Розглянуто та проведено порівняльний аналіз підходів до моделювання складних систем (СС), до яких можливо віднести соціально-економічні системи (СЕС) заснованих як на статистичних характеристиках процесів так ймовірнісних моделях з використанням детермінованого та стохастичного підходів. Сформовано вимоги до інформаційної технології (ІТ) адаптованого моделювання СС. Показано, що диверсифікація дозволяє підняти достовірність прогнозу. Показано, що комплексування методів аналітичного моделювання з засобами штучного інтелекту (штучними нейронними мережами) забезпечує необхідну якість прогнозу, а використання реальних даних про стан СС як початкових даних для аналітичної моделі зменшує похибку результату. Наведено узагальнену функціональну модель ІТ, що дозволяє з високою достовірністю прогнозувати шляхом моделювання стан складних соціально-економічних систем. Запропонований підхід дозволяє знизити системні ризики обумовлені незбалансованістю окремих ланок.

  Повний текст PDF - 556.087 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"