Без темы
<<  Методические рекомендации по написанию итогового сочинения в выпускных классах на 20142015 учебный год Методы изучения заряженных частиц  >>
Методы и алгоритмы анализа социального процесса
Методы и алгоритмы анализа социального процесса
Генетическое кодирование элементов модели, эволюционная адаптация
Генетическое кодирование элементов модели, эволюционная адаптация
Генетическое кодирование элементов модели, эволюционная адаптация
Генетическое кодирование элементов модели, эволюционная адаптация
Картинки из презентации «Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели» к уроку обществознания на тему «Без темы»

Автор: Alex. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока обществознания, скачайте бесплатно презентацию «Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 116 КБ.

Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели

содержание презентации «Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Методы и алгоритмы анализа социальных 7Система автоматизации этапов анализа
процессов с применением социального процесса. 7. Пользователь.
когнитивно-адаптивной инвариантной модели. Система имеет сетевую топологию. В системе
Цель: повышение качества решения задач можно выделяются два основных уровня –
анализа социальных процессов (построения и уровень взаимодействия с пользователем, на
идентификации модели процесса, котором располагаются модули, имеющие
прогнозирования, выработки альтернатив интерфейсную часть и уровень
развития) и расширение номенклатуры внутрисистемный, на котором базируются
анализируемых процессов за счет применения модули не имеющие точек внешнего «входа».
когнитивно-адаптивной инвариантной модели. Интерфейс «система-пользователь». Редактор
Объект – социальный процесс. Предмет – предоставляет пользователю интерфейс для
система причинно-следственных связей осуществления процесса редактирования
объектов и факторов процесса. Задачи: когнитивных графов: настройки базовых
комплексирование алгоритмов и методов параметров когнитивного графа и
анализа социальных процессов: выбор формирования графа. Основная
базовых алгоритмов и моделей, разработка функциональная роль процессора КГМ –
связующих методик; разработка осуществление получения новых значений
когнитивно-адаптивной инвариантной модели параметров когнитивно-графовой модели из
социальных процессов, метода анализа имеющихся согласно используемому правилу
модели; разработка метода создания итерации. Данные поступают в когнитивный
аналитической системы и программного процессор в численном виде. Отношения в
комплекса, реализующего систему; решение виде матрицы смежности, значения
задач анализа реальных социальных параметров в виде вектора. На выходе -
процессов с использованием модели: вектор результирующих значений параметров.
изменения социальной напряженности в Хранилище позволяет поддерживать цикл
регионе (на основе данных по Чеченской работ с фактическими данными и решениями.
Республике); изменения инвестиционной Решениями могут быть как вектора значений
привлекательности региона РФ (на основе параметров, так и матрицы смежности КГ.
данных по Удмуртской Республике); Редактор данных предоставляет пользователю
изменения значимости стратегических рисков интерфейс по работе с фактическими
РФ с учетом их взаимозависимостей. данными, необходимыми для адаптации
Теоретическая и методологическая основа: модели. Данные представляются в табличном
концептуальное и когнитивно-графовое виде. По столбцам таблицы располагаются
моделирование, эволюционные вычисления, варианты, по строкам – значения параметров
интервальные вычисления. Также процесса. В первой строке каждого вектора
использовались: методы системного анализа, данных хранится специальная величина –
теория графов, линейная алгебра, количество итераций КГМ, в течение которых
математический анализ, алгебра матриц. используется вектор. Редактор позволяет
2Социальный процесс, концептуальная работать с данных вида: временные
модель процесса. Социальный процесс – последовательные фактические данные и
любое изменение значений параметров или фактические данные «по аналогии». Редактор
структуры системы, имеющей социальную данных позволяет сохранять и загружать
проекцию. 2. Отбор базисных факторов и отредактированные данные во
объектов социального процесса внутрисистемном формате. Модуль
осуществляется с применением алгоритма генетической адаптации - строит
четырехэлементного стратегического анализа генетический код по элементам КГМ и,
внешней среды - PEST-анализа. Ситуационный согласно функции предпочтения, адаптирует
анализ проблемной области производится при генетическую популяцию. На вход процессору
помощи SWOT-анализа. При построении генетического кодирования поступает
концептуальной модели социального процесса элемент КГМ - матрица смежности КГ или
(СП) объекты социальной системы и внешние вектор значений параметров. На выходе
факторы декомпозируются или агрегируются процессор выдает вектора–генокоды.
до одного уровня абстракции. Между Процессор генетических вычислений
объектами и факторами намечаются связи. реализует в себе основные генетические
Тройка M = <Ob(toб), Ft(toб), операторы. На входе - генокод, вектор
Rel(toб)>, где Ob(toб) – множество значений параметров генетического
объектов системы, Ft(toб) – множество алгоритма, функция предпочтения,
влияющих факторов, Rel(toб) – множество фактические данные, на выходе - множество
отношений между факторами и объектами, toб адаптированных генокодов. Хранилище
– объективное время, является фактических данных, решений. Когнитивный
концептуальной структурно-морфологической модуль. Редактор данных. Редактор
моделью СП. Каждая сущность процесса когнитивных графов. Процессор КГМ. Модуль
характеризуется одним или несколькими генетической адаптации. Процессор ген.
параметрами: Ob(t oб)= Ob’(toб,?o(t oб)), кодирования. Генети- ческий процессор.
Ft(t oб)= Ft’(t oб,?f(t oб )), Rel(t 8Сценарий взаимодействий пользователей
oб)=Rel’(t oб,?r(t oб) ) ? M’=<Ob’(t с аналитической системой. 8. Инициация
oб,?o(t oб)),Ft’(t oб,?f(t oб)),Rel’(t задачи. Исследование проблемной области,
oб,?r(t oб))>, где ?o , ? f , ? r - Построение концептуальной модели.
множества параметров, например, ? o = Когнитолог. Построение начальной
{?oi(t oб)}; от времени зависит как состав когнитивно-графовой модели:
множества параметров, так и их значения. параметризация, указание взаимодействий.
Время. Причинно-следственные связи: Задание фактических «временных» данных.
«фактор-фактор», «объект-объект», Задание фактических данных «по аналогиям».
«фактор-объект». Внешние факторы, влияющие Настройка параметров ГА. Эксперт АС. ГА -
на состояние объектов социальной системы. адаптация. Анализ результатов адаптации
Объекты - элементы социальной системы, матрицы смежности. Внесение изменений в
непосредственно участвующие в процессе. КГ, пополнение фактических данных. Решение
Социальная система. задачи выработки альтернатив: установка
3Методы и алгоритмы анализа социального целевых значений, адаптируемых параметров.
процесса. 3. Когнитивно-адаптивная модель Решение прогнозной задачи: установка
социального процесса. s2. s3. s1. s4. начальных значений, количества итераций,
Когнитивно-графовая модель (КГМ) СП - Мкг пошаговое моделирование. Когнитолог.
= <P, O, MR>, где P - множество Интерпретация результата. Управляющее
параметров, O - множество отношений, MR – лицо. Редактор когнитивных графов.
правило получения следующих значений Редактор данных. Процессор ген.
параметров из текущих. Множество кодирования. Генетический процессор.
P=?(Ob’(toб.наб.,?o(toб) Редактор когнитивных графов. Редактор
))??(Ft’(toб.наб.,?f(toб))), где ? (•) – данных. Когнитивный процессор.
оператор проекции на множество параметров, 9Изменение социальной напряженности в
примененный в момент времени toб.наб. регионе. 9. Начальный когнитивный граф.
Множество O=?(SC(Rel’(toб.наб.,?r(toб)))), Объектом исследования стал социальный
где SC(•) – оператор отбора процесс, отражающий зависимость соц.
причинно-следственных отношений. MR: D(P)? напряженности в регионе от действий
D(O)? D(P), где D(•) – оператор получения контртеррористических сил (КС) и
множества всевозможных значений. Правило вооруженных бандформирований. Ход
MR выбирается экспертно. исследования: 1.Выделены основные факторы,
Когнитивно-адаптивная модель = характеризующие исследуемый социальный
<когнитивно-графовая модель, процесс: военные мероприятия
генетическое кодирование элементов КГМ, контртеррористических сил; досмотры
эволюционная адаптация элементов КГМ>. транспорта и частных лиц, изъятия оружия;
Эволюционные вычисления (ЭВ) в число административных нарушений и
когнитивно-адаптивной модели (КАМ) служат нарушений, связанных с горюче-смазочными
для идентификации КГМ, при этом, материалами; число правовых и уголовных
дополнительно задаются наборы фактических нарушений: подрывов, обстрелов;
данных двух видов S1 и S2 : 1. КГМ количественные потери среди мирного
процесса – Мкг1 = <P, O, MR, S1>, населения и боевиков; потери
где S1 – конечное множество векторов контртеррористических сил; добровольно
значений параметров процесса во времени. сданное оружие и сдавшиеся в плен;
Решается задача оптимизации функционала: митинги, как реакция населения на силовые
FМкг1(Х)= ||MR(MR(…MR(MR(S11,X),X)…,X) – действия в регионе. 2.Построена начальная
S1i ||, FМкг1(Х)? min, где суммирование («базовая», линейная) КГМ, отражающая
осуществляется по всем элементам S1. 2. причинно-следственные отношения между
Мкг2 = <P, O, MR, Id1, S2>, где S2 – параметрами, характеризующими процесс.
конечное множество векторов значений 3.Обучение когнитивного графа проводилось
параметров аналогов-реализаций процесса, согласно методу по временным фактическим
Id1 – вектор индикаторов, фиксирующих те данным на основании статистических данных
или иные параметры как за последние три года (по Чеченской
«входные»/«результирующие». Решается Республике). Данные были агрегированы с
задача оптимизации функционала: FМкг2(Х)= интервалом в полмесяца. Результаты
||(MR(S2i ,X))j - S2ij ||, FМкг2(Х)? min, идентификации (КГМ идентифицировалась с
где суммирование осуществляется по всем добавлением новых дуг КГ и учетом знака
элементам множества S2, по дуг КГ, определенных экспертом. Выполнено
«результирующим» параметрам. Также ЭВ 1400 циклов ГА). Суммарное отклонение
используются для поиска вектора начальных начальной КГМ: 114,65. Суммарное
значений параметров процесса, такого, отклонение идентифицированной КГМ: 60,24.
чтобы за указанное число итераций достичь Граф неустойчив. Максимальный модуль
целевых значений. Мкг3 = <P, O, MR, C, собственного значения: 1,54. Итоговая
Id2 , t*>, где C – вектор целевых матрица смежности КГ: Результаты
значений параметров процесса, Id2 – вектор идентификации (в КГМ идентифицировались
индикаторов, фиксирующих те или иные только веса дуг КГ, определенные
параметры как экспертом. Выполнено 1400 циклов ГА).
«управляемые»/«неуправляемые», t* – Данные нормировались. Суммарное отклонение
требуемое число итераций КГМ. Решается начальной КГМ: 114,65. Суммарное
задача: FМкг3(Х)= ||(MR(MR(…MR(MR(X,O), отклонение идентифицированной КГМ: 74,37.
O)…, O))j - Cj ||, FМкг3(Х) ? min, где Граф устойчив. Максимальный модуль
суммирование осуществляется по собственного значения: 0,64. Итоговая
«неуправляемым» параметрам. Алгоритмы матрица смежности КГ: Выводы эксперта:
выявления знаний о процессе: PEST-, действия КС носят запоздалый характер и
SWOT-анализ. Концептуальная модель следуют в качестве реакции на потери среди
процесса. Когнитивно-графовая модель личного состава; на число выступлений
процесса. Эволюционные вычисления. -r3. мирного населения прямо влияют проводимые
Генетическая популяция. +r4. +r1. -r2. КС мероприятия; наиболее весомый фактор –
+r5. Структури-зация знаний. действия террористов, усиливающий число
Параметри-зация. Символьные нарушений, и вызывающий прилив социальной
преобразо-вания. O2. O1. F1. O3. F2. F3. напряженности. _. _. Добровольная сдача.
4{. Когнитивно-графовая модель Адм. нарушения. _. Митинги. +. +. +.
процесса. -r3. s2. s3. +r4. +r1. -r2. +r5. Потери боевиков и населения. +. +. Потери
s4. s1. sk (tj-1). , Если sk (tj-1) ? 0. КС. Действия КС. +. +. _. +. +. _. _.
Fsi (<sk>, t j ) =. - |sk (tj-1)|. , Досмотры, изъятие. _. Действия боевиков.
Если sk (tj-1) < 0. 4. КГМ = +. _. +.
<когнитивный граф (КГ), правило 10Изменение инвестиционной
получения новых значений параметров>. привлекательности региона РФ. 10.
КГ = < S, R >, где S = {si(t)} - Начальный когнитивный граф. Объект
параметры процесса, заданные численно и исследования - социоэкономический процесс,
лингвистически, t – принадлежит отражающий зависимость уровня инвестиций в
дискретному множеству временных моментов. регионе от экономических и социальных
Численный параметр определяется интервалом факторов. Ход исследования: 1.Выделены и
ai ? si (t)? bi. Лингвистический параметр параметризованы основные факторы,
= < <«символьная метка», характеризующие исследуемый процесс :
интервал>j >. R = { rj k }, где rj k уровень инвестиций ; финансовая
– действительное число, определяющее надежность; уровень экономического
отношение, связывающее j-ый и k-ый развития; социальная напряженность
параметр, rj k ? [-1,1]. Матрица смежности (забастовки, акции протеста); уровень
когнитивного графа - RM = (rj k ) – это инноваций в регионе; ресурсообеспеченность
матрица, в j k - ый элемент которой равен (включая людские ресурсы); политическая
значению, характеризующему отношение j-го стабильность; экологические проблемы.
параметра к k-ому. Отношения между 2.Построена начальная КГМ («балансовая»,
параметрами определяют тип КГМ: линейный линейная). 3.Идентификация КГМ проводилась
или нелинейный. Линейный тип КГМ – на основании временных статистических
зависимость одного параметра от других данных по Удмуртской Республике за семь
задается линейной функцией: Fsi последних лет (агрегированы с интервалом в
(<sk>, tj ) = r ki • sk (tj-1). год). Результаты идентификации (в КГМ
Нелинейный – зависимость определяется: , идентифицировались все дуги КГ. 2100
где ?ki равно модулю веса соответствующей циклов ГА). Суммарное отклонение начальной
дуги КГ. ?ki. ?ki. Правило получения КГМ: 10,9. Суммарное отклонение
значений параметров (правило итерации) КГМ идентифицированной КГМ : 2,8. Граф
определяет её вид. Виды линейных КГМ: неустойчив. Максимальный модуль
«Базовая» КГМ. Правило итерации: S(tj) = собственного значения: 1,07 Итоговая
S(tj-1) • RM – значение состояний системы матрица смежности КГ: Результаты решения
процесса в момент времени tj определяется задачи. Была поставлена задача: что надо,
как «произведение» матрицы смежности КГ на чтобы значения параметров «Уровень
вектор значений параметров в момент tj-1 ; инвестиций», «Социальная напряженность» и
«Балансовая»: si(tj) = si(tj-1)+ rki • «Экологические проблемы» были
sk(tj-1) - riu • si(tj-1) ; «Импульсная»: соответственно равны через три итерации
Обозначим за pi (tj) = si (tj) - si (tj КГМ (3 года): Инвестиции – 117 млн. долл.
-1) – величину импульса j-ого параметра ? США Социальная напряженность – 1765 акций
правило итерации импульсной КГМ таково: si протеста и преступлений Экологические
(tj ) = si (tj -1) + ri k • pk (tj -1). проблемы – 166 (агрегированный показатель)
Если s – лингвистический параметр, то s ? Итоговые данные имеют нормированное
IT(s) – множество интервальных чисел (ИЧ), отклонение (2100 циклов) 1,3 Уровень
IT(s) ? I(R) – множество всех интервалов эконом. развития – 16551,56 (ВВП)
на R. Пусть ITi(s) – i-ое интеравльное Политическая стабильность – 32,41 (процент
число s. Для лингвистического параметра s одобряющих действия властей) Финансовая
введем отображение FCs: R ? T(s), где T(s) надежность – 9237 (величина фин. вложений)
– терм-множество параметра, по правилу: Инновации – 5,17 (удельный вес в
FCs(d) = ITi (s): |C (ITi (s)) – d | = стоимости) Ресурсообеспеченность – 81233
min| C (ITj (s)) – d |, где C(•) – центр (агрегированный показатель: сырьевые
ИЧ, минимум берется по всем интервальным ресурсы и фонды). Ресурсы. Эколог.
числам лингвистического параметра. проблемы. Соц. напряжен-ность. Иннова-ции.
Определим отображение FIs: I(R) ? T(s), по Инвестиции. Эконом. развитие. Политическая
правилу: FIs(D)=ITi(s): |C (ITi (s))-C(D)| стабильность. Финансовая надежность. +. +.
= min|C (ITj (s))-C(D)|, где минимум +. +. _. _. _. _. +. +. _. +. _. _. +. +.
берется по всем интервальным числам +. +. +. _. +. +. +.
лингвистического параметра. Определим 11Исследование изменения значимости и
основное уравнение линейной КГМ «базового» взаимозависимостей стратегических рисков
вида двумя способами: si( tj )=FCsi ( rki РФ. 11. Объект исследования – процесс
• C (IT*(sk(tj-1)))) преобразования изменения значимости стратегических рисков
производятся с действительными числами. в интерпретации экспертов. Ход
si( tj )=FIsi ( rki • IT*(sk(tj-1))). исследования: 1.Выделены и разбиты на
Здесь используются арифметические операции группы основные стратегические риски по
с ИЧ. В случае нелинейной КГМ используется сферам общественной жизни РФ: социальные
RB- или MV-расширение степенной функции. риски: коррупция и некомпетентность власти
Скажем, что вершина si когнитивного графа (С1), снижение уровня жизни (С2), духовный
устойчива по значению, если существует кризис (С3), неравномерность развития
такое число K, что | si(tj) | < K, для регионов (С4), криминализация общества
любого tj. Когнитивный граф устойчив по (С5); научно-технические: нерациональный
значению, если все его вершины устойчивы выбор приоритетов развития НТП (Н1),
по значению. Пример когнитивного графа. снижение научного потенциала (Н2), рост
5Генетическое кодирование элементов информационной уязвимости (Н3), угроза
модели, эволюционная адаптация. 5. Язык несанкционированного использования
генетического кодирования при адаптации технологий (Н4), неопределенность
матрицы смежности (RM): Популяция – P = технологий будущего (Н5);
< Хромосомаi >, где число хромосом – природно-техногенные: опасные природные
число «особей» в популяции. Хромосома – H явления (Т1), техногенные аварии (Т2),
= < Генi >. Ген – G = g - Элемент загрязнение окружающей среды (Т3),
матрицы RM, то есть ( (i-1) • n + j ) - ый глобальное изменение климата (Т4),
ген равен ri j, i, j=1,..,n. Маска – Mask истощение природных ресурсов(Т5);
= < mi >, где mi ? Z. Каждый ген политические: усиление позиций США (П1),
может быть «замаскирован» от мутаций и возрастание мощи КНР (П2), снижение
рандомизации. Маскируются, например, обороноспособности РФ (П3),
установленные пользователем отношения. межнациональные конфликты (П4), военная
Язык генетического кодирования при угроза со стороны НАТО и США (П5);
адаптации векторов значений параметров экономические: нерациональный выбор
(S): Популяция – P = < Хромосомаi >. приоритетов (Э1), криминализация экономики
Хромосома – H = < Генi >. Ген – G = (Э2), снижение производственного
g - приведенное к действительному числу потенциала (Э3), возможность
значение параметра, то есть i-ый ген в энергетического кризиса (Э4), чрезмерная
хромосоме равен si. Маска – Mask = < mi открытость экономики (Э5). 2.Построена
>, где mi ? Z. Маскируются заданные начальная КГМ («базовая», нелинейная).
пользователем, как «неуправляемые», 3.Идентификация КГМ проводилась согласно
параметры. Когнитивно-графовая модель. методу по временным данным составленным из
Символьные преобразования. Генетический коэффициентов значимости рисков,
алгоритм. Генерация популяции. Особенности полученным на основе попарных экспертных
генетического алгоритма (ГА): с сравнений на временном интервале 2002-2022
использованием действительнозначного г.г. Результаты идентификации (в КГМ
кодирования, мультипопуляционный, с идентифицировались веса всех дуги КГ. 1400
«маской», с гипермутацией. Выбор пары, циклов ГА). Суммарное отклонение начальной
Скрещивание. Рандомизация в соответствии с КГМ: 12,7. Суммарное отклонение
«маской». Алгоритм выбора родителей – идентифицированной КГМ: 4,4. Итоговая
«рулеточный» отбор. Используется матрица смежности КГ (только значимые
равномерное скрещивание. Мутация. веса): Выводы эксперта по результатам
«Маскированная» мутация с «пороговой» идентификации модели: Вскрыты зависимости
вероятность, вносящая относительные между сферами рисков: «несанкционированное
«неухудшающие» изменения в значение гена. использование технологий» «духовный
Элитизм в отборе. Лучшие из «потомков» кризис»; «угроза со стороны НАТО»
заменяют худших из «родителей». «снижение уровня жизни»; «снижение
Фитнесс-функции (на примере линейной научного потенциала» «снижение уровня
«базовой» КГМ): для адаптации матрицы жизни»; «духовный кризис»
отношений по временным фактическим данным: «неопределенность технологий будущего»;
FP1(Hi ) = | fs kj – fs 1j • (H i ) k-1 |, «криминализация экономики» «криминализация
где fs kj – значение j-го параметра k-го общества»; «истощение природных ресурсов»
временного фактического примера; для «несанкционированное использование
адаптации матрицы отношений по технологий»; «истощение природных
данным-аналогиям: FP2(Hi ) = | fs kv - fs ресурсов» «усиление мощи США»; «усиление
kv • Hi |, где fs kv – значение v - го мощи КНР» «истощение природных ресурсов»;
параметра k-го фактического «нерациональный выбор экономических
примера-аналогии, суммирование приоритетов» «техногенные аварии»; «угроза
производится по «результирующим» со стороны НАТО» «криминализация
параметрам; для адаптации вектора значений экономики». Наиболее значимые риски в
параметров: FP3(Hi) = | H iv – (RM) t* • H межсферном влиянии: По числу выходящих
iv |, где t*-число итераций КГМ, дуг: «истощение природных ресурсов»,
суммирование по «неуправляемым» «межнациональные конфликты»,
параметрам. Оценивание, Отбор. Условие «криминализация экономики», «военная
останова. Условие остановки работы угроза со стороны НАТО и США». По числу
алгоритма – достижение максимального входящих дуг: «снижение уровня жизни»,
количества итераций или отсутствие «техногенные аварии».
улучшений в популяции. 12Основные результаты. 1. Выполнено
6Этапы анализа процесса с применением комплексирование алгоритмов и методов
когнитивно-адаптивной модели. ? (выявления знаний, концептуального и
Когнитивно- адаптивная модель СП. 6. когнитивного-графового моделирования,
Возможное состояние СП. История состояний эволюционных вычислений) анализа
процесса. Сп(t1). Сп(tn). Социальный социальных процессов, предложены связующие
процесс (СП). Целевое состояние СП. методики. 2. Разработана
Возможное состояние СП. Этапы анализа СП когнитивно-адаптивная инвариантная модель
на основе КАМ. Построение и идентификация социальных процессов, объединяющая в себе
КГМ процесса, ввод фактической информации когнитивно-графовое моделирование и
Построение начального когнитивного графа эволюционные вычисления; разработан метод
процесса, определение фактических данных. анализа когнитивно-адаптивной модели. 3.
Проверка качества и адекватности модели Предложен метод создания прикладной
Непротиворечивость когнитивного графа, аналитической системы, автоматизирующей
устойчивость. Соответствие прогнозных этапы анализа социального процесса на
значений фактическим: идентификация модели основе когнитивно-адаптивного
на части фактических данных и сравнение моделирования. 4. Создан программный
прогнозов с оставшейся частью. Генерация комплекс, реализующий аналитическую
возможных альтернатив развития процесса систему; выработаны сценарии
Генетическая мультипопуляционная адаптация взаимодействий пользователей с
набора векторов начальных значений аналитической системой. 5. Решены задачи
параметров, вычисление управляющего анализа реальных СП: изменения социальной
воздействия (?). Оценка и согласование обстановки в регионе под влиянием действий
возможных альтернатив Многокритериальная контртеррористических сил и незаконных
оценка: противоречивые критерии входят в вооруженных формирований (на основе данных
фитнесс-функции разных подпопуляций. по Чеченской Республике); изменения
Анализ динамики развития процесса инвестиционной привлекательности региона
Итерирование модели исходя из заданных РФ в зависимости от социальных и
значений параметров, пошаговое экономических факторов (на основе данных
моделирование. Выбор пути развития. по Удмуртской Республике); изменения
Соответствие развития процесса намеченным значимости стратегических рисков РФ с
целям. учетом их взаимозависимостей. 12.
Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели.ppt
http://900igr.net/kartinka/obschestvoznanie/metody-i-algoritmy-analiza-sotsialnykh-protsessov-s-primeneniem-kognitivno-adaptivnoj-invariantnoj-modeli-124781.html
cсылка на страницу

Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели

другие презентации на тему «Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели»

«Алгоритм как модель деятельности» - Определение цели (постановка задач). Что такое алгоритмическая модель. Пример алгоритмической модели. Получение результата. Трассировочная таблица является моделью работы процессора при выполнения программы. Работа исполнителя. Программа выполняется (первый столбец таблицы). Язык программирования – формализированный язык описания алгоритмов.

«Решение алгоритмов» - Метод Гаусса. Алгоритмы внутренних точек с приближенным решением вспомогательной задачи. Метод сопряженных направлений. Аффинно-масштабирующие алгоритмы внутренних точек. Комбинированные алгоритмы. Прогноз шага корректировки. 1967 – метод внутренних точек (Дикин). Алгоритмы центрального пути (имеют полиномиальные оценки).

«Алгоритмы» - Есть мороженое? В словесном описании разветвленного алгоритма используются слова "если", "то", "иначе". Сказка «Гуси – лебеди». Снесла курочка яичко, не простое, а золотое. Циклический алгоритм. Линейный алгоритм. Спрячу. Алгоритмы в пословицах. Блок ввода данных и результата.

«Свойства алгоритма» - «Дискретность» является необязательным свойством алгоритма. План урока. Проверка. Повторить алгоритм «высеивания» простых чисел от1 до 100. Алгоритм «высеивания» простых чисел ( Решето Эратосфена). Свойство «результативность» указывает на получение результата за конечное число шагов. Алгоритмизация – обязательный этап для решения задачи с использованием компьютера.

«Команда алгоритма» - Запись блок-схем в ms worde. Команда n. Условие. Каждая команда алгоритма должна определять однозначное действие исполнителя. 2.Понятность. Алгоритм, в котором команды выполняются последовательно одна за другой, называется … Алгоритм, в котором серия команд выполняется многократно называется… Линейный алгоритм.

«Свойства и виды алгоритмов» - Неполная форма разветвленного алгоритма. Выполняемое действие. Графический способ описания алгоритма (блок-схема). Линейный алгоритм. Циклическая алгоритмическая конструкция, в которой условие поставлено в начале цикла. Последовательность выполнения действий. Виды алгоритмов. Условие выполнения действия.

Без темы

1473 презентации
Урок

Обществознание

85 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по обществознанию > Без темы > Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели