Россия
Россия
УДК 519.21 Теория вероятностей и случайные процессы
В данной статье рассматривается проблема разработки математической модели для описания процесса обучения курсантов силовых структур в высших учебных заведениях, которые являются сложной системой. В настоящее время действительность предъявляет высокие требования к квалификации и личностным качествам сотрудников силовых структур, что в свою очередь требует от соответствующих образовательных организаций осуществления опережающей профессиональной подготовки специалистов. На функционирование высших учебных заведений силовых структур, влияют объективные и субъективные факторы. С этой целью для повышения эффективности принятия управленческих решений в процессе обучения курсантов силовых структур в высших учебных заведениях предлагается использовать математическую модель обучения и воспитания группы курсантов, разрабатываемую на основе метода исследования операций, а конкретно теории марковских случайных процессов, которые происходят в течении непрерывно изменяющегося времени и используют дискретные состояния системы. Математическая модель обучения и воспитания группы курсантов при своем функционировании использует потоки событий, которые обладают свойствами стационарности и ординарности. Процесс перехода из одного состояния в другое описывается в виде размеченного графа состояний с плотностью вероятности перехода. Задание интенсивностей потоков событий позволит находить предельные вероятности и прогнозировать состояния, в которых находится учебная группа. Данный подход снизит уровень субъективности сотрудников ВУЗа и позволит структурировать и оптимизировать процесс оценки уровня знаний курсантов.
Сложные организационные системы, принятия управленческих решений, метод исследования операций, теория марковских процессов, экспоненциальный закон распределения, уравнения Колмогорова.
1. Левина, С.Ш. Управленческие решения: монография / С.Ш. Левина, Р.Ю. Турчаева. - М.: Феникс, 2019. - 224 c.
2. Юкаева, В.С. Принятие управленческих решений / В.С. Юкаева, Е.В. Зубарева, В.В. Чувикова. - М.: Дашков и Ко, 2019. - 324 c.
3. Основы управления в правоохранительных органах: учебное пособие / В.П. Балан, А.В. Душкин, В.И. Новосельцев, В.И. Сумин. - Воронеж : Научная книга, 2021. - 100 с.
4. Сумин, В.И. Анализ процесса оптимизации формирования иерархических многоуровневых сложных организационных систем / В.И. Сумин, Т.Е. Смоленцева // Вестник Воронежского института ФСИН России. -2020. - № 2. - С. 139-144.
5. Анализ функционирования и структурная декомпозиция информационных систем специального назначения / В.И. Сумин, Т.Е. Смоленцева, Ю.Ю. Громов, В.М. Тютюнник // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 2021. - №8. - С. 5-14.
6. Зольников, В.К. Моделирование и анализ производительности алгоритмов балансировки нагрузки облачных вычислений / В.К. Зольников, О.В. Оксюта, Н.Ф. Даюб // Моделирование систем и процессов. - 2020. - Т. 13, №1 - С. 32-39.
7. Сумин, В.И. Разработка моделей и алгоритмов информационных структур и процессов объектов особой важности / В.И. Сумин, Д.Ю. Чураков, Е.Г. Царькова // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2019. - № 4. - С. 30-39.
8. Математическое моделирование в задаче о выборе оптимального места службы для военнослужащего / Ю.В. Корыпаева, Л.Д. Кузнецова, В.И. Сумин, Д.Б. Десятов // Вестник Воронежского института ФСИН России. - 2022. - № 4. - С. 107-112.
9. Родин С.В. Моделирование систем защиты информации в информационных системах вневедомственной охраны : специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ, 05.13.19 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность: автореф. дис. … канд. техн. наук / Родин Сергей Владимирович. - Воронеж, 2009. - 17 с.
10. Математическая модель локальной политики безопасности с учетом структурных особенностей автоматизированной информационной системы информационного центра / В.И. Сумин, А.В. Душкин, С.В. Родин, М.А. Жукова // Математические методы и информационно-технические средства : сборник материалов IX Всероссийской научно-практической конференции. - Краснодар, 2013. - С. 305-307.
11. Сумин, В.И. Оптимизация функционирования информационных систем специального назначения / В.И. Сумин, Ю.Ю. Громов, В.М. Тютюнник // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 2023. - № 5. - С. 1-6. - DOI:https://doi.org/10.36535/0548-0027-2023-05-1.
12. Разработка логико-математических моделей принятия управленческих моделей в сложных организационных системах специального назначения / В.И. Сумин, А.В. Мельников, В.И. Анциферова, С.А. Сазонова // Моделирование систем и процессов. - 2023. - Т. 16, № 1. - С. 26-34. - DOI:https://doi.org/10.12737/2219-0767-2023-16-1-26-34.
13. Kozlov, V.V. On synergy of totally connected flows on chainmails / V.V. Kozlov, A.P. Buslaev, A.G. Tatashev // Proceeding of International Conference of CMMSE. - 2013. - Vol. 3. - Pp. 861-874.
14. Kozlov, V.V. Monotonic walks on a necklace and a coloured dynamic vector / V.V. Kozlov, A.P. Buslaev, A.G. Tatashev // International Journal of Computer Mathematics. - 2015. - Vol. 92, Is. 9. - Pp. 1910-1920. - DOI:https://doi.org/10.1080/00207160.2014.915964.
15. Tatashev, A. Spectrum of Elementary Cellular Automata and Closed Chains of Contours / A. Tatashev, M. Yashina // Machines. - 2019. - Vol. 7. - S. 28.
16. Solving linear Fredholm fuzzy integral equations systems by Taylor expansion method / A. Jafarian, S. Measoomy Nia, S. Tavan, M. Banifazel // Applied mathematical sciences. - 2012. - Vol. 6, № 83. - Pp. 4103-4117.
17. Yazenin, A.V. On the problem of possibilistic optimization / A.V. Yazenin // Fuzzy Sets and Systems. - 1996. - Vol. 81. - Pp. 131-140.
18. Altman, E. TCP in Presence of Bursty Losses / E. Altman, K. Avrachenkov, C. Barakat // Performance Evaluation. - 2000. - Vol. 42. - Pp. 129-147.
19. BBR: Congestion-Based Congestion Control / N. Cardwell, Y. Cheng, C.S. Gunn [et al.] // ACM Queue. - 2016. - Vol. 14, № 5. - Pp. 20-53.
20. Fluid Flow Approximation of Time-Limited TCP/UDP/XCP Streams / J. Domanska, A. Domanski, T. Czachorski, J. Klamka // Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences. - 2014. - Vol. 62, № 2. - Pp. 217-225.
21. Fluid Flow Approximation of Time-Limited TCP/UDP/XCP Streams / J. Domanska, A. Domanski, T. Czachorski, J. Klamka // Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences. - 2014. - V. 62, № 2. - Pp. 217-225.
22. Habachi, O. Stackelberg Model for Opportunistic Sensing in Cognitive Radio Networks / O. Habachi, R. El-Azouzi, Y.A. Hayel // IEEE Transactions on Wireless Communications. - 2013. - Vol. 12. № 5. - Pp. 2148-2159.
23. The system for operational monitoring and analytics of industry cyber-physical systems security in fuel and energy domains based on anomaly detection and prediction methods / N.V. Nashivochnikov, A.A. Bolshakov, A.A. Lukashin, M. Popov // Cyber-Physical Systems: Industry 4.0 Challenges. Studies in Systems, Decision and Control - Cham: Springer Nature Switzerland AG. - 2020. - Vol. 260. - Pp. 277-288.
24. Podvalny, S.L. Modelling and analysing the dynamic interaction between competing branches of the regional economy as a multiagent control system / S.L. Podvalny, N.V. Minakova, E.M. Vasiljev // IEEE Conference Proceedings: 2019 1st International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA-2019). - 2020. - Pp. 169-174.
25. Podvalny, S.L. Intensification of heat transfer in chaotic modes / S.L. Podvalny, E.M. Vasiljev // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, The II "International Theoretical and Practical Conference on Alternative and Smart Energy" (TPCASE 2020). - 2020. - Vol. 1035, 012046. - С. 7.
26. Nixon, M.S. Distance, classification and learning / M.S. Nixon, A.S. Aguado // Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision. - London: Academic Press, Elsevier Ltd. - 2020. - Pp. 571-604.
27. Deep neural networks application in models with complex technological objects / V. Meshalkin, A. Puchkov, M. Dli, Y. Lobaneva // Cyber-Physical Systems: Advances in Design & Modelling. Studies in Systems, Decision and Control. - Cham: Springer Nature Switzerland AG. - 2020. - Vol. 259. - Pp. 291-300.
28. Lacey, S. Visuo-haptic object perception / S. Lacey, K. Sathian // Multisensory Perception. - London: Academic Press, Elsevier Ltd. - 2020. - Pp. 157-178.
29. Barker, G.R.I. Multi-level analyses of associative recognition memory: the whole is greater than the sum of its parts / G.R.I. Barker, E.C. Warburton // Current Opinion in Behavioral Sciences. - 2020. - Vol. 32. - Pp. 80-87.
30. Саймон, Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации / Д. Саймон. - М.: ДМК Пресс, 2020. - 940 с.
