Детальная информация

В статье исследуется применение теории Рамсея в контексте системного анализа и разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР). Основываясь на фундаментальном принципе, утверждающем неизбежность возникновения упорядоченных подструктур в достаточно больших системах, разработана методология выявления структурных закономерностей в управленческих данных и процессах принятия решений. Предложен формальный аппарат для описания рамсеевских структур в контексте СППР и продемонстрирован его потенциал для оптимизации процессов обработки информации и формирования рекомендаций. Разработаны алгоритмы выявления гарантированных структурных паттернов в больших массивах управленческих данных и методы оптимизации архитектуры СППР. Экспериментальные исследования показывают, что рамсеевский подход позволяет сократить размерность анализируемых данных в среднем на 35 % при сохранении информативности, повысить точность управленческих рекомендаций на 24 % и ускорить процесс принятия решений на 31 %. Результаты исследования формируют теоретическую основу для создания нового класса интеллектуальных СППР, способных эффективно работать со сложными, многомерными наборами данных в условиях высокой неопределенности.

The article explores the application of Ramsey theory in the context of system analysis and the development of intelligent decision support systems (DSS). Based on the fundamental principle that asserts the inevitability of the emergence of ordered substructures in sufficiently large systems, a methodology has been developed to identify structural patterns in management data and decision-making processes. A formal apparatus for describing Ramsey structures in the context of DSS is proposed and its potential for optimizing information processing and recommendation formation is demonstrated. Algorithms for identifying guaranteed structural patterns in large amounts of management data and methods for optimizing the architecture of the DSS have been developed. Experimental studies show that the Ramsey approach reduces the size of the analyzed data by an average of 35 % while maintaining information content, increases the accuracy of management recommendations by 24% and speeds up the decision-making process by 31 %. The results of the study form the theoretical basis for creating a new class of intelligent DSS capable of effectively working with complex, multidimensional datasets in conditions of high uncertainty.

"Системный анализ в проектировании и управлении", международная научно-практическая конференция (29; 2025; Санкт-Петербург). Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIX Международной научно-практической конференции, 30 июня – 2 июля 2025 года: [в 3 частях]. Ч. 1 / Международная академия наук высшей школы [и др.]; [ответственные редакторы В. Н. Волкова, Г. В. Горелова]. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2026. — 1 файл (12,6 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации 2026 г. — Ч. текста на англ. яз. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/i26-227.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/i26-227. — Текст: электронный