В использовании космоса заинтересованы не только самые крупные и развитые страны. Хотя другие государства и не располагают ресурсами для реализации космических программ в рассмотренных выше масштабах, средние по масштабам страны Запада и многие страны третьего мира смотрят на космос как на способ исследования своих природных ресурсов и основу технического прогресса. В таких странах имеются специальные космические агентства или министерства, которые занимаются вопросами исследования космоса и регламентирования космической деятельности.

В Канаде такими вопросами занимался Национальный научно-исследовательский совет, но в 1989 было создано Канадское космическое агентство (CSA). Наиболее известный вклад Канады в космическую технику - дистанционно-управляемая манипуляторная система (механическая рука) для американского МВКК "Шаттл". Агентство участвует в разработке международной космической станции.

С начала 1960-х годов Австралия обеспечивает работу многочисленных станций слежения на своей территории для НАСА. Австралийское космическое управление добилось решения о строительстве космодрома на северо-восточном берегу штата Квинсленд. Благодаря близкому расположению к экватору (самому близкому в странах со стабильной демократией западного типа) это место идеально подходит для запуска геостационарных ИСЗ.

Среди других стран, принимающих участие в космической деятельности, следует назвать Индию, Израиль, Бразилию и Индонезию.

научный журнал Академии наук СССР, издаваемый в Москве. Основан в августе 1963 на базе непериодического сборника "Искусственные спутники Земли" (всего 17 выпусков); периодичность 6 номеров в год. В "К. и." публикуются оригинальные исследования по динамике полёта космических аппаратов, результаты исследований в области космической физики и астрономии, в том числе теоретические работы, описания приборов для космических исследований и конструкций космических аппаратов, исследования в области космической биологии и медицины. Публикуются также обзоры по основным проблемам космических исследований и хроника. Тираж (1971) около 1700 экз. "К. и." на английском языке издаются в США.

научный метод выработки количественно обоснованных рекомендаций по принятию решений. Важность количественного фактора в О. и. и целенаправленность вырабатываемых рекомендаций позволяют определить О. и. как теорию принятия оптимальных решений. О. и. способствует превращению искусства принятия решений в научную и притом математическую дисциплину. Термин "О. и." возник в результате буквального перевода американского выражения operations research, являющегося модификацией английского operational research, введённого в конце 30-х гг. 20 в. как условное наименование одного из подразделений британских ВВС, занимавшегося вопросами использования радиолокационных установок в общей системе обороны.

Описание всякой задачи О. и. включает задание компонент (факторов) решения (которые можно понимать как его непосредственные последствия; обычно, хотя и необязательно, компоненты решения являются численными переменными), налагаемых на них ограничений (отражающих ограниченность ресурсов) и системы целей. Всякая система компонент решения, удовлетворяющих всем ограничениям, называется допустимым решением. Каждой из целей соответствует целевая функция, заданная на множестве допустимых решений, значения которой выражают меру осуществления цели. Сущность задачи О. и. состоит в нахождении наиболее целесообразных, оптимальных решений. Поэтому задачи О. и. обычно называются оптимизационными.

Некоторые наиболее важные и разработанные задачи О. и. получили название моделей О. и. Они обычно выделяются содержательной терминологией и имеют специфические методы решения. К их числу относятся Транспортная задача, задача размещения, теория надёжности (См. Надёжности теория), близкая к ней теория замены оборудования, теория расписаний (называется также теорией календарного планирования), теория управления запасами и теория сетевого планирования (См. Сетевое планирование и управление). Одной из моделей О. и. считается Массового обслуживания теория, хотя ещё не все её задачи приобрели оптимизационный характер.

Среди задач О. и. выделяются те, в которых имеется одна целевая функция, принимающая численные значения. Теория таких задач называется математическим программированием (См. Математическое программирование) (или оптимальным программированием). Им противостоят задачи с несколькими целевыми функциями или с одной целевой функцией, но принимающей векторные значения или значения ещё более сложной природы. Эти задачи называются многокритериальными. Они решаются путём сведения (часто условного) к задачам с единственной целевой функцией либо на основе использования игр теории (См. Игр теория).

Принятие решений происходит на основе информации, поступающей к принимающему решение субъекту. Поэтому задачи О. и. естественно классифицировать по их теоретико-информационным свойствам. Если субъект в ходе принятия решения сохраняет своё информационное состояние, т. е. никакой информации не приобретает и не утрачивает, то принятие решения можно рассматривать как мгновенный акт. Соответствующие задачи О. и. называется статическими. Напротив, если субъект в ходе принятия решения изменяет своё информационное состояние, получая или теряя информацию, то в такой динамической задаче обычно целесообразно принимать решение поэтапно ("многошаговые решения") или даже развёртывать принятие решения в непрерывный во времени процесс. Значительная часть теории динамических задач О. и входит в Динамическое программирование.

Соотношение между информационным состоянием субъекта и его истинным ("физическим") состоянием может быть различным. Если информационное состояние охватывает целое множество истинных состояний (субъект знает, что он находится в одном из состояний этого множества, но более точно определить своё истинное состояние не может), то задача принятия решения называется неопределённой и решается методами теории игр. Если информационное состояние состоит из нескольких истинных состояний, но субъект, кроме того, знает ("априорные") вероятности каждого из истинных состояний, то задача называется стохастической (вероятностной) и решается методами стохастического программирования. Наконец, если информационное состояние совпадает с истинным, то задача называется детерминированной.

При решении детерминированных задач важную роль играет аналитический вид ограничений и целевой функции. Так, если целевая функция есть линейная форма компонент решения, а ограничения описываются линейными неравенствами, то задача относится к линейному программированию (См. Линейное программирование). Остальные детерминированные задачи рассматриваются в нелинейном программировании, в котором естественно выделяются выпуклое программирование и квадратичное программирование. Если по условиям задачи компоненты решения могут принимать лишь целые значения, то задачу относят к целочисленному (дискретному) программированию. Семейство задач, зависящих от параметра, иногда объединяют в одну задачу параметрического программирования. Особым частным случаем детерминированных задач является нахождение Минимакса (и максимина).

Первоначально О. и. было связано с решением задач военного содержания, но уже с конца 40-х гг. сфера его приложений стала охватывать разнообразные стороны человеческой деятельности. О. и. используется для решения как чисто технических (особенно технологических), так и технико-экономических задач, а также задач управления на различных уровнях. Применение О. и. в практических оптимизационных задачах даёт значительный экономический эффект: по сравнению с традиционными "интуитивными" методами принятия решений увеличение выигрыша от использования оптимальных решений при одинаковых затратах около 10\%.

Лишь отдельные задачи О. и. поддаются аналитическому решению и сравнительно немногие - численному решению вручную. Поэтому рост возможностей О. и. тесно связан с прогрессом электронной вычислительной техники. В свою очередь потребности в решении задач О. и. влияют на рост и состав парка вычислительных машин. Т. к. для задач О. и. характерно большое количество числовых данных, составляющих их условия, для решения этих задач особенно приспособлены вычислительные машины, обладающие большой памятью. Практическое применение О. и. встречает ряд трудностей, возникающих уже при составлении задачи О. и. как модели и особенно при указании целевой функции. Серьёзными могут оказаться математические, в частности вычислительные, затруднения при нахождении оптимального решения задачи.

В СССР и др. странах во многих университетах, высших технических учебных заведениях и институтах повышения квалификации читаются курсы по О. и.

Издаются специальные журналы: "Operational Research Quarterly" (L., с 1950), "Operations Research" (Balt., с 1952), "Naval Research Logistics Quarterly" (Wash., с 1954), "Revue française de recherche opérationnelle" (P., с 1956).

Международная федерация обществ О. и. (International Federation of Operational Research Societies - IFORS) каждые три года созывает международные конгрессы (первый был проведён в 1957 в Лондоне).

Лит.: Морз Ф. М., Кимбелл Д. Е., Методы исследования операций, пер. с англ., М., 1956; Кофман А., Фор P., Займемся исследованием операций, пер. с франц., М., 1966; Черчмен Ч. У., Акофф Р., Арноф Л., Введение в исследование операций, пер. с англ., М., 1968; Акофф Р., Сасиени М. В., Основы исследования операций, пер. с англ., М., 1971; Вентцель Е. С., Исследование операций, М., 1972; Вагнер Г. М., Основы исследования операций, т. 1-3, пер. с англ., М., 1972-73; Operationsforschung. Mathematische Grundlagen, Methoden und Modelle, Hrsg. von W. Dück, М. Bliefernich, Bd 1-3, В., 1971-1973.

Н. Н. Воробьёв.

процесс выработки новых научных знаний, один из видов познавательной деятельности. И. н. характеризуется объективностью, воспроизводимостью, доказательностью, точностью (понимаемой по-разному в различных областях науки). Различаются два его взаимосвязанных уровня: эмпирический и теоретический. На первом устанавливаются новые факты науки и на основе их обобщения формулируются эмпирические закономерности. На втором уровне выдвигаются и формулируются общие для данной предметной области закономерности, позволяющие объяснить ранее открытые факты и эмпирические закономерности, а также предсказать и предвидеть будущие события и факты.

Основными компонентами И. н. являются: постановка задачи; предварительный анализ имеющейся информации, условий и методов решения задач данного класса; формулировка исходных гипотез; теоретический анализ гипотез; планирование и организация эксперимента; проведение эксперимента; анализ и обобщение полученных результатов; проверка исходных гипотез на основе полученных фактов; окончательная формулировка новых фактов и законов, получение объяснений или научных предсказаний. Для прикладных И. н. выделяется дополнительный этап: внедрение полученных результатов в производство. Структура И. н. определяется различными комбинациями перечисленных этапов, которые могут осуществляться в различном порядке с определёнными повторениями и изменениями. В ряде случаев те или иные этапы могут отсутствовать (например, при экспериментальной проверке ранее выдвинутых гипотез и т. п.).

Так как результаты И. н. не должны повторять ранее открытые факты и законы, то процесс И. н. следует рассматривать как функцию цели и времени. Из двух исследовательских процессов, относящихся к одним и тем же объектам и решающих одну и ту же задачу, более эффективным является тот, который, при прочих равных условиях, приводит к намеченной цели за более короткий интервал времени.

Классификация И. н. может производиться по различным основаниям. Наиболее распространённым является деление И. н. на фундаментальные и прикладные, количественные и качественные, уникальные и комплексные и т. д. Взаимное наложение этих классификаций и их более тщательное членение дают многоступенчатую классификационную иерархию И. н.

Современные И. н. во всех развитых странах мира поглощают значительную часть совокупного национального продукта (в США и СССР около 3\% ). И. н. оказывают глубокое влияние на все стороны общественной жизни, экономический и технический прогресс, управление общественными институтами и т. д. Поэтому проблема их финансирования, планирования, организации, эффективности образует одну из центральных проблем государственной политики. В связи с этим начали развиваться исследования по организации, экономике и методологии И. н. Методы и навыки И. н. находят широкое применение за границами науки при решении многих экономических и социальных задач (см. Наука).

А. И. Ракитов.