Модели информационных процессов в мегаполисе
Для цитирования: Шамин Р. В., Глущенко В. М. Модели информационных процессов в мегаполисе / / Вестник Университета Правительства Москвы. 2025. № 4. С. 47−52.
доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой информационных технологий и математики, Университет Правительства Москвы (107045, Россия, г. Москва, ул. Сретенка, д. 28), eLIBRARY SPIN-код: 8966-0169, e-mail: ShaminRV@ks.mos.ru
доктор экономических наук, доктор военных наук, профессор, почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, научный руководитель Университета Правительства Москвы (107045, Россия, г. Москва, ул. Сретенка, д. 28), eLIBRARY AuthorID: 552071, e-mail: GluschenkoVM@mos.ru
Аннотация.
Мегаполис — сложная самоорганизующаяся система акторов, чья деятельность формирует многочисленные физические, экономические и информационные связи. Статья посвящена созданию теоретического базиса для описания, анализа и предсказания информационных событий — дискретных изменений — в городской среде (от происшествий до управленческих решений). Предлагается формализованный подход к представлению информационных событий. Совокупность событий рассматривается как стохастический процесс, а их распространение — как движение сигналов по сети взаимодействующих акторов. Математическая модель включает динамические уравнения, связывающие состояния акторов с событиями и функциями реакции. Обсуждаются методы описания топологии информационного поля и применения машинного обучения. Концепция может служить основой для моделирования цифровых двойников города и построения систем поддержки принятия решений.
Modeling Information Processes in a Metropolis
Advanced Doctor of Physics and Mathematics, Head of the Department of Information Technologies and Mathematics, Moscow Metropolitan Governance Yuri Luzhkov Univesity (28 Sretenka ulitsa, Moscow, 107045, Russia), eLIBRARY SPIN-code: 8966-0169, e-mail: ShaminRV@ks.mos.ru
Advanced Doctor of Economics, Advanced Doctor of Military Sciences, Professor, Honorary Worker of Higher Professional Education of the Russian Federation, Academic Supervisor, Moscow Metropolitan Governance Yury Luzhkov University (28 Sretenka ulitsa, Moscow, 107045, Russia), eLIBRARY AuthorID: 552071, e-mail: GluschenkoVM@mos.ru
Abstract
A metropolis is a complex self-organizing system of actors whose activities form numerous physical, economic, and information linkages. This article is devoted to creating a theoretical basis for describing, analyzing, and predicting information events — discrete changes — in the urban environment (from incidents to management decisions). A formalized approach to representing information events is proposed. The totality of events is considered a stochastic process, and their dissemination is viewed as the movement of signals through a network of interacting actors. The mathematical model includes dynamic equations linking the states of actors with events and response functions. Methods for describing the topology of the information field and applying machine learning are discussed. The concept can serve as a basis for modeling urban digital twins and building decision support systems.
For citation: Shamin R. V., Glushchenko V. M. Modeling Information Processes in a Metropolis. MMGU Herald, 2025, no. 4, pp. 47-52. (In Russ.).
УДК 352.075:330.4
Информационные источники
- Булинский А. В., Ширяев А. Н. Теория случайных процессов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 402 с.
- Глущенко В. М., Шамин Р. В. Математика управления городом / / Вестник Университета Правительства Москвы. 2024.№ 4. С. 30–35.
- Рыбаков В. В. Многоагентные временные логики, информация, унифицируемость и проективность / / Алгебра и логика. 2023. Т. 62. № 3. С. 424–431. DOI: 10.33048/alglog.2023.62.307.
- Шамин Р. В., Голованова Н. Б. Вероятностные модели в динамике финансирования городских проектов / / Вестник Университета Правительства Москвы. 2025. № 1. С. 19−25.
- Fagin R., Halpern J. Y., Moses Y., Vardi M. Y. Reasoning about Knowledge. Cambridge, Massachusetts; London: The MIT Press, 1995. 544 p.
References
- Bulinsky A. V., Shiryaev A. N. Theory of Random Processes. Moscow: FIZMATLIT Publ., 2005. 402 p. (In Russ.).
- Glushchenko V. M., Shamin R. V. Mathematics of City Management. MMGU Herald, 2024, no. 4, pp. 30-35. (In Russ.).
- Rybakov V. V. Multi-Agent Temporal Logics, Information, Unifiability, and Projectivity. Algebra and Logic, 2023, vol. 62, no. 3, pp. 283-288. DOI: 10.1007/s10469-024-09743-4.
- Shamin R. V., Golovanova N. B. Probabilistic Models in the Dynamics of Urban Project Financing. MMGU Herald, 2025, no. 1, pp. 19-25. (In Russ.).
- Fagin R., Halpern J. Y., Moses Y., Vardi M. Y. Reasoning about Knowledge. Cambridge, Massachusetts; London: The MIT Press, 1995. 544 p.
Другие статьи номера
