Проблема исследования состояния и поведения сложных систем управления является ключевой для принятия эффективных решений. Для решения этой проблемы используются как классические методы формализованного представления систем (аналитические, статистические, теоретико-множественные и т.д.), так и методы, направленные на активизацию интуиции специалистов (методы организации сложных экспертиз, экспертные оценки, методы структуризации и т.д.). Однако динамика изменений факторов, влияющих на эффективность функционирования системы, требует разработки и применения специальных методов формализации и решения задач. К таким методам можно отнести имитационное и ситуационное моделирование, экспертные системы с использованием искусственного интеллекта и т.д. Эти инструменты позволяют учитывать высокую степень изменчивости целевых установок, условий функционирования и различных ограничений. В статье исследуется задача идентификации автоматизированных систем управления в условиях влияния факторов различной степени неопределенности. Проводится обобщенный анализ положительных и отрицательных свойств систем управления, где в качестве активного элемента выступает человек. В качестве возможных способов решения поставленной задачи рассматриваются методы теории нечетких множеств. Предложен алгоритм анализа эффективности автоматизированной системы управления. Приведен пример реализации алгоритма.

The Problem of studying the state and behavior of complex control systems is a key one for making effective decisions. To solve this problem, we use both classical methods of formalized representation of systems (analytical, statistical, set-theoretic, etc.) and methods aimed at activating the intuition of specialists ( methods of organizing complex examinations, expert evaluations, structuring methods, etc.). However, the dynamics of changes in factors that affect the effectiveness of the system requires the development and application of special methods of formalization and problem solving. Such methods include simulation and situational modeling, expert systems using artificial intelligence, etc. These tools allow for a high degree of variability in target settings, operating conditions, and various constraints. The article examines the problem of identification of automated control systems under the influence of factors of various degrees of uncertainty. A generalized analysis of the positive and negative properties of control systems, where the active element is a person, is carried out. Methods of fuzzy set theory are considered as possible ways to solve this problem. An algorithm for analyzing the effectiveness of an automated control system is proposed. An example of the algorithm implementation is given.