ЭКОНОМИКА


УДК 622.33.013.3 © Е.Н. Якунчиков, В.В. Агафонов, 2018

ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь № 9-2018 /1110/

 

Название

Оптимизация функциональных структур угольных кластеров (многофункциональных шахтосистем)

 

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2018-9-64-69

 

Авторы

Якунчиков Е.Н., главный специалист отдела стратегического и текущего планирования АО «СУЭК», 115054, г. Москва, Россия, e-mail: IakunchikovEN@suek.ru

Агафонов В.В., доктор техн. наук, профессор кафедры «Геотехнологии освоения недр» Горного института НИТУ «МИСиС», 119049, г. Москва, Россия, тел.: +7 (499) 230-94-66, e-mail: msmu-prpm@yandex.ru

 

Аннотация

Рассмотрена процедура обоснования, выбора и оптимизации функциональных структур угольных кластеров (многофункциональных шахтосистем) на основе когнитивного моделирования, который подразумевает генерацию и проверку гипотез о формировании устойчивой функциональной структуры с учетом фактора неопределенности и риска. В РОН-глоссарии приведены основные базовые понятия предлагаемого алгоритма для построения заявленной модели оптимизации. В рамках решения поставленной задачи предложен аппарат соединения теории нечетких множеств и элементов когнитивного моделирования, с использованием фрагментов так называемых «мягких» вычислений (Soft Computing) в рамках системного подхода.

 

Ключевые слова

Оптимизация, угольный кластер, многофункциональная шахтосистема, функциональная структура, когнитивное моделирование, концепт, нечеткие множества, нечеткая когнитивная карта.

 

Список литературы

1. Gorelova G.V. et al. Еxperience in cognitive modeling of complex systems // Cubernetics and Systems. 2010. Proceedings of the 20-th European Meeting on Cybernetics and Systems Research. Pr. in Austria, Vienna, 2010. P. 220-223.

2. Целых А.Н., Петряева М.В. Применение когнитивного моделирования к управлению в слабоструктурированных системах // Грамота. 2015. № 9. C. 138-140.

3. Тойменцева И.А. Стратегическое управление предприятием в условиях неопределенности с применением экономико-математических методов моделирования / Проблемы современной науки: Сборник научных трудов. Выпуск 5. Часть 2. Ставрополь: Логос, 2012. С. 211.

4. Камаев В.А. Когнитивное моделирование социально-экономических систем: Учебное пособие. Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ, 2012. С. 39.

5. Мосейко В.О., Коробов С.А., Тарасов А.В. Когнитивное моделирование при формировании управленческих решений: потенциал ресурсно-факторного анализа // Креативная экономика. 2015. Т. 9. № 5. С. 629-642.

6. Reitter D., Juvina I., Stocco A., Lebiere C. (2010). Resistance is futile: Winning lemonade market share through metacognitive reasoning in a three-agent cooperative game. In Proceedings of the 19th Behavior Representation in Modeling & Simulation (BRIMS). Charleston. SC, 2010.

7. Кудж С.А., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Когнитивные модели и методы. Краткий словарь-справочник. МГТУ МИРЭА, 2014. 95 с. [Электронное издание]. Гос. рег. № 0321400338 от 30 января 2014 г.

8. Когнитивный вызов и информационные технологии / Г.Г. Малинецкий, С.К. Маненков, Н.А Митин, В.В. Шишов // Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша. 2010. № 46. 46 с.

9. Авдеенко Т.В., Васильев М.А. Мультиагентный подход с использованием нечеткого моделирования в задаче многокритериального принятия решений // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. 2010. № 1. С. 63–74.

10. Кравец А.Д., Фоменков С.А., Кравец А.Г. Разработка модели генерации интеллектуальных агентов // Сборник научных трудов SWORLD. 2012. Т. 5. № 3. С. 59–61.

11. Lange A.B., Schultz U.P., Sørensen A.S. Unity: A Unified Software/Hardware Framework for Rapid Prototyping of Experimental Robot Controllers using FPGAs // ICRA 2013-Eighth full-day Workshop on Software Development and Integration in Robotics (SDIR VIII). 2013.

 

Свежий выпуск
Партнеры