В работе предложена иерархическая модульная архитектура интеллектуальной системы принятия решений (ИСПР) на фондовом рынке, которая использует опыт построения масштабируемых аналитических конвейеров и следует классической компонентной модели систем поддержки принятия решений, одновременно учитывая доменную специфику, сложный характер взаимодействия предикторов и новаторский подход к обработке поступающей информации из разных источников в режиме реального времени.

В исследовании анализируется влияние алгоритмической рекомендации на поведение участников игры «Ультимативный дележ». Эксперимент включал три этапа, различающихся моментом предъявления подсказки.

Цель работы -  описание поведения инвестора на рынке депозитов. В качестве теоретической основы используется адаптация модели инвестиционного поведения собственника предприятия на несовершенном рынке капитала. В модели учитывается текущее потребление, что позволяет анализировать выбор вкладчика между потреблением и накоплением потребительского капитала. Подход позволяет определять поведение вкладчиков в зависимости от финансового положения инвестора и параметров экономической среды.

Ultimatum bargaining game is a modification of the game-theoretical scenario the ultimatum game based on the idea of adding new iteration of bargaining. Conditions under which fair division is possible in practice in laboratory conditions have been analysed.

В работе рассматривается проблема принятия обоснованных решений о допустимости передачи корпоративных данных в системы искусственного интеллекта в условиях роста их использования и усиления рисков информационной безопасности. В работе предлагается формализованная многокритериальная модель экспертной оценки, которая основана на показателях данных.

Экспериментально исследованы механизмы эмерджентной самоорганизации и устойчивость трёх архитектур координации многоагентных систем на базе LLM к внешним шокам (8 020 задач, 62 конфигурации). Показано, что спектральная иерархия обеспечивает наивысшую устойчивость (ИУ = 0,959). Гетерогенность моделей — единственный тип шока с необратимым дефицитом. Индекс стабильности ролей растёт с числом агентов при сохранении плоской иерархии. Результаты значимы для проектирования отказоустойчивых МАС.

Предлагается архитектура системы проектирования корпоративной архитектуры на основе многоагентного подхода с использованием больших языковых моделей, позволяющая автоматизировать создание моделей и ускорить процессы проектирования.

Работа посвящена применению методов машинного обучения для повышения точности выявления злонамеренных инсайдеров. Базовым методом сравнения служит алгоритм индикатора лояльности промышленной DLP-системы. Проводится сравнительная оценка методов МО на открытом бенчмарковом датасете. Результатом является индикатор доверия пользователя, помогающий аналитику ИБ принимать обоснованные решения при расследовании инцидентов.

Исследование посвящено построению системы принятия решений для комплексной оценки рисков на опасных производственных объектах. В качестве примера используется нормативная методика расчёта техногенного риска, дополняемая моделями машинного обучения для оценки ущерба. Формализуется двухэтапный расчётный контур и критерии согласования нормативных и предиктивных оценок.

Работа посвящена сравнительному анализу классических и гибридных эвристических алгоритмов для задач многомерной смешанной оптимизации. Разработаны и протестированы на тестовых функциях высокой размерности модификации метода роя частиц, объединяющие стратегии роевого интеллекта с операторами эволюционного поиска.

Исследование посвящено нахождению теоретико-игровых интерпретаций взаимодействий экономических агентов с пулами ликвидности на рынке криптовалют. В рамках первого этапа исследования проведён экономический эксперимент по моделированию простейшего варианта криптовалютного рынка с 1 пулом ликвидности. 

Работа посвящена исследованию алгоритмов исполнения заявок при одновременной торговле одним и тем же активом на нескольких аккаунтах. Центральным является условие честности - средняя цена покупки (или продажи) актива на всех аккаунтах должна быть одинаковой.