перевод с англ, под ред. проф. Е.Л. Климова.

42. Егоршин А.П. Основы управления персоналом: учебное пособие / А.П. Егоршин - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 352 с.

43. Журавлев А.Л. Социальная психология: Учебное пособие / А.Л. Журавлев. - М.:ПЕР СЭ, 2002. С. 351.

44. Завлин П. Н. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов / П.Н. Завлин, A.B. Васильев, А.И. Кноль - СП б.: «Наука», 1995.

45. Завлин, П. H. Труд в сфере науки / П. Н. Завлин, А. И. Щербаков, М. А. Юделевич; под общ. ред. В. С. Соминского. - изд. 2-е, перераб. и доп. — Москва : Экономика, 1973 .— 295 с.

46. Захаров А. Эволюция научного коллектива [Электронный ресурс] / А. Захаров Режим доступа -

47. Зворыкина А.А. Планирование и управление в научных коллективах / А.А. Зворыкина, Д.М. Райкова. - М. «Наука», 1981. - С. 136.

48. Зеркалов Д.В. Безопасность труда: монография [Электронный ресурс] -К.: Основа, 2012. — 643 с. - Режим доступа: http://www.zerkalov.org/node/3071

49. Зубова Л.Г. Социальные аспекты деятельности научных организаций / Л.Г. Зубова, Е. В. Аржаных, О. Н. Андреева // Социология науки и технологий. -2010. -Т.1.-№3- С. 35-58.

50. Зурабов М.Ю. Российская энциклопедия по охране труда / М.Ю. Зурабов, А.Л. Сафонов. - М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2007. - С. 400.

51. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Особенности моделирования социальной творческой личности / Б.Г. Ильясов, И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // Вестник УГАТУ. - 2014. Т. 18. № 1 (62). С. 156 - 169.

52. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Cognitive Analysis Based Approach for Small Research Groups Management / Б.Г. Ильясов, И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // 26th European Conférence on Operational Research. (Rome, 1-4 july, 2013). Rome. - 2013. - P. 222. (Опубл. на англ. яз.)

53. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. The Process of a Small Group Self-Organization under Intellectual and Emotional Relationships / Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Л. H. Мухамедрахимова // Информатика и информационные технологии CSIT'2014 (Шеффилд, 16-22 сент., 2014): тр. 16-й междунар. конф. Уфа: УГАТУ. -2014. - Т. 1. - С. 186 - 189. (Опубл. на англ. яз.)

54. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Когнитивная модель творческой личности / Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Л. Н. Мухамедрахимова //Материалы XV Международной конференции «Проблемы

управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 25-28 июня 2013 ). - Самара: СамНЦ РАН. - 2013. - С.147-152

55. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Когнитивная мультиагентная модель иерархической системы управления научным проектом / Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Л. Н. Мухамедрахимова // X школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (5-7 июня 2013) - Уфа: УГАТУ. - 2013. - С. 98 - 101.

56. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Когнитивная модель самоорганизации процессов управления в малых научных группах / Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Л. Н. Мухамедрахимова // Мехатроника, автоматизация, управление - 2014. - № 1. - С.30-35

57. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Когнитивный анализ влияния интеллекта и эмоций на творчество личности / Б. Г. Ильясов, И. Б. Герасимова, Л. Н. Мухамедрахимова // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений (1ТЮ8'2013): тр. междунар. конф. (Уфа, 21 -25 Мая, 2013). Уфа: УГАТУ. - 2013.-Т. 2.-С. 18-21.

58. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Системный подход к моделированию деятельности малых научных групп / Б.Г. Ильясов, И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // 6-ая Всерос. мультиконф. по проблемам управления (Дивноморск, 30 сент. - 5 окт. 2013). Ростов-на-Дону: Из-во Юж. фед. ун-та. 2013. Т.З. С. 35-39.

59. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Формирование отношений в малой научной группе с учетом особенностей структуры личности / Б.Г. Ильясов, И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: матер. 16-ой междунар. конф. (Самара, 30 июня - 3 июля 2014). Самара: СамНЦ РАН. 2014. С. 330-336.

60. Ильясов Б.Г., Герасимова И.Б., Мухамедрахимова Л.Н. Формирование отношений в малой научной группе с учетом особенностей структуры личности / Б.Г. Ильясов, И.Б. Герасимова, Л.Н. Мухамедрахимова // Проблемы управления и

моделирования в сложных системах: матер. 16-й междунар. конф. (Самара, 30 июня - 3 июля 2014). Самара: СамНЦ РАН, 2014. С. 330 - 336.

61. Качанов, Ю.Л. Эффективность управления научно-исследовательским коллективом / Ю.Л. Качанов, H.A. Шматко. - М.: Университетская книга, 2010.

- 176 с.

62. Китов А. И. Кибернетика и умственный труд / А.И. Китов

- М.: Социалистический труд. - № 2. - 1964. - 16 с.

63. Ковчегов В.Б. Модель динамики групповых структур человеческих сообществ / В.Б. Ковчегов // Социология 4M. -№1. - 1991.

64. Кожевников В.Л. Сравнительная эффективность научного труда в некоторых национальных академиях наук / В.Л. Кожевников, Е.В. Поляков // Вестник уральского отделения РАН. - 2010. - №4(34). - С.3-8.

65. Коломинский Я.Л. Психология взаимоотношений в малых группах (общие и возрастные особенности). - Минск: ТетраСистемс, 2001. - 431 с.

66. Кондратьев М.Ю. Азбука социального психолога-практика / М.Ю. Кондратьев, В.А. Ильин - М.: ПЕР СЭ, 2007. - 464 с.

67. Костромина, С.Н. Психологические особенности самоорганизации деятельности аспиранта / С.Н. Костромина, В.М. Латушкина // Creo New. - 2013.

- №1. Режим доступа

68. Кричевский Р. Л. Социальная психология малой группы: учебное пособие / Р. Л. Кричевский, Е. М. Дубовская, - М.: Аспект Пресс, 2009. - 318 с.

69. Латфуллин Г.Р. Теория организации: учебник для вузов / Г.Р. Латфуллин, A.B. Райченко - СПб.: Питер, 2008. - 462 с.

70. Литвинюк А. Управление персоналом / А. Литвинюк. - СПб.: Юрайт. -2013.-448 с.

71. Личность как социальная система. Социализация как процесс освоения личностью социального опыта. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://lol .ru/gos/10/6. htm

72. Лоскутов А. Ю., Михайлов А. С. Основы теории сложных систем. М.

- Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». Институт компьютерных исследований, 2007. 620с.

73. Мазур И. И. Управление проектами: учебное пособие / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро, Н. Г.Ольдерогге; под общ. ред. проф. И. И. Мазура - 6-е изд, стер. -М.: 2010.-960 с.

74. Майданов A.C. Методология научного творчества / A.C. Майданов.

- М.: Издательство ЛКИ, 2008. - 512 с.

75. Малинецкий Г. Г. Математические основы синергетики. Хаос, структура, вычислительный эксперимент. Изд. 4-е. М.: КомКнига, 2005. 312с.

76. Математические методы в современной буржуазной социологии / Сборник под ред. Г.В. Осипова. - М.: Прогресс, 1966. - 407 с.

77. Методы исследования и фармакологической коррекции физической работоспособности человека / под ред. академика РАН И.Б. Ушакова Изд.: Медицина, 2007.

78. Механизмы управления / Под ред. Д. А. Новикова. М.: Ленанд, 2011. —

192 с.

79. Минин Б.А. О производительности научного труда. Нововедение: учебно-методическое пособие. Приложение 8. [Электронный ресурс] // Б.А. Минин - 2009. - Режим доступа: http://talant-abc.narod.ru/ttl81nv8.pdf

80. Мокшанцев Р.И. Социальная психология: учебное пособие / Р.И. Мокшанцев A.B. Мокшанцева - М.: Новосибирск: Инфра-М, 2001. - 408 с.

81. Морозов, A.B. Деловая психология: учебник. 3-е издание, испр. и доп. -М.: Академический проект, 2005. - 1040 с.

82. Моросанова В.И. Саморегуляция и индивидуальность человека. / В.И. Моросанова. - Ин-т психологии РАН; Психологический ин-т РАО. М: Наука, 2010.-519 с.

83. Мухамедрахимова Л. Н. Анализ отношений в малой научной группе на основе моделирования / Л. Н. Мухамедрахимова // Актуальные проблемы науки и

техники: сб. ст. 9-й Всерос. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. (25 - 27 февр. 2014). Уфа: УГАТУ. - 2014. - Т. 3. - С. 155 - 159.

84. Мухамедрахимова JI. Н. Моделирование самоорганизации малых научных групп на основе когнитивных динамических моделей с учетом человеческого фактора / JI. Н. Мухамедрахимова // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. - 2015. - № 4. - С. 241 - 255

85. Мухамедрахимова Л.Н. Нелинейная модель структуры личности / Л. Н. Мухамедрахимова // Актуальные проблемы науки и техники: сб. ст. 8-й Всерос. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. (Уфа, 19-20 февр. 2013). Уфа: УГАТУ, 2013. С. 94-97.

86. Мухамедрахимова Л.Н. Формирование малой научной группы с учетом психо-физиологических особенностей личности / Л.Н. Мухамедрахимова // Мавлютовские чтения: тез. всерос. молодежи, науч. конф. (Уфа, 21-23 октября 2014) Уфа: УГАТУ, 2014. Т. 3. С. 341 - 342.

87. Мухамедрахимова Л.Н., Салаватова А.Р. Применение нечеткого когнитивного моделирования для анализа и оценки социально-психологических факторов, влияющих на готовность студента / Л.Н. Мухамедрахимова, А.Р. Салаватова // Актуальные проблемы науки и техники: сб. ст. 9-й Всерос. зимн. шк.-сем. аспирантов и молодых ученых. (25 - 27 февр. 2014). Уфа: УГАТУ, 2014. Т. 3. С. 178-181.

88. Научные кадры Ленинграда : структура кадров и социальные проблемы организации труда / Академия наук СССР, Институт истории естествознания и техники, Ленинградское отделение ; под ред. С. А. Кугеля, Б. Д. Лебина, Ю. С. Мелещенко. — Ленинград : Наука : Ленинградское отделение, 1973. — С. 183.

89. Немировский В.Г. Социология человека: От классических к постнеклассическим подходам / В.Г. Немировский, Д.Д. Невирко. — М.: Издательство ЛКИ, 2008. — С. 304.

90. Нехаев В.И. Философия инженерного творчества: учеб. пособие / В.И. Нехаев. - Хабаровск: ДВГУПС, 2008. - С. 140.

91. Никифоров Г.С. Психология менеджмента: учебник для вузов / Г.С. Никифоров — СПб.: Питер, 2004. - С. 639.

92. Новиков A.M. Методология / A.M. Новиков, Д.А. Новиков - М.: СИНТЕГ, 2007. - С. 668.

93. Новиков В.В. Социальная психология / В.В. Новиков. - М.: Издательство Института психотерапии, 2002. - С. 352.

94. Новиков Д.А. Математические модели формирования и функционирования команд / Д.А. Новиков - М.: Издательство физико-математической литературы, 2008. - С. 184.

95. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами / Д.А. Новиков - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. - С. 584.

96. Новиков Д.А. Управление проектами: организационные механизмы / Д.А. Новиков - М.: ПМ СОФТ, 2007. - С. 140.

97. Олянич Д.Б. Теория организации: учебник / Д.Б. Олянич — Ростов: Феникс, 2008.-С. 408.

98. Павлов И.П. Полн. собр. соч. / И.П. Павлов. - М.-Л. Т. 1. 1951.

99. Паниотто В.И. Структура межличностных отношений: Методика и математические методы исследования / В.И. Паниотто. — Киев: Наук, думка, 1975. —С. 127.

100. Паниотто В.И., Максименко B.C. Количественные методы в социологических исследованиях / В.И. Паниотто, B.C. Максименко. - Киев: Наук, думка, 2003.-С. 270.

101. Паповян С.С. Математические методы в социальной психологии / С.С. Паповян. - М.: Наука, 1983. - С. 343.

102. Пельц Д. Ученые в организациях / Д. Пельц, Ф. Эндрюс. М.: Мысль,

1973.

103. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учебное пособие для высших учебных заведений / Ю.М. Плотинский. - М.: Логос, 2001. - С. 296.

104. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили. - М.: СИНТЕГ, 2001. - С. 528.

105. Пригожин А.И. Организации: системы и люди / А.И. Пригожин. - М.: Политиздат, 1983. С. 176.

106. Пригожин А.И. Порядок из хаоса / А.И. Пригожин, И. Стенгерс. - М.: Прогресс, 1986. С. 432.

107. Психика человека. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.grandars.ru/college/psihologiya/psihika-cheloveka.html

108. Работоспособность человека. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.up-pro.ru/encyclopedia/rabotosposobnost-cheloveka.html

109. Розанова В.А. Психология управления: Учебное пособие / В.А. Розанова. — М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2007. — С. 384.

110. Розанова JI.B. Математическое моделирование социального взаимодействия в малых группах: дис. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 / Розанова Людмила Владимировна. - Т., 2004. - С. 132.

111. Российский фонд фундаментальных исследований. Финансирование [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rfbr.ru/rffi/ru/funding

112. Рубинштейн СЛ. Основы общей психологии / СЛ. Рубинштейн. - СПб.: Питер,2005.-С. 551.

113. Саймон Г. Стратегия построения моделей в социальных науках / Г. Саймон // Математические методы в современной буржуазной социологии. -М., 1996. —С. 144-174.

114. Самоорганизация и самоуправление. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://teororgan.ru/otvety-po-teorii-organizatsii/74-samoorganizaciya-i-samoupravlenie.html

115. Самоукина И.В. Методы влияния на руководителей и подчиненных с учетом их типа темперамента. [Электронный ресурс] - Элитариум Центр дистанционного образования - Режим доступа: www.elitarium.m

116. Самоукина Н.В. Эффективная мотивация персонала при минимальных финансовых затратах / Н.В. Самоукина. - М.: Вершин, 2006. - С. 224.

117. Самоуправление. [Электронный ресурс] - Режим доступа:: http://becmology.m^og/general/self-manage.htm

118. Серебряков Д.В. Моделирование взаимодействия внутри социальной группы. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.sbcinfo.ru/articles/8th_2000conf5_23.htm.

119. Сероухов С. Пути автоматизации. Будущее целеориентированного подхода в АСУ. [Электронный ресурс], 2012. Режим доступа: http://www.c2ways.ru/2012/04/4.html

120. Смелзер Н. Социология / Н. Смелзер. - М.: Феникс, 1994. - С. 788.

121. Солдатова И. Ю. Основы менеджмента: учебное пособие / под редакцией И.Ю. Солдатовой, М.А. Чернышёва. - Изд.: ИТК "Дашков и К", НАУКА/ИНТЕРПЕРИОДИКА МАИК, Наука-Пресс 2009. - С. 265

122. Солсо Р. Когнитивная психология. 6-е изд. — СПб.: Питер, 2006. —

589 с.

123. Софронов И.Д. Научные труды / И.Д. Сафронов. - М.: Наука. - С. 576.

124. Струмилин С.Г. К методологии учета научного труда / С.Г. Струмилин. - Л.: изд-во АН СССР, 1982. - С. 21.

125. Татарова Г.Г. Основания математической формализации в социологии: новые представления о старых проблемах / Г.Г. Татарова // Математическое моделирование социальных процессов. - М.: КДУб, 2009. С.524.

126. Терехов А.И. Научные кадры / А.И. Терехов // Статистическое исследование состояния и подготовки, математическое моделирование движения. - М.: ЦЭМИ РАН, 1991. - С. 188.

127. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений / Э.А. Трахтенгерц // Серия «Информатизация России на пороге XXI века». - М.: СИНТЕГ, 1998. С. 376.

128. Тулмин С. Человеческое понимание / С. Тулмин. - М. 1984. С. 163

129. Умственная работоспособность и повышение ее эффективности средствами физической культуры и спорта. [Электронный ресурс] - Режим доступа:

http://www.gubkin.ru/faculty/humanities/chairs_and_departments/physical_education/le cture/lecture3 .php

130. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru

131. Филиппов A.B. Работа с кадрами / A.B. Филиппов // Психологический аспект. - М.: Экономика, 1990. С. 167.

132. Фомин В.Г. Бюджет времени научного работника / В.Г. Фомин. — Новосибирск : Наука : Сибирское отделение, 1967. — С. 116.

133. Фролов С.С. Общая социология / С.С. Фролов. - М.: Проспект 2010. -С. 384.

134. Фундаментальная наука России: состояние и перспективы развития / A.A. Макосков, Л.Э. Миндели, И.В. Преснякова, А.Г. Данилевич. - М. НОУ РАН. 2009.-С. 83

135. Цой Л.Н. Социальная организация и самоорганизация: конфликты и развитие личности / Л.Н. Цой // Мир психологии. № 2 (66) - Москва-Воронеж,

2011. С. 96- 108.

136. Чернышев М.А. Основы менеджмента / М.А. Чернышев, Э.М. Короткое, И.Ю. Солдатова - ред.-сост., Изд.: ИТК "Дашков и К", Наука-Пресс, 2006. - С. 423.

137. Черняховская Л.Р., Герасимова И.Б., Салаватова А.Р., Мухамедрахимова Л.Н. Оценка влияния социально-психологических факторов на качество подготовки студента с применением нечетких когнитивных карт / Л.Р. Черняховская, И.Б. Герасимова, А.Р. Салаватова, Л.Н. Мухамедрахимова // Вестник УГАТУ.-2014. Т. 18. №4 (65). С. 134-141.

138. Шапиро С.А. Мотивация / С.А. Шапиро - М.: ГроссМедиа, 2008. - С. 224.

139. Шапиро С.А., Шилаев A.B. Факторы повышения эффективности труда персонала. Монография / С.А.Шапиро, A.B. Шилаев. - М.: ИД АТИСО,

2012.-С. 222.

140. Щепаньский Я. Элементарные понятия социологии / Я. Щепаньский. — Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1967. - С. 247.

141. Щербаков А.И. Наука, ученые h их труд в условиях научно-технической революции / А.И. Щербаков, В.В. Косолапов, Е.В. Король // Институт горного дела. -Новосибирск, 1971.-С. 273.

142. Юдин Б.Г. Методологические проблемы исследования самоорганизующихся систем / Юдин Б.Г. Проблемы методологии системного исследования. - М., Мысль, 1970. С. 360 - 361.

143. Юревич А.В. Социальная психология научной деятельности / А.В. Юревич. - М.: Институт психологии РАН, 2013. - С.447.

144. Юсупов Р.М. Наука и национальная безопасность. СПб.: Наука, 2006

145. Юсупова Н.И. Модели управления образовательной организацией с учетом Alumni-ассоциации / Юсупова Н.И., Сметанина О.Н., Исхакова JI.M. // Экономика и управление. - 2011. - №5/2011. - С. 57-63.

146. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки / А.И. Яблонский. -М.: Наука, 1986. С. 352.

147. Яблонский А.И. Модели и методы исследования науки / А.И. Яблонский. - М. - Эдиториал УРСС, 2001. - С. 400.

148. Ядов В.А. Социологическое исследование: Методология, программа, методы. - М.: Наука, 1972. - С. 245.

149. Ярошевский М. Г. Программно-ролевой подход к исследованию руководства научным коллективом // Проблемы руководства научным коллективом. - М., 1982. - С. 29-49.

150. Ярушкин Н.Н. Системный подход к исследованию саморегуляции и самоорганизации социального поведения личности. [Электронный ресурс] -Режим доступа: http://www.superinf.ru/view_helpstud.php?id=5677

151. Abelson R.P. Mathematical models of the distribution of attitudes under controversy. - In: Contributions to mathematical psychology / Ed. N. Frederiksen, H. Gullisen. N.Y.: Holt, Rinehart a. Winston, 1964, p. 141-160.

152. Baies R.F., Strodtback F.L., Mills T.M., Rosenborough M.E. Channels of communication in small group. - Amer. Sociol. Rev., 1951, vol. 16, p. 461-468

153. Gabbay M. The effects of nonlinear interactions and network structure in small group opinion dynamics // Physica. - 2007. - A 378. - p. 118-126

154. Hall C.S., Gardner L., Campbell J.B. Theories of Personality / C.S. Hall, L. Gardner, J.B. Campbell - 4 ed. John Wiley & Sons, 1997. - 768 p.

155. Hjelle L., Ziegler D. Personality Theories: Basic Assumptions, Research, and Applications / L. Hjelle, D. Ziegler - 3th ed., 1992.

156. Hunter D.E. Dynamic sociometiy. - J. Math. Sociol., 1978, vol.6, p. 87-138.

157. Kuhl J. Motivation, Konflikt und Handlungskontrolle / J.Kuhl - Berlin -Heidelberg - New York - Tokyo: Springer-Verlag, 1983. — 354 p.

158. Lotka, A. J (1926) The frequency distribution of scientific productivity, Journal of the Washington Academy of Science, 16. 317-323.

159. McGrath J. E., Kravitz, D. Group Research: / J. E. McGrath, D. Kravitz // Annual Review of Psychology. - 1982. - vol. 33. - p.195-230.

160. Miller G.A. The magical number seven, plus or minus two / G.A. Miller // Psychological Review. - 1956. - vol. 63. - p.81-97

161. Mills T.M., Cliffs E. The Sociology of Small Groups / T.M. Mills, E. Cliffs

- New Jersey: Prentice-Hall, 1967. - 136 p.

162. Price A. Human Resource Management / A. Price - 4th revised ed. Cengage Learning EMEA. 2011. - 640 p.

163. Ryan R. M. Intrinsic motivation and self-determination in human behavior / R. M. Ryan, E. L. Deci // Contemporary Educational Psychology. - 2000 - vol. 25.

- p. 54-67

164. Ryan R. M. Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development and well-being // R. M. Ryan, E. L. Deci // American psychologist. - 2000. - vol. 55. - № 1. - p. 68-78.

165. Simon H.A. Models of man. N.Y.; L.: Wiley: Chapman a. Hall, 1957. 397 p.

166. Sorensen A.B., Hallinan M.T. A stochastic model for change in group structure / A.B. Sorensen, M.T. Hallinan // Sociol. Sci. Res. - 1976. - V.5. - p.43-61.

167. Swann H. A mathematical model for retrospective impression formation of small group interaction. - Mathematical Social Sciences. 2008 - №55 - p. 235-254

168. Taylor F.W. The Principles of Scientific Management. / F.W. Taylor - Book Jungle, 2009. - 96 p.

169. The SAGE Handbook of Personality Theory and Assessment: Personality Theory and Models / ed. by G. J. Boyle, G. Matthews, D. H. Saklofske. - SAGE Publications Ltd, 2008. - 783 p.

170. The Social Psychology of Organizational Behavior: Key Readings / edited by L. L. Thompson. - Psychology Press (UK), New York, NY, 2002. - 441 p.

171. Tschacher W. Self-organization in social groups / W. Tschacher, E.J. Brunner, G. Schiepek // Self-organization and clinical psychology: empirical approaches to synergetics in psychology. Germany: Springer-Verlag. - 1992. - V. 58. - p. 341-366

172. Wagner J.A. Organizational behavior: securing competitive advantage. / J.A.Wagner III, J.R.Hollenbeck. - New York: Routledge, 2010. - 400 p.

173. Wallmark J.T. Efficiency vs. Size of research teams / J.T. Wallmark, B. Sellerberg // "IEEE transactions on engineering management", N.Y. - 1966. - vol. EM - 13. - №3. - p. 137- 142.

174. Wallmark J.T. The increase in efficiency with size of research teams / J.T. Wallmark, S. Eckerstein, B. Lahgered, H.E.S. Holmqvist // "IEEE transactions on engineering management", N.Y. - 1973.-vol. EM-20-№3.-p. 80-84.

£ипсЪюп н=содпхСа1сРег8опа1л^у(А, к, В, С, и, АЬРНА, ши, Ттл.п, Тшах) т = [Тпйп Ттах]; л.пл^р = гегоБ ( 3 + 1,1) ;

^ у] = оае45(@(1;,у) сс>дп1рипс1:10п (Ь, у, А, К, В, С, и, АЬРНА, ти), Т, л.пл^р) ;

XI = у(:,1); Х2 = у(:,2); ХЗ = у ( : , 3 ) ;

г = у(:,4);

п = з1ге(г,1); Х1э = гегоэ(п,1); Х2б = гегоэ(п,1); ХЗэ = гегоэ(п,1); = гегоБ(п,1);

£ог 1 Х1(1) +

Х2 э(1) Х2 ( л.) +

ХЗб(1) Х3(з.) +

А (1,1) * Х1(1) - А( 1, 2 ) * Х1(л.) * Х1(л.) - А (1, 3 ) * Х1(1) * Х1(1) *

К {1, 1) * Х2 ( з.) + К (1, 2 ) * Х3(1) + В (1) * Х2(л.) * ХЗ(З-) - ... С(1) * г(±) + и(1);

А (2 , 1) * Х2(1) - А( 2 ,2 ) * Х2(л.) * Х2 (1) - А(2,3) * Х2(л.) * Х2(Л.) *

К ( 2 , 1) * Х1(1) + К ( 2 , 2 ) * ХЗ ( х ) + В ( 2 ) * Х1(л.) * Х3(л.) - ... С(2) * г(1) + и(2);

А (3, 1) * Х3(1) - А( 3,2 ) * ХЗ(Л.) * Х3(л.) - А(3,3) * Х3(л_) * ХЗ(Л-) *

К(3,1) * XI(±) + К(3,2) * Х2(1) + В(3) * XI(±) * Х2(1) - ... С(3) * г(±) + и(3);

Zs(i) = ALPHA(1) * Z(i) - ALPHA(2) * Z(i) * Z(i) - ALPHA(3) * Z(i) * Z(i) * Z(i)

+ ...

XI(i) * X2(i) * X3(i ) + mu;

end

R.t = t;

R. Z = Z ;

R.Zs = Zs;

R.XI = XI;

R.Xls = Xls;

R.X2 = X2;

R.X2 s = X2s;

R.X3 = X3;

R.X3s = X3s;

R.stability = checkstability(R.Z);

end

function R=checkstability(Z)

EPSILON = 0.02 * Z(end);

к = 0.9;

R=l;

for j = int32(k*size(Z,1)) : size(Z,l) il (abs(Z(j)-Z(end))>EPSILON) R=0 ;

break ;

end

end

end

function F=cogniFunction(t, X_, А, К, В, C, U, ALPHA, mu)

X = zeros(3,1); x(l) = x_(l), X(2) = x_(2) X(3) = X_(3) Z = X_(4);

F = zeros(3+1,1);

F(1) = A(1,1) * X(l) - A(1,2) * X(l) * X(l) - A(1,3) * X(l) * X(l) * X(l) +

K(l,l) * X(2) + К(1,2) * X(3) + B(l) * X(2) * X(3) - ...

C( 1 ) * Z + ... U(l);

F(2) = A(2,1) * X(2) - A(2,2) * X(2) * X(2) - A(2,3) * X(2) * X(2) * X(2) +

К ( 2 , 1) * X(l) + К(2,2) * X(3) + В(2) * X(l) * X(3) - ...

С ( 2 ) * Z + ... U(2) ;

F(3) = A(3,1) * X(3) - A(3,2) * X(3) * X(3) - A(3,3) * X(3) * X(3) * X(3) + ...

K(3,l) * X(l) + K(3,2) * X(2) + B(3) * X(l) * X(2) - ...

C(3) * Z + ... U(3) ;

F(4) = ALPHA(1) * Z - ALPHA(2) * Z * Z - ALPHA(3) * Z * Z * Z + ... X(l) * X(2 ) * X(3) + mu;

end

fimctxon R=cogniCalcSciGroupOne(A, K, N, C, U, B, L, v, ALPHA, mu, Tmin, Tmax) T = [Tmin Tmax]; xnitp = zeros(3+1,1);

[t y] = ode45(@(t,y) differentialSystem(t, y, A, K, N, C, U, B, L, v, ALPHA, mu), T, initp);

Z = y(:,4); n = size(Z,1); Zs = zeros(n,1);

- ALPHA(2) * Z(i) * Z(i) - ALPHA(3) * Z(i) * Z(i) * Z(l) X3(i) + mu;

for 1= 1 : n

Zs(i) = ALPHA(1) * Z(l) + ...

Xl(i) * X2(i) *

R.t R.Z R. Zs

R.Stability

end

= t; = Z; = Zs;

= checkstability(R.Z);

functxon R=checkstability(Z)

EPSILON = 0.02 * Z(end);

k = 0.9;

R=l;

for j = int32(k*size(Z,1)) : size(Z,l) x£ (abs(Z(j)-Z(end))>EPSILON) R=0 ;

break;

end

end end

f il ri o L x o n R=differentialSystem(t, X_, ...

K, ...

N, ...

C, ...

u, ...

B, ...

L, ...

v, ... ALPHA, mu)

X = zéros(3,3); X(:,l) = X_(1:3); X(:,2) = X_(4:6); X( : ,3) = X_(7:9); Y( 1: 3 ) = X_(10:12); Z = X_(13);

R = zéros(3*3+3+1,1); F = zéros(3,3);

for i = 1:3 foi j = 1:3 fer k = 1:3

F(i,j) = F(i,j) + A(i,j,k) ' X(i,])"k;

er d

d = setdiff([1,2,3], i);

F(i,j) = F(i,j) + К(i,i,1) * X(i,d(l)) + K(i,i,2) * X(i,d(2));

F(i,j) = F(i,j) + N(i,i) * X(d(l),d(2));

F(i,j) = F(i,j) + C(i,i,j) * Y( i ) ;

F(i,j) = F(i,j) + U(i,i,j);

end

end

for i = 1:3 for к = 1:3

R(9+i) = R(9+i) + B(i,j,k) * Y(i)Ak

end

for к = 1:3

R(9+i) = -B(i,j) * Y(i) + L(i,i) * Y(i);

foi kx = 1:3 xf kx ~= i

R(9+i) = R(9+i) + L(i,kx) * Y(kx);

end end

R(9+i) = R(9+i) - d(i) * Z;

M = 1; for j = 1:3

M = M * X(i,j);

end

R(9+i) = R(9+i) + M + v(i);

end end

R ( 1: 3 ) = F ( 1: 3 ,1 ) ; R(4:6) = F(1: 3,1); R(7 : 9 ) = F(1: 3,1 ) ;

R(13) = ALPHA(1) * Z - ALPHA(2) * ZA2 - ALPHA(3) * Z"3 + ... Y ( 1) * Y(2) * Y(3) + mu;

с na

function R=cogniCalcSciGroupTwo(А, К, U, L, M, ALPHA, mu, Tmin, Tmax) T = [Tmin Tmax]; initp = zeros(3+1,1);

[t y] = ode45(@(t,y) differentialSystem(t, y, A, K, U, L, M, ALPHA, mu), T, initp);

Z = y ( : , 4 ) ; n = size(Z,1); Zs = zeros(n,1);

for i= 1 : n

Zs(i) = ALPHA(1) * Z(i) - ALPHA(2) * Z(i) * Z(l) - ALPHA(3) * Z(i) * Z(i) * Z(i)

+ ...

XI (i) * X2(i) * X3(i) + mu;

end

R. t = t ;

R. Z = Z ;

R.Zs = Zs;

R.stability = checkstability(R.Z);

end

function R=chcckstability(Z)

EPSILON = 0.02 * Z(end);

к = 0.9;

R=l;

for = int32 (k*size( Z , 1 ) ) : size(Z,l) if (abs(z(j)-Z(end))>EPSILON) R=0 ;

break ;

end

end end

function R=differentialSystem(t, X_, ..

A, ...

K, ...

U, ... L, ...

M, ... ALPHA, .. mu)

X = zeros(3,3); X(:,l) = X_(1:3) X( : ,2) = X_(4:6) X( : ,3) = X_(7:9) Y ( 1: 3 ) = X_(10:12); Z = X_(13);

R = zeros(3*3+3+1,1); F = zeros(3,3);

F(l,l) = A(1,1,1) * X(1,1

K(l,l,2) * X(1,2

U(1,1) + ...

L(l,2) * X(2,1) gamma(1,1) * Z;

F(l,2) = A(1,2,1) * X(1,2

K(l,2,l) * X(1,1

U(l,2) + ... M(l,2) * F(l,3) = A(1,3,1) K(l,3,l)

U(l,3) + ... gamma(1,3) * Z;

X ( 2 , 2 )

* X(l,3

* X(l,l

F(2,l)

F(2,2)

F(2,3) =

A(2, K(2, U(2, L(2, A(2, K(2, U(2, M(2, A(2, K(2, U(2,

1,1) 1,2) 1) + 1) * 2,1) 2,1) 2) + 1) * 3,1) 3,1) 3);

* X ( 2 ,1

* X ( 2 , 2

X(l,l)

* X ( 2 , 2

* X ( 2 , 1

X(l,2)

* X ( 2 , 3

* X ( 2 , 1

+ A(l,l,2) * X(1, 1 + K(l,l,3) * X(l,3

L(l,3) * X(3,1) +

+ A(1,2,2) * X(1,2 + K(1,1,3) * X(1,3

M(l,3) * X(3,2); + A(1,3,2) * X(l,3 + K(l,l,3) * X(1,2

+ A(2,1,2) * X(2,1 + К ( 2 ,1, 3 ) * X ( 2 , 3

L(2,3) * X(3,1); + A(2,2,2) * X(2,2 + K(2,2,3) * X(2,3

M(2,3) * X(3,2); + A(2,3,2) * X(2,3 + K(2,3,2) * X(2,2

+ A(3,1,2) * X(3,l + K(3,l,3) * X(3,3

'2 + A( 1, 1, 3 ) * X(1,1)A3 +

+ ...

k2 + A( 1, 2 , 3 ) * X ( 1, 2 ) л 3 +

+ ...

-2 + A(1,3,3) * Х(1,3)л3 + + ...

"2 + A(2,1,3) * X(2,1)л3 + + ...

y2 + A(2,2,3) * X ( 2 , 2 ) л 3 + + ...

-2 + A(2,3,3) * X(2,3)"3 + + ...

-2 + A(3,1,3) + ...

X(3,1 ) "3 +

F(3,l) = A(3,1,1) * X(3,1 К(3,1,2) * X(3,2; U(3,l) + ...

L ( 3 , 1 ) * X ( 1, 1 ) + L ( 3 , 2 ) * X ( 3 , 1 ) ; F(3 , 2 ) = A(3,2,1) * X(3,2) + A(3,2,2) * X(3,2)A2 + A(3,2,3) * Х(3,2)л3

К(3 , 2,1 ) * X(3,l) + К(3,2,3) * Х(3,3) + ... U(3,2 ) + ...

М(3,1) * Х(1,2) + М(3,2) * X(3,2 ) ;

F(3,3) = А(3,3,1) * Х(3,3) + А(3,3,2) * Х(3,3)л2 + А(3,3,3) * Х(3,3)л3 + ...

К(3,3,1) * Х(3,1) + К(3,3,2) * X(3,2) + ... U(3,3) ;

R(l:3) = F(1: 3,1 ) ; R(4:6) = F(1: 3,1 ) ; R(7:9) = F(1: 3,1 ) ;

R(10) = ALPHA(1) * Z - ALPHA(2) * ZA2 - ALPHA(3) * Z"3 + ... X(l,3) * X(2,3) * X(3,3) + mu;

end