Во введении будет объяснено, почему современные модели автоматизации нужны для анализа процессов и принятия решений. Будут сформулированы проблема, цель, задачи, объект и методы проекта, а также обозначен практический пример, на котором можно сопоставить математическое, процессное, нейросетевое и графовое представления одной задачи.

В этом разделе рассматриваются понятия системы, автоматизации, алгоритма и модели. Материал будет разделён на математические, имитационные, процессные, графовые и интеллектуальные модели. Такое разделение поможет определить, какие свойства объекта описывает каждый подход и почему выбор модели зависит от цели анализа, доступных данных и требуемой точности.

Раздел посвящён построению математического описания процесса через переменные, параметры, формулы, функции и ограничения. Будет показано, как с помощью таблиц или простого программного расчёта получить результат при изменении входных данных. Отдельно рассматриваются преимущества количественной оценки и ограничения, связанные с упрощением реального объекта.

Здесь объясняется, как процесс представляется в виде последовательности этапов, событий, условий и ролей. На примере блок-схемы или элементов BPMN будет показана логика движения заявки. Затем эта структура будет дополнена графом, где вершины обозначают объекты или состояния, а рёбра — переходы, связи и возможные маршруты.

В разделе описывается устройство искусственного нейрона, роль весов, функции активации, обучающей выборки и ошибки. Будет рассмотрен упрощённый пример классификации или прогноза, в котором система получает входные признаки и выбирает результат. Также будут обозначены требования к данным, риск переобучения и необходимость проверки качества.

Этот пункт предназначен для сравнения моделей по точности, наглядности, скорости построения, требованиям к данным и возможности объяснить полученный результат. Будет составлена таблица критериев и определены ситуации, в которых предпочтительны формула, процессная схема, граф или нейронная сеть. Такой анализ связывает теорию с практической задачей автоматизации.

В практической части будет выбран конкретный процесс, например обработка заявки или построение маршрута, и определены его входные данные, этапы и ожидаемый результат. Затем планируется создать математическое описание, процессную схему, граф связей и упрощённый алгоритм нейросетевой обработки. Все допущения и ограничения будут зафиксированы отдельно.

Раздел содержит результаты применения разработанных представлений к одинаковым исходным данным. Будут показаны расчёты, схема прохождения процесса, структура графа и результат классификации или прогноза. После этого данные сопоставляются по заранее выбранным критериям, чтобы определить сильные стороны каждого метода и объяснить возможные расхождения.

В заключении будет обобщено, какие особенности имеют математическое, процессное, графовое и нейросетевое моделирование. Будет указано, достигнута ли поставленная цель, какие задачи решены и какие ограничения выявлены в ходе практического сравнения. Также формулируются рекомендации по выбору модели и возможные направления дальнейшего усложнения решения.

В списке литературы будут приведены учебники, научно-популярные материалы, документация к инструментам моделирования и проверенные интернет-источники. Для каждого источника планируется указать автора или организацию, название, год публикации и ссылку при наличии. Список позволит подтвердить определения, алгоритмы и сведения, использованные в теоретической и практической частях.