Моделювання управління складними інформаційними багатокомпонентними системами
DOI:
https://doi.org/10.24144/2616-7700.2024.44(1).168-174Ключові слова:
моделі, багатокомпонентні системи, динамічні системи, дисипативні динамічні системи, атрактори, хаос, рівновага системиАнотація
Поняття складності має різноманітні аспекти, включаючи математичні моделі, невизначеність та синергетичні ефекти. Визначення критеріїв складності детермінованих систем залишається проблемою через її багатозначність. У цій статті розглядається моделювання лінійних та дисипативних динамічних систем. Лінійні системи описуються матрицями та функціями, що визначають залежності між станом, «входом» та «виходом» системи. Дослідження дисипативних систем важливе для уточнення моделей складних систем, оскільки враховує явища дисипації енергії. Аналіз типів атракторів дисипативних систем та їх властивостей допомагає розуміти поведінку системи в різних умовах. Врахування впливу початкових умов та реакції системи на випадкові величини є ключовим аспектом для ефективного управління складними системами.
Посилання
Shan, S., Zhang, Z., Ji, W., & Wang, H. (2023). Analysis of collaborative urban public crisis governance in complex system: A Multi-agent Stochastic Evolutionary Game Approach. Sustainable Cities and Society, 91, 104418. https://doi.org/10.1016/j.scs.2023.104418
Jin, M., Sun, K., & He, S. (2023). A novel fractional-order hyperchaotic complex system and its synchronization. Chinese Physics B., 32, 060501. https://doi.org/10.1088/1674-1056/acc0f6
Huang, Z., Sun, Y., & Wang, W. (2023). Generalizing Graph ODE for Learning Complex System Dynamics across Environments, 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining: Proceedings from 2023. https://doi.org/10.1145/3580305.3599362
Shritika Waykar, E. A. (2023). Innovations in Computational Approaches for Nonlinear Problems and Complex System Simulations. Communications on Applied Nonlinear Analysis, 31(1), 34–51. https://doi.org/10.52783/cana.v31.298
Symonov, D. I. (2021). Algorithm for determining the optimal flow in supply chains taking into account multi-criteria conditions and stochasticity of processes. Bulletin of Taras Shevchenko Kyiv National University. Series of physical and mathematical sciences, (2), 109–116. DOI: https://doi.org/10.17721/1812-5409.2021/2.15 [in Ukranian].
Symonov, D. I. (2023). Network flow analysis as a method of optimizing supply chain management. Journal of Computational and Applied Mathematics, (1), 5–14. https://doi.org/10.17721/2706-9699.2023.1.01 [in Ukranian].
Shi, P., & Yan, B. (2021). A Survey on Intelligent Control for Multiagent Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(1), 161–175. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.3042823
Symonov, D. I., & Gorbachuk, V. M. (2022). A method of finding solutions in a dynamic model of inventory management under uncertainty. Bulletin of Taras Shevchenko Kyiv National University. Series of physical and mathematical sciences, (4), 31–39. https://doi.org/10.17721/1812-5409.2022/4.4 [in Ukranian].
Gutjahr, T., & Keller, K. (2020). Ordinal Pattern Based Entropies and the Kolmogorov–Sinai Entropy: An Update. Entropy, 22(1), 63. https://doi.org/10.3390/e220100
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Д. І. Симонов, Б. Ю. Заіка
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
