КШП. ОМД №12-2024 эл.доп

УДК 004.8:681.5

Т. В. БРАТАРЧУК, д-р экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Исследование комплексного влияния искусственного интеллекта и больших данных на оптимизацию производственных процессов промышленных предприятий

Настоящее исследование направлено на изучение комплексного влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных на оптимизацию производственных процессов промышленных предприятий. Применен междисциплинарный подход, сочетающий методы системного анализа, математического моделирования и машинного обучения. Эмпирическую базу составляют данные о производственных показателях 120 предприятий различных отраслей за период 2018–2022 гг. Выявлены ключевые факторы, определяющие эффективность внедрения ИИ в управление производством, в том числе уровень цифровизации, качество данных, квалификация персонала. Построены прогностические модели, позволяющие оценить потенциал увеличения производительности труда (на 18–25 %), сокращения издержек (на 10–15 %) и повышения качества продукции (на 12–20 %). Показано, что максимальный эффект достигается при комплексном использовании ИИ и больших данных на всех этапах производственного цикла. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость, открывая возможности для дальнейшего повышения конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях цифровой трансформации экономики.
Ключевые слова: искусственный интеллект; большие данные; оптимизация производства; цифровизация промышленности; системный анализ; математическое моделирование; машинное обучение.

 

УДК 004.896

П. В. ТРИФОНОВ, канд экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Применение моделей машинного обучения и больших данных для повышения эффективности и инновационного развития промышленных предприятий

Исследуется потенциал применения моделей машинного обучения и технологий больших данных для повышения эффективности и инновационного развития промышленных предприятий. На основе критического анализа релевантной литературы и синтеза теоретических подходов выявлены ключевые тренды и пробелы в исследованиях. Предложена оригинальная методология, интегрирующая методы глубокого обучения, извлечения знаний из данных и предиктивной аналитики. Эмпирическая база включает массивы сенсорных, операционных и бизнес-данных (N = 5,6 млн записей) с 12 предприятий 5 отраслей за 2019–2023 гг. Выявлены статистически значимые (p < 0,01) предикторы производственной эффективности, построены высокоточные (F1 = 0,91) классификационные модели. Разработан фреймворк поддержки инновационных решений на базе динамической сегментации и таргетирования. Результаты имеют высокую теоретическую ценность, расширяя концептуальные границы Industry 4.0 и Data-Driven Manufacturing. Практическая значимость связана с возможностью прямого внедрения предложенного инструментария в управленческие процессы. Намечены перспективы развития парадигмы «умного» производства на основе методов искусственного интеллекта.
Ключевые слова: машинное обучение; большие данные; цифровизация производства; Индустрия 4.0; инновационное развитие; интеллектуальный анализ данных; предиктивная аналитика.

 

УДК 656.073.235

Т. Н. САКУЛЬЕВА, канд. экономич. наук (ГУУ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Беспилотный наземный транспорт

Созданием беспилотных автомобилей в настоящее время занимаются практически все ведущие автопроизводители мира в США, Германии, Японии, Италии, Китае, Великобритании, Франции, Кореи и России. В исследовании проанализированы направления развития беспилотного автотранспорта. Выделены несколько уровней автоматизации беспилотного автомобиля. Выявлены преимущества, ограничения и недостатки при использовании беспилотного наземного транспорта. Развитие беспилотного транспорта является перспективным как для России, так и для всего мира.
Ключевые слова: автомобиль; беспилотный наземный транспорт; беспилотный автомобиль; безопасность движения; автоматизация; технические параметры.

 

УДК 005.4

С. В. КАРПОВА, д-р экономич. наук; О. Е. УСТИНОВА, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Технологические изменения в промышленности

Промышленность, являясь ключевым сектором экономики, долгое время остается устойчивой к изменениям и технологиям. Многие десятилетия промышленный сектор подвергается критике в части отставания в инновациях, наличия проблем обеспечения безопасности и низкой производительности. В настоящее время быстрое развитие технологий трансформирует отрасль, делая ее более безопасной, экономичной и эффективной. Промышленные предприятия сосредоточены на том, как адаптироваться к технологическим достижениям. Проведен систематический обзор с целью представления потенциальных вариантов применения цифровых технологий в промышленности, проанализирована динамика внедрения передовых технологий российскими промышленными компаниями. Результаты исследования могут быть полезны представителям органов государственной власти, субъектам промышленных рынков, а также общественным организациям. Выделены основные преимущества цифровых технологий в промышленности и проблемы, связанные с их внедрением. Определены наиболее значимые технологические изменения в промышленности, переосмысливающие традиционные методы производства.
Ключевые слова: технологические изменения; инновации; цифровые технологии.

 

УДК 004.8

Н. В. КУЧКОВСКАЯ, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Оценка экономической эффективности применения искусственного интеллекта и больших данных в управлении производственными процессами промышленных предприятий

Данная статья посвящена оценке экономической эффективности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных в управлении производственными процессами промышленных предприятий. Разработана комплексная методика оценки влияния внедрения ИИ и аналитики больших данных на ключевые показатели эффективности производства. Использованы методы системного анализа, экономико-математического моделирования, статистической обработки данных. Эмпирической базой исследования стали данные по 50 крупным российским промышленным компаниям за 2017–2021 гг. Установлено, что применение ИИ и больших данных позволяет в среднем на 12,4 % повысить производительность труда, на 9,6 % снизить производственные издержки, на 14,2 % сократить время простоев оборудования. Разработанная методика позволяет компаниям оценить целесообразность инвестиций в ИИ с учетом специфики их бизнес-процессов. Полученные результаты вносят значимый вклад в развитие инструментария оценки экономической эффективности цифровых технологий в промышленности и могут быть использованы для принятия обоснованных управленческих решений. Перспективы дальнейших исследований связаны с апробацией предложенной методики на более широкой выборке компаний и ее доработкой с учетом отраслевой специфики.
Ключевые слова: искусственный интеллект; большие данные; промышленность; производственные процессы; экономическая эффективность; инвестиции; цифровизация.

 

УДК 332.1

И. В. РОЖКОВ, И. К. ЗАХАРЕНКО, Н. Ф.СОЛДАТОВА, кандидаты экономич. наук; В. Н. РУСИН, канд. техн. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Математическое моделирование процессов регионального экономического роста и развития: многоуровневый подход с учетом пространственных эффектов, человеческого капитала и инновационного потенциала регионов

Представлен инновационный многоуровневый подход к математическому моделированию динамики экономического роста и развития регионов. Предлагаемая методология интегрирует пространственные зависимости между регионами, качество человеческого капитала, инновационную активность экономических агентов и структурные особенности региональных экономик. Разработан комплекс взаимосвязанных эконометрических моделей для количественной оценки влияния человеческого капитала (образования, здоровья, трудовой мобильности и др.) на темпы регионального роста с учетом пространственных экстерналий и неоднородности. Динамические модели региональных инновационных систем отражают сетевые взаимодействия между наукой, образованием, бизнесом и государством, диффузию и трансфер технологий, агломерационные и мультипликативные эффекты инноваций. Многорегиональные модели экономического роста учитывают межрегиональную торговлю, миграцию факторов производства, транспортно-логистическую инфраструктуру и пространственную концентрацию экономической активности. Проанализирована устойчивость траекторий регионального развития, выявлены возможности конвергенции/дивергенции регионов в зависимости от начальных условий, институциональных факторов и проводимой политики. Предложены динамические модели оптимального распределения инвестиций в человеческий капитал и НИОКР между регионами и секторами на основе социально-экономической отдачи и пространственных внешних эффектов. Параметры моделей идентифицированы на основе актуальных статистических данных с применением современных эконометрических методов. Разработан прикладной инструментарий сценарного прогнозирования и поддержки принятия решений в сфере управления региональным развитием.
Ключевые слова: региональный экономический рост; пространственные эффекты; человеческий капитал; инновации; многоуровневое моделирование.

 

УДК 338.24:007

П. В. ТРИФОНОВ, Р. В. СЕРЫШЕВ, кандидаты экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Определение условий для разработки стратегии интеллектуализации в промышленности РФ для достижения технологического суверенитета

Сформулированы основные условия перехода отечественной промышленности от традиционной модели развития к интеллектуальной. Определены основные факторы, влияющие на процесс интеллектуализации в промышленности РФ на основе статистики из баз данных Росстат. Дана оценка уровню применения инструментов цифровой трансформации и описаны основные модели цифровизации промышленности в РФ. Описаны основные условия для разработки стратегии интеллектуализации в отечественной промышленности для достижения технологического суверенитета, а также приводятся основные риски и возможности для развития отечественной промышленности на основе инструментов интеллектуализации производственных систем.
Ключевые слова: стратегия интеллектуализации; промышленность; производственные системы; цифровая трансформация; цифровизация; технологический суверенитет.

 

УДК 332.1

М. Р. САФИУЛЛИН, д-р экономич. наук (КФУ; Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан, г. Казань); Л. А. ЕЛЬШИН, д-р экономич. наук (КФУ; Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан; Университет управления ТИСБИ, г. Казань); А. М. МИНГУЛОВ, аспирант (Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан, г. Казань)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Многокомпонентная оценка шокоустойчивости как инструмент государственного планирования и управления регионально-отраслевыми комплексами

Исследование направлено на разработку концепции и инструментария эмпирической оценки шокустойчивости (резилиентности) регионально-отраслевых комплексов как механизма государственного планирования и управления экономикой региона. Результатом работы являются реализованные оценки шокоустойчивости региональных экономических систем Приволжского федерального округа (ПФО), формирующие основу для выработки решений в сфере реализации региональной политики в условиях системных преобразований, выраженных, в первую очередь, в санкционном давлении на национальную экономику РФ.
Ключевые слова: санкционное давление; импортозависимость; импортозамещение; устойчивость экономического роста; регион; эффективность восстановления; устойчивость экономического роста.

 

УДК 629.33:656

С. А. ТРОНИН, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Комплексный подход к развитию промышленности с использованием искусственного интеллекта и больших данных для создания устойчивых производственных систем

Предлагается комплексный подход к развитию промышленности на основе применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных для создания устойчивых производственных систем. Проведен концептуальный анализ литературы, выявивший ключевые тенденции в данной области за последние 5 лет. Уточнена терминология, обозначены пробелы в исследованиях и обоснована актуальность предлагаемого подхода. Использованы методы системного анализа, математического моделирования и машинного обучения. Эмпирическую базу составляют данные с 500 промышленных предприятий различных отраслей. Выявлено, что внедрение ИИ позволяет повысить энергоэффективность производства на 17 %, производительность труда – на 21 %, снизить выбросы CO2 на 12 %. Предложена концептуальная модель устойчивой производственной системы на базе ИИ. Намечены перспективы дальнейших исследований по адаптации модели к специфике отдельных отраслей и ее практической апробации.
Ключевые слова: искусственный интеллект; большие данные; устойчивое производство; цифровизация промышленности; Индустрия 4.0; энергоэффективность; декарбонизация.

 

УДК 519.876.5

В. Б ФРОЛОВА, канд. экономич. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Применение методов предиктивного моделирования для оптимизации управленческих решений в развитии промышленных предприятий

Статья посвящена исследованию перспектив применения методов предиктивного моделирования для повышения эффективности управленческих решений в контексте развития промышленных предприятий. Анализируя релевантные работы последних лет, автор выявляет пробелы в концептуальном и методологическом осмыслении данной проблематики и обосновывает актуальность разработки интегративного подхода, сочетающего преимущества различных предиктивных моделей. На основе критического обзора литературы уточняется терминологический аппарат и предлагается оригинальная концептуальная рамка исследования. Эмпирическая часть работы опирается на репрезентативную выборку, включающую данные о деятельности 120 промышленных предприятий России за период 2015–2020 гг. Применяя комплекс методов, в том числе регрессионный анализ, нейросетевое моделирование и метод главных компонент, автор выявляет ключевые факторы, определяющие эффективность управленческих решений, и разрабатывает предиктивную модель, позволяющую прогнозировать динамику ключевых показателей деятельности предприятий. Апробация модели подтверждает ее высокую точность (R2 = 0,87) и практическую ценность для информационной поддержки принятия решений. Полученные результаты вносят значимый вклад в развитие методологии предиктивной аналитики в управлении и открывают перспективы для дальнейших междисциплинарных исследований на стыке менеджмента, экономики и информатики.
Ключевые слова: предиктивное моделирование; управленческие решения; промышленные предприятия; большие данные; регрессионный анализ; нейросетевое моделирование.

 

УДК 336:621.074

А. Т. БАЯХМЕТОВА, д-р экономич. наук (Алматы Менеджмент Университет, г. Алматы, Республика Казахстан); Ш. У. НИЯЗБЕКОВА, канд. экономич. наук (Московский университет имени С. Ю. Витте; Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Технологические преобразования и механизм предоставления финансовых услуг производственному сектору банковскими финансовыми учреждениями Китая

Статья посвящена вопросам технологических преобразований и механизмам предоставления финансовых услуг производственному сектору банковскими финансовыми учреждениями Китая. Отмечено, что реализация нового типа китайской индустриализации является ключевой задачей модернизации, направленной на всестороннее содействие промышленности могущественной страны и великому делу национального возрождения. Известно, что Правительство страны выделяют огромные финансовые ресурсы для развития передового производства, осуществляют превращение страны из крупной страны–производителя в мощную страну-производителя и направляют финансовые учреждения на высококачественное развитие сферы услуг, углубление финансовых услуг и содействие продвижению новых видов индустриализации. Проведено исследование и по ключевым областям обновления передового оборудования, цифровой трансформации, продвижению экологически чистого оборудования, повышению уровня безопасности и других действий, связанные с технологическими преобразованиями и проектами обновления оборудования.
Ключевые слова: производственный сектор; технологические преобразования; банковские финансовые учреждения; долгосрочные кредитные инвестиций в обрабатывающую промышленность; качественное финансирование и повышение кредитоспособности.

 

УДК 338

М. П. ЛАЗАРЕВ, канд физ.-мат. наук (Финансовый университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Токены как инструмент цифровой трансформации производственных процессов на промышленных предприятиях

Исследуется применение токенов для цифровой трансформации производственных процессов на промышленных предприятиях. На основе критического анализа литературы из высокорейтинговых журналов за последние 5 лет обсуждаются различия в определениях ключевых понятий и выделяются основные тренды в данной области. Предлагается четкая терминология и обосновывается актуальность разработки новых подходов к использованию токенов в производстве. С помощью комплекса методов, включающих статистический анализ, имитационное моделирование и экспертные интервью, на эмпирической базе 10 промышленных предприятий исследуются эффекты от внедрения токенов. Выявлено, что использование токенов позволяет увеличить скорость производственных процессов на 15–20 %, сократить издержки на 10–15 % и повысить качество продукции в среднем на 12 %. Результаты имеют высокую теоретическую и практическую значимость, открывая перспективы для дальнейшей цифровизации промышленности на основе технологии токенов.
Ключевые слова: токены; цифровая трансформация; промышленное производство; эффективность процессов; Индустрия 4.0; имитационное моделирование.

 

УДК 338:574

А. Д. БАРСУКОВА, канд. психологич. наук (НИУ МГСУ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Экономика замкнутого цикла как основа повышения экологической устойчивости

Рассмотрены дефиниции терминов «устойчивость», «экологическая устойчивость». Изучены уровни реализации экологической устойчивости. Выявлены характерные черты концепции «экономика замкнутого цикла». Сделан вывод о том, что концепция цикличного использования материалов и ресурсов позволяет не только сократить негативное воздействие на окружающую среду, но и получить экономическую выгоду от цикличности. Представлено сравнение линейной и цикличной моделей функционирования экономики. Обозначена специфика, трудности и риски при имплементации мер по достижению экологической устойчивости и переходу к экономике замкнутого цикла. Подробно рассмотрен феномен промышленного симбиоза, выявлены модели реализации симбиотических систем. Представлены шаги по реализации перехода к экономике замкнутого цикла в России.
Ключевые слова: экология; устойчивость; экологическая устойчивость; экономика замкнутого цикла; циркулярная экономика; линейная экономика.

 

УДК 332.14

Ас. Б. МОТТАЕВА, канд. экон. наук (Финансовый Университет при Правительстве РФ, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Интеграция цифрового интеллекта как современный тренд трансформации энергетической отрасли России

В исследовании делается акцент на тему возможностей влияния цифрового интеллекта на развитие энергетической отрасли России. Актуальность данной темы, заключается в том, что цифровая интеграция и развитие цифровых технологий, движимые двойными стремлениями к трансформации энергетики и цифровой революции, стали неизбежными трендами современного развития топливно-энергетического комплекса (ТЭК). В результате проведенного исследования сформулированы выводы, которые раскрывают ключевые этапы интеграции цифрового интеллекта и их влияние на дальнейшее устойчивое развитие топливно-энергетического комплекса России.
Ключевые слова: интеграция; искусственный интеллект; цифровой интеллект; экологическая модернизация; топливно-энергетический комплекс; низкоуглеродная энергетика; энергетическая отрасль; цифровая технология.

 

УДК 338.4:574

Т. А. ГОЛОВИНА, д-р экономич. наук; И. Л. АВДЕЕВА, канд. экономич. наук (Среднерусский институт управления – филиал РАНХиГС, г. Орел)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Методические аспекты развития экологического кластера горнодобывающей отрасли Арктической зоны РФ на основе промышленного симбиоза

Статья посвящена разработке кластерной модели развития циркулярной экономики на основе принципов промышленного симбиоза на территории субъектов Арктической зоны РФ. На основе исследования сущности экологических кластеров, классических моделей их функционирования показано, что эффективным инструментом их развития является промышленный симбиоз. Концепция промышленного симбиоза выступает фундаментальной площадкой совместного межотраслевого использования ресурсов и отходов в экологическом кластере и строится на процессном управлении и экосистемном подходе. Предложена организационная модель экологического кластера горнодобывающей отрасли Красноярского края на основе промышленного симбиоза. Данная модель основана на уточненных принципах кластерной теории, учитывающей особенности Арктической зоны, а также стратегической роли органов государственной власти и вовлечении потребителей в процессы управления ресурсами.
Ключевые слова: экологический кластер; промышленный симбиоз; циркулярная экономика; Арктическая зона.

 

УДК 004.421:510.5

Т. Б. ГОЛЬДВАРГ, Э. В. ПЕТРОВИЧ, Е. В. СУМЬЯНОВА, канд. физ-мат. наук; С. С. МУЧКАЕВА, канд. пед. наук; Ю. Н. РАДАЧИНСКАЯ (КалмГУ, г. Элиста)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Развитие системы непрерывного корпоративного обучения и повышения квалификации персонала высокотехнологичных предприятий в условиях ускоренной цифровой трансформации и перехода к Индустрии 4.0

Рассматривается развитие системы непрерывного корпоративного обучения и повышения квалификации персонала высокотехнологичных предприятий в условиях ускоренной цифровой трансформации и перехода к Индустрии 4.0. Разработаны концептуальные основы и практические рекомендации по формированию гибкой и адаптивной системы корпоративного обучения, обеспечивающей своевременное развитие у сотрудников компетенций, необходимых для эффективной работы в новых технологических реалиях. Выявлены ключевые вызовы цифровой трансформации для компетенций персонала, систематизированы факторы эффективности корпоративного обучения. Предложена концептуальная модель системы обучения, интегрирующая адаптивные образовательные технологии, проектное и командное обучение, инструменты управления знаниями. Модель апробирована на базе трех высокотехнологичных предприятий, доказав свою результативность (рост вовлеченности на 23,5 %, качества компетенций на 19,8 %). Теоретическая и практическая значимость исследования связана с развитием методологии управления человеческими ресурсами в условиях цифровой экономики.
Ключевые слова: корпоративное обучение; цифровая трансформация; Индустрия 4.0; модель компетенций; управление знаниями; высокотехнологичные предприятия.

 

УДК 614.84

Д. С. ШУПНЁВ, канд. техн. наук; В. В. КРЫМСКИЙ, канд. экономич. наук; Е. И. ДАШКЕВИЧ; Р. А. ЮРЧЕНКО (Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, г. Санкт-Петербург); М. А. МАРЕЕВ (Главное управление пожарной охраны МЧС России, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

О необходимости разработки современного модульно-учебно-тренировочного комплекса для подготовки спасателей

Рассматриваются учебно-тренировочные комплексы (УТК) для выполнения упражнений, отрабатываемых в ходе подготовки газодымозащитников для работы в непригодной для дыхания среде (НДС). Изучены подходы к архитектуре построения комплексов, недостатки существующих моделей различных отечественных производителей. В качестве альтернативы УТК предлагается применение модульной технологии с использованием отдельных панелей, которые позволят собирать отдельные модули УТК (помещения) под конкретные задачи, решаемые газодымозащитниками в ходе работы. Описан состав и возможности УТК.
Ключевые слова: газодымозащитники; газодымозащитная служба; подготовка; тренировка; упражнения; тушение пожаров; модульный учебно-тренировочный комплекс.

 

УДК 614.84

Д. С. ШУПНЁВ, канд. техн. наук; В. В. КРЫМСКИЙ, канд. экономич. наук; Е. И. ДАШКЕВИЧ; Р. А. ЮРЧЕНКО (Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, г. Санкт-Петербург); М. А. МАРЕЕВ (Главное управление пожарной охраны МЧС России, г. Москва)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Совершенствование профессиональной подготовки пожарных на современном этапе

Определена необходимость совершенствования профессиональной подготовки (ПП) личного состава пожарной охраны (ПО). Проведен анализ нормативно-правовой базы в области организации ПП личного состава федеральной противопожарной службы (ФПС) Государственной противопожарной службы (ГПС) и условий выполнения упражнений, имеющих прикладное значение. Предложена модель усовершенствования подходов по порядку выполнения упражнений, скоростных характеристик (время выполнения упражнений), предъявляемых при их выполнении, наиболее оптимальные алгоритмы выполнения упражнений, с учетом современного технического оснащения пожарно-спасательных подразделений (ПСП).
Ключевые слова: пожарная охрана; профессиональная подготовка; упражнения; пожарная техника; личный состав; учебное пособие.

 

УДК 004.056.5

М. Г. ОГУР, Д. Э. НОСИКОВ, К. Д. ГОРЛАЧЕВА, Н. ДИБРОВ (СКФУ, г. Ставрополь)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Математический метод и алгоритм доверенного взаимодействия между агентами децентрализованной среды интернета вещей в непрерывных задачах при бесконечном числе альтернатив

Разработаны новый математический метод и алгоритм доверенного взаимодействия между агентами в децентрализованной среде Интернета вещей (IoT). Основная задача метода заключается в обеспечении эффективного, безопасного и масштабируемого взаимодействия агентов в условиях непрерывных задач с бесконечным числом альтернатив, что является актуальной проблемой в контексте развития IoT-сетей. Разработанный метод объединяет несколько ключевых компонентов, таких как динамическая система репутации, адаптивные методы оптимизации действий агентов, квантовая криптография для защиты данных и алгоритм случайного консенсуса PoARE. Предложенный подход способен решать широкий круг задач, включая максимизацию полезности агентов, минимизацию затрат ресурсов и повышение безопасности системы.
Ключевые слова: децентрализованная среда Интернета вещей; доверенное взаимодействие; доверенные агенты; динамические агенты; вредоносные агенты; субъектные агенты; объектные агенты.

 

УДК 517.922

В. И. УСКОВ, канд. физ.-мат. наук (ВГЛТУ, г. Воронеж)
E-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Решение начальной задачи для динамической системы неразрешенной относительно старшей производной

Для динамической системы, описывающей процессы, возникающие при вращении жесткого тела с полостью, целиком заполненной упругой средой (уравнение Ламе), при считывании информации с диска при моделировании рабочих способов бесчокерного трелеровочного захвата с энергосберегающим приводом, решается начальная задача. В уравнении перед второй производной находится фредгольмов оператор с нулевым индексом, обладающий одномерным ядром. Определены условия, при которых решение существует, единственно или неединственно. Построено решение в аналитическом виде.
Ключевые слова: динамическая система; дифференциальное уравнение второго порядка; вырожденное дифференциальное уравнение; фредгольмов оператор; каскадная декомпозиция.