![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Основные цели MLSD’2016: предоставить возможность специалистам ИПУ РАН, научных центров, ВУЗов, государственных учреждений и коммерческих структур выступить с докладами по современным проблемам теории и практики управления развитием крупномасштабных систем и обсудить свои результаты с коллегами и ведущими учеными; подготовить к печати материалы и труды конференции; отобрать наиболее интересные и целостные с точки зрения научных результатов доклады для публикации результатов в ведущих научных журналах: «Автоматика и телемеханика», «Проблемы управления», «Системы управления и информационные технологии» и др.; выработать рекомендации для государственных и коммерческих структур по управлению развитием крупномасштабных систем. ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ КОНФЕРЕНЦИИ MLSD’2016: Секция 1 Проблемы управления развитием крупномасштабных систем, включая ТНК, Госхолдинги и Госкорпорации. Секция 2 Методы и инструментальные средства управления инвестиционными проектами и программами. Секция 3 Проектные офисы - институты развития крупномасштабных систем. Секция 4 Имитация и оптимизация в задачах управления развитием крупномасштабных систем. Секция 5 Управление топливно-энергетическими, инфраструктурными и другими системами. Секция 6 Управление транспортными системами. Секция 7 Управление развитием авиационно-космических и других крупномасштабных организационно-технических комплексов и систем. Секция 8 Управление региональными, городскими, муниципальными системами. Секция 9 Управление объектами атомной энергетики и другими объектами повышенной опасности. Секция 10 Информационное и программное обеспечение систем управления крупномасштабными производствами. Секция 11 Методы, инструментальные средства и приложения мониторинга в задачах управления крупномасштабными системами. Секция 12 Управление развитием крупномасштабных систем здравоохранения, медико-биологических систем и технологий. Секция 13 Методология, методы и программно-алгоритмическое обеспечение обработки и интеллектуального анализа больших массивов информации.