Математические модели адаптивных систем "человек-машина"

• Автор: Пулькин, Борис Васильевич
• Шифр специальности: 19.00.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1983
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 162 c. : ил

1.1. Математические модели СЧМ
1.2. Основные концепции и методы анализа деятельности человекаоператора .
1.3. Системный подход и математическое моделирование СЧМ.
Глава П. Выбор оптимального уровня взаимной адаптации
техники и человека.
2.1. Выбор оптимального объема предъявляемой информации .
2.2. Необходимые условия существования индивидуальной и метайндивидуальной форм адаптации
2.3. Групповая адаптация
2.4. Тотальная адаптация
Глава Ш. Синтез АСЧМ
3.1. Оптимальное распределение средств деятель
ности между операторами .
3.2. Синтез АСЧМ с фиксированным числом вакансий
Заключение .
Список литературы


Наибольшее распространение получили модели принятия решений с критерием максимизации субъективной ожидаемой полезности 2. Это прежде всего вызвано теми дополнительными степенями свободы, которые позволяют вводить модели подобного рода. Но даже модели этого класса не учитывают индивидуальные характеристики лица, принимающего решения. Наиболее удачная попытка восполнить этот пробел была предпринята в работе 2 , где дана наиболее точная формулировка влияния индивидуальных качеств на побуждение или стремление к выбору рискованных альтернатив. Принятие решений в условиях неопределенности. Изучение поведения человека при принятии решений в условиях неопределенности базируется на теории игр ,4,6,8,6,3, которая, судя по из , является одним из фундаментальных средств современной математической психологии. Проникновение игровой парадигмы в психологию прежде всего обусловлено глубокой генетической связью теории игр и деятельности. Критерии выбора решения такие, как максиминный минимального риска, недостаточного основания, пессимизмаоптимизма ,, устанавливают для задачи принятия решения в условиях неопределенности порядок предпочтения возможных стратегий или выделяют оптимальное множество стратегий. В отличие от принятия решения в условиях риска, где вероятности исходов априорно известны, в данном случае можно говорить лишь о мере уверенности лица, принимающего решение, в том или ином исходе или его субъективных вероятностях. Для определения значений субъективных вероятностей используются два основных метода , .