All issues

Моделирование боевых действий является актуальной научной и практической задачей, направленной на предоставление командирам и штабам количественных оснований для принятия решений. Авторами предложена функция победы в боевых и военных действиях, основанная на функции конфликта Г. Таллока и учитывающая масштаб боевых (военных) действий. На достаточном объеме данных военной статистики выполнена оценка параметра масштаба и найдены его значения для тактического, оперативного и стратегического уровней. Исследованы теоретико-игровые модели «наступление-оборона», в которых стороны решают ближайшую и последующую задачи, имея построение войск в один или несколько эшелонов. На первом этапе моделирования находится решение ближайшей задачи — прорыв (удержание) пунктов обороны, на втором — решение последующей задачи — разгром противника в глубине обороны (контратака и восстановление обороны). Для тактического уровня с использованием равновесия Нэша найдены решения ближайшей задачи (распределение сил сторон по пунктам обороны) в антагонистической игре по трем критериям: а) прорыв слабейшего пункта; б) прорыв хотя бы одного пункта; в) средневзвешенная вероятность. Показано, что наступающей стороне целесообразно использовать критерий «прорыв хотя бы одного пункта», при котором, при прочих равных условиях, обеспечивается максимальная вероятность прорыва пунктов обороны. На втором этапе моделирования для частного случая (стороны при прорыве и удержании пунктов обороны руководствуются критерием прорыва слабейшего пункта) решена задача распределения сил и средств между тактическими задачами (эшелонами) по двум критериям: а) максимизация вероятности прорыва пункта обороны и вероятности разгрома противника в глубине обороны; б) максимизация минимального значения из названных вероятностей (критерий гарантированного результата). Важным аспектом боевых действий является информированность. Рассмотрены несколько примеров рефлексивных игр (игр, характеризующихся сложной взаимной информированностью) и осуществления информационного управления. Показано, при каких условиях информационное управление увеличивает выигрыш игрока, и найдено оптимальное информационное управление.

Modeling combat operations is an urgent scientific and practical task aimed at providing commanders and staffs with quantitative grounds for making decisions. The authors proposed the function of victory in combat and military operations, based on the function of the conflict by G. Tullock and taking into account the scale of combat (military) operations. On a sufficient volume of military statistics, the scale parameter was assessed and its values were found for the tactical, operational and strategic levels. The game-theoretic models «offensive – defense», in which the sides solve the immediate and subsequent tasks, having the formation of troops in one or several echelons, have been investigated. At the first stage of modeling, the solution of the immediate task is found — the breakthrough (holding) of defense points, at the second — the solution of the subsequent task — the defeat of the enemy in the depth of the defense (counterattack and restoration of defense). For the tactical level, using the Nash equilibrium, solutions were found for the closest problem (distribution of the forces of the sides by points of defense) in an antagonistic game according to three criteria: a) breakthrough of the weakest point, b) breakthrough of at least one point, and c) weighted average probability. It is shown that it is advisable for the attacking side to use the criterion of «breaking through at least one point», in which, all other things being equal, the maximum probability of breaking through the points of defense is ensured. At the second stage of modeling for a particular case (the sides are guided by the criterion of breaking through the weakest point when breaking through and holding defense points), the problem of distributing forces and facilities between tactical tasks (echelons) was solved according to two criteria: a) maximizing the probability of breaking through the defense point and the probability of defeating the enemy in depth defense, b) maximizing the minimum value of the named probabilities (the criterion of the guaranteed result). Awareness is an important aspect of combat operations. Several examples of reflexive games (games characterized by complex mutual awareness) and information management are considered. It is shown under what conditions information control increases the player’s payoff, and the optimal information control is found.

Экспертные системы имитируют профессиональный опыт и мыслительный процесс специалиста при решении задач в различных предметных областях, в том числе в прогнозной диагностике в медицине и технике. При решении подобных задач применяются нечеткие модели принятия решений, что позволяет использовать профессиональные экспертные знания при формировании прогноза, исключая анализ данных непосредственных экспериментов. При построении нечетких моделей принятия решений используются типовые нечеткие ситуации, анализ которых позволяет сделать вывод специалистам о возникновении в будущем времени нештатных ситуаций. При разработке базы знаний экспертной системы прибегают к опросу экспертов: инженеры по знаниям используют мнение экспертов для оценки соответствия между типовой текущей ситуацией и риском возникновения чрезвычайной ситуации в будущем. В большинстве работ рассматриваются методы извлечения знаний с точки зрения психологических, лингвистических аспектов. Множественные исследования по священы проблемам контактного, процедурного или когнитивного слоев процесса извлечения знаний. Однако в процессе извлечения знаний следует отметить значительную трудоемкость процесса взаимодействия инженеров по знаниям с экспертами при определении типовых нечетких ситуаций и оценок рисков нештатных ситуаций. Причиной трудоемкости является то, что число вопросов, на которые должен ответить эксперт, очень велико. В статье обосновывается метод, который позволяет инженеру по знаниям сократить количество вопросов, задаваемых эксперту, а следовательно, снизить трудоемкость разработки базы знаний. Метод предполагает наличие отношения предпочтения, определяемое на множестве нечетких ситуаций, что позволяет частично автоматизировать формирование оценок частоты наступленияне четких ситуаций и тем самым сократить трудоемкость созданий базы знаний. Для подтверждения проверки и целесообразности предложенного метода проведены модельные эксперименты, результаты которых приведены в статье. На основе предложенного метода разработаны и внедрены в эксплуатацию несколько экспертных систем для прогнозирования групп риска патологий беременных и новорожденных.

Expert systems imitate professional experience and thinking process of a specialist to solve problems in various subject areas. An example of the problem that it is expedient to solve with the help of the expert system is the problem of forming a diagnosis that arises in technology, medicine, and other fields. When solving the diagnostic problem, it is necessary to anticipate the occurrence of critical or emergency situations in the future. They are situations, which require timely intervention of specialists to prevent critical aftermath. Fuzzy sets theory provides one of the approaches to solve ill-structured problems, diagnosis-making problems belong to which. The theory of fuzzy sets provides means for the formation of linguistic variables, which are helpful to describe the modeled process. Linguistic variables are elements of fuzzy logical rules that simulate the reasoning of professionals in the subject area. To develop fuzzy rules it is necessary to resort to a survey of experts. Knowledge engineers use experts’ opinion to evaluate correspondence between a typical current situation and the risk of emergency in the future. The result of knowledge extraction is a description of linguistic variables that includes a combination of signs. Experts are involved in the survey to create descriptions of linguistic variables and present a set of simulated situations.When building such systems, the main problem of the survey is laboriousness of the process of interaction of knowledge engineers with experts. The main reason is the multiplicity of questions the expert must answer. The paper represents reasoning of the method, which allows knowledge engineer to reduce the number of questions posed to the expert. The paper describes the experiments carried out to test the applicability of the proposed method. An expert system for predicting risk groups for neonatal pathologies and pregnancy pathologies using the proposed knowledge extraction method confirms the feasibility of the proposed approach.

С появлением промышленных роботов робототехника приобретает значение во всемирном масштабе как в экономике, так и в науке. Однако, их возможности сильно ограничены, особенно в части выполнения контактных задач, в которых есть необходимость регулирования или по крайней мере ограничения усилия в контакте. В определенный момент было замечено, что упругость в механической цепи шарнира, считавшаяся ранее негативным фактором, в этомо тношении напротив является полезной. Данное наблюдение привело к появлению роботов с упругими шарнирами, пригодных к выполнению контактных задач и кооперативной деятельности в частности, в результате чего их распространение сегодня становится всё шире. Многие исследователи стремились реализовать подобные устройства не только в виде простейших последовательных упругих приводов, но и посредствомбо лее сложных шарниров с переменной упругостью (ШПУ), способных изменять собственную механическую жесткость. Все упругие шарниры обеспечивают в определенной мере устойчивость к ударным нагрузкам и безопасность взаимодействия с объектами внешней среды, однако изменение жесткости позволяет получить дополнительные преимущества, такие как энерго-эффективность и адаптируемость к задачам.

В настоящей статье представлена новая реализация ШПУ, с магнитной муфтой в качестве упругого элемента. Магнитная передача является бесконтактной, и потому обладает преимуществом с точки зрения снижения чувствительности к смещению и рассогласованию осей. Описание модели трения также упрощается. Кроме того, данная муфта обладает характеристикой жесткости, которая не только не возрастает резко с повышением нагрузки, но становится более плавной, и даже снижается после точки максимума. Вследствие этого, при достижении максимального момента, муфта проскальзывает, после чего положение равновесия уже определяется новой парой полюсов. В итоге данное решение снижает риск механического повреждения. В статье подробно рассмотрен процесс разработки шарнира, представлена его математическая модель. Также предложена реализация системы управления шарниром и проведено компьютерное моделирование, подтверждающее принятые в разработке решения.

Industrial robots have made it possible for robotics to become a worldwide discipline both in economy and in science. However, their capabilities are limited, especially regarding contact tasks where it is required to regulate or at least limit contact forces. At one point, it was noticed that elasticity in the joint transmission, which was treated as a drawback previously, is actually helpful in this regard. This observation led to the introduction of elastic joint robots that are well-suited to contact tasks and cooperative behavior in particular, so they become more and more widespread nowadays. Many researchers try to implement such devices not with trivial series elastic actuators (SEA) but with more sophisticated variable stiffness actuators (VSA) that can regulate their own mechanical stiffness. All elastic actuators demonstrate shock robustness and safe interaction with external objects to some extent, but when stiffness may be varied, it provides additional benefits, e. g., in terms of energy efficiency and task adaptability. Here, we present a novel variable stiffness actuator with a magnetic coupler as an elastic element. Magnetic transmission is contactless and thus advantageous in terms of robustness to misalignment. In addition, the friction model of the transmission becomes less complex. It also has milder stiffness characteristic than typical mechanical nonlinear springs, moreover, the stiffness curve has a maximum after which it descends. Therefore, when this maximum torque is achieved, the coupler slips, and a new pair of poles defines the equilibrium position. As a result, the risk of damage is smaller for this design solution. The design of the joint is thoroughly described, along with its mathematical model. Finally, the control system is also proposed, and simulation tests confirm the design ideas.

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

Analysis of regional economic indicators plays a crucial role in management and development planning, with Gross Regional Product (GRP) serving as one of the key indicators of economic activity. The application of artificial intelligence, including neural network technologies, enables significant improvements in the accuracy and reliability of forecasts of economic processes. This study compares three neural network algorithm models for predicting the GRP of a typical region of the Russian Federation — the Udmurt Republic — based on time series data from 2000 to 2023. The selected models include a neural network with the Bat Algorithm (BA-LSTM), a neural network model based on backpropagation error optimized with a Genetic Algorithm (GA-BPNN), and a neural network model of Elman optimized using the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO-Elman). The research involved stages of neural network modeling such as data preprocessing, training model, and comparative analysis based on accuracy and forecast quality metrics. This approach allows for evaluating the advantages and limitations of each model in the context of GRP forecasting, as well as identifying the most promising directions for further research. The utilization of modern neural network methods opens new opportunities for automating regional economic analysis and improving the quality of forecast assessments, which is especially relevant when data are limited and for rapid decision-making. The study uses factors such as the amount of production capital, the average annual number of labor resources, the share of high-tech and knowledge-intensive industries in GRP, and an inflation indicator as input data for predicting GRP. The high accuracy of the predictions achieved by including these factors in the neural network models confirms the strong correlation between these factors and GRP. The results demonstrate the exceptional accuracy of the BA-LSTM neural network model on validation data: the coefficient of determination was 0.82, and the mean absolute percentage error was 4.19%. The high performance and reliability of this model confirm its capacity to predict effectively the dynamics of the GRP. During the forecast period up to 2030, the Udmurt Republic is expected to experience an annual increase in Gross Regional Product (GRP) of +4.6% in current prices or +2.5% in comparable 2023 prices. By 2030, the GRP is projected to reach 1264.5 billion rubles.

В настоящей статье представлена укрупненная динамическая модель эколого-экономической системы Республики Армения (РА). Такая модель построена с использованием методов системной динамики, позволяющих учесть важнейшие обратные связи, относящиеся к ключевым характеристикам эколого-экономической системы. Данная модель является двухкритериальной задачей, где в качестве целевого функционала рассматриваются уровень загрязнения воздуха и валовой прибыли национальной экономики. Уровень загрязнения воздуха минимизируется за счет модернизации стационарных и мобильных источников загрязнения при одновременной максимизации валовой прибыли национальной экономики. При этом рассматриваемая эколого-экономическая система характеризуется наличием внутренних ограничений, которые должны быть учтены при принятии стратегических решений. В результате предложен системный подход, позволяющий формировать рациональные решения по развитию производственной сферы РА при минимизации воздействия на окружающую среду. С помощью предлагаемого подхода, в частности, можно формировать план по оптимальной модернизации предприятий и прогнозировать долгосрочную динамику выбросов вредных веществ в атмосферу.

This article presents an integrated dynamic model of eco-economic system of the Republic of Armenia (RA). This model is constructed using system dynamics methods, which allow to consider the major feedback related to key characteristics of eco-economic system. Such model is a two-objective optimization problem where as target functions the level of air pollution and gross profit of national economy are considered. The air pollution is minimized due to modernization of stationary and mobile sources of pollution at simultaneous maximization of gross profit of national economy. At the same time considered eco-economic system is characterized by the presence of internal constraints that must be accounted at acceptance of strategic decisions. As a result, we proposed a systematic approach that allows forming sustainable solutions for the development of the production sector of RA while minimizing the impact on the environment. With the proposed approach, in particular, we can form a plan for optimal enterprise modernization and predict long-term dynamics of harmful emissions into the atmosphere.

Важнейшим компонентом распределенной вычислительной системы является сетевая инфраструктура. Несмотря на то что сеть составляет основу такого рода систем, она часто является незаметным партнером для систем хранения и вычислительных ресурсов. Мы предлагаем интегрировать сетевой элемент напрямую в распределенные системы через уровень управления нагрузками. Для такого подхода имеется достаточно предпосылок. Так как сложность и требования к распределенным системам растут, очень важно использовать имеющуюся инфраструктуру эффективно. Например, одни могут использовать измерения качества сетевых соединений в механизмах принятия решений в системе управления задачами. Кроме того, новейшие технологии позволяют другим задавать сетевую конфигурацию программно, например используя ПКС — программно-конфигурируемые сети. Мы опишем, как эти методы используются в системе управления задачами PanDA, применяемой коллаборацией ATLAS.

A crucial component of distributed computing systems is network infrastructure. While networking forms the backbone of such systems, it is often the invisible partner to storage and computing resources. We propose to integrate Network Elements directly into distributed systems through the workload management layer. There are many reasons for this approach. As the complexity and demand for distributed systems grow, it is important to use existing infrastructure efficiently. For example, one could use network performance measurements in the decision making mechanisms of workload management systems. New advanced technologies allow one to programmatically define network configuration, for example SDN — Software Defined Networks. We will describe how these methods are being used within the PanDA workload management system of the ATLAS collaboration.

Решение общей проблемы информационного взрыва связано с системами автоматической обработки цифровых данных, включая их распознавание, сортировку, содержательную обработку и представление в виде, приемлемом для восприятия человеком. Естественным решением является создание интеллектуальных систем извлечения знаний из неструктурированной информации. При этом явные успехи в области обработки структурированных данных контрастируют со скромными достижениями в области анализа неструктурированной информации, в частности в задачах обработки текстовых документов. В настоящее время данное направление находится в стадии интенсивных исследований и разработок. Данная работа представляет собой системный обзор международных и отечественных публикаций, посвященных ведущему тренду в области автоматической обработки потоков текстовой информации, а именно интеллектуальному анализу текстов или Text Mining (TM). Рассмотрены основные задачи и понятия TM, его место в области проблемы искусственного интеллекта, а также указаны сложности при обработке текстов на естественном языке (NLP), обусловленные слабой структурированностью и неоднозначностью лингвистической ин- формации. Описаны стадии предварительной обработки текстов, их очистка и селекция признаков, которые, наряду с результатами морфологического, синтаксического и семантического анализа, являются компонентами TM. Процесс интеллектуального анализа текстов представлен как отображение множества текстовых документов в «знания», т.е. в очищенную от избыточности и шума совокупность сведений, необходимых для решения конкретной прикладной задачи. На примере задачи трейдинга продемонстрирована формализация принятия торгового решения, основанная на совокупности аналитических рекомендаций. Типичными примерами TM являются задачи и технологии информационного поиска (IR), суммаризации текста, анализа тональности, классификации и кластеризации документов и т. п. Общим вопросом для всех методов TM является выбор типа словоформ и их производных, используемых для распознавания контента в последовательностях символов NL. На примере IR рассмотрены типовые алгоритмы поиска, основанные на простых словоформах, фразах, шаблонах и концептах, а также более сложные технологии, связанные с дополнением шаблонов синтаксической и семантической информацией. В общем виде дано описание механизмов NLP: морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализ. Приведен сравнительный анализ современных инструментов TM, позволяющий осуществить выбор платформы, исходя из особенности решаемой задачи и практических навыков пользователя.

In general, solving the information explosion problem can be delegated to systems for automatic processing of digital data. These systems are intended for recognizing, sorting, meaningfully processing and presenting data in formats readable and interpretable by humans. The creation of intelligent knowledge extraction systems that handle unstructured data would be a natural solution in this area. At the same time, the evident progress in these tasks for structured data contrasts with the limited success of unstructured data processing, and, in particular, document processing. Currently, this research area is undergoing active development and investigation. The present paper is a systematic survey on both Russian and international publications that are dedicated to the leading trend in automatic text data processing: Text Mining (TM). We cover the main tasks and notions of TM, as well as its place in the current AI landscape. Furthermore, we analyze the complications that arise during the processing of texts written in natural language (NLP) which are weakly structured and often provide ambiguous linguistic information. We describe the stages of text data preparation, cleaning, and selecting features which, alongside the data obtained via morphological, syntactic, and semantic analysis, constitute the input for the TM process. This process can be represented as mapping a set of text documents to «knowledge». Using the case of stock trading, we demonstrate the formalization of the problem of making a trade decision based on a set of analytical recommendations. Examples of such mappings are methods of Information Retrieval (IR), text summarization, sentiment analysis, document classification and clustering, etc. The common point of all tasks and techniques of TM is the selection of word forms and their derivatives used to recognize content in NL symbol sequences. Considering IR as an example, we examine classic types of search, such as searching for word forms, phrases, patterns and concepts. Additionally, we consider the augmentation of patterns with syntactic and semantic information. Next, we provide a general description of all NLP instruments: morphological, syntactic, semantic and pragmatic analysis. Finally, we end the paper with a comparative analysis of modern TM tools which can be helpful for selecting a suitable TM platform based on the user’s needs and skills.

Моделирование боевых и военных действий является важнейшей научной и практической задачей, направленной на предоставление командованию количественных оснований для принятия решений. Первые модели боя были разработаны в годы первой мировой войны (М. Осипов, F. Lanchester), а в настоящее время они получили широкое распространение в связи с массовым внедрением средств автоматизации. Вместе с тем в моделях боя и войны не в полной мере учитывается моральный потенциал участников конфликта, что побуждает и мотивирует дальнейшее развитие моделей боя и войны. Рассмотрена вероятностная модель боя, в которой параметр боевого превосходства определен через параметр морального (отношение процентов выдерживаемых потерь сторон) и параметр технологического превосходства. Для оценки последнего учитываются: опыт командования (способность организовать согласованные действия), разведывательные, огневые и маневренные возможности сторон и возможности оперативного (боевого) обеспечения. Разработана теоретико-игровая модель «наступление–оборона», учитывающая действия первых и вторых эшелонов (резервов) сторон. Целевой функцией наступающих в модели является произведение вероятности прорыва первым эшелоном одного из пунктов обороны на вероятность отражения вторым эшелоном контратаки резерва обороняющихся. Решена частная задача управления прорывом пунктов обороны и найдено оптимальное распределение боевых единиц между эшелонами. Доля войск, выделяемая сторонами во второй эшелон (резерв), растет с увеличением значения агрегированного параметра боевого превосходства наступающих и уменьшается с увеличением значения параметра боевого превосходства при отражении контратаки. При планировании боя (сражения, операции) и распределении своих войск между эшелонами важно знать не точное количество войск противника, а свои и его возможности, а также степень подготовленности обороны, что не противоречит опыту ведения боевых действий. В зависимости от условий обстановки целью наступления может являться разгром противника, скорейший захват важного района в глубине обороны противника, минимизация своих потерь и т. д. Для масштабирования модели «наступление–оборона» по целям найдены зависимости потерь и темпа наступления от начального соотношения боевых потенциалов сторон. Выполнен учет влияния общественных издержек на ход и исход войн. Дано теоретическое объяснение проигрыша в военной кампании со слабым в технологическом отношении противником и при неясной для общества цели войны. Для учета влияния психологических операций и информационных войн на моральный потенциал индивидов использована модель социально-информационного влияния.

Simulation of combat and military operations is the most important scientific and practical task aimed at providing the command of quantitative bases for decision-making. The first models of combat were developed during the First World War (M. Osipov, F. Lanchester), and now they are widely used in connection with the massive introduction of automation tools. At the same time, the models of combat and war do not fully take into account the moral potentials of the parties to the conflict, which motivates and motivates the further development of models of battle and war. A probabilistic model of combat is considered, in which the parameter of combat superiority is determined through the parameter of moral (the ratio of the percentages of the losses sustained by the parties) and the parameter of technological superiority. To assess the latter, the following is taken into account: command experience (ability to organize coordinated actions), reconnaissance, fire and maneuverability capabilities of the parties and operational (combat) support capabilities. A game-based offensive-defense model has been developed, taking into account the actions of the first and second echelons (reserves) of the parties. The target function of the attackers in the model is the product of the probability of a breakthrough by the first echelon of one of the defense points by the probability of the second echelon of the counterattack repelling the reserve of the defenders. Solved the private task of managing the breakthrough of defense points and found the optimal distribution of combat units between the trains. The share of troops allocated by the parties to the second echelon (reserve) increases with an increase in the value of the aggregate combat superiority parameter of those advancing and decreases with an increase in the value of the combat superiority parameter when repelling a counterattack. When planning a battle (battles, operations) and the distribution of its troops between echelons, it is important to know not the exact number of enemy troops, but their capabilities and capabilities, as well as the degree of preparedness of the defense, which does not contradict the experience of warfare. Depending on the conditions of the situation, the goal of an offensive may be to defeat the enemy, quickly capture an important area in the depth of the enemy’s defense, minimize their losses, etc. For scaling the offensive-defense model for targets, the dependencies of the losses and the onset rate on the initial ratio of the combat potentials of the parties were found. The influence of social costs on the course and outcome of wars is taken into account. A theoretical explanation is given of a loss in a military company with a technologically weak adversary and with a goal of war that is unclear to society. To account for the influence of psychological operations and information wars on the moral potential of individuals, a model of social and information influence was used.

Во многих социальных группах, например в технических комитетах по стандартизации, на между- народном, региональном и национальных уровнях, в европейских общинах, управляющих экопоселени- ями, социальных общественных движениях (occupy), международных организациях, принятие решений опирается на консенсус членов группы. Вместо голосования, когда большинство получает победу над меньшинством, консенсус позволяет найти решение, которое каждый член группы поддерживает или как минимум считает приемлемым. Такой подход гарантирует, что будут учтены все мнения членов группы, их идеи и потребности. При этом отмечается, что достижение консенсуса требует значительного време- ни, поскольку необходимо обеспечить согласие внутри группы независимо от ее размера. Было показано, что в некоторых ситуациях число итераций (согласований, переговоров) весьма значительно. Более того, в процессе принятия решений всегда присутствует риск блокировки решения меньшинством в группе, что не просто затягивает время принятия решения, а делает его невозможным. Как правило, таким мень- шинством выступает один или два одиозных человека в группе. При этом в дискуссии такой член группы старается доминировать, оставаясь всегда при своем мнении, игнорируя позицию других коллег. Это при- водит к затягиванию процесса принятия решений, с одной стороны, и ухудшению качества консенсуса — с другой, поскольку приходится учитывать только мнение доминирующего члена группы. Для выхода из кризиса в этой ситуации было предложено принимать решение по принципу «консенсус минус один» или «консенсус минус два», то есть не учитывать мнение одного или двух одиозных членов группы.

В статье на основе моделирования консенсуса с использованием модели регулярных марковских цепей исследуется вопрос, насколько сокращается время принятия решения по правилу «консенсус минус один», когда не учитывается позиция доминирующего члена группы.

Общий вывод, который вытекает из результатов моделирования, сводится к тому, что эмпирическое правило принятия решений по принципу «консенсус минус один» имеет соответствующее математиче- ское обоснование. Результаты моделирования показали, что применение правила «консенсус минус один» позволяет сократить время достижения консенсуса в группе на 76–95 %, что важно для практики.

Среднее число согласований гиперболически зависит от средней авторитарности членов группы (без учета авторитарного), что означает возможность затягивания процесса согласования при высоких значениях авторитарности членов группы.

In many social groups, for example, in technical committees for standardization, at the international, regional and national levels, in European communities, managers of ecovillages, social movements (occupy), international organizations, decision-making is based on the consensus of the group members. Instead of voting, where the majority wins over the minority, consensus allows for a solution that each member of the group supports, or at least considers acceptable. This approach ensures that all group members’ opinions, ideas and needs are taken into account. At the same time, it is noted that reaching consensus takes a long time, since it is necessary to ensure agreement within the group, regardless of its size. It was shown that in some situations the number of iterations (agreements, negotiations) is very significant. Moreover, in the decision-making process, there is always a risk of blocking the decision by the minority in the group, which not only delays the decisionmaking time, but makes it impossible. Typically, such a minority is one or two odious people in the group. At the same time, such a member of the group tries to dominate in the discussion, always remaining in his opinion, ignoring the position of other colleagues. This leads to a delay in the decision-making process, on the one hand, and a deterioration in the quality of consensus, on the other, since only the opinion of the dominant member of the group has to be taken into account. To overcome the crisis in this situation, it was proposed to make a decision on the principle of «consensus minus one» or «consensus minus two», that is, do not take into account the opinion of one or two odious members of the group.

The article, based on modeling consensus using the model of regular Markov chains, examines the question of how much the decision-making time according to the «consensus minus one» rule is reduced, when the position of the dominant member of the group is not taken into account.

The general conclusion that follows from the simulation results is that the rule of thumb for making decisions on the principle of «consensus minus one» has a corresponding mathematical justification. The simulation results showed that the application of the «consensus minus one» rule can reduce the time to reach consensus in the group by 76–95%, which is important for practice.

The average number of agreements hyperbolically depends on the average authoritarianism of the group members (excluding the authoritarian one), which means the possibility of delaying the agreement process at high values of the authoritarianism of the group members.

Представлены результаты расчетно-теоретических исследований, связанных с оценкой эффективности и медицинского значения вакцинации противоротавирусной вакциной в Украине. Искомые показатели – генотип-специфическая эффективность вакцины, число предотвращенных острых случаев заболевания, госпитализаций, амбулаторных визитов и смертей – получены применением математического моделирования и реализацией полученной модели на компьютере в виде дерева принятия решений на основе марковской модели. Результаты моделирования показали значительный положительный эффект вакцинации по сравнению с невакцинацией при учете достаточного охвата вакциной населения Украины.

There were presented the results of the computational and theoretical studies related to assessing of an efficacy and public health impact of a vaccination with a rotavirus vaccine in Ukraine. The required indicators are: the genotype-specific vaccine efficacy, number of the severe illness preventions, hospitalizations, outpatient visits and deaths. The results were obtained in a form of tree of decisions based on Makrov model by using mathematical model with computer simulation. The results showed the significant positive effect of the vaccination compared to no vaccination, in case of high level of vaccine coverage in Ukraine.