Программные продукты и системы, 2021, том 34, № 1

Научно-исследовательский институт

«Центрпрограммсистем»

Программные

продукты и системы

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

2021, том 34, № 1

(год издания тридцать четвертый)

Главный редактор

Г.И. САВИН, академик РАН

Тверь

SOFTWARE & SYSTEMS

International research and practice journal

2021, vol. 34, no. 1

Editor-in-Chief 

G.I. SAVIN, Academician of the Russian Academy of Sciences

Tver

Russian Federation

Research Institute CENTERPROGRAMSYSTEM

 ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ И СИСТЕМЫ
Международный научно-практический журнал 

2021. Т. 34. № 1
DOI: 10.15827/0236-235X.133

Главный редактор 

Г.И. САВИН,
академик РАН (г. Москва, Россия)

Научные редакторы:

Н.А. Семенов, д.т.н., профессор ТвГТУ 
(г. Тверь, Россия)

В.Б. Тарасов, к.т.н., доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана
(г. Москва, Россия) 

Издатель НИИ «Центрпрограммсистем»

(г. Тверь, Россия)

Учредитель В.П. Куприянов

Журнал зарегистрирован в Федеральной службе 

по надзору в сфере связи, информационных технологий 

и массовых коммуникаций (Роскомнадзор)

3 марта 2020 г.

Регистрационное свидетельство ПИ № ФС 77-77843

Подписной индекс в каталоге

Почты России ПП879

ISSN 0236-235X (печатн.)
ISSN 2311-2735 (онлайн)

МЕЖДУНАРОДНАЯ РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ

Семенов Н.А. – д.т.н., профессор Тверского государственного технического университета, 
заместитель главного редактора (г. Тверь, Россия)
Решетников В.Н. – д.ф.-м.н., профессор Московского авиационного института 
(национального исследовательского университета), заместитель главного редактора (г. Москва, Россия)
Афанасьев А.П. – д.ф.-м.н., профессор Московского физико-технического института (технического университета), 
заведующий Центром распределенных вычислений Института проблем передачи информации РАН (г. Москва, Россия)
Баламетов А.Б. – д.т.н., профессор Азербайджанского научно-исследовательского и проектно-изыскательского института 
энергетики (г. Баку, Азербайджан)
Батыршин И.З. – д.т.н., профессор Мексиканского института нефти (г. Мехико, Мексика)
Голенков В.В. – д.т.н., профессор Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники 
(г. Минск, Беларусь)
Еремеев А.П. – д.т.н., профессор Национального исследовательского университета «МЭИ» (г. Москва, Россия)
Кузнецов О.П. – д.т.н., профессор Института проблем управления РАН (г. Москва, Россия)
Курейчик В.М. – д.т.н., профессор Инженерно-технологической академии Южного федерального университета 
(г. Таганрог, Россия)
Лисецкий Ю.М. – д.т.н., генеральный директор «S&T Ukraine» (г. Киев, Украина)
Мамросенко К.А. – к.т.н., доцент Московского авиационного института (национального исследовательского университета), 
руководитель Центра визуализации и спутниковых информационных технологий НИИСИ РАН (г. Москва, Россия)
Мейер Б. – доктор наук, профессор, заведующий кафедрой Высшей политехнической школы – ETH (г. Цюрих, Швейцария)
Нгуен Тхань Нги – д.ф.-м.н., профессор, проректор Ханойского открытого университета (г. Ханой, Вьетнам)
Николов Р.В. – доктор наук, профессор Университета библиотековедения и информационных технологий Софии
(г. София, Болгария)
Палюх Б.В. – д.т.н., профессор Тверского государственного технического университета (г. Тверь, Россия)
Рахманов A.A. – д.т.н., профессор, заместитель генерального директора Концерна «РТИ Системы» (г. Москва, Россия)
Серов В.С. – д.ф.-м.н., профессор Университета прикладных наук Оулу (г. Оулу, Финляндия)
Сотников А.Н. – д.ф.-м.н., профессор, Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (г. Москва, Россия)
Сулейманов Д.Ш. – академик АН Республики Татарстан, д.т.н., профессор Казанского государственного технического 
университета (г. Казань, Республика Татарстан, Россия)
Тарасов В.Б. – к.т.н., доцент Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана 
(г. Москва, Россия)
Татарникова Т.М. – д.т.н., доцент, профессор Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета 
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (г. Санкт-Петербург, Россия)
Ульянов С.В. – д.ф.-м.н., профессор, ведущий научный сотрудник Объединенного института ядерных исследований 
(г. Дубна, Россия)
Хорошевский В.Ф. – д.т.н., профессор Московского физико-технического института (технического университета) 
(г. Москва, Россия)
Язенин А.В. – д.ф.-м.н., профессор Тверского государственного университета (г. Тверь, Россия)

АССОЦИИРОВАННЫЕ ЧЛЕНЫ РЕДАКЦИИ

Национальный исследовательский университет «МЭИ», г. Москва, Россия
Технологический институт Южного федерального университета, г. Таганрог, Россия
Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия
Научно-исследовательский институт «Центрпрограммсистем», г. Тверь, Россия

АДРЕС ИЗДАТЕЛЯ И РЕДАКЦИИ 
Россия, 170024, 
г. Тверь, пр. Николая Корыткова, 3а
Телефон (482-2) 39-91-49
Факс (482-2) 39-91-00
E-mail: red@cps.tver.ru
Сайт: www.swsys.ru

Дата выхода в свет 16.03.2021 г.

Отпечатано ООО ИПП «Фактор и К»

Россия, 170100, г. Тверь, ул. Крылова, д. 26

Выпускается один раз в квартал
Год издания тридцать четвертый. 
Формат 6084 1/8. Объем 216 стр.

Заказ № 01. Тираж 1000 экз. Цена 330,00 руб.

Автор статьи отвечает за подбор, оригинальность и точность приводимого фактического материала.
Авторские гонорары не выплачиваются. При перепечатке материалов ссылка на журнал обязательна.

 SOFTWARE & SYSTEMS 
International research and practice journal

2021, vol. 34, no. 1
DOI: 10.15827/0236-235X.133

Editor-in-chief 

G.I. Savin, Academician of RAS
(Mosсow, Russian Federation)
Science editors:

N.A. Semenov, Dr.Sc. (Engineering), Professor TvSTU
(Tver, Russian Federation)
V.B. Tarassov, Ph.D. (Engineering), Associate Professor MSTU
(Mosсow, Russian Federation)

Publisher Research Institute 
CENTERPROGRAMSYSTEM 

(Tver, Russian Federation)

Founder V.P. Kupriyanov

The journal is registered with the Federal Service 

for Supervision of Communications, 

Information Technology 

and Mass Communications (Roskomnadzor)

March 3rd, 2020

Registration certificate ПИ № ФС 77-77843

ISSN 0236-235X (print)

ISSN 2311-2735 (online)

INTERNATIONAL EDITORIAL BOARD

Semenov N.A. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of Tver State Technical University, Deputy Editor-in-Chief
(Tver, Russian Federation)
Reshetnikov V.N. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of Moscow Aviation Institute 
(National Research University), Deputy Editor-in-Chief (Mosсow, Russian Federation)
Afanasiev A.P. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of Moscow Institute of Physics and Technology, 
Head of Centre for Distributed Computing of Institute for Information Transmission Problems 
(Moscow, Russian Federation)
Balametov A.B. – Azerbaijan Scientific-Research & Design-Prospecting Power Engineering Institute (Baku, Azerbaijan)
Batyrshin I.Z. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of Mexican Petroleum Institute (Mexico City, Mexico)
Golenkov V.V. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics 
(Minsk, Republic of Belarus)
Eremeev A.P. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of National Research University “Moscow Power Engineering Institute”
(Moscow, Russian Federation)
Kuznetsov O.P. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of the Institute of Control Sciences of the Russian Academy 
of Sciences (Moscow, Russian Federation)
Kureichik V.M. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of Academy of Engineering and Technology Southern Federal 
University (Taganrog, Russian Federation)
Lisetsky Yu.M. – Dr.Sc. (Engineering), CEO of S&T Ukraine (Kiev, Ukraine)
Mamrosenko K.A. – Ph.D. (Engineering), Associate Professor of Moscow Aviation Institute (National Research
University), Head of Center of Visualization and Satellite Information Technologies SRISA RAS 
(Moscow, Russian Federation)
Meyer B. – Dr.Sc., Professor, Head of Department in Swiss Federal Institute of Technology in Zurich, ETH 
(Zurich, Switzerland)
Nguyen Thanh Nghi – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Vice-Principal of Hanoi Open University
(Hanoi, Vietnam)
Nikolov R.V. – Full Professor of the University of Library Studies and Information Technology (Sofia, Bulgaria)
Palyukh B.V. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of Tver State Technical University (Tver, Russian Federation)
Rakhmanov A.A. – Dr.Sc. (Engineering), Professor, Deputy of the CEO of Concern RTI Systems
(Mosсow, Russian Federation)
Serov V.S. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of the Oulu University of Applied Sciences (Oulu, Finland)
Sotnikov A.N. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor, Joint Supercomputer Center of the Russian Academy 
of Sciences (Moscow, Russian Federation)
Suleimanov D.Sh. – Academician of TAS, Dr.Sc. (Engineering), Professor of Kazan State Technical University
(Kazan, Republic of Tatarstan, Russian Federation)
Tarassov V.B. – Ph.D. (Engineering), Associate Professor of Bauman Moscow State Technical University
(Mosсow, Russian Federation)
Tatarnikova T.M. – Dr.Sc. (Engineering), Associate Professor, Professor St. Petersburg Electrotechnical University 
"LETI" (St. Petersburg, Russian Federation)
Ulyanov S.V. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of Dubna International University for Nature, Society 
and Man (Dubna, Russian Federation)
Khoroshevsky V.F. – Dr.Sc. (Engineering), Professor of Moscow Institute of Physics and Technology
(Moscow, Russian Federation)
Yazenin A.V. – Dr.Sc. (Physics and Mathematics), Professor of Tver State University (Tver, Russian Federation)

ASSOCIATED EDITORIAL BOARD MEMBERS

National Research University “Moscow Power Engineering Institute”, Moscow, Russian Federation
Technology Institute at Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation
Tver State Technical University, Tver, Russian Federation
Research Institute CENTERPROGRAMSYSTEM, Tver, Russian Federation

EDITORIAL BOARD AND PUBLISHER OFFICE ADDRESS 
Nikolay Korytkov Ave. 3а, Tver, 170024, Russian Federation
Phone: (482-2) 39-91-49  Fax: (482-2) 39-91-00
E-mail: red@cps.tver.ru
Website: www.swsys.ru

Release date 16.03.2021

Printed in printing-office “Faktor i K”

Krylova St. 26, Tver, 170100, Russian Federation

Published quarterly. 34th year of publication

Format 6084 1/8. Circulation 1000 copies

Prod. order № 01. Wordage 216 pages. Price 330,00 rub. 

Вниманию авторов

Международный журнал «Программные продукты и системы» публикует материалы научного и 

научно-практического характера по новым информационным технологиям, результаты академических 
и отраслевых исследований в области использования средств вычислительной техники. Практикуются выпуски тематических номеров по искусственному интеллекту, системам автоматизированного проектирования, по технологиям разработки программных средств и системам защиты, а также специализированные 
выпуски, посвященные научным исследованиям и разработкам отдельных вузов, НИИ, научных организаций. 

Решением Президиума Высшей аттестационной комиссии (ВАК) Министерства образования и науки 

РФ международный журнал «Программные продукты и системы» внесен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты 
диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук.

Информация об опубликованных статьях по установленной форме регулярно предоставляется в си
стему Российского индекса научного цитирования (РИНЦ), в CrossRef и в другие базы и электронные библиотеки.

Условия публикации

К рассмотрению принимаются оригинальные материалы, отвечающие редакционным требованиям и 

соответствующие тематике журнала (специализация – информатика, вычислительная техника и управление, отрасли науки – 05.13.01; .06; .11; .12; .15; .17; .18).

Работа представляется в электронном виде в формате Word. При обилии сложных формул обязательно 

наличие статьи и в формате PDF. Формулы должны быть набраны в редакторе формул Word (Microsoft 
Equation или MathType). Объем статьи вместе с иллюстрациями – не менее 10 000 знаков. Диаграммы, 
схемы, графики должны быть доступными для редактирования (Word, Visio, Excel). Все иллюстрации для 
полиграфического воспроизведения представляются в черно-белом варианте. Цветные, тонированные, отсканированные, не подлежащие редактированию средствами Word рисунки и экранные формы следует 
присылать в хорошем качестве для их дополнительного размещения на сайте журнала в макете статьи с 
доступом по ссылке. Заголовок должен быть информативным; сокращения, а также терминологию узкой 
тематики желательно в нем не использовать. Количество авторов на одну статью – не более 4, количество 
статей одного автора в номере, включая соавторство, – не более 2. Список литературы, наличие которого 
обязательно, должен включать не менее 10 пунктов.

Необходимы также содержательная структурированная аннотация (не менее 250 слов), ключевые слова 

(7–10) и индекс УДК. Название статьи, аннотация и ключевые слова должны быть переведены на английский язык (машинный перевод недопустим), а фамилии авторов, названия и юридические адреса организаций (если нет официального перевода) – транслитерированы по стандарту BGN/PCGN. 

Вместе со статьей следует прислать экспертное заключение, лицензионное соглашение, а также сведе
ния об авторах: фамилия, имя, отчество, название и юридический адрес организации, структурное подразделение, должность, ученые степень и звание (если есть), контактный телефон, электронный адрес, почтовый адрес для отправки бесплатного авторского экземпляра журнала. 

Порядок рецензирования

Все статьи, поступающие в редакцию (соответствующие тематике и оформленные согласно требова
ниям к публикации), подлежат обязательному рецензированию в течение месяца с момента поступления. 

В редакции есть устоявшийся коллектив рецензентов, среди которых члены международной редколле
гии журнала, эксперты из числа крупных специалистов в области информатики и вычислительной техники 
ведущих вузов страны, а также ученые и специалисты НИИ «Центрпрограммсистем» (г. Тверь).

Рецензирование проводится конфиденциально. Автору статьи предоставляется возможность ознако
миться с текстом рецензии. При необходимости статья отправляется на доработку.

Рецензии обсуждаются на заседаниях рабочей группы, состоящей из членов научного совета журнала. 

Заседания проводятся раз в месяц в НИИ «Центрпрограммсистем» (г. Тверь), где принимается решение о 
целесообразности публикации статьи.

Статьи, одобренные редакционным советом, публикуются бесплатно в течение года с момента одобре
ния, а отправленные на доработку – с момента поступления после устранения замечаний.

Редакция международного журнала «Программные продукты и системы» в своей работе руководству
ется сводом правил Кодекса этики научных публикаций, разработанным и утвержденным Комитетом по 
этике научных публикаций (Committee on Publication Ethics – COPE).

Программные продукты и системы / Software & Systems
1 (34) 2021

5

УДК 004.81
Дата подачи статьи: 16.12.20

DOI: 10.15827/0236-235X.133.005-018
2021. Т. 34. № 1. С. 005–018

Подход к проектированию программного 

обеспечения систем управления 

искусственными сущностями

Г.П. Виноградов 1,2, д.т.н., профессор, заведующий лабораторией, wgp272ng@mail.ru
И.А. Конюхов 2, заведующий отделом, konuhov@cps.tver.ru
Г.А. Шепелев 2, инженер-программист

1 Тверской государственный технический университет, г. Тверь, 170026, Россия
2 НИИ «Центрпрограммсистем», г. Тверь, 170024, Россия

Задачи интеллектуального управления искусственными сущностями (в том числе роботизирован
ными комплексами) тесно связаны с проблемой принятия решений. Формальная теория выбора развивалась путем абстрагирования от субъективных факторов. Это привело к созданию нормативной теории принятия решений «идеальным» субъектом. Анализ подходов к построению систем управления 
роботизированными комплексами показал, что они не обладают способностью самостоятельно принимать решения. На практике разработчики продумывают возможные варианты поведения таких систем, 
и соответствующие алгоритмы закладываются в систему управления роботизированными комплексами. Как результат – такой объект не обладает свойством самодостаточного поведения, гарантирующего выполнение некоторой миссии, особенно в составе человеко-машинной системы. Требование интеллектуализации поведения заставляет пересмотреть логические и математические абстракции, положенные в основу построения их бортовых систем управления. 

Цель работы – обосновать подход к разработке ПО интеллектуальных систем управления роботи
зированными комплексами на базе теории паттернов. Разработать подход, обеспечивающий перенос 
эффективного опыта в систему управления роботизированными комплексами, совместимость теологического подхода и подхода, основанного на причинно-следственных связях, что важно при интеграции 
роботизированных комплексов и личного состава подразделений, показать, что закономерности отхода 
субъекта от идеального рационального выбора к субъективно рациональному связаны с особенностями 
идентификации и понимания состояния внешнего окружения и свойств своих интересов. Внешние факторы связаны с обязательствами, которые принимает на себя агент. Внутренние факторы отражают интересы субъекта, индуцируемые его потребностями и этической системой, которой он придерживается. 

В работе использованы методы теории рефлексивных игр и теории информационного управления 

системами, обладающими волей и интеллектом. 

Показано, что выбор в условиях жесткого дефицита времени осуществляется на основе паттернов 

поведения, отражающих эффективный опыт. Паттерны образуют как информационную структуру 
представлений, так и множество возможных вариантов представлений. Оценки удовлетворенности текущей ситуацией выбора субъектом приводят к изменению структуры интересов субъекта, и он может 
ее выбирать. Разработана формальная модель паттерна поведения. Предложен подход к решению проблем идентификации и построения моделей паттернов, используя для этого четыре позиции обработки 
информации. Разработан метод логического вывода на паттернах. Приведены результаты программных 
решений идентификации паттерна поведения при использовании тренажерных систем нового поколения.

Ключевые слова: принятие решений, целеустремленные системы, нечеткое суждение, паттерн, 

ситуация выбора, РТК.

В настоящее время активно идет процесс 

интеграции 
роботизированных 
комплексов

(РТК) и личного состава войсковых соединений. Такой новый объект должен обладать самодостаточным поведением, гарантирующим
выполнение некоторой миссии. Реализовать 
эту способность возможно, главным образом, 
путем направления усилий конструкторов и 

ученых на совершенствование интеллектуальной составляющей их системы управления, а 
именно: совокупности алгоритмов бортовых 
систем управления РТК и алгоритмов деятельности личного состава, осуществляющего 
управление РТК. Эти компоненты образуют 
кооперативный интеллект РТК, который позволяет из набора разрозненных систем бортового 

Программные продукты и системы / Software & Systems
1 (34) 2021

6

оборудования создать функционально целостный объект, нацеленный на выполнение задачи 
текущего сеанса функционирования соединения.

Автономный интеллектуальный РТК (бу
дем называть его агентом), проявляющий поведение, подобное человеческому, – это система, 
имеющая в своем составе следующее:

−
бортовые 
измерительные 
устройства 

(или 
комплекс 
бортовых 
измерительных 

устройств), выполняющие роль сенсоров, позволяющих получить информацию о состоянии 
внешней среды и собственном состоянии; 

−
бортовые исполнительные устройства 

(или комплекс бортовых исполнительных 
устройств), с помощью которых система воздействует на внешнюю среду и на саму себя, 
выполняющие роль эффекторов;

−
средства коммуникации с другими си
стемами;

−
бортовой интеллект, составляющими ко
торого могут быть бортовые вычислительные 
машины, их ПО, а также операторы пункта 
управления, являющиеся носителями набора 
алгоритмов для решения задач предметной области, полученный за счет обучения, тренировок и накопления опыта.

Такая система существует во времени 

и пространстве, взаимодействует с другими 
агентами и со средой при выполнении боевых 
задач с помощью доступных ему способов действия. Агент выполняет поставленные задачи 
исходя из понимания своего состояния и субъективных представлений о состоянии среды и 
развитии боевой ситуации на основе информации, полученной через модуль коммуникации. 
Агент должен быть способен прогнозировать 
изменения среды от своих действий и оценивать их полезность. 

Управление эффективной и согласованной 

работой всех подсистем интеллектуальной автономной искусственной сущности имеет информационный характер. Однако в связи с его 
реализацией возникают вопросы:

−
создания информационных процессов, 

обеспечивающих работу управления, подобного человеческому;

−
создания моделей и алгоритмов позна
ния процессов и явлений предметной области, 
в которой будет существовать искусственная 
сущность;

−
использования результата познания для 

реализации успешного поведения искусственной сущности;

−
создания алгоритмов и моделей преобра
зования познавательных способностей в интеллект.

Решить их можно, разработав искусствен
ные сущности, использующие символьные или 
нейросетевые методы и модели приобретения 
и формализации знаний [1]. Онтологии сделали методы искуственного интеллекта (ИИ)
и модели знаний интерпретируемыми в естественно-языковой семантике и вывели проблему человеко-машинного взаимодействия на 
новый уровень [2, 3].

Однако следует отметить, что подавляющее 

число исследований в этой области остаются 
на теоретическом уровне [4–8]. Существует 
разрыв между примитивными моделями поведения искусственных сущностей, например, 
в роевой робототехнике, моделями их взаимодействия и ожиданиями со стороны практики [9–11]. 

Требования к автономии 

и интеллектуальности боевых 

автономных систем

Роль автоматизированных систем при вы
полнении боевых задач следует рассматривать 
с позиции их влияния на человека. Они должны 
помогать командиру, упрощая и повышая эффективность его работы. Командир при этом 
обязан быть элементом системы управления 
РТК. Их взаимодействие должно сделать возможной передачу опыта как от человека к машине, так и в обратном направлении, обеспечивая тем самым приспособительное поведение. 
Например, главной сложностью для любой автономной системы является распознавание ситуаций в окружающей среде. Сложность и многочисленность ситуаций, возникающих при 
выполнении миссии, делают невыполнимыми
задачу их выявления по результатам множественных испытаний и формирование на их основе базы знаний. Следовательно, необходимо 
реализовать дополнительную схему мониторинга роботизированной системы, чтобы выявить классы ситуаций и успешных способов 
действия для формирования моделей поведения (паттернов) на основе данных, получаемых 
в реальных условиях [12, 13]. Данная схема 
гарантирует управляемую эволюцию самодостаточности при решении задач боевыми подразделениями, имеющими в своем составе автономные РТК. При этом возникает следующая 
проблема: логические процессы происходят 
в человеческом мышлении, процессы, которые 

Программные продукты и системы / Software & Systems
1 (34) 2021

7

человек познает посредством логики, относятся к изучаемой человеком предметной области. Возникает вопрос о возможности использовать процессы первого типа для изучения 
процессов второго типа.

Исходные предположения и гипотезы

Одно из правил логического вывода – пра
вило modus ponens – гласит: если имеет место 
A и из A следует B, то имеет место B, или 
(A, A → B)  B. Необходимо выяснить, как человек, наблюдая, что за явлением A постоянно 
следует явление B, приходит к выводу, что 
A является причиной B, а также то, какой механизм сознания позволяет определить, что A 
есть причина B.

Будем считать, что этот механизм является 

встроенным, назовем его паттерном познания 
(моделью или алгоритмом познания). Кант 
называл его «системой чистого разума» и показал, что она имеет априорный характер: то есть 
он (паттерн познания) существует в человеческом сознании прежде всякого опыта и является основой и полученного знания относительно процессов, и явлений предметной области.

Поэтому, пока отсутствует формальная мо
дель паттерна познания, наиболее конструктивным и эффективным при моделировании 
адаптивного поведения следует считать феноменологический подход. Согласно ему, существуют формальные правила интеллектуального поведения, и эти правила не обязательно 
связаны с конкретными нейронными структурами, имеющимися у живых организмов. 

Как правило, ситуации, возникающие перед 

автономной системой, достаточно сложны для 
конструктивной формализации их традиционными формальными методами, но они хорошо 
описываются средствами естественного языка 
и имеется опыт их лучшего разрешения и описания в естественно-языковой семантике. Носитель такого опыта называется лидером. Опыт 
лидеров передается с помощью средств коммуникации на выбранном языке, что обеспечивает его переносимость. Это первая гипотеза.

Вторая гипотеза: переживания/поведение 

человека следует рассматривать как функцию
взаимодействия ситуации и человека. Ситуацию можно интерпретировать как компонент 
причины, которая порождает субъективное отражение ее у человека. Человек, выбирая определенное поведение на основе субъективного 
представления ситуации, оказывает влияние на 

ситуацию, изменяя ее. В то же время процессы, 
происходящие в сознании человека при выполнении определенных действий, приводят к расширению его структуры способностей (знания, 
опыт). Таким образом, деятельность надо рассматривать как последовательность ситуаций, 
определяемую
целеустремленным выбором. 

Модель поведения РТК также должна учитывать этот феномен взаимовлияния. 

При таком подходе конструктивным оказа
лось понятие типовая ситуация (ТС) [14, 15]. 
Это функционально замкнутая, с четко обозначенной значимой целью часть работы РТК, которая как единое целое встречается в различных (реальных) сеансах, конкретизируясь 
в них по условиям протекания и по доступным 
способам разрешения возникающих в ТС проблемных субситуаций [9]. ТС и способы действия как реакция на нее образуют индивидуальный паттерн поведения. Структура ТС 
на данном уровне обобщения сохраняется, 
меняются только значения показателей (переменных ситуации). Новая ТС имеет иную 
структуру. Человек нацелен на агрегирование 
приобретаемого опыта, создавая модели паттернов. Следовательно, модель паттерна необходимо рассматривать как единицу человеческого опыта, для которой в ситуации, схожей 
с типовой (кластер), у человека сформирована 
определенная степень уверенности в получении желаемых состояний. Автор работы [16] 
показал, что идеальная интеллектуальная система должна иметь 13 видов способностей. На 
современном этапе лишь часть из них можно 
реализовать, причем только в интерактивном 
режиме во взаимодействии с человеком. 
Например, «это порождение последовательности «цель–план–действие», способность к рефлексии, способность к интеграции знаний, 
способность к уточнению неясных идей, способность к изменению системы знаний при 
получении новых знаний». Он отмечает, что 
исключить человека из этого режима нельзя 
при отсутствии модели механизма познания. 
Поэтому интеллектуальная система для военных целей не может быть полностью автономной и должна рассматриваться как партнерская 
человеко-машинная система, единицей знаний 
которой должен быть паттерн.

Теория паттернов

Как установлено психологами, человек 

не контролирует свои действия и реакции ежесекундно, иначе ему пришлось бы постоянно 

Программные продукты и системы / Software & Systems
1 (34) 2021

8

задумываться над каждым словом и движением, сознание быстро уставало бы от таких 
объемов работы. Мозг следует более рациональной схеме: использовать готовую эффективную модель поведения, а не заново конструировать ответ в определенной ситуации. Естественно использовать такую же схему при 
управлении РТК для экономии вычислительных ресурсов.

Паттерн – это результат активности есте
ственной или искусственной сущности, связанный с действием, принятием решений, его реализацией и т.п., осуществленный в прошлом и 
рассматриваемый как шаблон (образец) для повторных действий или как обоснование действий по этому шаблону. (Слово «паттерн» переводится как «образец, шаблон, шаблонная
модель».)

В теории паттернов используются объекты 

или паттерны четырех уровней. Первый уровень составляют объекты, называемые образующими. Они моделируют относительно простые объекты реального мира, обладающие 
связями, которые могут соединяться со связями других объектов. Из образующих паттернов путем соединения их связей конструируются регулярные конфигурации, относящиеся 
к объектам второго уровня. Объектами третьего уровня теории служат изображения, получаемые следующим образом: сходные между 
собой регулярные конфигурации объединяются в множество, на котором определяются 
классы эквивалентности. Отношение эквивалентности, определяющее класс эквивалентности на множестве регулярных конфигураций, и 
называется изображением. Четвертый уровень 
объектов составляют образы. Образом называется множество изображений, инвариантных 
относительно преобразований подобия. Если 
на некотором множестве регулярных конфигураций существует только одно изображение, то 
оно представляет собой единственный образ 
этого множества. Образующие, регулярные 
конфигурации, изображения и образы являются, соответственно, паттернами первого, 
второго, третьего и четвертого уровней. Формальные методы теории паттернов, применяемые на каждом из четырех уровней, отличаются высокой степенью гибкости и позволяют 
моделировать связи, соединения и преобразования подобия логических объектов реального 
мира. Задачи рассуждений мозг решает путем 
обработки образов на нейросетевых структурах [17].

Общая архитектура интеллектуальной 

системы управления

Система управления автономным РТК 

имеет иерархическую структуру. Верхний уровень, реализуемый командиром, соответствует 
таким свойствам, как выживание, безопасность, выполнение обязательств согласно миссии, накопление и корректировка базы знаний 
в виде эффективных паттернов поведения. 
Объектом управления для нее является РТК, 
рассматриваемый как некоторая функциональная система, осуществляющая расчет текущих 
показателей удельной ценности по результатам
и эффективности в момент t, расчет и реализацию способа действия (поведения) в момент 
t согласно заданному паттерну поведения, мониторинг результатов реализации паттерна поведения.

Структурно систему можно представить 

в виде двух блоков (рис. 1): искусственная сущность (РТК) и оператор (командир).

Командир отрабатывает паттерны поведе
ния для ТС при выполнении миссии. Искусственная сущность рассчитывает последовательности состояний y(t), реализует задачи 
миссии и выполняет расчет оценки удельной 
эффективности отработки фактических ситуаций V(t). Командир выполняет анализ выполнения миссии: µA (миссия выполнена) 
.
V



Модель нечеткого описания 

паттерна поведения

Поведение в ТС связано с выбором, кото
рый происходит в ситуации целеустремленного состояния [10]. Рассмотрим модель поведения в виде нечеткого описания модели ситуации выбора. Возможный вариант такой 
конструкции предложено строить путем «парадигмальной прививки» идей, транслируемых 
из других наук, например [10, 18]. Целеустремленное состояние складывается из перечисленных далее компонент.

•
Субъект, 
осуществляющий 
выбор 

(агент), k  K.

•
Окружение выбора (S), под которым по
нимается множество элементов и их существенных свойств, изменение в любом из которых может стать причиной или продуцировать 
изменение состояния целеустремленного выбора. Часть этих элементов может не являться 
элементами системы и образует внешнюю 
среду для нее. Воздействие внешней среды