Исследование свойств процессов, характеризующихся логистическими кривыми, при помощи вероятностных клеточных автоматов
- Авторы: Димитриченко Д.П.1
-
Учреждения:
- Институт прикладной математики и автоматизации - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
- Выпуск: Том 27, № 6 (2025)
- Страницы: 142-156
- Раздел: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
- Статья получена: 29.01.2026
- Статья опубликована: 02.02.2026
- URL: https://ogarev-online.ru/1991-6639/article/view/378583
- DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2025-27-6-142-156
- EDN: https://elibrary.ru/DMTLSG
- ID: 378583
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Одним из успешно исследованных процессов является процесс развития систем, либо занимающих ограниченный ареал (популяции), либо имеющих ограниченные возможности развития (технологии), либо связанных с ограниченной емкостью рынка (производители товаров). Такие процессы имеют схожее математическое описание, которое сводится к построению соответствующих логистических кривых. При явной внешней несхожести между собой перечисленных процессов их внутренняя общность была установлена при помощи кибернетической парадигмы. Процессы развития биологических, технических и экономических систем в условиях ограниченных ресурсов, обладая описанием при помощи С-образных кривых, свидетельствуют о кибернетическом характере внутрисистемного механизма взаимодействия.
Цель исследования – выявление общесистемных закономерностей и механизмов развития систем в условиях ограниченных ресурсов.
Метод исследования. В качестве метода исследования процессов развития в условиях ограниченных ресурсов применен одномерный вероятностный клеточный автомат. Автоматы, обладая скалярной степенью развития, конкурируют за разделяемые ресурсы.
Результат. Применение одномерных клеточных автоматов позволило получить легко интерпретируемые результаты и проанализировать влияние различных условий доминирования на внутреннее разнообразие системы.
Выводы. Анализ структур позволил выявить зависимость внутреннего разнообразия системы от направленности выбора доминирующих представителей в процессе конкуренции за ресурсы. Дополнительно сделано предсказание о характере изменения структуры системы в условиях не только внутренних ограничений, но и наличия другой системы, реализующей пару «хищник-жертва».
Об авторах
Дмитрий Петрович Димитриченко
Институт прикладной математики и автоматизации - филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук
Автор, ответственный за переписку.
Email: dimdp@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-2399-3538
SPIN-код: 3272-3520
канд. техн. наук, ст. науч. сотр. отдела нейроинформатики и машинного обучения
Россия, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. Шортанова, 89 АСписок литературы
- Новиков Д. А. Кибернетика: навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития. М.: ЛЕНАНД, 2024. 160 с.
- Ризниченко Г. Ю. Математические модели в биофизике и экологии. Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003. 184 с.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.
- Бир С. Мозг фирмы. М.: Либроком, 2009. 416 с.
- Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 1987. 272 с.
- Альтшуллер Г. С. Творчество как точная наука. М.: Сов. радио, 1979. 184 с.
- Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. М.: Наука, 1983. 343 с.
- Винер Н. Кибернетика и общество. М.: АСТ, 2019. 288 с.
- Эшби У. Р. Введение в кибернетику: пер. с англ. М.: Издательство иностранной литературы, 1959. 430 с.
- Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов. М.: Мир, 1991. 284 с.
- Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. М.: Физматлит, 2010. 368 с.
- Нетрусов А. И., Котова И. Б. Микробиология. М.: Академия, 2009. 352 с.
- Энатская Н. Ю. Теория вероятностей: учебник для вузов. М.: Юрайт, 2025. 204 с.
Дополнительные файлы



