Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»

Понятно

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

Метод интеллектуальной поддержки принятия решений при формировании группы ассистентов тьютора для проверки работ со свободным ответом при управлении онлайн обучением

2024. T.12. № 4. id 1769

Латыпова В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.031

Несмотря на привлекательность массовых открытых онлайн курсов для обучающихся, лишь небольшая часть последних доходит до финишной прямой. Такая ситуация возникает из-за действия различных неблагоприятных факторов на процесс обучения. Дополнительный персонал и «умные» ассистенты (образовательные чат-боты) используются для ослабления влияния данных факторов, оказывая помощь тьюторам при управлении онлайн обучением. Ассистенты тьютора привлекаются для проверки работ со свободным ответом и выявления проблем курса, связанных с его контентом, а образовательные чат-боты – для «ведения» студентов по курсу и организации взаимодействий между ними. При каждом запуске онлайн курса тьютор стоит перед выбором группы наиболее подходящих ассистентов. В существующих исследованиях при данном выборе принимаются во внимание различные параметры ассистентов, такие как оценки, мотивация, манера общения и др. Тем не менее, в первых не учитывается способность ассистентов правильно оценивать и комментировать выполнение работ со свободным ответом. Для устранения данного пробела в статье предлагается метод интеллектуальной поддержки принятия решений при формировании группы ассистентов тьютора для проверки таких работ. Метод был апробирован на одной из лабораторных работ по курсу «Моделирование» и позволил сформировать группу ассистентов, способных корректно ее оценивать.

Ключевые слова: интеллектуальная поддержка принятия решений, ассистент тьютора, интеллектуальный анализ отзыва, управление онлайн обучением, работа со свободным ответом, онлайн курс

Многокритериальное принятие решений с использованием группы методов ELECTRE

2024. T.12. № 4. id 1760

Латыпова В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.030

Решение слабоструктурированных проблем является неотъемлемой частью управления организационными системами. Для упрощения решения данных проблем используются различные методы многокритериального принятия решений. Среди базовых распространенных методов можно выделить методы семейства ELECTRE. Последним посвящено большое количество научных работ, но, тем не менее, в них недостаточно освещается следующая проблема: при использовании различных методов ELECTRE для решения одной и той же задачи можно получить неодинаковый результат. Причина этого кроется в обладании данными методами наравне с общим фундаментом своими специфическими особенностями. Для устранения проблемы в статье предлагается метод многокритериального принятия решений с использованием группы методов ELECTRE: ELECTRE I, ELECTRE Iv, ELECTRE Is, ELECTRE II, ELECTRE III, ELECTRE IV, учитывающий результаты каждого из методов и применяющий интегральные оценки альтернатив при определении комплексного решения задачи. Предлагаемый метод был апробирован на тестовом примере многокритериального выбора кандидата на вакантную должность в процессе найма при управлении персоналом. Первый позволил сгладить расхождения в полученных результатах каждого из методов группы и выявить комплексное решение задачи.

Ключевые слова: принятие решений, ELECTRE, многокритериальный выбор, интегральная оценка, экспертная оценка

Интеграция процессов цифровой трансформации предприятий и подготовки специалистов в области автоматизации промышленного и сельскохозяйственного производства

2024. T.12. № 4. id 1753

Лишилин М.В. Пряхин В.Н. Карапетян М.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.032

Цифровая трансформация в промышленности и сельском хозяйстве призвана стимулировать интенсивный рост экономики и революционизировать управление проектами на государственном уровне. Она предполагает изменение стратегии управления и моделей операций через интеграцию информационных систем. Важными вызовами являются повышение уровня цифровой зрелости предприятий сельского хозяйства, вовлечение в процессы цифровой трансформации заинтересованных сторон, улучшение доступа к технологической информации и расширение применения таких технологий, как промышленный Интернет вещей, «цифровых двойников». Для достижения стратегических целей необходимо не только повысить цифровую зрелость предприятий, но и обеспечить подготовку квалифицированных кадров. Интеграция информационных систем университетов и предприятий, использование виртуальных компьютерных лабораторий в обучении и управление на основе данных являются ключевыми элементами успешной цифровой трансформации. Важным фактором является системное использование такого инструментария, как виртуальная компьютерная лаборатория в качестве технологической основы для интеграции производственных данных в образовательный процесс. Однако требуется еще разработка методической и нормативной основы для информационных систем университетов и предприятий. Это позволит улучшить качество подготовки специалистов и активно вовлечь университеты в процессы цифровой трансформации промышленности.

Ключевые слова: цифровая трансформация, виртуальная компьютерная лаборатория, информационные технологии, подготовка кадров, управление знаниями

Разработка и исследование программной системы биометрической аутентификации пользователя по динамике рукописной подписи с использованием нечетких признаков

2024. T.12. № 4. id 1750

Анисимова Э.С. Аникин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.027

Сложность надежной биометрической аутентификации пользователя по динамике рукописных подписей обусловлена их высокой внутриклассовой вариативностью, связанной с изменениями физического и эмоционального состояния человека, а также условий написания. Существующие подходы не всегда обеспечивают достаточную точность и устойчивость к этим вариациям. Данная работа посвящена исследованию и разработке программной системы биометрической аутентификации, использующей аппарат теории нечетких множеств для повышения надежности распознавания. В работе предложена оригинальная признаковая модель динамической рукописной подписи, включающая набор статических и динамических признаков, в том числе нечеткие, учитывающие неопределенность и вариативность почерка. В качестве эталона подписи используется совокупность функций принадлежности, построенных на основе компонентов признаковой модели. Предложена архитектура системы распознавания, состоящая из подсистем обучения, создания модели тестовой подписи и принятия решения о подлинности. Разработана программная система, реализующая предложенный подход, с использованием математического пакета SciLab и языка программирования C++. Система предоставляет функционал регистрации пользователей и формирования обучающей выборки на основе подписей, введенных с помощью графического планшета, а также распознавание тестовых подписей. Экспериментальное исследование проведено на базе коллекции подписей MCYT Signature 100. В ходе исследования экспериментально определено оптимальное значение степени компактности кластера для построения функций принадлежности признаков, минимизирующее коэффициент равного уровня ошибок. Результаты экспериментов демонстрируют снижение коэффициента равного уровня ошибок по сравнению с известными методами, что свидетельствует об эффективности предложенного подхода. Применение нечетких признаков способствует повышению устойчивости системы к вариациям в подписях и, как следствие, повышению надежности биометрической аутентификации в различных приложениях, требующих подтверждения личности. Результаты исследования могут быть использованы для повышения безопасности систем аутентификации и защиты конфиденциальной информации.

Ключевые слова: биометрическая аутентификация, рукописная подпись, графический планшет, динамика ввода подписи, теория нечетких множеств, нечеткая логика, модель подписи, эталон подписи, характер нажима, ритм письма

Метод подготовки данных по научным публикациям для интеллектуальной поддержки принятия решений при оценке экспертности рецензентов

2024. T.12. № 4. id 1748

Латыпова В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.026

Одним из основных факторов при назначении рецензента является его экспертность по теме рукописи (наличие соответствующих публикаций). Поддержка принятия решений, базирующаяся на применении интеллектуального анализа данных наукометрических баз по научным публикациям, ускоряет и делает менее трудоемким процесс оценки экспертности рецензентов. Однако критическим пунктом в данном случае является корректность данных по научным публикациям, подвергающихся интеллектуальному анализу. В настоящий момент исследователи активно занимаются вопросом определения корректности данных наукометрических баз и способам ее обеспечения, осуществляя различные процедуры очистки в рамках подготовки данных. Тем не менее, в существующих работах не учитывается специфика задачи, для решения которой собираются данные по научным публикациям. Для решения данной проблемы в статье предлагается метод подготовки данных по научным публикациям для интеллектуальной поддержки принятия решений при оценке экспертности рецензентов, учитывающий особенности, связанные с необходимостью определения семантической близости текста данных по публикациям. Метод успешно апробирован при подготовке данных по научным публикациям членов редколлегии журнала «Системная инженерия и информационные технологии» с привлечением содержимого их профилей в наукометрических базах «РИНЦ» и «Академия Google».

Ключевые слова: подготовка данных, поддержка принятия решений, интеллектуальный анализ данных, рецензент, научная публикация

Анализ характеристик селевых потоков при ограниченных данных с использованием моделей машинного обучения

2024. T.12. № 4. id 1747

Лютикова Л.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.029

В работе предложен комбинированный метод анализа неполной и искаженной информации, продемонстрированный на примере прогнозирования селей. Основная цель исследования заключается в демонстрации возможности не только создавать точные прогнозы, но и разбирать механизмы принятия решений модели, идентифицируя значимые параметры, влияющие на предсказания. Для представления выявленных комплексов параметров, влияющих на объем селевого потока, в виде логических правил потребовалось использование категоризации данных. Это позволило повысить надежность моделей при наличии выбросов и шума, а также учесть нелинейности. Для формирования логических правил применялись два подхода: метод ассоциативного анализа и оригинальная методика построения логического классификатора. В результате ассоциативного анализа были выявлены правила, отражающие определенные закономерности в данных, которые, как оказалось, нуждались в значительной коррекции. Использование логического классификатора позволило уточнить и скорректировать закономерности, обеспечив определение комплекса факторов, влияющих на объем селевого потока. Такой подход позволил выявить наиболее существенные входные переменные и понять, каким образом модель обрабатывает данные для генерации прогноза, определить факторы, играющие ключевую роль в результатах прогнозирования, обеспечить адекватную точность и стабильность прогнозов с учетом особенностей и сложности данных о селевых явлениях. Выведенные в результате исследования закономерности, отражающие скрытые принципы исследуемой предметной области, методы логического анализа, использованные в исследовании, помогли установить возможные причины формирования разных объемов выносимых твердых отложений. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования систем мониторинга и предотвращения негативных последствий селевых явлений.

Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, кластерный анализ, ассоциативные правила, селевые потоки, модель

Организации радиосвязи с удаленными подвижными наземными объектами

2024. T.12. № 4. id 1743

Дорохин С.В. Иванников В.А. Жайворонок Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.028

В статье рассмотрены вопросы повышения качества передачи информации на подвижных объектах путем использования современной аппаратуры технологии цифровой радиосистемы DMR (Digital Mobile Radio), соответствующей современным требованиям к помехоустойчивости, дальности связи, безопасности передачи и приему данных. Аппаратура обладает всеми преимуществами цифровых технологий по сравнению с аналоговыми, использует один канал с полосой частот 12,5 кГц, разделенный по времени на два логических канала. Это позволяет работать через ретранслятор с поддержкой технологии двухчастотного симплекса с дуплексным разносом, в этом режиме возможны два одновременных независимых голосовых соединения. Описаны структурные схемы радио-интерфейса предлагаемого стандарта, его основные достоинства, характеристики, преимущества по сравнению с используемыми в настоящее время цифровыми и аналоговыми радиосистемами. Разработаны структурные схемы организации связи нескольких абонентов, предоставляющие возможность одновременной работы двух групп пользователей через один или несколько репитеров на одном канале. С целью эффективного использования имеющегося ресурса обмена данными предложены современные методы мультиплексирования каналов и их комбинации. Статистическое и временное мультиплексирование с использованием дискретной многотональной модуляции позволяет минимизировать последствия затухания сигнала с ростом частоты. Предлагаемые технические решения обеспечивают возможность постепенной замены морально устаревшего оборудования вследствие одновременного использования аналоговой и цифровой аппаратуры, а также эффективное использование частотного диапазона в условиях его ограниченного распределения.

Ключевые слова: передача информации, система, аппаратура, стандарты, каналы связи, радиосигнал, помехи

Концепция и архитектура парсинга и хранения единой базы патентов и научных журнальных публикаций

2024. T.12. № 4. id 1740

Козина С.А. Кулинченко И.А. Коробкин Д.М. Фоменков С.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.024

Существующие на текущий момент методы автоматизированного сбора данных, хотя и облегчают данный процесс, но зачастую сталкиваются с проблемами низкой надежности, эффективности и скорости. Нестабильность соединений, блокировки IP-адресов и изменения структуры сайтов приводят к потере данных и необходимости постоянного контроля процесса парсинга, что увеличивает затраты на поддержание и эксплуатацию подобных систем. В связи с этим, разработка новых подходов и инструментов для парсинга необходимой информации является весьма актуальной задачей, способной трансформировать область интеллектуального анализа данных. В статье рассмотрен процесс разработки системы парсинга информации патентных систем и сайтов физико-технических журналов с использованием современных технологий и подходов, а также представлены результаты проверки его работоспособности. Данный инструмент может быть полезен патентным ведомствам, исследователям, студентам, инженерам, ученым, работающим в рассматриваемой предметной области. Использование такой системы позволит открыть новые возможности для интеллектуального анализа данных и принятия стратегических решений в области инновационного развития, а также для глубокого анализа технологических трендов, выявления перспективных разработок и построения стратегий инновационного развития.

Ключевые слова: патенты, физико-технические журналы, парсинг, масштабируемость, отказоустойчивость

Разработка системы защиты от фишинговых атак с использованием программно-аппаратной реализации методов машинного обучения

2024. T.12. № 4. id 1738

Лукманова К.А. Картак В.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.033

В связи с постоянным развитием фишинговых атак, традиционные методы защиты, такие как фильтрация URL и обучение пользователей, становятся недостаточно эффективными. В статье рассматриваются современные методы обнаружения фишинговых атак с использованием алгоритмов машинного обучения, направленных на повышение точности и эффективности классификации URL-ссылок. Разработанная система использует многослойный персептрон для автоматического анализа URL и классификации ссылок как фишинговых или легитимных. Создание качественного и репрезентативного набора данных, включающего фишинговые и легитимные ссылки, является одним из ключевых этапов разработки модели. Основной акцент сделан на анализе URL-адресов, опираясь на 30 ключевых признаков, таких как длина URL, наличие SSL-сертификата и использование IP-адресов. Результаты тестирования модели показали высокую точность, что значительно превышает результаты традиционных методов фильтрации. Разработанное программное обеспечение на языке Python с использованием библиотек TensorFlow и Scikit-Learn продемонстрировало высокую эффективность в реальных условиях, обеспечив точность, полноту и высокую F1-меру. Полученные результаты подтверждают, что использование машинного обучения позволяет повысить эффективность и точность выявления фишинговых атак по сравнению с традиционными методами.

Ключевые слова: фишинг, кибербезопасность, машинное обучение, многослойный персептрон, случайный лес, классификация URL, обнаружение фишинга, защита данных

Модель управления запасами при реализации строительных проектов, основанная на марковских случайных процессах

2024. T.12. № 4. id 1734

Серебрякова Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.025

В статье описана разработанная математическая модель, позволяющая на основе вероятностных методов в динамике оценивать возможности возникновения рисков, связанных с дефицитом ресурсов при реализации строительных проектов. Предлагаемая модель дает возможности осуществлять мониторинг запасов дефицитных ресурсов при реализации строительных проектов, учитывая стохастический характер их пополнения и расходования, что позволит осуществлять профилактические мероприятия, направленные на поддержку имеющихся запасов на необходимом уровне. Математической основой модели послужили теории стационарных марковских случайных процессов и массового обслуживания. Для реализации вычислительных процедур по модели на практике описана методика осуществления расчетов в табличном процессоре MS Excel. Расчет по вычислительному листу Excel предполагает ввод необходимого ресурса, для которого необходимо управление запасами по каждому периоду времени, а также диапазон потребления данного ресурса при проведении строительных работ. Далее рассчитывается приведенная интенсивность расхода ресурса не несколько периодов реализации проекта, и вероятности наличия ресурса как функция времени и количества завезенного запаса ресурса. Далее рассчитываются приведенная интенсивность расхода ресурса на несколько периодов реализации проекта и вероятности наличия ресурса как функции времени и количества завезенного запаса ресурса. На основе вычислительного листа можно оценивать вероятности имеющегося в запасе ресурса на несколько временных прогнозных периодов с целью минимизации возможных рисков, связанных с нехваткой ресурса. В заключительной части работы приведены результаты апробации модели в деятельности строительной организации, которая показала, что применение модели позволит сэкономить от 5 до 10 % денежных средств, связанных с издержками от приостановки строительных работ из-за нехватки необходимых ресурсов.

Ключевые слова: управление запасами, строительство, марковские случайные процессы, теория массового обслуживания, математическое моделирование

Математическое моделирование процесса формирования усадочной раковины в конечных слябах при разливке на МНЛЗ

2024. T.12. № 4. id 1732

Кабаков З.К. Габелая Д.И. Чуев А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.021

Выполнено моделирование динамики образования профиля и глубины усадочной раковины на основе математических моделей процесса объемной и линейной усадки, построенных с помощью метода конечных разностей с явной схемой аппроксимации частных производных. Данные модели, в отличие от известных предшествующих, учитывают разный характер процесса затвердевания металла в зависимости от химического состава и используют двумерную расчетную область, разделенную на заданное количество узлов по координатам x и z. При моделировании использована система алгоритмов для расчета динамики затвердевания непрерывно-литой заготовки, линейной и объемной усадки металла, а также процесса формирования усадочной раковины. Кроме того, учтено влияние концентрации углерода в стали, ее теплофизических свойств и технологических параметров непрерывной разливки на процесс затвердевания металла. Реализация представлена в виде компьютерной программы, входными параметрами моделирования являются химический состав стали и технологические параметры разливки, выходными – значения теплофизических коэффициентов и профиль усадочной раковины в конечном слябе. Верификация проводилась путем сравнения расчетных данных с экспериментальными и показала, что данные расчета отличаются от данных эксперимента менее чем на 1 %. Показана возможность увеличения точности результатов путем увеличения количества узлов по толщине и высоте заготовки, при этом зависимость точности от количества узлов по толщине заготовки проявляется наиболее сильно. Предложенная модель позволяет уменьшить потери металла при разливке, связанные с образованием усадочной раковины, и повысить энерго- и ресурсоэффективность современных металлургических предприятий.

Ключевые слова: непрерывная разливка, математическая модель, метод конечных разностей, усадочная раковина, конечный сляб, аппроксимация

Разработка алгоритма многоклассового классификатора системы федеративного обучения, функционирующей в условиях неполноты классов локальных классификаторов

2024. T.12. № 4. id 1731

Михалев П.А. Куцакин М.А. Карамыхова О.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.023

Актуальность исследования обусловлена необходимостью решения задачи обучения моделей многоклассовых классификаторов, используемых в структуре системы федеративного машинного обучения, оперирующей обучающей выборкой данных, которая содержит как общедоступные данные, так и конфиденциальные данные, формирующие скрытые классы. Подобная проблема возникает в условиях обучения классификатора с использованием выборки данных, часть из которых состоит из персональной информации или данных различной степени конфиденциальности. В связи с этим данная статья направлена на исследование особенностей модели гауссовой смеси распределений как способа представления скрытых классов, представляющих конфиденциальные данные, а также обоснование выбора алгоритмического метода нахождения оценок максимального правдоподобия ее параметров. Ведущим методом решения проблемы идентификации параметров скрытых классов является обоснованно выбранная двухэтапная итерационная процедура «ожидание-максимизация» (EM-алгоритм), обеспечивающая усиление связи между пропущенными (конфиденциальными) данными и неизвестными параметрами модели данных, представленной гауссовой смесью распределений. В статье представлена схема разработанного алгоритма многоклассового классификатора системы федеративного машинного обучения, представленная параллельно выполняющимися циклами формирования локальных моделей обучения и их последующего ансамблирования в глобальную модель обучения.

Ключевые слова: федеративное машинное обучение, многоклассовая классификация, конфиденциальные обучающие данные, модель гауссовой смеси распределений, EM-алгоритм

Построение прогностических агентных моделей на основе включения моделей машинного обучения в определение состояния агентов

2024. T.12. № 4. id 1728

Лисовенко А.С. Тарасов Д.А. Шишмарева А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.017

Сфера агентного моделирования продолжает развиваться в сторону создания более интеллектуальных агентов. В рамках этого возникает концептуальная проблема поиска баланса между детерминированностью поведения агентов и способностью этих агентов к обучению и прогнозированию своего состояния. Одним из потенциальных направлений решения этой проблемы является рассмотрение возможности разработки промежуточного подхода в создании агентов, при котором агенты сохраняют детерминированность своего поведения, но одновременно с этим способны прогнозировать свое состояние и корректировать поведение. В статье представлен новый подход к построению интеллектуальных агентов, который комбинирует классический подход построения агентов, основанный на априорно задаваемых правилах, и применение методов машинного обучения в правилах поведения агентов. Представлено математическое описание предложенной функции расчета состояния агента с использованием моделей машинного обучения, а также алгоритм расчета состояний агентов в модели. Также приведен пример построения агентной модели с применением предложенного подхода. Предложенный подход позволяет разрабатывать агентные модели сложных систем, в которых агенты являются реактивными, но способны спрогнозировать свое состояние и учесть прогноз в определении своего текущего состояния.

Ключевые слова: агентное моделирование, интеллектуальные агенты, подход к построению интеллектуальных агентов, прогнозирование состояния, машинное обучение

Оптимизация управления в организационной системе с альтернативными поставками на основе модели и алгоритма многовариантного выбора

2024. T.12. № 4. id 1727

Львович Я.Е. Шевырева Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.018

В статье предлагается оптимизационный подход к принятию решений при управлении в организационной системе с альтернативными поставками на основе модели и алгоритма многовариантного выбора. Охарактеризованы основные особенности, определяющие структуру оптимизационной модели многовариантного выбора: многокритериальность, индивидуальная потребность в поставках по каждой номенклатурной единице и каждому объекту организационной системы, альтернативность выбора поставщика. Показано, что исходной является многокритериальная оптимизационная модель, в которой критерии заданы на множестве альтернативных переменных. Обоснован эквивалентный подход к задаче оптимизации с ограничением по суммарной цели поставок для каждого объекта и целевой функции в виде средневзвешенной свертки остальных показателей, влияющих на эффективность деятельности организационной системы. Для последующей алгоритмизации многовариантного выбора целевая функция и ограничения объединены аддитивной функцией, к которой предъявляется экстремальное требование макс-мина. Алгоритмическая процедура многовариантного выбора управленческих решений сформулирована путем интеграции рандомизированного поиска на основе задачи многоальтернативной оптимизации и генетического алгоритма. Показано преимущество по трудоемкости поиска при сочетании используемых алгоритмов в режиме чередования по сравнению с известным использованием генетического алгоритма только на завершающем этапе выбора окончательного управленческого решения на множестве доминирующих вариантов.

Ключевые слова: управление, организационная система, альтернативные поставки, оптимизация, рандомизированный поиск, генетический алгоритм

Разработка адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы

2024. T.12. № 4. id 1725

Чжан В. Мухамад И. Саклаков В.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.019

В статье представлен оптимизированный алгоритм декодирования минимальной суммы (MS) с низкой сложностью и высокой производительностью декодирования для коротких кодов LDPC. Алгоритм MS имеет низкую вычислительную сложность и прост в развертывании. По сравнению с алгоритмом декодирования распространения убеждения (BP) и отношения правдоподобия BP (LLR-BP) он показывает разрыв в производительности декодирования, но алгоритм декодирования MS имеет высокий потенциал оптимизации. Для улучшения производительности декодирования традиционного алгоритма MS в операции обновления контрольных узлов (CN) алгоритма MS вводится вторичная внешняя информация и оптимизируется как адаптивный экспоненциальный поправочный коэффициент (AECF). Оптимизированный алгоритм MS назван адаптивным экспоненциальным алгоритмом декодирования MS (AEMS). Эффективность декодирования алгоритма AEMS для обычных, нерегулярных и LDPC-кодов консультативного комитета по системам космических данных (CCSDS) была всесторонне протестирована, затем был проведен анализ и сравнение сложности алгоритма AEMS с другими алгоритмами декодирования. Результаты показывают, что алгоритм AEMS превосходит алгоритмы смещенного MS (OMS) и нормализованного MS (NMS) по производительности декодирования, а также превосходит алгоритм BP по мере постепенного увеличения отношения сигнал/шум (SNR).

Ключевые слова: LDPC, адаптивный экспоненциальный алгоритм, минимальная сумма, низкая сложность, LLR-BP

Архитектура системы прогнозирования состояния здоровья пациента с использованием методов агентного моделирования и машинного обучения

2024. T.12. № 4. id 1724

Лисовенко А.С. Лимановская О.В. Тарасов Д.А. Мещанинов В.Н. Гаврилов И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.016

Внедрение информационных технологий в медицинские учреждения способствует развитию предиктивной, превентивной и персонализированной медицины. Возникающая при этом задача создания программного аналога пациента, способного учесть его индивидуальные показатели и спрогнозировать состояние здоровья, до сих пор актуальна. Представленная в работе архитектура системы прогнозирования состояния здоровья пациента направлена на решение этой задачи. Отличительной особенностью архитектуры системы является сочетание принципов агентного моделирования и представление организма пациента в виде взаимодействующих между собой модулей, что открывает широкие возможности для моделирования состояния здоровья организма пациента. В работе описана иерархия агентов в архитектуре системы, описаны правила взаимодействия агентов и приведена математическая модель оценки эффективности терапевтических воздействий на организм пациента, решение которой достигается путем взаимодействия агентов системы. Прогнозирование состояния здоровья пациента производится с помощью загружаемых предварительно обученных моделей машинного обучения, модели при этом непосредственно участвуют в определении поведения агентов. Архитектура системы прогнозирования состояния здоровья пациента, реализованная в виде программного комплекса, представляет собой мощный инструмент для построения агентных моделей прогнозирования, направленных на моделирование физиологических и патологических процессов и воздействий на организм пациента.

Ключевые слова: прогнозирование состояния здоровья, здоровье пациента, агентное моделирование, цифровой двойник пациента, модульный подход

Характеристическая функция акторной вычислительной системы

2024. T.12. № 4. id 1722

Зеленский А.А. Грибков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.015

Статья посвящена исследованию задачи определения для акторной вычислительной системы комплексного показателя осуществимости, который может быть выражен в виде бинарной характеристической функции. Эта функция зависит от разрешимости и перечислимости множества промежуточных значений параметров решаемой вычислительной задачи, реализуемости вычислительной системы, т. е. ее способности выполнять весь комплекс необходимых вычислительных операций за заданный ограниченный интервал времени (цикл вычислений), а также от степени доверия к функциональной надежности и информационной безопасности вычислительной системы, выражаемых в виде интегрального показателя доверия. В статье излагается описание акторной модели вычислительной системы в рамках теории чисел. Предлагаемое описание опирается на представление вычислительной системы в виде композиции акторов – носителей функций, определения вычислимости этих функций, а также разрешимости и перечислимости числовых множеств значений параметров, задаваемых для вычислительной системы и возникающих в ней в процессе решения поставленных задач. Рассмотрены подходы к обеспечению разрешимости, реализуемости и доверия к вычислительной системе. Констатировано, что выбор память-ориентированной архитектуры вычислений, исходя из требования реализуемости, также является целесообразным с точки зрения обеспечения разрешимости, перечислимости и обеспечения доверия к вычислительной системе.

Ключевые слова: вычислительная система, акторная модель, память-ориентированная архитектура, осуществимость, реализуемость, вычислимость, разрешимость, перечислимость, доверие

Использование топологических скелетов для коррекции артефактов объемного движения в оптической когерентной томографии и эластографии

2024. T.12. № 4. id 1715

Потлов А.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.008

В работе представлен оригинальный подход к стабилизации изображений при оптической когерентной томографии и эластографии. Ключевыми отличительными особенностями предложенного подхода являются: I) бинаризация и использование операций математической морфологии; II) параллельное построение топологического скелета для каждого оптического изображения с акцентом на эквивалентный сигнал высокого и низкого уровней; III) комплексирование топологических скелетов; IV) сравнение последовательности оптических изображений по объединенным топологическим скелетам с использованием точек «квенча»; V) компенсация артефактов объемного движения посредством «пересборки» исходных совокупностей интерференционных сигналов. Вычислительная эффективность предложенного метода относительно динамики сбора интерференционных сигналов конкретным прибором была достигнута посредством использования последовательно и параллельно выполняемых операций. При этом комбинировались вычисления на центральном и графических процессорах, то есть GPU и CPU. Высокая эффективность коррекции артефактов объемного движения в оптической когерентной томографии и эластографии обеспечена за счет робастности топологических скелетов, построенных с акцентом на эквивалентный сигнал высокого уровня к спекл-шумам, соответствующим конструктивному характеру интерференции (яркие спеклы), и соответственно робастности топологических скелетов для эквивалентного сигнала низкого уровня к темным спеклам (деструктивный характер интерференции).

Ключевые слова: оптическая когерентная томография, медицинская эластография, волоконно-оптический зонд, структурные изображения, функциональные изображения, топологический скелет, биологические ткани, тканеимитирующие фантомы, артефакты объемного движения

Повышение объективности процесса принятия решений в задачах посева сельскохозяйственных культур

2024. T.12. № 4. id 1714

Стрыгин С.П. Конкина В.В. Пустоваров Н.Ю. Коновальцев А.С. Дудин М.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.012

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности и экономической выгоды возделывания сельскохозяйственных культур. Исследования, приведенные в данной статье, направлены на разработку системы поддержки принятия решений, которая усовершенствует способ оценки точности работы высевающих аппаратов, позволит производить предпосевную настройку пропашных сеялок и уменьшит нагрузку на агрономов. Рассмотрен пунктирно-гнездовой способ посева, в качестве критериев оценки неравномерности распределения семян в рядке определены общий коэффициент вариации, динамический коэффициент вариации и точность. В качестве альтернатив исследовалась соя сортов «Аляска» и «Лиссабон» различных фракций при различных конструктивно-режимных параметрах работы высевающего аппарата, а именно: частота вращения высевающего диска аппарата (15–55 об/мин), положение сбрасывателя семян (от полностью открытого отверстия до перекрытого на 1/3 площади отверстия), диаметр отверстий высевающего диска (4–4,5 мм). В работе сформулирована задача теории принятия решений в рамках предметной области исследования. Решена поставленная задача методом анализа иерархий и методом полного перебора. Материалы статьи представляют практическую ценность для сельскохозяйственных предприятий, в том числе для предпосевной настройки пропашных сеялок.

Ключевые слова: многокритериальная задача, принятие решений, метод анализа иерархий, весовые коэффициенты, объективный выбор

Аналитическое моделирование многокластерной системы специального назначения на основе нескольких сценариев мониторинга

2024. T.12. № 4. id 1713

Камиль В.А.К. Кочегаров М.В. Мутин Д.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.006

В статье рассмотрена проблема и постановка задачи моделирования оптимального функционирования многокластерной системы специального назначения (МССН), основанная на многосценарном моделировании. Проблемы, связанные с неопределенностью источников и нагрузок в МССН в энергетике, становятся все более очевидными в связи с объединением крупномасштабных возобновляемых источников энергии и многоэнергетических нагрузок. Более того, такие сценарии создают большие проблемы для оптимального функционирования МССН. В качестве объекта исследования рассматривается распределенная МССН в энергетике и предлагается модель функционирования, основанная на многосценарном моделировании, для учета неопределенностей прогнозирования, возникающих в случае распределенной выработки электроэнергии и многоэнергетических нагрузок. Традиционные модели оптимизации работы МССН обычно учитывают только один детерминированный сценарий работы, что может привести к определенным ограничениям стратегий работы. При оптимизации необходимо сбалансировать проблемы с консервативными результатами оптимизации, вызванные экстремальными сценариями, и высокую сложность модели, вызванную большим размером выборки сценария случайной выборки. Для решения вышеуказанных проблем предложена оптимизационная модель, основанная на многосценарном моделировании, для распределенной МССН со стороны нагрузки в многокластерной системе. Оптимизационная модель также применима для учета неопределенностей, связанных с распределенными ветровыми и солнечными источниками энергии, и случайности прогнозирования нагрузки для потребностей в охлаждении, отоплении и электроэнергии.

Ключевые слова: стохастическое моделирование, интегрированная система, распределенное функционирование, многокластерная система, оптимизационная модель, прогнозирование нагрузки

Оптимизация управления ресурсным обеспечением в региональной организационной системе на основе предиктивного анализа многолетней статистической информации

2024. T.12. № 4. id 1710

Гусев П.Ю. Ломаков А.В. Львович Я.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.007

В статье рассматривается обоснование оптимизационного подхода к управлению ресурсным обеспечением в региональной организационной системе, отличающейся процедурами интеграции результатов предиктивного анализа многолетней статистической информации в процесс принятия решений. Показана ограниченность методов экспертного выбора управленческих действий на основе анализа динамики изменений показателей эффективности системы и возможность преодоления этой ограниченности за счет формализованного представления зависимости функции интегрального эффекта от дополнительного ресурсного обеспечения, позволяющего перейти к поиску управленческих решений путем оптимизационного моделирования. Рассмотрено формирование оптимизационных моделей при распределении ресурсного обеспечения в региональной организационной системе по трем составляющим: группам населения, территориальным образованиям, временным периодам. Для первых двух составляющих управленческие решения определяются путем постановки и решения задач многоальтернативной оптимизации. Они позволяют определить перспективные подмножества групп населения и территориальных образований, для которых определенная экспертами потребность в дополнительном ресурсе даст в будущие периоды наибольший эффект. Поскольку управленческие решения содержат наряду с формализованным выбором экспертную составляющую, они носят предварительный характер. Окончательное формализованное решение достигается при распределении предварительных оценок по временным интервалам с использованием оптимизационной модели динамического программирования. Предложено использование результатов предиктивного анализа в виде прогностических моделей, отражающих данные показателей статистики, при формировании целевых функций оптимизационных моделей, что позволяет интегрировать их в процесс принятия решений при управлении распределением ресурсного обеспечения в региональной организационной системе.

Ключевые слова: региональная организационная система, управление, ресурсное обеспечение, предиктивный анализ, прогнозирование, оптимизация, экспертное оценивание

Нейросетевое моделирование пропускной способности улично-дорожной сети

2024. T.12. № 4. id 1706

Сысоев А.С. Погодаев А.К. Клявин В.Э. Жихорева С.В. Боровкова Г.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.010

Проблемы увеличения количества личных транспортных средств в городских агломерациях, а также возрастание грузоперевозок приводят к необходимости применения интеллектуальных транспортных систем для построения стратегий по уменьшению заторов и предотвращению аварий. Важным параметром транспортной системы, показывающим эффективность использования существующей городской инфраструктуры, является пропускная способность планируемого маршрута. Статья посвящена созданию модели пропускной способности городского маршрута на основе пропускной способности его элементов, а именно перегонов и перекрестков. Подход к созданию такой модели – математическое ремоделирование, где в качестве унифицированного класса выбрана классическая нейронная сеть обратного распространения, аппроксимирующая модели различных классов. Для формирования наборов данных при обучении модели предлагается использовать индекс пропускной способности маршрута. На численных примерах показана возможность применения предложенного подхода. Оценена пропускная способность трех планируемых маршрутов и выбран оптимальный, критерием эффективности которого является отношение объема транспортного потока к пропускной способности. Перспективной задачей представленного исследования является анализ чувствительности созданной модели для выявления параметров элементов маршрута, оказывающих наибольшее влияние на пропускную способность, и управления ими с целью повышения общей эффективности системы.

Ключевые слова: нейронные сети, ремоделирование, оценка пропускной способности, улично-дорожная сеть, математическое моделирование

Эффективное распределение вычислительных ресурсов в геораспределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах

2024. T.12. № 4. id 1704

Клименко А.Б.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.011

В настоящее время управление вычислительными ресурсами в геораспределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах представляет собой нетривиальную научную задачу. В силу сложности таких систем распределение вычислительных ресурсов становится вычислительно сложной задачей, как правило, многокритериальной, с нелинейными ограничениями, целочисленной или смешанно-целочисленной. Решение подобных задач составляет дополнительные ресурсные издержки систем. Кроме того, свойство геораспределенности также привносит дополнительные ресурсные издержки, которые возникают при транзите данных между вычислительными подзадачами в случае, когда при этом задействованы транзитные участки сети и длина маршрута более одного участка. Целью настоящего исследования является реализация эффективного управления вычислительными ресурсами по критерию использования вычислительных ресурсов – как в процессе их распределения, так и при решении вычислительной задачи в вычислительной среде. Для достижения поставленной цели разработана новая постановка задачи распределения вычислительных ресурсов, которая учитывает свойства гетерогенности, динамики и геораспределенности вычислительной среды и отличается наличием управляемых параметров, определяющих затраты ресурсов как на передачу данных по сети, так и на решение задачи распределения вычислительных ресурсов. Разработан метод, позволяющий решить поставленную задачу, который включает этапы разработки репозитария метаэвристик и его использования. Результаты проведенного моделирования позволяют сделать вывод о перспективности разработанного метода – трудоемкость распределения вычислительных ресурсов снизилась в 28 раз при потерях качества полученного решения до 10 %.

Ключевые слова: распределение вычислительных ресурсов, распределенные вычисления, управление распределенными вычислениями, динамичная вычислительная среда, оптимизация, метаэвристики

ГИС-ориентированное классификационное моделирование при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов

2024. T.12. № 3. id 1702

Линкина А.В. Рындин Н.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.030

В статье приведены теоретические подходы к формализации задач оптимизации управления сложными организационными системами с учетом ГИС-ориентированного классификационного моделирования. Показано, что модели сложных систем с пространственными характеристиками можно отнести к стохастическим за счет широкой вариабельности входных параметров и их случайного распределения (как в пространстве, так и во времени). При этом уточняется, что под пространственными признаками можно рассматривать, собственно, как географическую привязку, так и любую другую атрибутивную информацию об объектах рассматриваемой системы. Решается задача представления модели сложной организационной системы аграрного профиля с учетом иерархии воздействующих на систему признаков. Уточнено, что особенностью рассматриваемой системы является зависимость устойчивости не только от структуры и параметров системы (как для линейных систем), но и от величины начального отклонения системы от положения равновесия, основанной на методе фазового пространства, широко применяемого в теории автоматического управления. Формализована задача нахождения оптимального (равновесного) состояния сложной организационной системы аграрного профиля, обоснован выбор значимых признаков, их совокупное влияние на целевую переменную. Определены 3 основных типа входных переменных. Изучено, что с учетом эффективности Парето при влиянии предикторов друг на друга построенная модель позволит находить оптимальные решения в многокритериальной системе с учетом ранжирования значимости и веса признаков. Отмечена возможность усложнения данной задачи тем, что при ГИС-ориентированном классификационном моделировании неоднородная структура пространственных элементов может решать обратную задачу – нахождение системы в минимуме в том случае, когда оптимальным вариантом будет считаться отсутствие влияния на систему отдельных входящих параметров при нивелировании другими входящими признаками.

Ключевые слова: оптимизация управления сложными системами, ГИС-ориентированный подход, классификационное моделирование, формализованная информационная модель, пространственные признаки

Сравнение эффективности алгоритма «случайный лес» и искусственной нейронной сети класса RNN в задаче управления процессом структурно-параметрического синтеза моделей бизнес-процессов на основе генетического алгоритма

2024. T.12. № 4. id 1701

Петросов Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.020

Представленные в данном исследовании результаты являются актуальными для решения задачи повышения эффективности работы генетического алгоритма в задачах, связанных с использованием больших данных. В рамках большинства существующих подходов к применению эволюционной процедуры используются методы повышения эффективности, которые базируются на классических подходах, направленных на предварительную настройку параметров функционирования операторов генетического алгоритма в конкретной предметной области. При этом в работе с большими данными возникает потребность в остановке и перезапуске работы генетического алгоритма для получения наилучших решений, так как популяция эволюционного алгоритма может находиться в локальных экстремумах и / или эффективность приращения качества особей не позволяет найти требуемое решение в заданный временной интервал. В этом случае становится актуальным разработка новых методов, позволяющих управлять процессом поиска. Одним из подходов для решения данной задачи является использование математического аппарата искусственных нейронных сетей класса RNN, которые показали свою эффективность при решении задачи классификации и могут быть использованы для идентификации состояния популяции генетического алгоритма. Кроме подхода, базирующегося на использовании искусственных нейронных сетей, актуальным является оценка возможности применения алгоритма «случайный лес» для решения задачи распознавания состояния популяции и принятия решений по изменению параметров функционирования операторов генетического алгоритма непосредственно в процессе работы, что позволит влиять на траекторию движения популяции в пространстве решений. В рамках данной статьи будут рассмотрены результаты вычислительных экспериментов по решению задачи классификации состояния популяции генетического алгоритма двумя современными методами: алгоритмом «случайный лес» и искусственной нейронной сетью RNN, моделирование которых выполнено с применением графового подхода на основе теории сетей Петри, что позволит выполнить объединение разработанных моделей с моделью генетического алгоритма, адаптированного к решению задачи структурно-параметрического синтеза с применением вложенных сетей Петри.

Ключевые слова: математическое моделирование, бизнес-процессы, системный анализ, теория сетей Петри, генетический алгоритм, искусственные нейронные сети, алгоритм «случайный лес»

Метод решения задачи планирования работ в IT-проекте и назначения им специалистов

2024. T.12. № 4. id 1698

Дятчина А.В. Олейникова С.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.009

Данная статья посвящена разработке итеративного подхода, обеспечивающего одновременное решение задачи планирования отдельных работ IT-проекта с допущением их возможной коррекции и назначения специалистов этим работам. В настоящее время достаточно глубоко исследован класс задач управления проектами и получены разнообразные методы формирования план-графиков, с точки зрения разных критериев (скорейшего завершения, стоимостного и т. д.). Однако IT-проекты отличаются от стандартных проектов периодической доработкой задач (исправление ошибок, уточнение результата с заказчиком и т. д.), что требует внесения изменений в математический аппарат задачи. Кроме того, время выполнения той или иной работы будет зависеть от ее исполнителя. Данная особенность учитывается крайне редко, что позволяет лицу, принимающему решения, отдельно решать задачу планирования и задачу о назначениях. Однако анализ предметной области показывает, что от специалиста будет зависеть не только длительность конкретной работы, но и вероятность ее безошибочного исполнения с первого раза. Следовательно, такие особенности целесообразно учесть, решая одновременно задачу планирования и задачу о назначениях. В связи с этим, требуется разработка метода, позволяющего учесть эти нюансы исследуемой задачи и обеспечить наилучшее с точки зрения целевых функций решение задачи как планирования, так и назначения. В качестве основы метода используется сочетание базовых подходов к решению задачи о назначении с методом критического пути и PERT. В результате получен итеративный алгоритм решения задачи формирования план-графика проекта и назначения всем работам исполнителей, учитывающий стохастический характер времени выполнения отдельных работ, а также их возможную коррекцию.

Ключевые слова: управление проектами, задача о назначениях, случайная длительность обслуживания, PERT, коррекция работ

Разработка архитектуры программного обеспечения для поддержки принятия решений при выборе стратегий проектирования из множества альтернатив

2024. T.12. № 4. id 1696

Калач А.В. Борзых Н.Ю. Смоленцева Т.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.004

В статье рассмотрены этапы построения архитектуры программного обеспечения для многокритериального анализа стратегий проектирования, учитывающее компетенции лиц, принимающих решения (ЛПР). В основе рассматриваемого в работе программного обеспечения алгоритм управления входным набором критериев, направленный на автоматизацию процесса выбора оптимальной стратегии в проектных организациях. Описана логическая структура реляционной базы данных, обеспечивающая эффективное хранение и обработку информации о ЛПР, критериях, альтернативах и их оценках. Представлена модульная архитектура программного обеспечения, реализованная на языке C# с использованием .NET Framework и паттерна MVVM. Особое внимание уделено модулю многокритериального анализа, реализующего комбинацию методов анализа иерархий, PROMETHEE и TOPSIS, что позволяет учесть различные аспекты многокритериальной оптимизации. Программное обеспечение предоставляет гибкие инструменты для управления критериями, учитывает интересы различных ЛПР и легко адаптируется к изменениям предпочтений. Представлены результаты сравнительного анализа эффективности разработанного продукта, демонстрирующие значительное сокращение времени на анализ стратегий по сравнению с ручной обработкой. Предлагаемая архитектура программного обеспечения нацелена на повышение точности и обоснованности принимаемых решений, сокращение временных и ресурсных затрат, а также повышение качества управления проектами в условиях многокритериальности и неопределенности.

Ключевые слова: многокритериальный анализ, поддержка принятия решений, программное обеспечение, ЛПР, МАИ, ПРОМЭТРИ, TOPSIS, модульная архитектура, проектные организации

Концепция системы динамического позиционирования необитаемых подводных аппаратов малого класса на основе визуальной одометрии

2024. T.12. № 3. id 1695

Алиагаев А.Р. Ажмухамедов И.М. Хоменко Т.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.029

Статья посвящена актуальной проблеме подводной робототехники – задаче динамического позиционирования необитаемых подводных аппаратов малого класса. Особое внимание уделено способам навигации необитаемых подводных аппаратов и методам создания системы динамического позиционирования, включающих в себя методы синтеза наблюдателя, регулятора и методы распределения управляющих воздействий на движительно-рулевой комплекс необитаемых подводных аппаратов. Выявлено, что в существующих системах динамического позиционирования для формирования обратной связи по положению и скорости необитаемых подводных аппаратов преимущественно используются дорогостоящие гидроакустические навигационные системы и доплеровские измерители скорости. Не все необитаемые подводные аппараты малого класса бюджетного сегмента оснащаются такими системами, тогда как видеосистемы и инерциальные датчики присутствуют практически в каждом аппарате. С развитием бортовых вычислительных средств становится возможным использовать алгоритмы визуальной одометрии для навигации необитаемых подводных аппаратов по данным с видеосистемы в качестве альтернативы гидроакустической навигации в задаче динамического позиционирования. Предложена концепция архитектуры системы динамического позиционирования необитаемых подводных аппаратов малого класса на основе визуальной одометрии, которая способствует уменьшению стоимости навигационного оборудования и позволяет повысить производительность подводно-технических работ.

Ключевые слова: динамическое позиционирование, необитаемый подводный аппарат, навигационная система, визуальная одометрия, система управления

Aппроксимация эллиптического оператора с особенностью в пространстве заданных на графе функций

2024. T.12. № 4. id 1671

Приходько И.В. Перова И.В. Гунькина А.С. Парт А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.3.003

В статье предложен подход аппроксимации эллиптического оператора, используемого при описании математических моделей процессов переноса сплошных сред и в задачах управления упругими колебаниями сетеподобных конструкций. Для максимального облегчения изучения представляемого материала, т. е. для упрощения математической символики сеточных функций, пространственная переменная функций области определения эллиптического оператора изменяется на ориентированном геометрическом графе-звезде, что не является ограничительным обстоятельством, т. к. произвольный граф (в приложениях – сеть) являет собой совокупность звезд, которые отличаются друг от друга только содержанием различного числа ребер. Формируется алгебраическая система и соответствующий ей конечномерный оператор, устанавливаются свойства этого оператора и приводятся примеры построения (и анализа) разностных схем для уравнения переноса тепла и уравнения колебаний (волнового уравнения) с пространственной переменной, изменяющейся на графе (сети). Полученные результаты используются для решения задач оптимизации дифференциальных систем уравнений, пространственная переменная которых изменяется на графе. При этом осуществляется сведение задачи оптимального управления к конечной проблеме моментов, что открывает путь получения численного анализа, не зависящего от размерности вектора управления, необходимо только знать ограниченное число сеточных собственных функций конечно-разностного аналога эллиптического оператора.

Ключевые слова: эллиптический оператор на графе, конечномерный аналог, разностная схема с особенностями, оптимизация эллиптического оператора

Математическое обеспечение выбора направлений программы развития организационной системы на основе комбинации алгоритма рандомизированного поиска и генетического алгоритма с адаптацией

2024. T.12. № 4. id 1668

Иванов Д.В. Львович Я.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.013

Статья посвящена разработке оптимизационного подхода к выбору направлений программы развития оптимизационной системы. Показано, что формализация процесса оптимального выбора управленческого решения при формировании программы развития приводит к модели многоальтернативной оптимизации. Решение оптимизационной задачи целесообразно осуществлять с применением направленного рандомизированного поиска. Однако в этом случае удается только сформировать множество доминирующих вариантов, что требует для выбора окончательного варианта распределения объектов организационной системы между направлениями программы развития использования экспертного оценивания. Предполагается другой подход, основанный на комбинации алгоритма рандомизированного поиска и генетического алгоритма с адаптацией. С целью интеграции указанных алгоритмов в единую итерационную схему поиска оптимального решения, в первую очередь, обосновано условие перехода от первого итерационного процесса рандомизированного поиска к формированию популяции генетического алгоритма с элементами, соответствующими случайным значениям альтернативных переменных. Из этой популяции выбираются родители и осуществляется переход ко второму итерационному процессу вероятностного выбора наилучшего варианта сочетания схем скрещивания и размножения. Показано, что для коррекции вероятностных характеристик от одного итерационного процесса приемлем двухуровневый адаптивный алгоритм, использующий значения функции приспособленности, соответствующей структуре исходной оптимизационной задачи. Третий итерационной процесс направлен на включение в выбор элементов генетического алгоритма семи вариантов мутации. Показано, по какому условию осуществляется останов перечисленных процессов поиска для последующего выбора оптимального управленческого решения.

Ключевые слова: организационная система, программа развития, многоальтернативная оптимизация, рандомизированный поиск, генетический алгоритм, адаптация