Метод усредненных моделей для дискретных адаптивных систем

Динамические процессы в природе и технике часто описываются непрерывными или дискретными динамическими моделями, которые имеют форму нелинейных стохастических дифференциальных или разностных уравнений. Это определяет актуальность разработки эффективных методов упрощения описания динамических систем. Основным требованием к методам упрощения является сохранение определенных свойств изучаемого процесса. Среди таких — методы непрерывных или дискретных усредненных моделей, обзор которых дается в этой статье. Также представлены новые результаты для стохастических сетевых систем и показано, что метод усредненных моделей позволяет уменьшить сложность анализа стохастической замкнутой системы. Получены соответствующие верхние оценки среднеквадратичного отклонения состояний исходной стохастической системы от ее приближенной усредненной модели.