Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика

Принять

Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

Тензорные методы повышения устойчивости цифровых экосистем к DDoS-атакам: интегрированный подход на основе CP-разложения и энтропийного анализа

2025. T.13. № 3. id 2030

Аснина Н.Г. Нетесов Е.В. Ушакова А.К.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.034

В статье рассматривается метод обнаружения DDoS-атак в цифровых экосистемах с использованием тензорного анализа и энтропийных метрик. Сетевой трафик формализован как 4D-тензор с измерениями: IP-адреса, временные метки, типы запросов и страны происхождения. Для анализа данных применено CP-разложение с рангом 3, что позволяет выявлять скрытые закономерности в трафике. Разработан алгоритм расчета показателя аномальности (AS), который учитывает факторные нагрузки тензорного разложения и энтропию временных распределений. Эксперименты на реальных данных показали, что предложенный метод обеспечивает точность обнаружения атак 92 % при уровне ложных срабатываний 1,2 %. В сравнении с традиционными сигнатурными методами точность повысилась на 35 %, а количество ложных срабатываний снизилось на 86 %. Метод показал эффективность при выявлении сложных low-rate атак, которые трудно обнаружить стандартными способами. Результаты исследования могут быть полезны для защиты различных цифровых экосистем, включая финансовые сервисы, телекоммуникационные сети и государственные платформы. Предложенный подход расширяет возможности анализа сетевого трафика и может быть интегрирован в современные системы кибербезопасности. Дальнейшие исследования могут быть направлены на оптимизацию вычислительной сложности алгоритма и адаптацию метода для различных типов сетевых инфраструктур.

Ключевые слова: тензорный анализ, DDoS-атаки, кибербезопасность, цифровые экосистемы, CP-разложение, энтропийный анализ, обнаружение аномалий

Применение uplift-моделирования в задачах повышения эффективности маркетинговых коммуникаций

2025. T.13. № 3. id 2023

Азарнова Т.В. Ярош Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.031

В условиях высокой конкуренции для крупных современных компаний, производящих массовую продукцию или оказывающих массовые услуги, характерен рост затрат на рекламу, которая не всегда приносит ожидаемый эффект. Возрастает потребность в инструментах точной сегментации аудитории, которая способна повысить эффективность маркетинговых коммуникаций. Традиционные модели предсказания отклика не позволяют определить, изменилось ли поведение клиента именно под влиянием маркетингового воздействия, что снижает возможности конструктивного анализа маркетинговых кампаний. Данная статья направлена на исследование uplift-моделирования как инструмента оценки эффекта прироста положительных откликов от коммуникации и оптимизации таргетинга. Результаты исследования демонстрируют существенное преимущество подхода uplift-моделирования для выявления клиентских сегментов с максимальной чувствительностью к воздействию. Проведенный в рамках статьи сравнительный анализ различных подходов к построению uplift-моделей (таких как SoloModel, TwoModel, Class Transformation, Class Transformation with Regression), базирующийся на использовании специализированных uplift-метрик (uplift@k, Qini AUC, Uplift AUC, weighted average uplift, Average Squared Deviation), демонстрирует сильные и слабые стороны каждого из подходов моделирования. Исследование базируется на открытых данных X5 RetailHero Uplift Modeling Dataset, предоставленных X5 Retail Group для исследования методов uplift-моделирования в контексте ритейла.

Ключевые слова: uplift-моделирование, машинное обучение, маркетинговые коммуникации, таргетинг, оценка отклика, метрики качества uplift-моделей

Защита от атак в режиме RTU протокола Modbus на основе криптографической верификации узлов ведущий-ведомый

2025. T.13. № 3. id 2021

Южаков А.А. Кротова Е.Л. Ощепков Н.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.042

В данной работе анализируются особенности протокола Modbus, с акцентом на его уязвимость в контексте безопасности и защиты передаваемой информации. Рассмотрены основные риски, связанные с использованием Modbus в системах автоматизации и управления технологическими процессами (АСУ ТП), включая отсутствие механизмов шифрования и аутентификации, что делает его уязвимым к различным видам атак, таким как перехват данных или несанкционированный доступ, а также варианты решения проблемы верификации узлов. Протокол Modbus является одним из наиболее распространённых и востребованных промышленных протоколов, активно используемых в системах автоматизации и управления различными технологическими процессами. Протокол отличается простотой реализации и широким распространением, что делает его привлекательным для внедрения в разнообразных отраслях промышленности. Тем не менее в режиме RTU протокола Modbus имеются недостатки, такие как уязвимость к атакам «человек посередине» и «подмена», что несёт в себе потенциальные риски для промышленных предприятий, использующих данный протокол на производстве. Наличие уязвимости обусловлено отсутствием встроенных механизмов аутентификации и верификации узлов, участвующих в передаче данных. Это создаёт риски, связанные с возможностью несанкционированного доступа и подмены информации в процессе обмена. В статье предложен метод повышения конфиденциальности при взаимодействии между узлами путём внедрения криптографических операций, позволяющих обеспечить проверку подлинности источника передаваемых данных посредством внедрения легковесного криптографического алгоритма, основанного на операции XOR с 16-битным секретом. Преимуществом предложенного метода является его совместимость с существующей реализацией протокола Modbus, минимальное влияние на производительность системы и отсутствие необходимости в глубокой модификации архитектуры. Также стоит отметить незначительное увеличение задержки при передаче данных (менее чем на 2 %) и потребления процессорного времени.

Ключевые слова: modbus RTU, «человек посередине», фрейм, криптографическая защита, промышленный протокол

Программный комплекс улучшения качества распознавания номерных знаков на основе нейросетевых моделей суперрезолюции

2025. T.13. № 3. id 2020

Ахметов Л.М. Аникин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.036

Распознавание государственных регистрационных знаков (ГРЗ) является одной из ключевых задач для интеллектуальных транспортных систем. На практике такие факторы, как размытие, шум, неблагоприятные погодные условия или съемка с большого расстояния, приводят к получению изображений низкого разрешения (Low Resolution, LR), что существенно снижает надежность распознавания. Перспективным решением данной проблемы является применение методов суперрезолюции (Super-Resolution, SR), способных восстанавливать изображения высокого разрешения (High Resolution, HR) из соответствующих им LR-версий. Настоящая работа посвящена исследованию и разработке программного комплекса, использующего нейросетевые модели суперрезолюции для улучшения качества и точности распознавания номерных знаков. Программный комплекс реализует нейросетевые архитектуры обнаружения объектов YOLO (You Only Look Once), алгоритм трекинга объектов SORT (Simple Online and Realtime Tracking) и модели суперрезолюции для улучшения изображений номерных знаков. Такой подход обеспечивает достижение высокой точности распознавания ГРЗ даже при работе с изображениями, полученными в сложных условиях съемки, характеризующихся низким качеством или разрешением. Результаты экспериментов демонстрируют, что предложенный подход способен повысить точность распознавания ГРЗ на изображениях низкого разрешения. Качество восстановления изображений оценивалось с использованием метрик PSNR и SSIM, подтвердивших улучшение визуальных характеристик номерных знаков для наиболее эффективных моделей. Разработанный программный комплекс обладает широким потенциалом практического применения и может быть интегрирован в различные системы, например, для контроля доступа на охраняемые территории, мониторинга и анализа дорожного движения, автоматизации парковочных комплексов, а также в составе решений для обеспечения общественной безопасности. Гибкость реализованной архитектуры позволяет адаптировать систему под специфические требования с модификациями, что подчеркивает ее универсальность и практическую значимость.

Ключевые слова: распознавание номерных знаков, машинное зрение, глубокие нейронные сети, суперрезолюция, обнаружение объектов, трекинг объектов

Вычислительная сложность в реальном времени

2025. T.13. № 3. id 2017

Зеленский А.А. Грибков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.038

В статье излагаются результаты исследования, направленного на расширение теоретической базы в области вычислений в реальном времени. К числу рассматриваемых вопросов относятся: определение показателей вычислительной сложности в реальном времени, методология их количественной оценки, выявление способов достижения вычислимости алгоритмов в реальном времени, формализация подходов к оптимальной технической реализации вычислительных систем реального времени. Проведенные исследования опираются на существующие представления теории алгоритмов и теории вычислений, в том числе, вычислений в реальном времени. К числу значимых новых научных результатов проведенного исследования относятся: введение, наряду с известными показателями временной и пространственной вычислительной сложности, дополнительного показателя конфигурационной вычислительной сложности, необходимого для оценки вычислительной сложности в реальном времени; констатация возможности управления временной, пространственной и конфигурационной сложностью в рамках заданного функционала алгоритма исключительно за счет изменения числа потоков исполнения вычислений; теоретическое обоснование возможности снижения времени выполнения алгоритма конфигурирования с экспоненциального до полиномиального или даже линейного за счет конденсации исходного графа алгоритма с образованием из сильно связанных компонент совокупности функций-акторов и получения в результате ациклического ориентированного графа, топологическая сортировка которого выполнима за линейное время; определение подходов к оптимальной технической реализации алгоритма с заданной конфигурацией, в том числе, в виде интегральной схемы с разводкой, оптимизируемой на основе решения прямоугольной задачи Штейнера.

Ключевые слова: вычислительная сложность, реальное время, вычислимость, конфигурация, поисковый алгоритм, функции-акторы, портовость

Модифицированная оконная функция на базе окна Хемминга для повышения точности определения спектра голоса на аудиозаписи

2025. T.13. № 3. id 2016

Шульженко А.Д. Горбунова Д.А. Новосельцева А.М. Давидчук А.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.037

В данной работе рассматривается проблема повышения точности определения спектральных характеристик голосовых сигналов на аудиозаписях. Для решения этой задачи предложена модификация классической оконной функции Хэмминга путем введения оптимизируемого параметра. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения надежности систем распознавания и идентификации голоса, особенно в контексте биометрических приложений и задач аутентификации. Основной целью является разработка алгоритма для вычисления оптимального значения этого параметра, максимизирующего качество спектрального анализа для конкретных диапазонов частот голоса. Для достижения цели использовался метод градиентного спуска для оптимизации параметра модифицированной функции. Оценка качества производилась на основе взвешенной суммы характеристик спектра (пик-фактор, ширина спектральной линии, отношение сигнал/шум). Были проведены эксперименты на тестовых сигналах, имитирующих мужской (200–400 Гц) и женский (220–880 Гц) голос. Результаты показали, что предложенный подход позволяет повысить точность определения спектральных составляющих, особенно в диапазоне мужского баритона (прирост до 5,42 %), за счет более четкого выделения основных частот и снижения уровня боковых лепестков по сравнению с классическим окном Хэмминга. Выводы исследования показывают перспективность адаптации оконных функций для конкретных диапазонов частот голосовых сигналов. Предложенный алгоритм может быть использован для улучшения работы систем биометрической идентификации и других приложений, требующих точного спектрального анализа голоса.

Ключевые слова: оконная функция, окно Хэмминга, спектральный анализ, обработка голосовых сигналов, оптимизация параметров, градиентный спуск, биометрическая идентификация, точность определения спектра, STFT

Оценка и оптимизация систем с гетерогенными данными с учетом показателей эффективности на основе интегрированного алгоритма

2025. T.13. № 3. id 2014

Атласов Д.И. Васми И. Коптелова А.С. Кочегаров А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.025

В исследовании представлен интегрированный алгоритм оценки и оптимизации систем с гетерогенными данными с учетом управленческих и организационных показателей эффективности. Предлагаемый алгоритм состоит из анализа охвата данных (АОД), нечеткого анализа данных (НАОД) и набора статистических методов для оценки правдоподобия полученных результатов. Разработан интегрированный алгоритм определения наиболее эффективных гетерогенных показателей эффективности, отличающийся способом выбора достоверных показателей, позволяющий сформулировать стратегии совершенствовании организационных систем. Для верификации выбран набор из 12 критериев, указывающих на применение интегрированного метода. Результаты показали, что результаты АОД имеют меньшую среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE), чем результаты нечеткого АОД. В исследовании также анализируются и взвешиваются показатели, и результаты продемонстрировали, что показатели «инвестиции в исследования и разработки в отношении стоимости производства» и «инвестиции в образование и переподготовку в расчете на одного сотрудника» являются наиболее эффективными. В исследовании представлен уникальный алгоритм учета гетерогенных управленческих и организационных факторов. Он может справиться с неопределенностью данных из-за наличия в алгоритме механизмов нечеткого вывода. Веса показателей определяются с помощью набора надежных статистических алгоритмов.

Ключевые слова: интегрированный алгоритм, гетерогенные данные, анализ охвата данных, нечеткость, верификация, статистический критерий, интеллектуальный анализ, вес показателя

Структурное моделирование графических пользовательских интерфейсов на основе алгебро-логических методов

2025. T.13. № 3. id 2013

Сапожников В.О. Тарасов А.В. Кузнецова Е.В. Суркова А.С. Жевнерчук Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.041

Работа посвящена актуальным вопросам синтеза средств человеко-машинного взаимодействия, в рамках которых рассматривается модель сопряжения компонентов графических пользовательских интерфейсов (ГПИ) на основе алгебро-логических методов. Компоненты ГПИ представляются в виде компонентов открытых информационных систем, имеющих стандартизированные интерфейсы, определяющие их пространственную совместимость. Для формализации компонентов ГПИ предлагается использовать семантические сети, при этом совместимость компонентов определяется правилами логического вывода, представленных в форме дизъюнкта Хорна. Приведено представление интегрированного визуального компонента «Именованное поле ввода» в виде семантической сети, содержащей описание пространственной совместимости входящих в его состав неделимых компонентов. Разработано расширение спецификации OpenAPI для решения проблемы унификации и стандартизации описания компонентов ГПИ, обеспечения интероперабельности инструментальных средств синтеза экранных форм и поддержки UX-тестирования. В статье представлены результаты синтеза цепочек геометрических фигур, имитирующих компоненты ГПИ, которые также могут быть представлены декларативно в виде семантических сетей, а, следовательно, и в формате RDF. Кроме самих компонентов семантические сети включают описание фильтров, с помощью которых можно управлять выбором способов пространственного сопряжения компонентов ГПИ.

Ключевые слова: человеко-машинное взаимодействие, графический пользовательский интерфейс, спецификация, компонент, дизъюнкт Хорна

Оптимизация инвестиционного процесса субсидирования воздушных перевозок

2025. T.13. № 3. id 2010

Иванов Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.033

Одним их существенных направлений инвестирования гражданской авиации является субсидирование воздушных перевозок. В статье рассматривается возможность оптимизировать принятие управленческих решений по распределению объема инвестиций авиакомпаниям, участвующим в программе выбора маршрутов воздушных перевозок, которые обеспечивают рост показателей эффективности при ограниченном инвестиционном ресурсе. Для постановки задачи оптимизации вводятся непрерывные оптимизируемые переменные, определяющие объемы инвестиций, и альтернативные переменные, соответствующие выбору определенного маршрута перевозок. Исходные данные, предоставляемые авиакомпаниями, используются для оценки выполнения экстремальных и граничных требований к процессу субсидирования. Каждый показатель, на основе которого формируются указанные требования, рассчитывается по параметрам, зафиксированным в исходных данных, в зависимости от значений переменных. При этом возникает необходимость разбиения условия ограниченного интегрированного ресурса на два частных граничных условия. В результате имеем многокритериальную задачу оптимизации с ограничениями, заданную на множествах непрерывных и альтернативных оптимизируемых переменных. Для ее решения предложено использовать комбинацию адаптивного алгоритма направленного рандомизированного поиска и алгоритма роя частиц. Проведем вычислительный эксперимент с использованием оптимизационного подхода, который сравнивается с фактическими данными субсидирования воздушных перевозок. Оптимизированный вариант распределения инвестиций и выбора маршрутов характеризуется значениями показателей эффективности, лучше фактически достигнутых.

Ключевые слова: управление инвестированием, централизованное управление, субсидирование воздушных перевозок, авиакомпании, оптимизация

Теоретические основы мониторинга изменений больших данных в крупномасштабных разреженных невзвешенных сетях с облачной обработкой

2025. T.13. № 3. id 2004

Аль-Имари М. Гетманская Д.В. Кравец О.Я. Сотников Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.026

Сети широко используются для представления интерактивных взаимосвязей между отдельными элементами в сложных системах больших данных, таких как облачный Интернет. Определяемые причины в системах могут приводить к резкому увеличению или уменьшению частоты взаимодействия в соответствующей сети, что позволяет выявлять такие определяемые причины, отслеживая уровень взаимодействия в сети. Один из методов обнаружения изменений заключается в том, что сначала между каждой парой узлов, которые взаимодействовали в течение заданного интервала времени, проводится ребро, чтобы создать сетевой граф. Затем топологические характеристики графа, такие как степень, близость и посредничество, могут рассматриваться как одномерные или многомерные данные для онлайн-мониторинга. Однако существующие методы статистического управления процессами (SPC) для невзвешенных сетей почти не учитывают ни разреженность сети, ни направление взаимодействия между двумя узлами сети, то есть парное взаимодействие. При исключении неактивных парных взаимодействий предложенная процедура оценки параметров обеспечивает более высокую согласованность при меньших вычислительных затратах, чем альтернативный вариант, когда сети являются крупномасштабными и разреженными. Разработанные на основе матричной вероятностной модели для описания направленных парных взаимодействий в рамках независимых от времени невзвешенных сетей больших данных с облачной обработкой матрицы значительно упрощают оценку параметров, эффективность которой повышается за счет автоматического исключения парных взаимодействий, которые на самом деле не происходят. Затем предложенная модель интегрируется в функцию многомерного распределения для онлайн-мониторинга уровня коммуникации в сети.

Ключевые слова: облачные вычисления, большие данные, изменения состояния сети, мониторинг в режиме реального времени, невзвешенные сети, парное взаимодействие, матричная вероятностная модель

Анализ эффективности применения неортогонального разделения каналов (NOMA) в широкополосных сетях радиосвязи

2025. T.13. № 3. id 2002

Егоров С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.043

В настоящее время известно, что применение методов неортогонального разделения каналов (NOMA) позволяет повысить спектральную эффективность и абонентскую емкость сетей связи. При наличии нелинейных искажений или нарушения синхронизации ортогональность сигналов абонентов внутри CDMA-группы нарушается, что приводит к возникновению межканальной интерференции и снижению помехоустойчивости с ростом числа абонентов, что необходимо учитывать при анализе помехоустойчивости в широкополосных сетях радиосвязи. В работе приведены результаты моделирования, показывающие, возможность использовании ортогонального синхронного кодового разделения каналов совместно с неортогональным методом разделения каналов, а помехоустойчивость системы определяется исключительно характеристиками NOMA. Показано влияние распределения мощностей абонентов на помехоустойчивость сети связи в зависимости от удаленности абонентов. Для анализа использованы математические модели и программные реализации в Matlab, которые позволяют исследовать ключевые параметры системы, включая вероятность ошибки (BER), пропускную способность и стратегии распределения мощности. Результаты работы демонстрируют, что предложенный подход позволяет эффективно анализировать и оптимизировать NOMA-системы, учитывая влияние нелинейных искажений и распределения мощности. Приведены примеры расчетов, подтверждающие целесообразность применения NOMA в широкополосных сетях радиосвязи.

Ключевые слова: неортогональное разделение каналов, спектральная эффективность, помехоустойчивость, нелинейные искажения, распределение мощности, сети радиосвязи

Интеграция RAG-системы для автоматизации поиска связей показателей и мероприятий национальных проектов

2025. T.13. № 3. id 2001

Каширина И.Л. Кириллов В.В. Албычев А.С. Старичкова Ю.В. Магомедов Ш.Г. Червяков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.027

В условиях возрастающей сложности управления Национальными проектами, направленными на достижение Национальных целей развития РФ, актуальной задачей становится автоматизация анализа взаимосвязей между запланированными в рамках этих проектов мероприятиями и показателями, которые отражают степень достижения поставленных в проекте задач. Традиционные методы ручной обработки документов характеризуются высокой трудоемкостью, субъективностью и значительными временными затратами, что обусловливает необходимость разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. В данной статье представлен подход к автоматизации анализа связей и показателей национальных проектов, который позволяет автоматически выявлять и верифицировать семантические связи «мероприятие-показатель» в документах национальных проектов, значительно повышая эффективность аналитической работы. Данный подход основан на использовании Retrieval-Augmented Generation (RAG) системы, сочетающей локально адаптированную языковую модель с технологиями векторного поиска. Работа демонстрирует, что интеграция RAG-подхода с векторным поиском и учетом онтологии проектов позволяет достичь необходимой точности и релевантности анализа. Особую ценность системе придает не только способность генерировать интерпретируемые обоснования выявленных связей, но и возможность определять ключевые мероприятия, влияющие на достижение показателей сразу нескольких национальных проектов, включая те из них, чье воздействие на реализацию данных показателей неочевидно. Предложенное решение открывает новые возможности для цифровизации государственного управления и может быть адаптировано для других задач, например, определения рисков реализации мероприятий и генерации новых мероприятий.

Ключевые слова: RAG-системы, большие языковые модели, национальные проекты, семантический поиск, автоматизация, национальные цели, искусственный интеллект в государственном управлении

Процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования индивидов в генетическом алгоритме

2025. T.13. № 3. id 2000

Малашин И.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.040

В статье представлена процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования в генетическом алгоритме (ГА), обеспечивающая адаптивную коррекцию области поиска в процессе работы алгоритма. В предложенной процедуре шаг дискретизации каждой координаты изменяется от поколения к поколению в зависимости от текущих границ областей с качественными решениями и плотности распределения индивидов в них. Для каждого такого диапазона рассчитывается число бит бинарной строки, представляющей решения в алгоритме, на основе количества кодируемых точек, после чего пересчитывается шаг дискретизации области поиска. При этом схема кодирования перестраивается таким образом, чтобы обеспечить корректность выполнения генетических операторов при наличии разрывов в области поиска, сохранить постоянную мощность множества перебираемых решений на каждом поколении, а также повысить точность найденных решений за счет динамически изменяющегося шага дискретизации. Экспериментальные результаты на многомодальных тестовых функциях, таких как Растригина и Стыблински-Танга, показали, что предложенная модификация ГА последовательно корректирует область поиска в ходе эволюции, концентрируя найденные решения вокруг глобальных экстремумов. В случае функции Растригина изначально разрозненные диапазоны постепенно фокусируются на области с максимальными значениями. Для функции Стыблински-Танга из заведомо неверного начальной области алгоритм смещает поиск к одному из глобальных оптимумов.

Ключевые слова: адаптивное кодирование, генетический алгоритм, дискретизация, многомодальная оптимизация, область поиска

Применение гибридного алгоритма балансировки для управления распределением вычислительных задач в высоконагруженных системах

2025. T.13. № 3. id 1998

Дойчев В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.024

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объемов обрабатываемых данных и широким распространением облачных технологий, что делает эффективное распределение вычислительных задач в высоконагруженных системах ключевой проблемой современной информатики. Существующие методы балансировки нагрузки часто не учитывают гетерогенность ресурсов, динамику workloads и необходимость многоцелевой оптимизации, что ограничивает их эффективность. Целью работы является разработка гибридного алгоритма балансировки нагрузки, сочетающего преимущества алгоритмов Artificial Bee Colony (ABC) и Max-Min для повышения производительности и ресурсоэффективности распределенных систем. В исследовании использован метод имитационного моделирования в среде CloudSim для оценки предложенного алгоритма при различных сценариях нагрузки (от 100 до 5000 задач). Задачи классифицируются на «легкие» и «тяжелые» на основе их вычислительной сложности (MIPS), после чего ABC применяется для быстрого распределения простых задач, а Max-Min – для оптимизации выполнения ресурсоемких заданий с целью минимизации общего времени выполнения (makespan). Сравнительный анализ с базовыми алгоритмами (FCFS, SJF, Min-Min, Max-Min, PSO, ABC) показал, что гибридный подход обеспечивает на 15–30 % лучшее время выполнения задач при высокой нагрузке (5000 задач), демонстрируя высокую адаптивность и масштабируемость. Результаты исследования подтверждают, что гибридные алгоритмы, объединяющие эвристические и метаэвристические методы, представляют собой перспективное решение для динамических облачных сред. Предложенный метод эффективно сочетает оперативность распределения легких задач и стратегическое планирование ресурсоемких операций, что делает его применимым в реальных ЦОДах и распределенных системах. Практическая значимость работы заключается в повышении энергоэффективности, снижении затрат и обеспечении качества обслуживания (QoS) в облачных вычислениях.

Ключевые слова: облачные вычисления, планирование, распределение задач, виртуальные машины, гибридный алгоритм, балансировка нагрузки, оптимизация, cloudsim

Методы определения нетиповых объектов в музыкальном ряде

2025. T.13. № 3. id 1993

Котельников В.В. Ахлестин А.И. Паринова Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.035

В статье рассматриваются современные методы автоматического обнаружения нетиповых (аномальных) музыкальных событий в музыкальном ряде, таких как неожиданные смены гармонии, нехарактерные интервалы, ритмические сбои или нарушения музыкального стиля, которые позволяют автоматизировать данный процесс и оптимизировать время работы специалистов. Задача выявления аномалий актуальна в музыкальной аналитике, цифровой реставрации, генеративной музыке и адаптивных рекомендациях. В работе используются как традиционные признаки (Chroma Features, MFCC, Tempogram, RMS-energy, Spectral Contrast), так и современные методы анализа последовательностей (self-similarity matrices, latent space embeddings). В качестве исходных данных применялись разнообразные MIDI-корпусы и аудиозаписи различных жанров, приведенные к единому частотному и временному масштабу. Были опробованы методы обучения с учителем и без него, включая кластеризацию, автоэнкодеры, нейросетевые классификаторы и алгоритмы изоляции аномалий (isolation forests). Полученные результаты демонстрируют, что наибольшую эффективность показывает гибридный подход, сочетающий структурные музыкальные признаки с методами глубокого обучения. Новизна работы заключается в комплексном сравнении традиционных и нейросетевых подходов для разных типов аномалий на едином корпусе данных. Практическая апробация показала перспективность предлагаемого метода для систем автоматического мониторинга музыкального контента и повышения качества музыкальных рекомендаций. В дальнейшем планируется расширение исследования на мультимодальные музыкальные данные и обработку в режиме реального времени.

Ключевые слова: музыкальный ряд, аномалия, темпограмма, музыкальный стиль, MFCC, chroma, автоэнкодер, обнаружение музыкальных аномалий

Гибридная система обучения агентов с использованием A2C и эволюционных стратегий

2025. T.13. № 3. id 1991

Корчагин А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.029

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности обучения агентов в условиях частичной наблюдаемости и ограниченного взаимодействия, характерных для многих реальных задач в мультиагентных системах. В связи с этим данная статья направлена на разработку и анализ гибридного подхода к обучению агентов, сочетающего преимущества градиентных и эволюционных методов. Ведущим методом исследования является модифицированный алгоритм Advantage Actor-Critic (A2C), дополненный элементами эволюционного обучения – кроссовером и мутацией параметров нейросети. Такой подход позволяет комплексно рассмотреть проблему адаптации агентов в условиях ограниченного обзора и кооперативного взаимодействия. В статье представлены результаты экспериментов в среде с двумя кооперативными агентами, задачей которых является извлечение и доставка ресурсов. Показано, что гибридная методика обучения обеспечивает значительный рост эффективности поведения агентов по сравнению с чисто градиентными подходами. Динамика среднего вознаграждения свидетельствует об устойчивости метода и его потенциале в более сложных сценариях многоагентного взаимодействия. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области обучения с подкреплением, разработки мультиагентных систем и построения адаптивных кооперативных стратегий в условиях ограниченной информации.

Ключевые слова: обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы, многоагентная система, a2C, LSTM, кооперативное обучение

Статистическое оценивание показателей структурной надежности мобильных систем передачи данных

2025. T.13. № 3. id 1989

Гвоздев В.Е. Гузаиров М.Б. Ракипова А.С. Галимов Р.Р. Янчиев Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.039

Центральная роль инфосферы в системах сетецентрического управления группами мобильных киберфизических систем обуславливает принципиальную значимость обеспечения функциональной надежности и живучести систем информационного взаимодействия устройств. Одним из факторов функциональной надежности систем информационного взаимодействия является структурная надежность систем передачи данных. Работа посвящена построению дескриптивных моделей показателей структурной надёжности мобильных систем передачи данных при влиянии разрушающих воздействий на каналы и узлы сети. Методом имитационного моделирования выполнено исследование влияния разрушения ребер в случайном графе на связность сети в зависимости от показателя – доли разрушенных узлов графа. Выявлены особенности средних значений и устойчивости показателя при разных характеристиках случайных графов. Оценено влияние свойства мобильности киберфизических устройств группы «рой» на показатели структурной надежности – сложность и неравномерность распределения нагрузки между узлами системы передачи данных. Показано, что использование такого ресурса мобильных групп киберфизических систем, как способность устройств перемещаться, является способом парирования деструктивных воздействий. Вследствие перемещения узлов происходит повышение устойчивости показателей структурной надежности – сложности структуры и неравномерности распределения нагрузки между узлами сети.

Ключевые слова: сетецентрическое управление, мобильные группы киберфизических устройств, структурная надежность систем передачи данных, дескриптивные модели, деструктивные воздействия, парирование деструктивных воздействий

Модель рендер-конвейера как динамический многомерный квадратичный рюкзак с нечеткой нейросетевой моделью оценки предпочтений пользователя

2025. T.13. № 3. id 1984

Фарафонов М.М. Мымликов В.Н. Антамошкин О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.028

Современная компьютерная графика предлагает множество различных визуальных эффектов для обработки трехмерных сцен в процессе рендеринга. Тяготы вычисления этих графических эффектов ложатся на пользовательское аппаратное обеспечение, что приводит к необходимости идти на компромисс между производительностью и качеством изображения. В связи с этим актуальной становится разработка систем, способных в автоматическом режиме осуществлять оценку качества трехмерного рендера и изображений в целом. Актуальность данной темы выражается в двух направлениях. Во-первых, возможность предсказывать реакцию пользователей позволит производить более точную настройку графических приложений. Во-вторых, понимание предпочтений может помочь в оптимизации трехмерных сцен путем выявления визуальных эффектов, которые могут быть отключены. В более широком смысле это также создает проблему оптимального управления процессом рендера, при котором станет возможным максимально эффективно использовать наличные аппаратные возможности. Потому значимой задачей становится моделирование процесса рендера трехмерной графики в такой форме, при которой будет максимально просто заниматься ее оптимизацией. Целью настоящего исследования является создание такой модели, которая позволит выполнять этап экспертной оценки для автоматического определения качества трехмерного рендера и использовать его для оптимального управления рендер-конвейером. Также обсуждается ряд важных вопросов, которые требуют особого внимания в рамках исследования. Круг применения разрабатываемой системы включает в себя различные сферы человеческой деятельности, в которых задействовано трехмерное моделирование. Подобная система может стать полезным инструментов как для разработчиков, так и для пользователей, что особенно важно в образовании, разработке видеоигр, технологиях виртуальной реальности и др., где требуется моделировать реалистичные объекты или визуализировать сложные процессы.

Ключевые слова: задача о квадратичном рюкзаке, многомерная задача о рюкзаке, искусственные нейронные сети, трехмерный рендеринг, анализ предпочтений пользователей, визуальная оценка качества, технологии будущего

Технологические аспекты проектирования беспилотного электромобиля на базе конструктора Bigo.Land и ArduPilot

2025. T.13. № 3. id 1983

Чугунов М.В. Полунина И.Н. Овчинников А.Ю. Гариков А.С. Осипов А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.018

На базе подходов, основанных на принципах системного инжиниринга, рассматриваются технологические аспекты проектирования прототипа электромобиля-беспилотника с комбинированной системой управления, которая предполагает возможность простого и безопасного переключения с ручного режима на дистанционный (по радиоканалу) или программный режим. Проектирование конструкции и физическая реализация ее основаны на рассмотрении взаимосвязанных технологий прототипирования, механической обработки, программирования. Проект реализован на базе конструктора Bigo.Land (в его механической и мехатронной части) и на базе ArduPilot/Pixhawk (в его программно-аппаратной части). Базовый состав Bigo.Land дополнен обгонной муфтой двунаправленного действия, которая наряду с программным обеспечением дает возможность пилоту при необходимости вмешиваться в процесс управления. Результатом работы является полнофункциональный прототип электромобиля-беспилотника, обладающий системой очувствления и функциями беспилотного управления и автономного поведения; а также его виртуальная (CAD/CAE) модель и программное обеспечение в виде прошивки полетного контроллера Ardupilot/Pixhawk, расширяющей и дополняющей штатный функционал базового программного обеспечения Ardupilot. Проект и полученные результаты могут быть полезны специалистам, разрабатывающим и эксплуатирующим беспилотную мобильную технику, а также учебным заведениям, реализующим педагогические технологии на базе проектного метода.

Ключевые слова: электромобиль-беспилотник, технологические аспекты проектирования, комбинированное управление, обгонная муфта двунаправленного действия, прототипирование, системный инжиниринг, проектный метод обучения

Анализ эмоций на видеоданных с использованием локальных и облачных решений искусственного интеллекта

2025. T.13. № 3. id 1982

Агамиров Л.В. Агамиров В.Л. Вестяк В.А. Тутова Н.В. Базунов С.А. Зеляник Ю.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.032

Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в высокоточной и интерпретируемой системе распознавания эмоций на основе видеоданных, что имеет решающее значение для развития человеко-ориентированных технологий в образовании, медицине и системах взаимодействия человек–компьютер. В связи с этим статья направлена на выявление различий и перспектив применения локального решения DeepFace и облачной модели GPT-4o (OpenAI) для анализа коротких видеосюжетов с эмоциональными выражениями. Методологически исследование базируется на эмпирическом сравнительном анализе: использован метод скользящего среднего для сглаживания временных рядов эмоциональных оценок и оценки устойчивости и когнитивной интерпретируемости. Результаты показали, что DeepFace обеспечивает стабильную локальную обработку и высокую устойчивость к артефактам, в то время как GPT-4o демонстрирует способность к сложной семантической интерпретации и высокой чувствительности к контексту. Обоснована эффективность гибридного подхода, сочетающего вычислительную автономность и гибкость интерпретации. Таким образом, синергия локальных и облачных решений открывает перспективы для создания более точных, адаптивных и масштабируемых систем аффективного анализа. Материалы статьи имеют практическую ценность для специалистов в области аффективных вычислений, интерфейсного дизайна и когнитивных технологий.

Ключевые слова: аффективные вычисления, распознавание эмоций, анализ видеоданных, deepFace, языковая модель GPT-4o, гибридная система анализа, семантический анализ текста, мультимодальное взаимодействие, интерпретируемость нейросетей, когнитивные технологии

Методы определения отношения сигнал-шум в системах радиосвязи

2025. T.13. № 3. id 1977

Калистратов Д.С. Митрофанов Д.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.023

В работе затрагивается вопрос беспроводной передачи информации посредством радиосвязи. Указывается, что ключевым параметром качества радиоканала является отношение сигнал-шум на входе приемного устройства. Подчеркивается важность обеспечения высокого отношения сигнал-шум в радиопередающих и радиоприемных устройствах и системах. Проводится аналитический обзор и сравнительный анализ распространенных методов определения отношения сигнал-шум на входе приемного устройства. Рассматриваются теоретические и практические методы определения отношения сигнал-шум, в частности, метод комплексной огибающей, метод спектрального анализа, а также метод расчета потерь в свободном пространстве. Выявляются их преимущества и недостатки. Описываются математический и методологический аппарат рассматриваемых методов. Дается краткое описание алгоритмов измерения отношения сигнал-шум в указанных методах. Приводятся сведения о проведенных экспериментальных исследованиях методов. Описываются исходные данные и результаты эксперимента. Представляются результаты сравнительного анализа теоретических и практических методов по критерию точности оценки отношения сигнал-шум на входе приемного устройства. Анализируются основные причины и факторы, снижающие точность теоретической оценки отношения сигнал-шум по сравнению с практическим измерением. Предлагаются возможные пути увеличения значения отношения сигнал-шум в теоретических методах.

Ключевые слова: беспроводная связь, радиосигнал, отношение сигнал-шум, метод комплексной огибающей, метод спектрального анализа, метод расчета потерь

Создание модуля для генерации набора данных для обучения задачи генерации исходного кода на основе изображения

2025. T.13. № 3. id 1976

Никитин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.030

В рамках данного исследования предлагается новый механизм создания данных для обучения нейронной сети для задачи генерации кода на основе изображения. Для того, чтобы система могла выполнять поставленную перед ней задачу, ее необходимо обучить. Изначальный набор данных, который предоставляется с системой pix2code, позволяет обучить систему, однако он опирается на те данные, которые представлены в словаре предметно-ориентированного языка. Расширение или изменение слов в словаре никак не влияет на набор данных, что ограничивает гибкость в применении системы, не позволяя учесть правила, которые могут применяться на предприятии. В части исследований есть утверждения о том, что они создали свой набор данных, однако его отсутствие в открытом доступе не позволяет оценить сложность изображений, содержащихся в нем. Для решения этой проблемы, в рамках данного исследования разработан подмодуль, который позволяет на основе измененного словаря предметно-ориентированного языка создать свой набор данных для обучения, состоящий из пары изображение-исходный код, соответствующий этому изображению. Для проверки работоспособности созданного набора данных, доработанная система pix2code выполнила обучение, а после смогла предсказать код на тестовых примерах.

Ключевые слова: кодогенерация, изображение, машинное обучение, набор данных, исходный код

Влияние размера образа ключа на производительность хеш-таблиц в современных архитектурах

2025. T.13. № 3. id 1974

Буевич Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.014

Работа рассматривает способ увеличения скорости поиска в хеш-таблицах с хранением ссылки, если задача предполагает ограничение производительности пропускной способностью одного из интерфейсов между уровнями хранения (кэши L1, L2, L3, память). Для уменьшения влияния этого ограничения предлагается алгоритм оптимального использования размера кэш-линии – минимальной порции информации, передающейся между уровнями хранения. В работе показано, что существует наилучший для конкретных задачи и архитектуры размер информации о ключе в хеш-таблице (образ ключа), приведены формулы для его численного и приблизительного аналитического вычисления для случаев имеющегося и отсутствующего в таблице ключа. Рассмотрен отдельный случай использования части ключа в качестве его образа в таблице. Предложен алгоритм работы с неудобными размерами образа ключа, не являющимися степенью двойки. Приведенные результаты вычислений подтверждают увеличение производительности поиска при использовании вычисляемого размера образа ключа по сравнению с другими вариантами. Приведенный результат эксперимента подтверждает предположение, что связанное с этим усложнение кода практически не влияет на производительность из-за частичного простоя процессора. В работе подразумевается разрешение коллизий через цепочки, но схожие вычисления должны быть применимы и к другим способам с учетом их особенностей.

Ключевые слова: хеш, хеш-таблица, открытая адресация, цепочка, коллизия, параллелизм уровня памяти, кэш, кэш-линия, кэш-промах

Искусственная нейронная сеть подавления артефактов наложения изображений для изменения атрибутов лица на основе дифференциальной активации

2025. T.13. № 3. id 1971

Гу Чунюй Громов М.Л.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.013

В работе предлагается новый метод подавления артефактов, возникающих при наложении изображений друг на друга. Метод основан на дифференциальной активации. Задача наложения изображений возникает во многих приложениях, однако в данной работе она рассматривается с точки зрения редактирования атрибутов лица. Существующие подходы подавления артефактов имеют существенные ограничения. Они используют дифференциальную активацию для локализации областей редактирования с последующим слиянием признаков, что приводит к потере характерных деталей (например, украшения, прически) и нарушению целостности фона. Передовой метод подавления артефактов основан на энкодер-декодерной архитектуре и иерархической агрегации карт признаков генератора StyleGAN2 с декодером, что приводит к искажению текстур, чрезмерной резкости и эффекту алиасинга. Мы предлагаем метод, объединяющий традиционный алгоритм обработки изображений с методом глубокого обучения. В нем объединены блендинг Пуассона и нейронная сеть MAResU-Net. Блендинг Пуассона используется для создания слитых изображений без артефактов, а сеть MAResU-Net учится сопоставлять изображения, загрязненные артефактами, с чистыми версиями. В результате формируется конвейер преобразования изображений с артефактами наложения в чистые изображения без артефактов. На первых 1000 изображениях базы данных CelebA-HQ разработанный метод демонстрирует превосходство по сравнению с известным методом по пяти метрикам: PSNR: +17,11 % (от 22,24 до 26,06), SSIM: +40,74 % (от 0,618 до 0,870), MAE: −34,09 % (от 0,0511 до 0,0338), LPIPS: −67,16 % (от 0,3268 до 0,1078), FID: −48,14 % (от 27,53 до 14,69) при 26,3 млн параметров (в 6,6 раз меньше, чем 174,2 млн у аналога) и ускорении обработки на 22 %. Метод сохраняет детали аксессуаров, фоновые элементы и текстуру кожи, которые обычно теряются в существующих методах, что подтверждает его практическую ценность для реальных приложений редактирования лиц.

Ключевые слова: глубокое обучение, изменение атрибутов лица, сеть подавления артефактов наложения, преобразование изображений, дифференциальная активация, MAResU-Net, генеративно-состязательная сеть (GAN)

Алгоритмы кластеризации неструктурированных текстов и их реализация в программных системах

2025. T.13. № 3. id 1970

Кондаков В.С. Кузнецова А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.010

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объема неструктурированных текстов в цифровой среде и необходимостью их систематического анализа. Отсутствие универсальных и легко воспроизводимых решений по группировке текстовой информации затрудняет ее интерпретацию и ограничивает возможности применения в различных прикладных сферах, включая здравоохранение, образование, маркетинг и корпоративный сектор. В связи с этим данная статья направлена на выявление ключевых алгоритмических подходов к кластеризации неструктурированных текстов, а также на анализ программных систем, реализующих соответствующие методы. Ведущий метод исследования основан на сравнительно-аналитическом подходе, позволившем обобщить и классифицировать современные алгоритмы машинного обучения, применяемые для обработки текстовых данных. В работе рассмотрены как традиционные методы кластеризации, так и современные архитектуры, использующие обучение без учителя, числовые векторные представления и нейросетевые модели. Проанализированы программные инструменты, демонстрирующие различные уровни точности, интерпретируемости и адаптивности. В результате систематизированы критерии выбора методов под конкретные задачи, выявлены ограничения существующих подходов и обозначены перспективные направления развития. Материалы статьи могут быть полезны специалистам, занимающимся проектированием и внедрением программных решений для автоматической обработки и анализа текстовой информации.

Ключевые слова: кластеризация текстов, неструктурированные данные, тематическое моделирование, машинное обучение, векторные представления, алгоритмы без учителя, программные фреймворки, интеллектуальный анализ текста

Применение методов машинного обучения в технологиях виртуальной реальности

2025. T.13. № 3. id 1969

Поздняков Д.А. Азарнова Т.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.012

В последние годы развитие технологий виртуальной реальности (VR) во многом связано с внедрением методов машинного обучения (ML). Применение методов ML направлено на повышение уровня комфортности, эффективности и результативности VR. Алгоритмы ML могут анализировать данные о взаимодействиях, распознавать паттерны и адаптировать сценарии взаимодействия на основе поведения и эмоционального состояния пользователя. В статье анализируются ключевые современные направления совместного использования VR и ML, которые уже прошли практическую апробацию и показали достаточно высокую эффективность. Одним из таких направлений является улучшение взаимодействия в VR, включающее повышение качества VR-систем, более реалистичную графику, адаптацию контента под пользователя и точное отслеживание движений. Рассмотрены проблемы применения ML в технологиях VR в сфере образования, психотерапии, реабилитации, медицине, управлении дорожным движением, технологиях создания, передачи, распределения, хранения и использования электроэнергии и других сферах. Проведен также краткий анализ инструментов ML, применяемых в VR, среди которых можно выделить генеративные нейросети, способные создавать динамичные виртуальные среды. Исследование показывает, что сочетание VR и ML открывает новые возможности для создания интеллектуальных и интерактивных систем, может привести к значительным прорывам не только в VR, но и в смежных технологических областях.

Ключевые слова: технологии виртуальной реальности, машинное обучение, эффективность машинного обучения, адаптивные алгоритмы, образование, медицина, реабилитация

Распределение ресурсов как основа оптимизации сетевой модели проекта

2025. T.13. № 2. id 1968

Леденёва Т.М. Шишов М.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.049

В статье представлена процедура оптимизации проекта в форме сетевого графика. Идея оптимизации заключается в том, чтобы все пути из исходного события в завершающее сделать критическими за счет переноса ресурсов с некритических работ с ненулевым свободным резервом на критические работы некоторого критического пути. В предположении, что зависимость продолжительности работы от выделенных для ее выполнения ресурсов линейная, получены формулы для новых продолжительностей работ и нового критического времени. Перераспределение ресурсов позволяет сократить продолжительности некоторых работ, но делает проект более напряженным. Для оценки проекта с новыми продолжительностями работ для каждой работы введен коэффициент напряженности как интенсивность использования обобщенного ресурса проекта в единицу времени. В процессе оптимизации данные характеристики ведут себя по-разному, поэтому введена обобщенная характеристика интенсивности проекта на основе агрегирования частных характеристик работ с использованием принципа «нечеткого большинства». Заметим, что для агрегирования частных оценок можно использовать известные взвешенные средние, при этом для определения весов можно применить, например, метод парных сравнений. В статье приведен иллюстративный пример, демонстрирующий работу предложенного подхода.

Ключевые слова: сетевой график, критический путь, ресурс, оптимизация, коэффициент напряженности, агрегирование

Исследование и оценка качества аннотаций на естественном языке, сгенерированных мультиагентной системой

2025. T.13. № 3. id 1967

Кузнецова А.И. Носкин В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.009

Исследование посвящено оценке качества аннотаций на русском языке, сгенерированных мультиагентной системой для анализа временных рядов. Система состоит из четырех специализированных независимых агентов: аналитик дашборда, аналитик временного ряда, доменно-специфичный агент и агент для взаимодействия с пользователем. Аннотации генерируются на основе данных дашборда и временного ряда, анализируемых с использованием модели GPT-4o-mini и графа задач для агентов на базе LangGraph. Оценка качества аннотаций проводилась по метрикам понятности, читаемости, контекстуальной уместности и грамотности, а также с использованием адаптированной формулы индекса удобочитаемости Флеша для русского языка. Было разработано тестирование и проведено с участием 21 пользователя на 10 дашбордах – итого 210 оценок по десятибалльной шкале для каждого из показателей. Проведенная оценка и результаты показали эффективность аннотаций: понятность – 8,486, читаемость – 8,705, соответствие контексту – 8,890, грамотность – 8,724. Индекс удобочитаемости составил 33,6, что показывает среднюю сложность текста. Но такой показатель связан со спецификой области исследования и не учитывает расположение слов и их контекст, а только статические показатели длины. Взрослый человек и неспециалист в этой области способен воспринимать сложные слова в аннотации, что доказывают другие оценки. Все оставленные пользователями замечания будут учтены для улучшения формата и интерактивности системы в дальнейшем исследовании.

Ключевые слова: временной ряд, генерация аннотаций, LLM, мультиагентная система, дашборды

Анализ особенностей экономических систем с малым параметром

2025. T.13. № 3. id 1966

Белоусова Е.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.022

Актуальность настоящего исследования представляется очевидной. Быстрый рост инфляции, подогреваемой значительным увеличением заработных плат в некоторых секторах экономики, и инфляционные ожидания делают жизнь общества в целом очень сложной. Целью является определение уровня ВВП, который будет обеспечивать стабильность в экономике страны и в жизни ее граждан продолжительное время. В статье представлено исследование макроэкономической модели делового цикла Гудвина, которая включает в себя малый параметр с целью прогноза динамики изменения жизненно важных экономических показателей. Для ее анализа был использован такой метод теории динамических систем, как метод нормальных форм А. Пуанкаре. Показано, что такая модель может иметь устойчивый цикл в окрестности состояния экономического равновесия. Получены асимптотические формулы для вычисления периодических решений. Определен количественный размер предельного цикла, который отображает периодические процессы, возникающие в экономической системе Гудвина, по входным параметрам. Доказана устойчивость этих процессов. Результаты исследования наглядно иллюстрируют, что желаемая устойчивая цикличность экономического развития, позволяющая эффективно развиваться государству, возникает не во всех случаях. Кроме того, сделать выводы о том, в какие рамки будет укладываться эта цикличность, тоже довольно сложно с практической точки зрения. Но если это удается, то можно строить долгосрочные прогнозы относительно развития и уровня основных экономических показателей, которые это развитие будут обеспечивать.

Ключевые слова: динамические системы, экономическая система Гудвина, метод малого параметра, предельный цикл, устойчивость

Оптимальность валютной зоны БРИКС

2025. T.13. № 2. id 1959

Тарасов М.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.038

В статье рассмотрен вопрос реализуемости валютной интеграции в формате БРИКС, а также оптимальности БРИКС в качестве валютной зоны. В ходе исследования проведены вычисления по формуле оптимальности валютной зоны. Данная модель позволяет проанализировать соотношение макроэкономических показателей пар стран и найти средний коэффициент оптимальности всего объединения для валютной интеграции. Кроме того, в исследовании приведены дополнительные экономические и геополитические критерии, с помощью которых производится проверка релевантности первичных вычислений по модели оптимальных валютных зон. Корреляция рынков труда, соотношение уровней инвестиционной привлекательности экономик, корреляция деловых и финансовых циклов, инфляционная конвергенция, геополитические риски – все это оказывает непосредственное или косвенное воздействие на успех интеграции. Полученные после вычисления и сверки по дополнительным критериям данные отражают реальную степень готовности БРИКС к созданию единой валюты, а также предрасположенность отдельных стран к экономической интеграции. Целью статьи является не дискредитация программ БРИКС, а научный подход к анализу одной из инициатив, неоднократно продвигаемой в ходе саммитов БРИКС. Реализуемость валютной интеграции в формате БРИКС – сложный многогранный процесс, требующий колоссальных временных и ресурсных затрат со стороны всех государств-членов объединения. Данное положение вещей идет вразрез с отдельными призывами и заявлениями политиков государств БРИКС, что может несколько исказить представление о предмете исследования – валютной интеграции в формате БРИКС – в глазах общественности.

Ключевые слова: валютная зона, валютная интеграция, оптимальность, БРИКС, критерий, экономика, единая валюта, потенциал