Все выпуски

В представленной работе разработана гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы. Для построения гибридной модели использовались подходы, объединяющие дискретно-событийное моделирование и агентное в единую модель с интегрирующим взаимодействием. В рамках данной работы описан механизм функционирования сложной производственной системы, состоящей из нескольких участников-агентов. Каждому агенту соответствует класс, в котором задается определенный набор параметров агента. В имитационной модели были учтены три основные группы операции, выполняющиеся последовательно, определена логика работы с забракованными комплектами. Процесс сборки изделия представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием. Также есть признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки. При создании распределительной системы в сегменте окончательного контроля используются законы выполнения заявок в очереди типа FIFO. Для функциональной оценки производственной системы в имитационной модели включены несколько функциональных переменных, описывающих количество готовых изделий, среднее время подготовки изделий, количество и доля брака, результат моделирования для проведения исследований, а также функциональные переменные, в которых будут отображаться расчетные коэффициенты использования. Были проведены серии экспериментов по моделированию с целью изучения влияния поведения агентов системы на общие показатели эффективности производственной системы. В ходе эксперимента было установлено, что на показатель среднего времени подготовки изделия основное влияние оказывают такие параметры, как средняя скорость подачи комплекта заготовки, среднее время выполнения операций. На заданном промежутке ограничений удалось подобрать оптимальный набор параметров, при котором удалось достичь наиболее эффективной работы сборочной линии. Данный эксперимент подтверждает основной принцип агентного моделирования: децентрализованные агенты вносят личный вклад и оказывают влияние на работу всей моделируемой системы в целом. Вре зультате проведенных экспериментов, благодаря подбору оптимального набора параметров, удалось улучшить основные показатели функционирования сборочного цеха, а именно: увеличить показатель производительности на 60%; снизить показатель средней продолжительности сборки изделия на 38%.

In the presented work, a hybrid optimal simulation model of an assembly shop in the AnyLogic environment has been developed, which allows you to select the parameters of production systems. To build a hybrid model of the investigative approach, discrete-event modeling and aggressive modeling are combined into a single model with an integrating interaction. Within the framework of this work, a mechanism for the development of a production system consisting of several participants-agents is described. An obvious agent corresponds to a class in which a set of agent parameters is specified. In the simulation model, three main groups of operations performed sequentially were taken into account, and the logic for working with rejected sets was determined. The product assembly process is a process that occurs in a multi-phase open-loop system of redundant service with waiting. There are also signs of a closed system — scrap flows for reprocessing. When creating a distribution system in the segment, it is mandatory to use control over the execution of requests in a FIFO queue. For the functional assessment of the production system, the simulation model includes several functional functions that describe the number of finished products, the average time of preparation of products, the number and percentage of rejects, the simulation result for the study, as well as functional variables in which the calculated utilization factors will be used. A series of modeling experiments were carried out in order to study the behavior of the agents of the system in terms of the overall performance indicators of the production system. During the experiment, it was found that the indicator of the average preparation time of the product is greatly influenced by such parameters as: the average speed of the set of products, the average time to complete operations. At a given limitation interval, we managed to select a set of parameters that managed to achieve the largest possible operation of the assembly line. This experiment implements the basic principle of agent-based modeling — decentralized agents make a personal contribution and affect the operation of the entire simulated system as a whole. As a result of the experiments, thanks to the selection of a large set of parameters, it was possible to achieve high performance indicators of the assembly shop, namely: to increase the productivity indicator by 60%; reduce the average assembly time of products by 38%.

Large Language Models (LLMs) are transforming software engineering by bridging the gap between natural language and programming languages. These models have revolutionized communication within development teams and the Software Development Life Cycle (SDLC) by enabling developers to interact with code using natural language, thereby improving workflow efficiency. This survey examines the impact of LLMs across various stages of the SDLC, including requirement gathering, system design, coding, debugging, testing, and documentation. LLMs have proven to be particularly useful in automating repetitive tasks such as code generation, refactoring, and bug detection, thus reducing manual effort and accelerating the development process. The integration of LLMs into the development process offers several advantages, including the automation of error correction, enhanced collaboration, and the ability to generate high-quality, functional code based on natural language input. Additionally, LLMs assist developers in understanding and implementing complex software requirements and design patterns. This paper also discusses the evolution of LLMs from simple code completion tools to sophisticated models capable of performing high-level software engineering tasks. However, despite their benefits, there are challenges associated with LLM adoption, such as issues related to model accuracy, interpretability, and potential biases. These limitations must be addressed to ensure the reliable deployment of LLMs in production environments. The paper concludes by identifying key areas for future research, including improving the adaptability of LLMs to specific software domains, enhancing their contextual understanding, and refining their capabilities to generate semantically accurate and efficient code. This survey provides valuable insights into the evolving role of LLMs in software engineering, offering a foundation for further exploration and practical implementation.

Large Language Models (LLMs) are transforming software engineering by bridging the gap between natural language and programming languages. These models have revolutionized communication within development teams and the Software Development Life Cycle (SDLC) by enabling developers to interact with code using natural language, thereby improving workflow efficiency. This survey examines the impact of LLMs across various stages of the SDLC, including requirement gathering, system design, coding, debugging, testing, and documentation. LLMs have proven to be particularly useful in automating repetitive tasks such as code generation, refactoring, and bug detection, thus reducing manual effort and accelerating the development process. The integration of LLMs into the development process offers several advantages, including the automation of error correction, enhanced collaboration, and the ability to generate high-quality, functional code based on natural language input. Additionally, LLMs assist developers in understanding and implementing complex software requirements and design patterns. This paper also discusses the evolution of LLMs from simple code completion tools to sophisticated models capable of performing high-level software engineering tasks. However, despite their benefits, there are challenges associated with LLM adoption, such as issues related to model accuracy, interpretability, and potential biases. These limitations must be addressed to ensure the reliable deployment of LLMs in production environments. The paper concludes by identifying key areas for future research, including improving the adaptability of LLMs to specific software domains, enhancing their contextual understanding, and refining their capabilities to generate semantically accurate and efficient code. This survey provides valuable insights into the evolving role of LLMs in software engineering, offering a foundation for further exploration and practical implementation.

Coconut plantation plays a vital role in the economy and source of living for millions of farmers around the world, especially in tropical regions. The rugose spiraling whitefly is a highly destructive pest causing severe damage to coconut trees and significantly reducing their productivity. The aim of this paper is to develop and analyze a mathematical model that captures the dynamics of whitefly and to highlight the benefits of using biological control to mitigate the impact of pest damaging coconut palms. To be more realistic, a stage-structured model with maturation delay and lag in the implementation of the control measures has been considered in the model. We identify the equilibrium points of the system and perform a stability analysis to assess the system behavior. The numerical simulation of the proposed system is also reported. The findings reveal that introducing the population of parasitoids can effectively reduce the rugose spiraling whitefly population presenting a promising strategy for mitigating the pest’s impact.

Coconut plantation plays a vital role in the economy and source of living for millions of farmers around the world, especially in tropical regions. The rugose spiraling whitefly is a highly destructive pest causing severe damage to coconut trees and significantly reducing their productivity. The aim of this paper is to develop and analyze a mathematical model that captures the dynamics of whitefly and to highlight the benefits of using biological control to mitigate the impact of pest damaging coconut palms. To be more realistic, a stage-structured model with maturation delay and lag in the implementation of the control measures has been considered in the model. We identify the equilibrium points of the system and perform a stability analysis to assess the system behavior. The numerical simulation of the proposed system is also reported. The findings reveal that introducing the population of parasitoids can effectively reduce the rugose spiraling whitefly population presenting a promising strategy for mitigating the pest’s impact.

В настоящей работе представлена методика оценки функционирования сложных систем с учетом типа распределения показателей, характеризующих функционирование структурных элементов такой системы, действующей в условиях неопределенности. В отличие от ранее проведенных исследований, в работе осуществлена интеграция идентификации типа распределения индикаторов с их байесовской оценкой с учетом нормативов, характеризующих требуемые результаты функционирования структурных элементов системы. Тип распределения и его характеристики дают более полную информацию о свойствах объекта, и их учет влияет на результаты оценки функционирования элементов сложных систем, особенно в случаях наличия «тяжелых» хвостов, характерных для ряда социально-экономических процессов и систем. Показано, что идентификацию типа распределения целесообразно осуществлять по модифицированным за счет исключения наилучшего по статистическим характеристикам тренда данным. Определение наилучшего типа распределения осуществляется по критерию согласия Колмогорова–Смирнова, показавшему лучшие (по имеющееся выборке), по сравнению с другими критериями или их смесью, статистические оценки. Полученный тип распределения используется при вероятностной оценке результатов функционирования элементов подсистемы на основе байесовских интеллектуальных технологий, успешно работающих в условиях неопределенности и которые дают возможность представить такие результаты на числовой и лингвистической шкалах в общей иерархической информационной модели. Методика была апробирована на примере объектной подсистемы (пространственно-временная классификация Г.Б. Клейнера) экономической подсистемы Тульской области. В качестве показателей оценки были использованы объемы валового регионального продукта по шести разделам общероссийского классификатора видов экономической деятельности (разделы A, B, C, D, E). В некоторых случаях удается снизить уровень неопределенности в оценках показателей; получить более строгие по отношению к нормативу оценки, что в итоге позволяет сделать вывод, что использование типа распределения при формировании вероятностных оценок показателей структурных элементов сложных систем дает возможность обосновать их корректное применение в рамках концепции доказательного моделирования.

This study presents a methodology for assessing the functioning of complex systems, taking into account the type of distribution of indicators characterizing the functioning of structural elements of such a system operating under conditions of uncertainty. Unlike previous studies, the work integrates the identification of the type of indicator distribution with their Bayesian assessment, taking into account the norms characterizing the required results of the functioning of the structural elements of the system. The type of distribution and its characteristics provide more complete information about the properties of an object and their consideration affects the results of evaluating the functioning of elements of complex systems, especially in cases of the presence of “heavy” tails characteristic of a number of socio-economic processes and systems. It is shown that it is advisable to identify the type of distribution based on modified data due to the exclusion of the best trend in statistical characteristics. The determination of the best type of distribution is carried out according to the Kolmogorov – Smirnov agreement criterion, which showed the best (according to the available sample) statistical estimates compared to other criteria or a mixture of them. The obtained type of distribution is used in the probabilistic assessment of the results of the functioning of subsystem elements based on Bayesian intelligent technologies that successfully operate in conditions of uncertainty, and which make it possible to present such results on numerical and linguistic scales in a general hierarchical information model. The methodology was tested using the example of the object subsystem (G.B.Kleiner’s spatio-temporal classification) of the economic subsystem of the Tula region, considered as a complex system — a socio-ecological-economic system. The volume of gross domestic product by region in six sections of the all-Russian classifier of economic activities (sections A, B, C, D, E) was used as assessment indicators. In some cases, it is possible to reduce the level of uncertainty in the estimates of indicators.; to obtain estimates that are more stringent than the norm, which ultimately leads to the conclusion that the use of the distribution type in the formation of probabilistic estimates of indicators of structural elements of complex systems makes it possible to justify their correct application within the framework of the concept of evidence-based modeling.

Представлена математическая модель задачи оптимального размещения предприятий по производству топлива из возобновляемых древесных отходов для обеспечения распределенной системы теплоснабжения региона. Оптимизация осуществляется исходя из минимизации совокупных затрат на производство конечного продукта – тепловой энергии на основе древесного топлива. Предложен метод решения задачи с использованием генетического алгоритма. Приведены практические результаты применения модели на примере Удмуртской Республики.

The paper contains a mathematical model for the optimal location of enterprises producing fuel from renewable wood waste for the regional distributed heating supply system. Optimization is based on total cost minimization of the end product – the thermal energy from wood fuel. A method for solving the problem is based on genetic algorithm. The paper also shows the practical results of the model by example of Udmurt Republic.

В статье решается актуальная научно-практическая задача математического моделирования и прогнозирования процессов диффузии инноваций и технологических замещений на рынках с ограниченной емкостью. Целью работы является преодоление структурных ограничений классических феноменологических подходов, таких как модели Басса, Гомперца и Мэнсфилда, связанных с жестко фиксированной асимметрией S-образных кривых и отсутствием явного микроэкономического обоснования динамики систем. В основу исследования положен междисциплинарный подход, основанный на переносе экологической концепции рационирования ограниченных ресурсов (модель Ардити–Гинзбурга–Контуа) в теорию операционного менеджмента посредством использования клиринговой функции Кармаркара и производственной функции Леонтьева–Либиха. Автором аналитически выведен альтернативный закон диффузии технологических инноваций, представленный в виде неявной зависимости времени от кумулятивного объема продаж или общего числа потребителей. Для идентификации неизвестных параметров модели по эмпирическим данным применен численный метод инвертирования неявной функции на основе нелинейной оптимизации наименьших квадратов, обеспечивающий высокую вычислительную стабильность алгоритма. Проведена сравнительная эмпирическая верификация предложенного закона в сопоставлении с классическими мировыми аналогами на двух контрастных макроэкономических кейсах: динамике кумулятивных продаж потребительской электроники Apple iPod (сорок девять квартальных точек) и развитии рынка подписок на мобильный интернет в Германии (восемнадцать годовых точек). Оценка качества аппроксимации осуществлялась по критерию остаточной суммы квадратов и коэффициенту детерминации. Показано математическое преимущество авторской модели, продемонстрировавшей наименьшую ошибку невязки на макроэкономических данных высокотехнологичных рынков за счет гибкого параметра асимметрии, адаптирующегося под стартовый лаг-период рынка. Научная новизна работы заключается в фундаментальном обосновании макроэкономической S-кривой через баланс уравнений системы «потребитель–ресурс». Разработанный математический аппарат может быть непосредственно использован аналитическими агентствами, регуляторами сектора информационно-коммуникационных технологий и менеджментом компаний для среднесрочного планирования емкости рынков и прогнозирования точек перегиба, соответствующих пикам темпов технологического замещения.

The author presents a new macroeconomic model designed to analyze and forecast technology diffusion processes in markets characterized by bounded capacity. The study addresses the major limitations of classical phenomenological models, such as the Bass and Gompertz frameworks, which suffer from a rigidly fixed trajectory asymmetry and lack explicit microeconomic foundations. To overcome these constraints, we employ an interdisciplinary approach that transfers the ecological concept of limited resource rationing from the Arditi–Ginzburg–Contois model into operations management theory. This framework integrates the Karmarkar clearing function with the Leontief–Liebig production function to establish a rigorous dynamic balance. By applying this integration, the author analytically derives an alternative technological innovation diffusion law that expresses time as an explicit function of the cumulative market volume. To identify parameters from empirical data, the study develops a robust numerical grid inversion algorithm that utilizes vector linear interpolation within the MATLAB computing environment. This approach avoids iterative root-finding errors and ensures high computational stability for the non-linear least squares optimization procedure. We test the empirical validity of the developed diffusion law using two distinct historical macroeconomic cases: the quarterly cumulative sales of the Apple iPod and the annual subscription data for the mobile broadband market in Germany. The resulting statistical metrics demonstrate that the proposed model provides superior approximation quality and mathematical advantages on high-tech market data due to its highly flexible asymmetry parameter. The fundamental scientific novelty of this research lies in the theoretical justification of the macroeconomic S-curve through the internal balance equations of an open chemostat-type system operating under a competitive vacuum. The proposed mathematical apparatus offers a practical tool for corporate management and regulatory agencies to plan market capacity and accurately forecast peak technological substitution rates.

Многие свойства решений систем обыкновенных дифференциальных уравнений определяются свойствами системы в вариациях. Продолженной системой будем называть систему ОДУ, включающую в себя одновременно исходную нелинейную систему и систему уравнений в вариациях. При исследовании свойств задачи Коши для систем обыкновенных дифференциальных уравнений переход к продолженным системам позволяет исследовать многие тонкие свойства решений. Например, переход к продолженной системе позволяет повысить порядок аппроксимации численных методов, дает подходы к построению функции чувствительности без использования процедур численного дифференцирования, позволяет применять для решения обратной задачи методы повышенного порядка сходимости. Использован метод Бройдена, относящийся к классу квазиньютоновских методов. Для решения жестких систем обыкновенных дифференциальных уравнений применялся метод Розенброка с комплексными коэффициентами. В данном случае он эквивалентен методу второго порядка аппроксимации для продолженной системы.

В качестве примера использования подхода рассматривается несколько связанных между собой математических моделей свертывания крови. По результатам численных расчетов делается вывод о необходимости включения в систему уравнений описания петли положительных обратных связей по фактору свертывания XI. Приводятся оценки некоторых скоростей реакций на основе решения обратной задачи.

Рассматривается влияние освобождения фактора V при активации тромбоцитов. При модификации математической модели удалось достичь количественного соответствия по динамике производства тромбина с экспериментальными данными для искусственной системы. На основе анализа чувствительности проверена гипотеза об отсутствии влияния состава липидной мембраны (числа сайтов для тех или иных факторов системы свертывания, кроме сайтов для тромбина) на динамику процесса.

Many properties of ordinary differential equations systems solutions are determined by the properties of the equations in variations. An ODE system, which includes both the original nonlinear system and the equations in variations, will be called an extended system further. When studying the properties of the Cauchy problem for the systems of ordinary differential equations, the transition to extended systems allows one to study many subtle properties of solutions. For example, the transition to the extended system allows one to increase the order of approximation for numerical methods, gives the approaches to constructing a sensitivity function without using numerical differentiation procedures, allows to use methods of increased convergence order for the inverse problem solution. Authors used the Broyden method belonging to the class of quasi-Newtonian methods. The Rosenbroke method with complex coefficients was used to solve the stiff systems of the ordinary differential equations. In our case, it is equivalent to the second order approximation method for the extended system.

As an example of the proposed approach, several related mathematical models of the blood coagulation process were considered. Based on the analysis of the numerical calculations results, the conclusion was drawn that it is necessary to include a description of the factor XI positive feedback loop in the model equations system. Estimates of some reaction constants based on the numerical inverse problem solution were given.

Effect of factor V release on platelet activation was considered. The modification of the mathematical model allowed to achieve quantitative correspondence in the dynamics of the thrombin production with experimental data for an artificial system. Based on the sensitivity analysis, the hypothesis tested that there is no influence of the lipid membrane composition (the number of sites for various factors of the clotting system, except for thrombin sites) on the dynamics of the process.

Современная цифровизация городов происходит по законам, которые пока не четко определены. Сложность понимания этих законов связана с высокой неопределенностью городских событий и трудностей формирования их адекватных аналитических моделей. Для обоснования целесообразных управляющих решений по цифровизации городов в этих условиях необходимо наличие эффективных методов обработки многомерных временных рядов. Ставится задача по разработке одного из перспективных методов. Основу предлагаемого метода составляют новая модель нейросетевой системы управления и алгоритмы реализации ее основных функций. К отличительным особенностям модели относятся как структурные аспекты, так и новые правила нейросетевого обоснования управляющих решений по цифровизации города с обучением применяемой рекуррентной нейронной сети без учителя. Эта модель предусматривает адаптивное нейросетевое управление цифровизацией города по скользящей программе. Предложены новые правила прямого и обратного преобразования многомерных временных рядов, моделирования работы потоковой импульсной рекуррентной нейронной сети, поиска целесообразных программ цифровизации города. Предложенные правила позволяют исключить потери информации в такой сети и обеспечить ее устойчивое функционирование. Отражены особенности работы этой нейронной сети при обосновании целесообразных программ цифровизации города. Обоснованы требования к программной реализации предложенного метода. Приведены результаты экспериментов на данных по Санкт-Петербургу. В качестве этих данных выступали месячные объемы отгруженных компьютеров, электронных и оптических изделий, а также месячные объемы отгруженной продукции по всем обрабатывающим производствам за вычетом значений первого ряда на интервале с января 2021 года по декабрь 2025 года. Прогнозирование эффективности управляющих решений по цифровизации города осуществлялось по суммарным объемам отгруженной продукции на горизонт с января по декабрь 2026 года. Показано, что применение предложенного метода позволяет расширить возможности по адаптивному обоснованию целесообразных управляющих решений по цифровизации города со снижением затрат на компьютерное моделирование.

The modern digitalization of cities occurs according to laws that are not yet clearly defined. The difficulty in understanding these laws is due to the high uncertainty of urban events and the difficulties in developing adequate analytical models for them. To substantiate management decisions on city digitalization in these conditions, effective methods for processing multidimensional time series are necessary. The objective is to develop a promising method. The proposed method is based on a new model of a neural network control system and algorithms for implementing its main functions. Distinctive features of the model include both structural aspects and new rules for neural network-based substantiation of management decisions on city digitalization, using unsupervised training of the applied recurrent neural network. This model provides for adaptive neural network management of city digitalization according to a sliding program. New rules are proposed for the forward and backward transformation of multidimensional time series, modeling the operation of a streaming recurrent neural network, and identifying feasible programs for city digitalization. By adhering to the proposed rules, it is possible not only to eliminate information loss in such a network but also to ensure its stable operation. The features of this neural network’s operation in substantiating feasible urban digitalization programs are described. The requirements for the software implementation of the proposed method are substantiated. The results of experiments using data for St. Petersburg are presented. These data included monthly volumes of shipped computers, electronic and optical products, as well as monthly volumes of shipped products for all manufacturing industries minus the first-time series values ??for the period from January 2021 to December 2025. The effectiveness of management decisions on the city’s digitalization was predicted based on the total volumes of shipped products to the horizon from January to December 2026. It is shown that the application of the proposed method allows for expanded capabilities for adaptively substantiating feasible management decisions on the city’s digitalization while reducing computer modeling costs.

В статье описываетсявы числимаям одель человека в информационной экономике и демонстрируется многокритериальный оптимизационный подход к метрическому анализу модельных данных. Традиционный подход к идентификации и исследованию модели предполагает идентификацию модели по временным рядам и прогнозирование дальнейшей динамики ряда. Однако этот подход неприменим к моделям, некоторые важнейшие переменные которых не наблюдаютсяя вно, и известны только некоторые типичные границы или особенности генеральной совокупности. Такая ситуация часто встречается в социальных науках, что делает модели сугубо теоретическими. Чтобы избежать этого, для (неявной) идентификации и изучения таких моделей предлагается использовать метод метрического анализа данных (MMDA), основанный на построении и анализе метрических сетей Колмогорова – Шеннона, аппроксимирующих генеральную совокупность данных модельной генерации в многомерном пространстве социальных характеристик. С помощью этого метода идентифицированы коэффициенты модели и изучены особенности ее фазовых траекторий. Представленнаяв статье модель рассматривает человека как субъекта, обрабатывающего информацию, включая его информированность и когнитивные способности. Составлены пожизненные индексы человеческого капитала: креативного индивида (обобщающего когнитивные способности) и продуктивного (обобщает объем освоенной человеком информации). Поставлена задача их многокритериальной (двухкритериальной) оптимизации с учетом ожидаемой продолжительности жизни. Такой подход позволяет выявить и экономически обосновать требования к системе образования и социализации (информационному окружению) человека до достиженияим взрослого возраста. Показано, что в поставленной оптимизационной задаче возникает Парето-граница, причем ее тип зависит от уровня смертности: при высокой продолжительности жизни доминирует одно решение, в то время как для более низкой продолжительности жизни существуют различные типы Парето-границы. В частности, в случае России применим принцип Парето: значительное увеличение креативного человеческого капитала индивида возможно за счет небольшого сниженияпр одуктивного человеческого капитала (обобщение объема освоенной человеком информации). Показано, что рост продолжительности жизни делает оптимальным компетентностный подход, ориентированный на развитие когнитивных способностей, в то время как при низкой продолжительности жизни предпочтительнее знаниевый подход.

The article describes a model of a human in the informational economy and demonstrates the multicriteria optimizational approach to the metric analysis of model-generated data. The traditional approach using the identification and study involves the model’s identification by time series and its further prediction. However, this is not possible when some variables are not explicitly observed and only some typical borders or population features are known, which is often the case in the social sciences, making some models pure theoretical. To avoid this problem, we propose a method of metric data analysis (MMDA) for identification and study of such models, based on the construction and analysis of the Kolmogorov – Shannon metric nets of the general population in a multidimensional space of social characteristics. Using this method, the coefficients of the model are identified and the features of its phase trajectories are studied. In this paper, we are describing human according to his role in information processing, considering his awareness and cognitive abilities. We construct two lifetime indices of human capital: creative individual (generalizing cognitive abilities) and productive (generalizing the amount of information mastered by a person) and formulate the problem of their multi-criteria (two-criteria) optimization taking into account life expectancy. This approach allows us to identify and economically justify the new requirements for the education system and the information environment of human existence. It is shown that the Pareto-frontier exists in the optimization problem, and its type depends on the mortality rates: at high life expectancy there is one dominant solution, while for lower life expectancy there are different types of Paretofrontier. In particular, the Pareto-principle applies to Russia: a significant increase in the creative human capital of an individual (summarizing his cognitive abilities) is possible due to a small decrease in the creative human capital (summarizing awareness). It is shown that the increase in life expectancy makes competence approach (focused on the development of cognitive abilities) being optimal, while for low life expectancy the knowledge approach is preferable.

В статье представлена математическая модель оценки трудового процесса, построенного на основе байесовской сети. Основное внимание уделено оценке качественных характеристик продукта труда. Использование описанной модели предполагается на предприятиях с системой управления трудовыми процессами.

The mathematical estimation model for employee labor process, built on the basis of Bayesian network is presented in the article. The great attention is given to the estimation of qualitative characteristics of labor product. Usage of described model is supposed in the companies with the management employee workflows system.