ecr-journalЭкономическая наука современной РоссииEconomics of Contemporary Russia1609-14422618-8996Regional Public Organization for Assistance to the Development of Institutions of the Department of Economics of the Russian Academy of Sciences10.33293/1609-1442-2025-28(4)-36-51UBWIHWecr-journal-1105Research ArticleАКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИACTUAL PROBLEMS OF ECONOMICSСистемный анализ в социокультурной сфере: особенности, структура и модельная поддержкаSystem analysis in the sociocultural field: Features, structure, and model supporthttps://orcid.org/0000-0002-9982-0361ДрогобыцкийИван НиколаевичDrogobytskiyIvan N.

доктор экономических наук, профессор

Dr. Sci. (Economic), Full Professor

dinind@mail.ruФинансовый университет при Правительстве РФ, МоскваРоссияFinancial University, MoscowRussian Federation2025241220252843651Copyright © Дрогобыцкий И.Н., 20252025Дрогобыцкий И.Н.Drogobytskiy I.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/1105

Стремление найти ответ на вопрос, как привить системность видения современным выпускникам высшей школы, составляет основной лейтмотив настоящей статьи. Ее цель заключается в поиске ответа на поставленный вопрос в рамках подготовки специалистов гуманитарных направлений, в учебных планах которых дисциплины системного цикла представлены очень слабо. В статье раскрыта сущность социокультурных систем, образующих предметную область для трудовой деятельности специалистов-­гуманитариев. Отражена их специфика, затрудняющая применение системного анализа. Приведена детальная схема алгоритма системных исследований в данной предметной области, что призвано обеспечить содержательное тематическое наполнение дисциплины «Системный анализ…» для гуманитарных направлений подготовки. Исследована модельная поддержка процедур системного анализа и составлены перечни применяемых при этом типов моделей.

The main leitmotiv of the present article is to answer the question, how to give these systematic abilities to young people who graduate the national universities today. The actual aim of the present article is more specific. It is provided with answering this question in the case of the students of humanitarian educational branches. Because in their educational plans the disciplines provided with system area have very little representation. In order to reach the formulated aim in the present article we offer the decisions of the following tasks. Dentifying the gist of social cultural systems as a problem area for the professional activities of the humanitarian specialists, finding these systems’ specifics which make difficulties for using system analyze in them. Creating detailed algorithmized scheme of using system researches in the studied problem area in order to provide actual topical content for the discipline named “System analyze” for the humanitarian branches. Exploring the modeling base of the system analyzes procedures (in connection with the algorithmized scheme described earlier), making the list of modeling actives (or the kinds of models) used in this process.

социокультурные системысистемные проблемысистемный анализмоделирование системных исследованийкафедры системной направленностиподготовка системных аналитиковsocial and cultural systemssystem problemssystem analyzemodeling system researchesdepartments of system branchessystem analytics’ educationReferencesАнтамошкина О.И., Зинина О.В. (2017). Формирование перечня альтернатив выпуска конкурентноспособной гражданской продукции оборонного предприятия // Современные технологии управления. № 10 (82). С. 1–9.Antamoshkina O.I., Zinina O.V. (2017). Formation of the list of alternatives to the release of competitive civilian products of the defense enterprise. Modern Management Technologies, no. 10 (82), pp. 1–9. (In Russ.)Арнольд В.И. (2011). «Жесткие» и «мягкие» математические модели. М.: Московский Центр непрерывного математического образования (МЦНМО). 27 с.Arnol’d V.I. (2011). «Hard» and «soft» mathematical models. Moscow: Moscow Center for Continuous Mathematical Education. 27 p. (In Russ.)Балацкий Е.В., Екимова Н.А. (2016). Распределительные модели рыночной экономики // Terra Economicus. Т. 14. № 2. С. 48–69.Balatskiy E.V., Ekimova N.A. (2016). Distribution models of a market economy. Terra Economicus, vol. 14, no. 2, pp. 48–69. (In Russ.)Баранов С.В. (2014). Эконометрические модели производственных функций: история и современность // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. № 10–2. С. 53–57.Baranov S.V. (2014). Economic models of production functions: history and modernity. International Journal of Applied and Fundamental Research, no. 10–2, pp. 53–57. (In Russ.)Бинмор К. (2019). Теория игр. Очень краткое введение. М.: Дело при РАНХиГС, 256 с.Binmor K. (2019). Theory of Games. Very short introduction. Moscow: Delo at RANEPA. 256 p. (In Russ.)Божко В.П. (1999). Информационные технологии в статистике / Под ред. В.П. Божко и А.В. Хорошилова // Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М.: МЭСИ. 111 с.Bozhko V.P. (1999). Information technologies in statistics. Ed. by Boshko V.P., Khoroshilov A.V. Moscow: Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics (MESI). 111 p. (In Russ.)Булгаков С.В. (2014). Агрегирование информационных моделей // Перспективы науки и образования. № 3(9). С. 9–13.Bulgakov S.V. (2014). Aggregation of information models. Perspectives of Science and Education, no. 3 (9), pp. 9–13. (In Russ.)Бурко Р.А., Соколова В.Д. (2019). Выбор и обоснование организационной структуры предприятия // Молодой ученый. № 7. С. 313–315.Burko R.A., Sokolova V.D. (2019). The choice and justification of the organizational structure of the enterprise. Young Scientist, no. 7, pp. 313–315. (In Russ.)Бывшев В.А. (2008). Эконометрика. М.: Финансы и статистика. 480 с.Byvshev V.A. (2008). Econometrics. Moscow: Finance and statistics. 480 p. (In Russ.)Быстров А.И. (2015). Информационные системы в экономике (балансовые задачи). Уфа: Изд-во Башкирского института социальных технологий (филиала Академии труда и социальных отношений). 90 с.Bystrov A.I. (2015). Information systems in the economy (balance tasks). Ufa: Publishing House of the Bashkir Institute of Social Technologies (branch of the Academy of Labor and Social Relations). 90 p. (In Russ.)Васильева Л.Н., Деева Е.А. (2018). Моделирование микроэкономических процессов и систем. М.: КНОРУС. 320 с.Vasil’eva L.N., Deeva E.A. (2018). Modeling microeconomic processes and systems. Moscow: KNORUS. 320 p. (In Russ.)Волков В.В., Хархордин О.В. (2008). Теория практик. СПб.: Изд-во Европейского университета в Санкт-­Петербурге. 298 с.Volkov V.V., Kharkhordin O.V. (2008). Practice theory. St. Petersburg: European University in St. Petersburg. 298 p. (In Russ.)Волкова В.Н., Денисов А.А. (2012). Теория систем и системный анализ. М.: Юрайт. 679 с.Volkova V.N., Denisov A.A. (2012). System theory and system analysis. Moscow: Urait. 679 p. (In Russ.)Гаибова Т.В., Павлович Т.В. (2019). Формирование проектных альтернатив на основе онтологического подхода // Онтология проектирования. Т. 9. № 3(33). С. 321–332. DOI: 10.10.18287/2223-9537-2019-9-3-321-332Gaibova T.V., Pavlovich T.V. (2019) The formation of design alternatives based on an ontological approach. Ontology of Designing, vol. 9, no. 3 (33), pp. 321–332. (In Russ.) DOI: 10.10.18287/2223-9537-2019-9-3-321-332Горелова Г.В. (2013). Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем // Известия Южного федерального университета. Серия: Технические науки. № 3. С. 239–250.Gorelova G.V. (2013). Cognitive approach to simulation modeling of complex systems. Proceedings of the Southern Federal University. Ser.: Engineering Sciences, no. 3, pp. 239–250. (In Russ.)Данилин А., Слюсаренко А. (2009). Архитектура и стратегия. «Инь» и «Янь» информационных технологий предприятия. М.: Интернет-­Университет информационных технологий. 504 с.Danilin A., Slyusarenko A. (2009). Architecture and strategy. “Yin” and “Yan” of the information technology of the enterprise. Moscow: Internet-t-­T Inform. Technology. 504 p. (In Russ.)Джумиго Н.А., Петрова Л.И. (2017). Организационная структура как объект стратегических изменений // Управление современной организацией: опыт, проблемы и перспективы. № 2(4). С. 111–118.Dzhumigo N.A., Petrova L.I. (2017). Organizational structure as an object of strategic changes. Management of a Modern Organization: Experience, Problems and Prospects, no. 2 (4), pp. 111–118 (In Russ.)Дрогобыцкая К.С., Дрогобыцкий И.Н. (2014). Архитектурные модели экономических систем. М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М. 310 с.Drogobytskaya K.S., Drogobytskiy I.N. (2014). Architectural models of economic systems: University textbook. Moscow: INFRA-M. 310 p. (In Russ.)Дрогобыцкий И.Н., Дрогобыцкая К.С. и др. (2022). Системный анализ в менеджменте. М.: КНОРУС. 651 с.Drogobytskiy I.N., Drogobytskaya C.S. et al. (2022). System analysis in management. Moscow: KNORUS. 651p. (In Russ.)Дрогобыцкий И.Н. (2023). Системный анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА (Международная электронная биб­лиотека НИИОН). 498 c.Drogobytskiy I.N. (2023). System analysis in the economy. (International Electronic Library NIIION). 498 p. (In Russ.)Евдокимов А.О. (2023). Технологии и инструментальные средства имитационного моделирования информационных систем // Молодой ученый. № 51(498). C. 3–5 URL: https://moluch.ru/archive/498/109441/Evdokimov A.O. (2023). Technologies and tools for simulating modeling of information systems. Young Scientist, no. 51 (498), pp. 3–5. (In Russ.) URL: https://moluch.ru/archive/498/109441/Жигирев Н.Н., Бочков А.В., Кузьминова А.В. (2023). Инверсионный метод оценки меры согласованности мнений экспертов // Надежность. Т. 23. № 4. С. 15–24. DOI: 10.21683/1729-2646-2023-23-4-15-24Zhigirev N.N., Bochkov A.V., Kuz’minova A.V. (2023). Inversional method for assessing the agreement of consistency of expert opinions. Dependability, vol. 23, no. 4, pp. 15–24. (In Russ.) DOI: 10.21683/1729-2646-2023-23-4-15-24Зуховицкий С.И., Радчик И.А. (2017). Математические методы сетевого планирования. М.: Наука. 296 с.Zukhovitskiy S.I., Radchik I.A. (2017). Mathematical methods of network planning. Moscow: Nauka. 296 p. (In Russ.)Казиев В.М. (2014). Введение в анализ, синтез и моделирование систем. М.: Бином. 244 с.Kaziev V.M. (2014). Introduction to analysis, synthesis and modeling of systems. Moscow: Binom, 244 p. (In Russ.)Карпова Е.В., Яблокова А.В. (2013). Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем // Известия Южного федерального университета. Серия: Технологические науки. № 3. С. 293–250.Karpova E.V., Yablokova A.V. (2013). Cognitive approach to simulation modeling of complex systems Proceedings of the Southern Federal University. Ser.: Technical Sciences, no. 3, pp. 293–250. (In Russ.)Кириллов С.П., Борисов А.К., Мирончук В.А. (2023). Методы сценарного моделирования в экономическом моделировании // Журнал прикладных исследований. № 12. С. 26–30.Kirillov S.P., Borisov A.K., Mironchuk V.A. (2023). Scenario modeling methods in economic modeling. Journal of Applied Research, no. 12, pp. 26–30. (In Russ.)Кирилюк И.Л. (2013). Модели производственных функций для российской экономики // Компьютерные исследования и моделирование. Т. 5. № 2. С. 293–312.Kirilyuk I.L. (2013). Models of production functions for the Russian economy. Computer Research and Modeling, vol. 5, no. 2, pp. 293–312. (In Russ.)Клейнер Г.Б. (1986). Производственные функции. М.: Финансы и статистика. 239 с.Kleyner G.B. (1986). Production functions. Moscow: Finance and statistics. 239 p. (In Russ.)Клейнер Г.Б. (2021). Системная экономика: шаги развития. М.: Научная библиотека. 746 с.Kleyner G.B. (2021). System economy: Development steps. Moscow: Publishing House “Scientific Library”. 746 p. (In Russ.)Клейнер Г.Б. (2016). Экономика. Моделирование. Математика. Избранные труды. М.: ЦЭМИ РАН. 856 с.Kleyner G.B. (2021). Economy. Modeling. Mathematics. Selected works. Moscow: CEMI RAS. 856 p. (In Russ.)Козлов А.С. (2024). Целевые функции и ключевая функциональность системы проектного управления: подходы к оптимизации и автоматизации // Валютное регулирование. Валютный контроль. № 5. С. 36–47.Kozlov A.S. (2024). Target functions and key functionality of the project management system: approaches to optimization and automation. Currency Regulation. Currency Control, no. 5, pp. 36–47 (In Russ.)Конев К.А., Антонов В.В. и др. (2020). Основы концепции онтологического моделирования бизнес-­процессов для задач принятия решений // Современные наукоемкие технологии. № 12–1. С. 71–77.Konev K.A., Antonov V.V. et al. (2020). Fundamentals of the concept of ontological modeling of business processes for decision-­making problems. Modern high technologies, no. 12–1, pp. 71–77 (In Russ.)Крис А. (2018). Свободные ассоциации. Метод и процесс. М.: Когито-­Центр. 157 с.Kris A. (2018). Free associations. Method and process. Moscow: Kogito Center. 157 p. (In Russ.)Лабскер Л.Г. (2018). Теория игр в экономике. М.: КноРУС. 413 с.Labsker L.G. (2018). Games theory in the economy. Moscow: KnoRus. 413 p. (In Russ.)Лаптева Е.В., Портнова Л.В. (2022). Статистические методы исследований в экономике. Волгоград: Сфера. 234 с.Lapteva E.V., Portnova L.V. (2022). Statistical methods of research in the economy. Volgograd: Sphere. 234 p. (In Russ.)Ларичев О.И. (2016). Вербальный анализ решений. М.: Наука. 356 с.Larichev O.I. (2016). Verbal analysis of solutions. Moscow: Nauka. 356 p. (In Russ.)Лебедева И.П. (2015). Мягкие модели как форма математизации социологического знания // Социологические исследования. № 1. С. 79–84.Lebedeva I.P. (2015). Soft models as a form of mathematization of sociological knowledge. Sociological Research, no. 1, pp. 79–84 (In Russ.)Литвак Б.Г. (2008). Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь. 184 с.Litvak B.G. (2008). Expert information. Methods of obtaining and analysis. Moscow: Radio and Communication. 184 p. (In Russ.)Мамихин С.В., Щеглов А.И. (2020). Имитационное моделирование в экологии, радиоэкологии и радиобиологии. М.: МаксПресс, 60 с.Mamikhin S.V., Shcheglov A.I. (2020). Imitation modeling in ecology, radioecology and radiobiology. Moscow: MaxPress. 60 p. (In Russ.)Математические и инструментальные методы в современных экономических исследованиях. (2018). М.: Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова. 232 с.Mathematical and instrumental methods in modern economic research. (2018). M.: Faculty of Economics of Lomonosov Moscow State University. 232 p. (In Russ.)Муромский А.А., Моисеев Е.И., Тучкова Н.П. (2016). Применение метода аналогий для поиска в научной информационной сети // Научный сервис в сети Интернет: Труды XVIII Всероссийской научной конференции (19–24 сентября 2016 г., г. Новороссийск). М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, С. 284–289. DOI: 10.20948/abrau-2016-23Muromskiy A.A., Moiseev E.I., Tuchkova N.P. (2016). The application of the analogy method for searching for a scientific information network. Scientific service on the Internet: Works of the XVIII All-­Russian Scientific Conference (September 19–24, 2016, Novorossiysk). Moscow: IPM named after M.V. Keldysh. pp. 284–289 (In Russ.)Наумов И.В., Трынов А.В., Сафонов А.О. (2020). Сценарное моделирование воспроизводства инвестиционного потенциала институциональных секторов в регионах Сибирского федерального округа // Финансы: теория и практика. № 24(6). С. 19–37.Naumov I.V., Trynov A.V., Safonov A.O. (2020). Scenario modeling of the reproduction of the investment potential of institutional sectors in the regions of the Siberian Federal District. Finance: Theory and Practice, no. 24 (6), pp. 19–37 (In Russ.)Нижегородцев Р.М. (2004). Логистическое моделирование экономической динамики // Управление социально-­экономическими системами. 41 № 1. С. 46–53; 42 № 2. С. 52–58.Nizhegorodtsev R.M. (2004). Logistic modeling of economic dynamics // Management of Socioeconomic Systems), no. 1, pp. 46–53; no. 2, pp. 52–58 (In Russ.)Олейников Д.П., Бутенко Л.Н., Олейников С.П. (2013). Инверсия в методах принятия решений // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. № 2 (22). C. 146–150.Oleynikov D.P., Butenko L.N., Oleynikov S.P. (2013). Inversion in decision -making methods. Caspian Journal: Control and High Technologies, no. 2 (22), pp. 146–150 (In Russ.)Онтологическое моделирование предприятий: методы и технологии. Екатеринбург: Изд-во Уральского федерального университета. 236 с.Ontological modeling of enterprises: Methods and technologies. Yekaterinburg: Publ. House of the Ural Federal University. 236 p. (In Russ.)Панкрухин С.И. (2010). Ситуационные концепции менеджмента. М.: Изд-во РАГС. 319 с.Pankrukhin S.I. (2010). Situational management concepts. Moscow: Publ. House of the RASS. 319 p. (In Russ.)Паутова Л.А. (2007). Ассоциативный эксперимент: опыт социологического применения // Социология: методология, методы, математическое моделирование. № 24. С. 149–168.Pautova L.A. (2007). Associative experiment: experience of sociological application. Sociology: Methodology, Methods, Mathematical Modeling, no. 24, pp. 149–168 (In Russ.)Подиновский В.В. (2019). Идеи и методы теории важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Наука. 103 с.Podinovskiy V.V. (2019). Ideas and methods of theory of importance of criteria in multicriterial decision-­making problems. Moscow: Nauka. 103 p. (In Russ.)Поспелов Д.А. (1986). Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. 288 с.Pospelov D.A. (1986). Situational management: Theory and practice. Moscow: Nauka. 288 p. (In Russ.)Постников В.М. (2020). Анализ подходов к формированию экспертной группы, ориентированной на подготовку и принятие управленческих решений // Наука и образование. № 5. С. 333–347.Postnikov V.M. (2020). Analysis of approaches to the formation of an expert group focused on the preparation and adoption of managerial decisions. Education and Science Journal, no. 5, pp. 333–347 (In Russ.)Пузанова Ж.В., Ларина Т.И. (2017). Использование методики ассоциаций для изучения отношения к странам // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Социология № 1(41). С. 98–110.Puzanova Zh.V., Larina T.I. (2017). The use of the association methods to study attitudes to countries. University proceedings. Volga region. Social sciences, no. 1 (41), pp. 98–110 (In Russ.)Радченко И.А., Николаев И.Н. (2018). Технологии и инфраструктура BigData. СПб.: Университет ИТМО. 52 с.Radchenko I.A., Nikolaev I.N. (2018). BigData technology and infrastructure. St. Petersburg: ITMO University. 52 p. (In Russ.)Рыкалина О.В., Степанов В.И., Шарапова И.В. (2018). Организационно-­структурные модели регионального логистического кластера // Российское предпринимательство. Т. 19. № 4. С. 1213–1228.Rykalina O.V., Stepanov V.I., Sharapova I.V. (2018). Organizational and structural models of a regional logistics cluster // Russian Entrepreneurship, vol. 19, no. 4, pp. 1213–1228 (In Russ.)Седых В.В. (2024). Методы решения задач многокритериальной оптимизации с линейными функциями цели // Актуальные исследования. № 16(198). С. 66–71.Sedykh V.V. (2024). Methods of solving problems of multi-­criterial optimization with linear targets. Current Research, no. 16 (198), pp. 66–71 (In Russ.)Сигал А.В. (2017). Теория игр и ее экономические приложения. М.: ИНФА-М. 413 с.Sigal A.V. (2017). The theory of games and its economic applications. Moscow: Infra-­M. 413 p. (In Russ.)Смоленцева Т.Е. (2018). Методы определения целевой функции организационных систем // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. № 6 (3). С. 143–152. URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2018/07/Smolenzeva_3_18_1.pdfSmolentseva T.E. (2018). Methods for determining the target function of organizational systems. Modeling, Optimization and Information Technology, no. 6 (3), pp. 143–152 (In Russ.) URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2018/07/Smolenzeva_3_18_1.pdfСуворов Н.В., Трещина С.В. и др. (2017). Балансовые и факторные модели как инструмент анализа и прогнозирования структуры экономики // Научные труды Института народно-­хозяйственного прогнозирования РАН. М.: Т. 15. С. 50–75.Suvorov N.V., Treshchina S.V. et al. (2017). Balance and factor models as an instrument of analysis and covering the structure of the economy. Scientific works of the Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, vol. 15, pp. 50–75. Moscow (In Russ.)Талер Р. (2017). Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать. М.: Эксмо. 368 с.Taler R. (2017). New behavioral economy. Why people violate the rules of the traditional economy and how to make money on this. Moscow: Eksmo. 368 p. (In Russ.)Талер Р., Касс С. (2017). Архитектура выбора. М.: Манн, Иванов и Фербер. 310 с.Thaler R., Cass S. (2017). Choice Architecture. Moscow: Mann, Ivanov and Ferber, Ltd. 310 p. (In Russ.)Устинович Л.М., Лониевский К.М. (2013). Вербальный анализ решений // Economics and Management. № 2. С. 96–103.Ustinovičius L.M., Łoniewski K.M. (2013). Verbal decision analysis. Economics and Management, no. 2, pp. 96–103 (In Russ.)Федоров В.А., Маковеева Е.Н. (2017). Метод аналогий как способ оценки риска // Сборник статей Международной научно-­практической конференции «Развитие науки и техники: механизм выбора и реализации приоритетов». Уфа: Аэтерна. Т. 3. С. 145–146.Fedorov V.A., Makoveeva E.N. (2017). The method of analogies as a method of risk assessment. Collection of articles of the International Scientific and Practical Conference “Development of Science and Technology: the Mechanism of Choosing and Self-­Priorities”, vol. 3, pp. 145–146. Ufa: Aeterna (In Russ.)Феоктистов А.Г., Корсуков А.С., Дядькин Ю.А. (2016). Инструментальные средства имитационного моделирования предметно-­ориентированных распределенных вычислительных систем // Системы управления, связи и безопасности. № 4. C. 30–60.Feoktistov A.G., Korsukov A.S., Dyad’kin Yu.A. (2016). Instrumental means of simulation modeling of subject-­oriented distributed computing systems. Systems of Control, Communication and Security, no. 4, pp. 30–60 (In Russ.)Филиппович А.Ю. (2003). Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. М.: Эликс+, 299 с.Filippovich A.Yu. (2003). Integration of situational, simulation and expert modeling systems. Moscow: Elix+. 299 p. (In Russ.)Чернов И.В. (2018). Повышение эффективности управленческих решений на основе использования аналитического комплекса сценарного анализа и прогнозирования // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». № 1(11). C. 40–57.Chernov I.V. (2018). Improving the efficiency of managerial decisions based on the use of the analytical complex of scenario analysis and forecasting. RSUH/RGGU BULLETIN. Series Economics. Management. Law, no. 1 (11), pp. 40–57 (In Russ.)Шведин Б.Я. (2010). Онтология предприятия: экспириентологический подход. Технология построения онтологической модели предприятия на основе анализа и структурирования живого опыта. М.: Ленанд. 240 с.Shvedin B.Ya. (2010). Ontology of the enterprise: Experience & Ontological approach. The technology for building an ontological model of an enterprise based on the analysis and structuring of live experience. Moscow: Lenand. 240 p. (In Russ.)Шимширт Н.Д. (2023). Имитационное бизнес-­моделирование. Томск: Изд-во Томского государственного университета. 104 с.Shimshirt N.D. (2023). Simulation business modeling. Tomsk: Tomsk State University. 104 p. (In Russ.)Фирер А.В., Яковлева Е.Н. и др. (2021). Элементарная математика. Иррациональные уравнения и неравенства: учебное пособие. Красноярск: Изд-во Сибирского федерального университета. 114 с.Firer A.V., Yakovleva E.N. et al. (2021). Elementary mathematics. Irrational equations and inequalities: Textbook. Krasnoyarsk: Siberian Federal University Publ. 114 p. (In Russ.)Beg I., Khalid A. (2012). Aggregation of beliefs in the fuzzy environment. Journal of Fuzzy Mathematics, no. 4 (20), pp. 911–924.Beg I., Khalid A. (2012). Aggregation of beliefs in the fuzzy environment. Journal of Fuzzy Mathematics, no. 4 (20), pp. 911–924.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.