moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2018.23.4.029 539 СТРУКТУРА ЗАДАЧ МОДЕЛИРОВАНИЯ, ЧИСЛЕННЫХ МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВЕННОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕВЫХ ОБЪЕКТОВ В МНОГОАСПЕКТНОЙ СРЕДЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА STRUCTURE OF THE TASKS OF MODELING, NUMERICAL METHODS AND SOFTWARE TOOLS OF OPTIMIZATION OF QUALITATIVE FUNCTIONING OF NETWORK OBJECTS IN MULTIASPECT ENVIRONMENT OF INFORMATION MONITORING Швиндт Антоний Николаевич Shvindt Antoniy Nikolaevich office@vivt.ru aff-1 Министерство образования и науки РФ Ministry of Education and Science of the Russian Federation 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2018.23.4.029 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Дана характеризация процесса функционирования сетевых объектов в многоаспектной среде информационного мониторинга. Рассмотрены основные аспекты оценивания качества функционирования в условиях цифровизации. Показана необходимость разработки объектно-ориентированных методов математического моделирования и численной оптимизации исследуемого процесса. Обоснован двухуровневый характер упорядоченности элементов многоаспектной среды информационного мониторинга и возможность их представления в виде нумерационных множеств. Приведены основные классы преобразований нумерационных множеств. Оценена зависимость большинства преобразований от экспертных оценок при взаимодействии объединения сетевых объектов с управляющим центром и потребителями результатов функционирования. Предложены виды математического моделирования и методы их реализации, которые соответствуют преобразованиям нумерационных множеств: структурное, статистическое, экспертно-агрегационное, экспертно-классификационное, экспертно-оптимизационное. При этом экспертно-оптимизационное моделирование направлено на последовательную редукцию вариантов качественного функционирования сетевых объектов с использованием численных методов рандомизированного поиска и экспертного оценивания.

A characterization of the functioning of network objects in a multi-dimensional information monitoring environment is given. The main aspects of the evaluation of the quality of functioning in the conditions of digitalization are considered. The necessity of development of object-oriented methods of mathematical modeling and numerical optimization of the process under study is shown. The two-level nature of the orderliness of the elements of a multidimensional information monitoring environment and the possibility of their representation in the form of numeric sets are substantiated. The main classes of numeric sets transformations are given. The dependence of the majority of transformations on expert assessments in the interaction of the incorporation of network objects with the managing centre and consumers of the results of the operation are evaluated. The types of mathematical modeling and methods for their implementation that correspond to the transformations of the numeric sets: structural, statistical, expert-aggregation, expert classification, expert-optimization are proposed. At the same time, expert optimization modeling is aimed at the sequential reduction of variants of qualitative functioning of network objects with the use of numerical methods of randomized search and expert evaluation.

 сетевые объекты качественное функционирование информационный мониторинг нумерационное множество моделирование численная оптимизация экспертное оценивание network objects high-quality functioning information monitoring numeric set modeling numerical optimization expert evaluation Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем / В.Н.Бурков – М.: Наука, 1977. – 225 с. Ершов Ю.Л. Теория нумераций. М.: Наука, 1977. – 416 с. Стукач О.В. Программный комплекс Statistica в решении задач управления качеством/ О.В.Стукач.– Томск. Из-во Томского политехнического университета, 2011.– 163 с. Батищев Д.И. Оптимизация в САПР / Д.И.Батищев, Я.Е.Львович, В.Н.Фролов. – М.: Высш.шк., 1977. – 416 с. Айзерман М.А. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор/ М.А.Айзерман, Б.М.Литваков.– М: Наука, 1994. Каширина И.Л. Интегральное оценивание эффективности сетевых систем с кластерной структурой/ И.Л.Каширина, Я.Е.Львович, С.О.Сорокин// Экономика и менеджмент систем управления. - 2015, №3(15). С.330-337. Гурова П.П. Психологический анализ решения задач / П.П.Гурова. – Воронеж: ВГУ, 1976.– 927 с. Терехина А.Ю. Методы многомерного шкалирования и визуализации (обзор)/ А.Ю.Терехина// Автоматика и телемеханика1973.– №7.– С.80-94. Львович Я.Е. Принятие решений в экспертно-виртуальной среде / Я.Е.Львович, И.Я.Львович. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2010. – 140 с. Львович И.Я. Информационные технологии моделирования и оптимизации: краткая теория и приложения / И.Я.Львович, Я.Е.Львович, В.Н.Фролов. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2016. – 444 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.