В статье предлагается алгоритм автоматизированного поиска и первичного анализа социологической информации для исследования территориальной идентичности жителей районов крупных городов в интернет- источниках. В качестве основного источника информации рассматриваются сообщества в социальных сетях (на примере социальной сети «Вконтакте»), в качестве вспомогательных – интернет-порталы о топографических объектах, находящихся на исследуемых территориях. Показано, что с точки зрения информационного обеспечения наибольшим потенциалом обладают публичные страницы и группы с открытой и ограниченной «стеной». Разработанный алгоритм предполагает выделение релевантных для решаемой задачи групп, выявление содержащихся в них записей по районной тематике и определение показателей активности участников сообщества при обсуждении территориальных проблем. Извлечение требуемой информации осуществляется посредством взаимодействия с сервером социальной сети с использованием официального программного интерфейса приложения (API). Для идентификации сообществ и записей предлагается использовать методы морфологического анализа текстовой информации. Описана программная реализация указанного алгоритма на языке Python 3.8.5, которая включает оригинальные функции для получения данных о сообществах по их идентификационным номерам, для формирования набора урбанонимов для заданного района и др. С использованием разработанной программы проведен анализ территориальных групп трех районов г. Москвы. Определена погрешность результатов работы программы относительно результатов, полученных вручную.

Выявлены особенности инновационных проектов, которые должны учитываться при построении моделей информационных процессов в системах поддержки принятия решений (СППР) по проектному управлению. Показано, что с точки зрения учета данных особенностей перспективным представляются способы формирования знаний в виде онтологий и применение процедур анализа информации, основанных на прецедентных методах. Выявлены ограничения существующих прецедентных методов, в том числе предполагающих формирование базы знаний в виде онтологий, для их использования при управлении проектами. Обоснованы направления развития методов представления знаний в виде онтологий и их применения в рамках прецедентных подходов: обеспечение возможности использования нескольких независимых онтологий по разным предметным областям; учет отличий анализируемых проектов и создание условий для адаптации онтологий при изменении показателей внешней и внутренней среды проекта. Предложена структура СППР для проектного управления, обеспечивающая использование нескольких предметных и функциональных онтологий и разработанного нечетко- логического алгоритма адаптации рациональных решений, принятых ранее, для текущей ситуации. Приведено описание программных средств, реализующих предложенные модели и процедуры, а также результаты их применения для поддержки решений при управлении проектом по разработке инновационного асинхронного электродвигателя. Показано, что предлагаемый подход допускает описание текущей ситуации в лингвистическом виде. При этом, в отличие от известных вариантов прецедентных методов на основе применения онтологических моделей, описанный алгоритм вывода решений позволяет учитывать характеристики анализируемых ситуаций, относящиеся к различным предметным и функциональным областям. Это позволяет вырабатывать рекомендации по распределению ресурсов на выполнение проектных работ на основе анализа положительного опыта реализации проектов различного масштаба.

При проектировании современных средств вычислительной техники и цифровой электроники огромная роль отводится использованию имитационных моделей, которые позволяют выявлять ошибки на самых разных стадиях разработки изделия. Вначале для этого широко использовались монолитные модели. Но они хорошо работали только тогда, когда их размеры были относительно небольшими. Поэтому разработчики постепенно стали отказываться от использования монолитных моделей и переходить к использованию распределенных моделей, позволяющих повысить их быстродействие и расширить границы допустимых размеров. При этом особое внимание начали уделять иерархическим распределенным моделям, которые обеспечивают возможность исследовать поведение создаваемых устройств на разных уровнях детализации. Подобные модели позволили заметно раздвинуть допустимые границы их размеров и увеличить скорость работы. Однако такие распределенные модели обладают тем недостатком, что их эффективность заметно зависит не только от количества компонент, входящих в их состав, но и от размеров этих компонент. В работе приведены результаты исследования влияния введения дополнительного верхнего иерархического уровня на рабочие характеристики распределенных моделей на основе сетей Петри. Показано, что применение такого способа модификации распределенных моделей приводит к повышению их быстродействия в широком диапазоне изменения размеров. При этом наиболее значимый эффект достигается в распределенных моделях, содержащих большое количество компонент небольшого размера. Максимальное быстродействие модифицированных таким образом моделей может быть на порядок выше, чем у немодифицированных. В результате кроме общего увеличения эффективности модифицированных иерархических распределенных моделей это привело еще и к существенному выравниванию рабочих характеристик модифицированных распределенных моделей с подчиненными компонентами разного размера.

В работе представлен метод планирования изменений НИОКР в производственных компаниях, реализующих проекты цифровой трансформации. Актуальность разработки такого метода обусловлена ростом числа факторов, влияющих на принятие решений, и увеличением сложности оценивания их влияния. Классические методы планирования изменений в таких случаях не обеспечивают требуемого уровня объективности и достоверности оценок. Объект исследования – промышленные компании, ведущие активную научно-исследовательскую и опытно-конструкторскую разработку. Предмет исследования – методы и алгоритмы планирования изменений процессов НИОКР в условиях реализации компаниями проектов цифровой трансформации. Цель исследования – разработка метода планирования процессов НИОКР, позволяющего учесть изменения в компании, связанные с проектами цифровой трансформации. В основе предлагаемого метода – анализ несоответствий текущей архитектуры компании целевой архитектуре и поиск решений, направленных на устранение этих несоответствий. Для количественной оценки результативности планируемых изменений предлагается использовать интегральный показатель «уровень удовлетворенности стейкхолдеров». Расчет данного показателя производится с использованием комплекса моделей, последовательность построения и применения которых определяет предложенный метод. В работе описаны этапы метода, решаемые на них задачи, используемые инструменты и получаемые результаты. Примеры результатов работы метода при планировании изменений НИОКР служат для обеспечения лучшего понимания изложенных идей.