Актуальные вопросы когнитивного моделирования слабоструктурированных и плохо формализуемых систем

В статье рассмотрены особенности математического аппарата когнитивного моделирования для решения задач анализа функционирования и прогнозирования развития слабоструктурированных и плохо формализуемых систем. Слабоструктурированные системы представляют собой сложные динамические системы, в которых важную роль играет человеческий фактор. Такие системы характеризуются неопределенностью входных и выходных данных, их невозможно описать точными формальными зависимостями. Сложность исследования плохо формализуемых систем заключается в необходимости учета различных, часто противоречивых показателей и критериев, которые не позволяют формально описать компоненты системы и ее функционал. Для моделирования такого класса систем находит применение математический аппарат когнитивного моделирования на основе когнитивных карт. Когнитивная карта позволяет дать целостное представление о слабоструктурированной и плохо формализуемой системе в виде графа, с помощью которого можно провести сценарное моделирование системы, разработать рекомендации по обеспечению ее устойчивого функционирования, а также решить задачи по прогнозированию ее развития. Авторами исследуются прикладные аспекты и особенности методов когнитивного моделирования. Кроме того, представлено описание математического аппарата и его возможностей, а также предложен методический подход к решению задач когнитивного моделирования и приведены примеры его применения.

1. Авдеева З. К., Коврига С. В. Формирование стратегии развития социальноэкономических объектов на основе когнитивных карт. Методы решения слабоструктурированных проблем развития социально-экономических объектов на основе когнитивных карт. – Saarbrucken : LAMBERT Academic Publishing, 2011.

2. Базян А. С. Зеркальные нейроны, физиологическая роль, особенности функционирования и эмоционально насыщенная когнитивная карта мозга // Успехи физиологических наук. – 2019. – T. 50. – № 2. – С. 42–62.

3. Васильев В. И., Кудрявцева Р. Т., Юдинцев В. А. Автоматизация процесса оценки информационных рисков с использованием нечетких когнитивных карт // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2014. – Т. 18. – № 3 (64). – С. 253–260.

4. Дрожкин А. А. Подход к оценке качества программного обеспечения на основе когнитивной модели // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. – 2024. – Т. 21. – № 2 (134). – С. 36–467.

5. Микрюков А. А., Торсунов Д. А., Чикунов К. Э., Данько Т. П. Когнитивная модель устойчивого развития Арктического региона // XII Международная научно-практическая конференция имени А. И. Китова «Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении» (ИТиММ-2023). 23–24 марта 2023 г. : сборник статей : в 2 кн. – Кн. 2. – М. : ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2023. – С. 217–224.

6. Петров Л. Ф. Нелинейные модели в экономических и социальных исследованиях // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. – 2022. – № 4 (124). – С. 23–31.