Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ существующих подходов к прогнозированию направлений развития международных конфликтов 13
1.1. Прикладная информационная технология анализа текущей политической обстановки (международного конфликта) НИЦИ при МИД России 14
1.2. Прогнозная экспертно-моделирующая система исследования военно политической обстановки Института экономических стратегий РАН 18
1.2.1. Ранжирование интересов субъекта международных отношений по степени их важности 18
1.2.2 Выявление балансов интересов субъектов международных отношений 18
1.2.3. Методика оценки достоверности и обеспечения согласованности экспертных оценок 19
1.3. Система CASCON (База данных по кризисам и конфликтам), разработанная в Массачусетском технологическом институте США 23
1.4. Кибернетический подход к прогнозированию направлений развития международных конфликтов 28
1.5. Постановка задачи исследования 32
1.6. Выводы по главе 36
ГЛАВА 2. Разработка теоретических вопросов 39
2.1 Фазово-факторная модель международного конфликта 39
2.2 Информационная модель прогнозирования направлений развития МК46
2.3 Функциональная модель процесса прогнозирования направлений развития МК 50
2.4 Метод расчета степени влияния фактора на фазу 58
2.5 Метод расчета степени целесообразности использования источников информации 62
2.5.1. Критерии оценки источников 62
2.5.2. Структура нейронной сети 64
2.5.3 Выбор обучающего множества источников 69
2.5.4. Алгоритм обучения нейронных сетей 70
2.5.5. Расчет степени целесообразности использования источников информации 2.6. Метод оценки относительной частоты фактора 76
2.7. Метод расчета определяющей фазы
2.8 Метод определения возможного сценария дальнейшего развития МК. 86
2.9 Выводы по главе 90
ГЛАВА 3. Описание методики прогнозирования направлений развития международных конфликтов 91
3.1 Общее описание разработанного программного комплекса «Прогноз МК» 91
3.2 Прогнозирование направлений развития международного конфликта 102
3.3 Проверка результатов работы программного комплекса «Прогноз МК» 115
Заключение 118
Список использованной литературы
- Прогнозная экспертно-моделирующая система исследования военно политической обстановки Института экономических стратегий РАН
- Кибернетический подход к прогнозированию направлений развития международных конфликтов
- Функциональная модель процесса прогнозирования направлений развития МК
- Прогнозирование направлений развития международного конфликта
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В последнее время конфликтность в международных отношениях значительно возросла, что обусловило повышение актуальности проблемы анализа международных конфликтов (МК) в интересах органов государственной власти (ОГВ) России.
Наиболее востребованным и сложным аспектом анализа
международных конфликтов является прогнозирование направлений развития МК. Востребованным - потому что прогнозирование направлений развития МК позволяет решить многие проблемы, вызванные столкновением интересов государств, на ранних стадиях конфликта политико-дипломатическими средствами, не доводя дело до вооруженного столкновения. Сложным - потому что в процессе прогнозирования конфликтов требуется обработка больших информационных потоков, затрагивающих сферу межгосударственных интересов, и без применения информационных технологий невозможно адекватно и своевременно реагировать на происходящие в мире события.
Существующие компьютерные методики, используемые для прогнозирования направлений развития МК, ориентированы на работу с исходными данными, получаемыми от экспертов, что снижает оперативность исследования конфликта и объективность получаемых результатов и поэтому делает их неприменимыми для исследования динамично протекающих международных конфликтов (особенно быстротечных локальных вооруженных конфликтов). Это вызвало настоятельную необходимость разработки новой максимально автоматизированной прикладной информационной технологии прогнозирования направлений развития МК, где участие экспертов сведено до минимума (эксперты участвуют только на стадии обучения системы), что позволит повысить объективность получаемых результатов, а благодаря высокой оперативности прогнозирования в ряде случаев даже предотвратить развитие конфликтной ситуации, разрешить конфликт или хотя бы минимизировать наносимый его участникам ущерб.
Под прогнозированием направлений развития международного конфликта в данной работе понимается анализ текущего состояния МК (расчет определяющей фазы МК) и определение сценария дальнейшего развития международного конфликта - событий, которые могут произойти в период прогнозирования МК.
Степень разработанности темы исследования. Значительный вклад в разработку проблемы прогнозирования направлений развития международных конфликтов внесли многие отечественные ученые, такие как Кострюков В.Ф., Носенко Ю.И., Мельвиль А.Ю., Богатуров А.Д., Смирнов А.И., Скакунов Э.И., Закожурников С.Ю., Куроедов Б.В., Юсупов P.M.
В настоящее время существует несколько методик компьютерного прогнозирования направлений развития международных конфликтов (методики, основанные на системе CASCON, на методе Петерсена и т.д.),
однако большинство из них имеют ряд серьезных недостатков, связанных с тем, что прогноз носит или фрагментарный характер, или результаты прогноза полностью зависят от субъективных оценок экспертов. Кроме того, как правило, эти системы не удовлетворяют важному для использования в органах государственной власти требованию высокой оперативности получения результатов высокого качества, предоставляемых высшему руководству страны.
Целью диссертационного исследования является совершенствование информационной поддержки процесса принятия решений при прогнозировании направлений развития международных конфликтов.
Объектом исследования является международный конфликт.
Предметом исследования является автоматизация процесса прогнозирования направлений развития международных конфликтов в ходе проводимого анализа МК.
Научной задачей является адаптация известных методов обработки информации для прогнозирования направлений развития особого вида МК -динамично-развивающихся локальных конфликтов.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе были поставлены и решены следующие частные задачи:
адаптировать фазово-факторную модель международного конфликта для прогнозирования направлений развития МК;
разработать информационную и функциональную модели процесса прогнозирования направлений развития МК;
адаптировать прикладные научные методы для их использования в процессе прогнозирования направлений развития международных конфликтов;
разработать программный комплекс «Прогноз МК», позволяющий в автоматизированном режиме осуществлять прогнозирование направлений развития МК;
подготовить методику компьютерного прогнозирования направлений развития международных конфликтов, основанную на использовании программного комплекса «Прогноз МК».
Методы исследования. В качестве методологической основы проведенного исследования используется системный подход к изучению объекта и предмета исследования с применением научных результатов, полученных в политологии, конфликтологии, теории вероятности, теории множеств и информатике с использованием технологии нейронных сетей, метода парных сравнений, метода мягких притязаний, классификации относительно центров классов, метода контент-анализа.
Исследования выполнены в соответствии с п. 6 «Разработка и совершенствование методов получения и обработки информации для задач управления социальными и экономическими процессами», п. 10 «Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах» и п. 12
«Разработка новых информационных технологий в решении задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах» Паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах».
Научная новизна исследования заключается в разработке методики компьютерного прогнозирования направлений развития МК, используемой при анализе конфликтных ситуаций в ходе принятия решений в ОГВ по МК, отличающейся от существующих методик возможностью оперативного прогнозирования направлений развития МК в автоматизированном режиме.
На защиту выносятся следующие положения диссертационного исследования, содержащие элементы научной новизны:
-
Фазово-факторная модель международного конфликта, отличающаяся от модели Л.Блюмфельда - А. Лейс тем, что позволяет исследовать конфликт в динамике, обеспечивая тем самым не только возможность оценки определяющей фазы конфликта, но и возможность прогнозирования направлений развития международных конфликтов.
-
Информационная и функциональная модели процесса прогнозирования направлений развития МК.
-
Прикладные научные методы, используемые для прогнозирования направлений развития международных конфликтов, - метод автоматического выбора источников информации с использованием технологии нейронных сетей; метод расчета степени влияния факторов на вес соответствующей фазы МК, использующий метод парных сравнений; метод расчета относительных частот факторов; метод автоматического вычисления определяющей фазы конфликта с использованием технологии нейронных сетей и классификации относительно центра классов; метод вычисления и оценки возможных сценариев дальнейшего развития международного конфликта, использующий метод мягких притязаний.
-
Программный комплекс «Прогноз МК», позволяющий максимально автоматизировать процесс прогнозирования направлений развития международных конфликтов с целью исключения субъективизма экспертов за счет того, что прогноз осуществляется не по экспертной информации, а на основе классификации событий, которые произошли или происходят во время международного конфликта, благодаря чему повышаются оперативность исследования и объективность получаемых результатов;
-
Методика компьютерного прогнозирования направлений развития международных конфликтов, основанная на разработанном программном комплексе.
Теоретическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в создании новой методики компьютерного прогнозирования направлений развития международных конфликтов, использующей адаптированные в диссертации прикладные научные методы, что является вкладом в дальнейшее развитие методов прогнозирования
направлений развития международных конфликтов. Разработанная методика является первым шагом к созданию системы поддержки принятия решений в ОГВ по МК.
Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в разработке программно-реализованной методики, позволяющей прогнозировать направления развития международных конфликтов, использование которой в ОГВ может существенно повысить качество и своевременность принимаемых решений при анализе международных конфликтов.
Апробация проведенных исследований. Теоретические,
методические и практические вопросы диссертационного исследования докладывались на Научно-практической конференции «Ситуационные центры: модели, технологии, опыт практической реализации» (Москва, ФГОУ ВПО РАГС, 2006г.), Научно-практической конференции «Ситуационные центры и перспективные информационно-аналитические средства поддержки принятия решений» (Москва, ФГОУ ВПО РАГС, 2007г.), Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ «Информационные технологии» (Москва, МИЭМ, 2008г.), XVI студенческой международной школе-семинаре «Новые информационные технологии» (Украина, Судак, 2008г.), Научно-практической конференции «Ситуационные центры и перспективные информационно-аналитические технологии поддержки принятия решений», (Москва, ФГОУ ВПО РАГС, 2008г.), Научно-практической конференции «Ситуационные центры и современные информационно-аналитические технологии поддержки принятия решений» (Москва, ФГОУ ВПО РАГС, 2009г.), II Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие российской экономики» (Москва, МЭСИ, 2009г.).
Внедрение результатов. Разработанная в диссертации прикладная информационная технология прогнозирования направлений развития международных конфликтов внедрена в Научно-исследовательский центр информатики при МИД России и в учебный процесс в Учебно-ситуационном центре ФГОУ ВПО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации».
Публикации. Основные теоретические положения и выводы диссертации изложены в 15 публикациях (в том числе в трех источниках, рецензируемых ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации и одной коллективной монографии) автора общим объемом 3,57 п.л.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы -122 страницы машинописного текста. В работе имеется 46 рисунков, и 6 таблиц. Список литературы включает 28 наименований.
Прогнозная экспертно-моделирующая система исследования военно политической обстановки Института экономических стратегий РАН
Для исследования среды протекания конфликта требуется накопление информации по факторам, определяющим условия его протекания: прочность позиции политического лидера; прочность политической системы; степень расслоения общества по отношению к общезначимым вопросам; степень расслоения общества по благосостоянию и потреблению; степень расслоения общества по политическим группам; уровень развития экономической системы; состояние экономической системы; степень зависимости страны от внешних связей; структура промышленности; контроль над ресурсами (экономическими, политическими, социальными), необходимыми для поддержания конфликта; тенденция контроля над ресурсами; характеристика органов, ответственных за принятие решений.
Выводы формулируются по результатам, полученным в результате проведенного анализа текущего состояния конфликта.
В качестве программного инструментария данной прикладной технологии использовался разработанный в НИЦИ при МИД России информационно-аналитический программный комплекс (ИАПК) «Дипломат» [5,6,7].
«Назначение ИАПК «Дипломат» - формирование и ведение информационного фонда подразделений Центрального Аппарата МИД России российских загранучреждений (РЗУ), качественная и количественная оценка исследуемых процессов на основании информации, накопленной в специализированных банках данных системы.
Комплекс позволяет вести обработку поступающей входной информации и формировать два банка данных (слабо формализованной и сильно формализованной информации) по политическим, экономическим, социальным проблемам и конфликтам, событиям (визиты, заявления и др.), объектам политической системы (государства, международные организации, общественно-политические организации, политические деятели и т.д.) и документам».
В ИАПК «Дипломат» реализованы следующие функции: поиск информации по накопленному информационному фонду; расчет количественных показателей, характеризующих взаимодействие политических объектов, с графической репрезентацией результатов расчетов; поддержка подготовки аналитических документов и справочных материалов (аналитическая справка по конфликту, хроника событий, биографическая справка, справка по стране и др.).
В состав ИАПК «Дипломат» входит информационно-поисковая система (ИПС), позволяющая автоматически проводить индексацию входной информации, создавать базы данных слабо формализованной информации и вести в этих базах поиск информации с использованием специального развитого языка запросов. Запрос задается в текстовом виде, включающем в себя слова, словосочетания и логические операторы между ними. Запрос может иметь логическую структуру любой глубины вложенности и обеспечивает поиск с учетом расстояния между элементами запроса.
«База данных сильно формализованной информации (БД СИИ) представляет собой совокупность большого количества взаимосвязанных индексированных таблиц. Основным назначением БД СИИ является создание глубоко формализованной модели политической системы (ПС), которая в свою очередь может использоваться для анализа и прогнозирования протекающих политических процессов и принятия внешнеполитических решений посредством активизации творческого потенциала пользователя. С другой стороны БД СИИ являются основой информационного фонда подразделений центрального аппарата МИД России и загранучреждений. В БД СИИ укладывается информация, являющаяся результатом некоторой «ручной» аналитической предобработки, что, с одной стороны, обеспечивало конечному пользователю возможность удобной навигации по накопленному информационному фонду, но с другой стороны, требовало содержания большого штата экспертов, занятых предобработкой значительных объемов входной информации».
Разработка прикладной информационной технологии анализа текущей политической обстановки (международного конфликта) НИЦИ при МИД России стала значительным шагом на пути автоматизации повседневной деятельности оперативно-дипломатических сотрудников МИД России. Однако расчет определяющей фазы международного конфликта и тем более прогнозирование международных отношений не было автоматизировано из-за ограниченности аналитических функций программного инструментария этой прикладной информационной технологии - ИАПК «Дипломат», который только информационно поддерживал работу конечного пользователя, что вносило определенный субъективизм в результаты расчет определяющей фазы международного конфликта и прогнозирование международных отношений.
Кибернетический подход к прогнозированию направлений развития международных конфликтов
Урегулирование. Использование только демократических ненасильственных методик конфликтного противостояния. Урегулирование соответствует выработке промежуточного решения, изменение (трансформация) базовых приоритетов и противоречий, послуживших причиной развития напряженности либо окончательному, безоговорочному урегулированию.
Набор из этих пяти фаз охватывает полный спектр возможных состояний конфликта. Однако, в связи с тем, что состояние начала и окончания конфликта не описано, необходимо в модель Л. Блумфилда и А. Лейс добавить шестую фазу - Мирное сосуществование. Эта фаза исключает серьезные разногласия между сторонами. Введение фазы мирного сосуществования позволит фиксировать начало зарождения конфликта.
Во время конфликта фазы могут сменять друг друга в любом направлении, не зависимо от того, в какой фазе он находился в предыдущий момент.
В предлагаемой автором фазово-факторной модели конфликта каждая фаза обладает свойством - весом фазы в конфликте, который как раз и определяет возможность нахождения рассматриваемого конфликта в этой фазе в заданный промежуток времени. Чем больше вес фазы при расчетах, тем больше возможность того, что конфликт находится в этой фазе в рассматриваемый промежуток времени. Каждая фаза определяется множеством факторов. Под факторами понимается информация о событиях, явлениях, действиях и т.д., указывающая на то, что конфликт находится в фазе, определяемой этим фактором (Рис. 2.1.2).
Фазово-факторная модель международного конфликта «Каждый фактор наделим параметром - степенью влияния фактора на соответствующую ему фазу МК. Она показывает, как сильно повлияет свершение события заложенного в данный фактор на вес соответствующей фазы». Все факторы классифицированы, не зависимо от принадлежности к фазе МК по следующим тематическим направлениям:
Подобная классификация факторов по тематическим направлениям позволяет рассматривать конфликт в различных аспектах, а так же обобщать специфические свойства конфликта и использовать их для сравнения и классификации [23].
Важным параметром фактора является относительная частота фактора, которая позволяет оценить вероятность свершения события заложенного в данный фактор.
Каждый фактор также определяется цитируемостъю во времени. Цитируемость - это частота выявления фактора в используемых источниках информации, т.е. это частота, с которой появляется информация о свершении событий, заложенных в фактор в СМИ. Под выявлением фактора подразумевается присутствие информации в документе источника, соответствующей этому фактору. Чем больше цитируемость фактора в различных источниках информации, тем больше относительная частота фактора. Свершение фактора происходит в том случае, когда информация о событии или сведения об объекте, соответствующие фактору стали доступными пользователю методики. Для автоматического определения цитируемости в документах, полученных из источников информации, каждому фактору ставится в соответствие его модель информационно-поискового запроса (МИПЗ), обладающая параметрами, характеризующими
При описании фактора моделью информационно-поисковой запросов следует учитывать коэффициент шума этой модели. Он позволяет оценить соответствие информации, найденной в различных источниках при помощи этой модели, смыслу фактора. Коэффициент шума модели информационно-поискового запроса уточняет возможность присутствия соответствующего фактора в тексте документа источника информации, что в свою очередь влияет на вес соответствующей фазы.
Присутствие фактора в конфликте можно определить на основании оценки информации о конфликте, поступающей из различных источников.
Для оценки источников информации введено понятие степень целесообразности. Под степенью целесообразности подразумевается возможность использования источника информации для анализа международного конфликта. Оценка степени целесообразности использования информации от данного источника, для исследования международного конфликта проводится по тематическим направлениям. При этом информация, поступающая из одного и того же источника, может удовлетворять необходимым требованиям, например, по «военно-политическому» направлению, но в тоже время не будет удовлетворять аналогичным требованиям по «экономико-ресурсному» направлению.
В рамках фазово-факторной модели МК введено понятие сценария дальнейшего развития международного конфликта. В терминах фазово-факторной модели сценарий дальнейшего развития международного конфликта определяется как множество факторов, которые возможно произойдут в течение периода времени прогнозирования. Каждый фактор сценария определяется показателем свершения. Под показателем свершения фактора подразумевается возможность свершения события, заложенного в фактор, в промежуток времени прогноза.
Таким образом, прогнозирование направлений развития международного конфликта осуществляется с использованием представленной фазово-факторной модели путем расчета наиболее вероятной определяющей фазы и сценария возможного его развития на период времени прогнозирования. Для автоматизации и компьютеризации процесса прогнозирования направлений развития МК необходимо построить информационную и функциональную модели МК.
Функциональная модель процесса прогнозирования направлений развития МК
Каждый элемент имеет один входной сигнал и один выходной сигнал. Все элементы входного слоя характеризуются аргументом net] и функцией //{net!}. Функция f inet ) обозначает функцию активности. Аргумент net J определяет правило комбинирования входных сигналов. Так как в данном случае сеть имеет только один вход, то net) равняется входному сигналу. Функция //{net!) является линейной функцией net : f \net\)- net J, и определяет правило вычисления выходного сигнала, который будет передан элементам следующего слоя.
Выходные сигналы этого слоя характеризуются весовыми коэффициентами при отрицательном значении весовые коэффициенты подавляют активность соответствующего элемента, а при положительном значении усиливают его активность [26]. Начальные значения весовых коэффициентов Ws]]; ...? Wsl6j (д0 обучения нейронной сети) следует принимать из отрезка [-0.3,0.3].
Скрытый слой предназначен для обработки данных поступающих из входного слоя с учетом весовых коэффициентов. Он состоит из трех элементов, каждый из которых имеет по два входных сигнала и один сигнал на выходе. Аргумент net представляет собой взвешенную сумму значений функций активности элементов входного слоя.
В качестве функции активности f/ynetf) взята сигмоидальная функция. Вид этой функции представлен на рис. 2.5.2.2. Этот выбор не случаен, поскольку выходные значения такой функции непрерывно заполняют диапазон от 0 до 1, что соответствует диапазону значений Prm Функция активности выходного слоя (сигмоидальная функция). Так как net принимает только положительные значения, то Prmj может быть в интервале (0.5,1), поэтому чтобы значения Prmj принадлежали интервалу (0,1), необходимо при расчете проводить смещение аргумента. Для этого используем еще один входной элемент, который называется смещением. Активность этого элемента равна Х0 = 1, а вес равен W0 = 6. При таких значениях W0 и Х0 значение функции активности будет принадлежать требуемому интервалу - (0,1)
Выходные сигналы этого слоя характеризуются весовыми коэффициентами Ws,2,\, "$,2,2 І,2,З, начальные значения которых, как и для ,і,і, ..., "J,I,6 до обучения нейронной сети следует принимать из отрезка [-0.3,0.3]. Выходной слой предназначен для вывода результата работы нейронной сети во внешнюю среду. Он состоит из одного элемента, который имеет три входных сигнала и один сигнал на выходе Prm J— степени целесообразности использования источников информации по s - ому тематическому направлению. Аргумент net0 представляет собой взвешенную сумму значений функций активности элементов скрытого слоя.
На выходе сеть получается степень целесообразности использования информации т - ого источника по 5- ому тематическому направлению
Настройку нейронной сети (рис. 2.5.2.1) будем производить на обучающем множестве источников. Количество обучающих источников по каждому тематическому направлению определяется выражением [27]: где /J- - количество обучающих источников, со - число весовых коэффициентов в сети (со =9), є - доля ошибок, допустимых в ходе тестирования. При допустимости 5% ошибок, количество обучающих источников должно быть 180.
Отбор источников в обучающее множество и определение значения сигнала выходного слоя Рг (степени целесообразности использования источника) осуществляет эксперт. Эксперт определяет пороговое значение степени целесообразности для каждого тематического направления Рг п.
Сигналы входного слоя С ,(Дґ), CFVms(At), CSVms{&), CSms(At), могут быть получены расчетным путем на основе данных об объеме информации обучающих источников и количественных результатах применения информационно-поисковых запросов факторов международного конфликта к информации обучающего множества источников.
Перед обучением необходимо провести масштабирование входных сигналов входного слоя, что позволит исключить доминирование одних входных значений над другими. Так как в качестве функции активности взята функция типа "сигмоид", то все входные значения масштабируем в интервал (0.1,0.9) в соответствии с выражением: = ((0.9-ОЛ)Х/{Хтш -Хтт))+{0.9-(0.9-0Л)Хтах/(Хтах -Xmin))(2.3.3.1) Где Г- новое значение, Х- первоначальное значение, Хтах-максимальное входное значение по всем входным данным, Xmin-минимальное входное значение по всем входным данным.
Для обучения нейронной сети используется алгоритм обратного распространения ошибок, который опирается на обобщение дельта-правила (правило Видроу-Хоффа). Этот алгоритм определяет два потока в сети: прямой поток от входного слоя к выходному и обратный поток - от выходного слоя к входному слою Прямой поток продвигает входные сигналы через сеть, в результате чего в выходном слое получаются выходной сигнал. Обратный поток продвигает назад по сети значения ошибок, в результате чего определяются величины, в соответствии с которыми следует
Прогнозирование направлений развития международного конфликта
Работа программного комплекса «Прогноз МК» была проверена на операции «Литой свинец». Операция «Литой свинец» - это кодовое название боевых действий между Израилем и террористической группировкой ХАМАЗ. Операция проходила с 27 декабря 2008 по 18 января 2009 на территории сектора Газа. Определение сценария дальнейшего развития операции «Литой свинец» проводилось с 01.01.2009 на 4 дня. В результате работы программного комплекса «Прогноз МК» была получена следующая таблица (Рис. 3.3.1)
В результате проведенного сравнительного анализа результатов работы программного комплекса «Прогноз МК» и событий, реально произошедших в ходе операции «Литой свинец» в период времени прогноза было выявлено, что точность прогноза составила 73%. Программный комплекс «Прогноз МК» смог правильно выявить 8 из 11 событий.
Основными результатами, полученными в ходе разработки программного комплекса «Прогноз МК» и методики компьютерного прогнозирования направлений развития международных конфликтов являются: 1. Произведен анализ существующих подходов к прогнозированию направлений развития МК. Прогнозирование направлений развития международных конфликтов в интересах органов государственной власти РФ до сих пор не нашло удовлетворительного решения. Существующие компьютерные методики, используемые для прогнозирования направлений развития МК, ориентированы на работу с исходными данными, получаемыми от экспертов, что снижает оперативность исследования и объективность получаемых результатов. Это вызвало настоятельную необходимость разработки новой максимально автоматизированной компьютерной методики прогнозирования направлений развития МК, где участие экспертов сведено до минимума (эксперты участвуют только на стадии обучения системы), что позволит повысить объективность получаемых результатов, а благодаря высокой оперативности исследования в ряде случаев даже предотвратить развитие конфликтной ситуации, разрешить конфликт или хотя бы минимизировать наносимый его участникам ущерб.
2. Разработана фазово-факторная модель международного конфликта, в основу которой положена известная модель международного конфликта, предложенная Л. Блумфилдом и А. Лейс. Разработанная в диссертации фазово-факторная модель МК имеет следующие отличия от модели Л. Блумфилда и А. Лейс: 1) Добавлена еще одна фаза «Мирное сосуществование», чтобы описать исходное состояние отношений между участниками будущего конфликта; 2) Каждая фаза МК наделена параметром - весом фазы в конфликте; 3) Каждая фаза МК определяется множеством факторов. Факторы наделены следующими параметрами: степень влияния фактора на соответствующую ему фазу МК, отношение к тематическим направлениям, относительная частота фактора, цитируемость во времени - частота выявления фактора в используемых источниках информации. Для автоматического определения цитируемости факторов в документах, полученных из источников информации, каждому фактору ставится в соответствие параметрическая модель информационно-поискового запроса;
Разработано 5 прикладных научных методов: метод автоматического выбора источников информации с использованием технологии нейронных сетей; метод расчета степени влияния факторов на вес соответствующей фазы МК, использующий метод парных сравнений; метод расчета относительных частот факторов; метод автоматического вычисления определяющей фазы конфликта с использованием технологии нейронных сетей и классификации относительно центра классов; метод вычисления и оценки возможных сценариев дальнейшего развития международного конфликта, использующий метод мягких притязаний;
В интересах создания методики компьютерного прогнозирования направлений развития международных конфликтов разработан программный комплекс «Прогноз МК», интегрированный с ИАС «Истра» и осуществляющий прогнозирование направлений развития МК в автоматизированном режиме.
