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

Оптимизация принятия решений с использованием параметрического моделирования в сложной системе с альтернативными связями объектов

2026. T.14. № 9. id 2550

Чопоров О.Н. Шевырева Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.020

Статья посвящена исследованию процесса принятия управленческого решения в организационной системе с альтернативными поставками на основе параметрического оптимизационного моделирования. Показано, что данная система характеризуется связанностью объектов основной деятельностной среды и объектов-поставщиков, и различие в показателях эффективности последних приводит к разнообразию взаимодействия двух групп объектов. Выбор наилучшего варианта взаимодействия определяет необходимость оптимизационного подхода. Поскольку получение управленческого решения на основе многоальтернативной оптимизации требует многовариантного выбора с привлечением экспертной информации, результат носит субъективный характер. Для организации процесса принятия решения более эффективным методом оптимизационного моделирования является параметрическая оптимизация, которая в свою очередь требует предварительной параметрической идентификации зависимостей экстремального и граничных требований от оптимизируемых переменных на основе ретроспективных данных цифрового мониторинга. С целью перехода к алгоритмизации процесса поиска решения задачи оптимизации с ограничениями осуществлен переход к эквивалентной оптимизируемой функции с дополнительными переменными, регулирующими выполнение граничных условий. Предложен комбинированный алгоритм, использующий аналог движения в направлении градиента эквивалентной функции путем случайного поиска на заданном интервале оптимизируемых переменных и объектный градиентный поиск в пространстве дополнительных переменных при условии их неотрицательности. Результатом поиска является оптимальный вариант характеристик поставщика. Сравнение показателей претендентов поставщиков и оптимального решения осуществляется на основе визуально-экспертного оценивания. С этой целью осуществляется визуализация многомерного пространства характеристик на плоскость с сохранением расположения точек, соответствующих анализируемым объектам, что позволяет определить поставщика, ближайшего по расположению к точке, отражающей координаты оптимального решения.

Ключевые слова: организационная система, альтернативные поставки, управление поставками, параметрическая идентификация, параметрическая оптимизация

Архитектура и верификация системы поддержки принятия решений качества программных проектов в конвейере непрерывной интеграции

2026. T.14. № 10. id 2542

Пуговкин М.М. Сидоров А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.61.10.010

Релизное решение – допустить версию программного продукта к выпуску, вернуть на доработку или перераспределить ресурсы контроля качества – является базовым актом управления в организации, разрабатывающей программное обеспечение. В рамках его воспроизводимости и систематичности механизм управления качеством должен быть реализован как автоматизированный сервис, встроенный в конвейер непрерывной интеграции и доставки. В работе представлена система поддержки принятия решений, реализующая механизм релизных решений на основе некомпенсируемой интегральной оценки качества и адресованная лицу, принимающему релизное решение – руководителю службы обеспечения качества или техническому руководителю проекта. Описаны трехслойная архитектура с отчуждаемым вычислительным ядром, реляционная модель данных из пяти сущностей, обеспечивающая прослеживаемость решений и сопоставимость оценок во времени, и управленческий контур: расчет интегральной оценки и субиндексов, трехзонное решающее правило релизного гейта, темпоральные триггеры деградации, рекомендации с разверткой до метрик и исполняемый гейт конвейера. Предложена стратегия верификации, в которой формальные свойства свертки оценки закрепляются как приемочные тесты; дискриминирующая способность этих тестов подтверждена негатив-контролем и мутационным тестированием, реализация воспроизводит указанные свойства при высоком покрытии кода, а вычислительное ядро показывает линейную сложность. Работоспособность контура продемонстрирована на реальном обезличенном портфеле проектов с прослеживанием деградации от метрик до управленческого решения.

Ключевые слова: поддержка принятия решений, управление качеством, интегральная оценка, релизный гейт, непрерывная интеграция, верификация программного обеспечения, неполная компенсация, организационная система

Системный анализ факторов неопределённости в управлении распределёнными организационными системами складского типа

2026. T.14. № 9. id 2534

Дорофеев А.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.002

В статье решается актуальная проблема управления распределенными организационными системами складского типа (РОСС-СТ) в условиях экстремальной энтропии среды, характерной для современной электронной коммерции. Показано, что традиционные методы дискретно-событийного и агентного моделирования сталкиваются с вычислительным «проклятием размерности» и эффектом отложенной реактивности, что исключает их прямое применение для управления логистическими сетями в режиме реального времени. На основе интеграции системного анализа и теории активных систем предложена математическая формализация и декомпозиция совокупного вектора неопределенности на три базовые компоненты: внешнюю стохастическую, внутреннюю технологическую и поведенческую (субъективную). Главным результатом исследования является разработка структурно-функциональной архитектуры гибридной интеллектуальной системы управления на базе динамического цифрового двойника организации. Описана работа трех взаимосвязанных контуров (предиктивно-аналитического, динамической диспетчеризации и адаптивно-мотивационного), в которых тяжеловесные пошаговые симуляции замещаются быстродействующими нейросетевыми суррогатными моделями. Обосновано, что предложенный подход обеспечивает миллисекундное перестроение бесконфликтных траекторий сборки и позволяет осуществлять непрерывную косвенную идентификацию латентных состояний персонала (уровня утомляемости и мотивации), эффективно минимизируя информационную асимметрию и оппортунистическое поведение агентов.

Ключевые слова: распределенные организационные системы, складская логистика, теория активных систем, факторы неопределенности, цифровой двойник организации, гибридные интеллектуальные системы, нейросетевые суррогатные модели, динамическое перепланирование

Параметрический синтез плана распределения частотных диапазонов эвристическими поисковыми алгоритмами

2026. T.14. № 9. id 2520

Становов В.В. Тауснев Д.А. Горбунов С.М. Морозов Э.В. Гаипов К.Э.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.009

Развитие спутниковых телекоммуникационных систем приводит к необходимости решения задач распределения частотных диапазонов для используемых каналов связи, с учетом требований по пропускной способности сети. При этом необходимо учитывать неравномерность распределения трафика, а также зависимость пропускной способности от используемых частотных диапазонов. Требования к качеству обслуживания создают необходимость динамической настройки параметров сети, причем не только перераспределения потоков в ней, но и перераспределения доступных частотных диапазонов, а также переопределения их количества. Цель данного исследования – разработать алгоритмы синтеза плана распределения частотных диапазонов с учетом целевых запросов и структуры телекоммуникационной сети. Для этого реализован алгоритм определения минимального количества различных каналов связи путем раскраски графа, при этом определение потоков на ребрах графа определяется при помощи жадного градиентного алгоритма, оптимизирующего время задержки и коэффициент пропускной способности. Кроме этого, реализован генетический алгоритм для тонкой подстройки полученного изначального плана распределения частот. Проведенные вычислительные эксперименты показали способность разработанного алгоритма находить решения для сетей размерностью до 1000 узлов за приемлемое время. Для сетей небольшой размерности показано, что генетический алгоритм способен улучшать найденные решения с точки зрения пропускной способности сети.

Ключевые слова: гетерогенные сети связи, распределение информационных потоков, динамическая маршрутизация, жадные алгоритмы, генетические алгоритмы

Разработка методики определения параметров полупроводниковых электронных компонентов

2026. T.14. № 10. id 2512

Цветков Р.В. Ванина П.Ю. Мешалкина М.Н. Сушников В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.61.10.009

Разработана методика метрологически обоснованного определения электрических параметров полупроводниковых электронных компонентов – диодов, стабилитронов, биполярных и полевых транзисторов – на основе экспериментальных вольт-амперных характеристик (ВАХ). Для обработки данных применен регрессионный анализ с линеаризацией физических моделей: уравнение Шокли для диода, линейная модель для участка стабилизации стабилитрона и передаточной характеристики биполярного транзистора, квадратичная модель для полевого транзистора. Оценка адекватности моделей выполнена с использованием коэффициента детерминации, QQ-графиков и критерия Шапиро-Уилка, что позволило статистически подтвердить нормальность распределения остатков. Проведена количественная оценка суммарной неопределенности измеряемых параметров с разделением случайной (статистической) и инструментальной составляющих в соответствии с ГОСТ 34100.3-2017. Инструментальная погрешность оценивалась методом предельных согласованных отклонений, статистическая – на основе доверительных интервалов коэффициентов регрессии. Для объединения составляющих применено геометрическое суммирование с расчетом эффективного числа степеней свободы по формуле Уэлча-Саттертуэйта. Экспериментальная апробация на лабораторном стенде ЭЭ‑ОЭ для выпрямительного диода 1N4007, стабилитрона 1N5338B, биполярного транзистора BD139-16 и полевого транзистора IRF740 показала, что во всех случаях доминирующий вклад в итоговую погрешность вносит статистическая составляющая, обусловленная отклонением реальных тепловых и физических процессов в кристаллах от идеализированных моделей, особенно в области больших токов. Полученные интервальные оценки параметров могут быть использованы для контроля качества и метрологического сопровождения полупроводниковых компонентов.

Ключевые слова: параметры полупроводниковых компонентов, вольт-амперная характеристика, регрессионный анализ, линеаризация моделей, адекватность регрессионной модели, неопределенность измерений, составляющие неопределенности

Метасистемный подход к управлению организационно-технической системой

2026. T.14. № 9. id 2509

Ахмедьянова Г.Ф. Пищухин А.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.010

Процесс управления организационно-технической системой, понимаемой как совокупность персонала и технических средств, в силу его сложности, моделируется функционированием отдельных страт. Анализ процесса управления осуществляется решением шести задач метасистемного подхода. Доказательство того факта, что страты имеют независимые части, позволяет оптимально распределять ресурсы, решая пятую задачу метасистемного подхода на основе формулы полной вероятности методом неопределенных множителей Лагранжа и, тем самым, координировать функционирование страт для максимизации достижения общей цели системы. Последовательным решением задач: порождения метасистемы для организации переключения управляющих воздействий, выявления их модульности и сочетаемости, разработки стратегии их переключения, оценки и управления готовностью организационно-технической системы к обеспечению целевой программы – проектируется система управления. Управляющие воздействия при этом рассматриваются как вмешательства по Месаровичу и носят режимный, структурный, организационный и сигнально-уровневый характер. В виду сложности выявления модульности и сочетаемости таких управляющих воздействий применяется гибридный искусственный интеллект, основанный на метасистемных переключениях традиционных интеллектуальных технологий с механизмом прецедентов, с морфологическим, синтаксическим и семантическим анализом поисковых запросов. Задача проектирования стратегии переключения управляющих воздействий, так же, как и задача оптимального распределения ресурсов решаются на основе вероятностного описания. При этом используется модель марковского процесса, что позволяет применить уравнение Фоккера-Планка-Колмогорова.

Ключевые слова: организационно-техническая система, метасистемный подход, предиктивное управление, распределение ресурсов, стратифицированная модель, оптимальная готовность

Модифицированный метод ветвей и границ для решения задачи коммивояжера с временными окнами

2026. T.14. № 9. id 2503

Медведева О.А. Желтикова Т.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.003

Актуальность исследования обусловлена широким применением задачи коммивояжера с временными окнами (TSPTW) в логистике, производственном планировании и сервисном обслуживании, где требуется не только найти кратчайший маршрут, но и строго соблюдать заданные временные интервалы посещения объектов. Цель работы заключается в разработке и программной реализации модифицированного метода ветвей и границ для точного решения TSPTW, а также оценке его эффективности на тестовых задачах различных размерностей. Ведущим методом исследования выбран классический метод ветвей и границ, адаптированный к специфике временных окон. С этой целью в математическую модель задачи введены переменные времени прибытия, в алгоритме решения использовано последовательное ветвление из текущего города, реализована динамическая проверка допустимости переходов по временным окнам, а также применено отсечение неперспективных подмножеств на основе нижних оценок, получаемых из приведенной матрицы расстояний. Представлены детальная математическая постановка TSPTW, описание модифицированного алгоритма и результаты вычислительного эксперимента для матриц расстояний разных размерностей. Выявлено, что предложенный алгоритм находит оптимальное решение во всех случаях при наличии допустимых маршрутов. Показано, что наличие «хороших» окон приводит к существенному удлинению маршрута по сравнению с классической задачей коммивояжера, а время работы алгоритма значительно возрастает с увеличением размерности задачи. Если окна генерируются случайным образом, задача в большинстве своем не имеет решений, поэтому предлагается процедура формирования временных окон, обеспечивающая гарантированное существование маршрута. Обосновано, что модифицированный метод ветвей и границ является корректным инструментом для получения точного решения TSPTW для задач малой и средней размерности и приводит к сокращению перебора вариантов по сравнению с методом полного перебора.

Ключевые слова: TSPTW, метод ветвей и границ, оптимизационная задача, временные ограничения, точное решение

Исследование и разработка методов определения вальгусной деформации стопы с помощью подометрической измерительной системы

2026. T.14. № 9. id 2492

Бочкарев А.В. Тюрин Е.А. Муратова В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.001

Актуальность исследования обусловлена проблемой развития методов обработки подометрических изображений, характеризующих распределение давления стоп пациентов на чувствительной платформе. На сегодняшний день диагностирование проблем опорно-двигательного аппарата производится ручными методами по отпечаткам стоп (плантография), тогда как подометрия предоставляет компьютерные изображения, пригодные для автоматизированной обработки. Несмотря на очевидные преимущества такого подхода, не все традиционные плантографические методы применимы в подометрии, что приводит к необходимости разработки новых. Данная статья посвящена исследованию существующих и разработке новых методов, направленных на выявление плоско-вальгусной деформации стопы. Проводится анализ работ по теме, выявляется наиболее перспективный метод, основанный на сверточных нейронных сетях, для сравнения с которым в работе используется тот же набор подометрических изображений (датасет). Описаны этапы разработки собственных методов для сравнения с существующими, выявляются ограничения используемого датасета, а также применения тех или иных методов машинного обучения для решения задачи. Лучшие результаты показывает наивный байесовский классификатор, который обеспечивает точность в 71 %. Формируется заключение о проблемах датасета и путях улучшения дальнейших результатов. Материалы представляют практическую ценность для разработчиков в сфере медицинского приборостроения, а также для врачей, использующих подометрические измерительные системы в своей практике.

Ключевые слова: подометрия, плантография, машинное обучение, сверточные нейронные сети, плосковальгусная деформация стопы

Анализ переходных процессов и оптимизация параметров выходных LC-фильтров импульсных источников питания

2026. T.14. № 9. id 2490

Увайсов С.У. Черноверская В.В. Степанова Д.Е. Литвиненко Г.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.004

В статье приведены результаты исследования, посвященного анализу переходных процессов в импульсных источниках питания и оптимизации параметров выходных LC-фильтров. Актуальность исследования обусловлена широким внедрением импульсных преобразователей в современной электронной аппаратуре, что требует детального изучения возникающих в них переходных процессов, при которых в моменты включения и выключения возникают кратковременные перенапряжения (выбросы), подчас приводящие к неисправности устройства. Традиционный расчет фильтров в установившемся режиме не всегда учитывает динамические перегрузки, поскольку требует применения современных средств автоматизированного проектирования для уточнения характеристик устройства. Цель исследования – разработка методики моделирования электрических режимов узлов питания для определения оптимальных номиналов элементов LC-фильтров, обеспечивающих заданные пульсации выходного напряжения и исключающие опасные переходные процессы. Для достижения поставленной цели были проведены численные эксперименты, базирующиеся на методах схемотехнического моделирования. В основе предложенного подхода лежит комплексный анализ переходных характеристик при варьировании параметров реактивных элементов фильтра. По результатам моделирования было получено семейство графиков, отражающих зависимость амплитуды перенапряжения и размаха пульсаций выходного напряжения от номиналов индуктивностей и емкостей. Это позволило определить оптимальные значения LC-фильтра платы питания, обеспечивающие плавное нарастание (без выбросов) выходного напряжения при включении устройства. Практическая значимость работы заключается в возможности применения представленной методики на этапе проектирования для повышения надежности радиоэлектронной аппаратуры и сокращения сроков отладки прототипа. Полученные данные подтверждают эффективность использования встроенных средств моделирования Altium Designer для предотвращения аварийных режимов работы источников питания.

Ключевые слова: радиоэлектронное устройство, печатная плата, LC-фильтр, импульсный источник питания, схема электрическая, моделирование, переходный процесс, пульсации напряжения

Метод низкоранговой онлайн-коррекции оценки сил шин автомобиля в информационно-измерительной системе на основе физических ограничений

2026. T.14. № 9. id 2488

Хоу Т. Кулик А.А. Чжоу Ш.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.019

Рассматривается задача онлайн-коррекции оценки сил шин автомобиля в информационно-измерительной системе при изменении параметров шин и условий сцепления с дорогой. Непосредственное измерение продольных и боковых сил в эксплуатационных условиях затруднено, поэтому исходная оценка формируется с использованием физической базовой модели и остаточной Transformer-модели, обученной на офлайн-этапе. В работе исследуется не построение полной схемы оценки с нуля, а локальная низкоранговая коррекция выходного слоя замороженной оценочной модели. Предлагаемый метод сохраняет параметры основной модели неизменными и обновляет только корректирующий блок. Основная схема не использует псевдометки сил шин; вариант на основе взвешенного метода наименьших квадратов рассматривается только как связанный методический подход. Целевая функция включает согласование боковой динамики автомобиля, момента рыскания, ограничение по эллипсу сцепления и якорную регуляризацию. Для выделения информативных интервалов используется механизм запуска обновления, реагирующий на резкие изменения (скачки) выходного сигнала и динамическое возбуждение. Вычислительный эксперимент выполнен для пяти сценариев сдвига условий эксплуатации; для каждого сценария выполнено десять независимых запусков. Частота запуска составила 1,88–2,27 %, покрытие окон обновления – 11,2–14,4 %. Истинные значения сил шин не использовались при принятии решения о публикации обновления и применялись только для последующей офлайн-оценки; в рассматриваемых сценариях снижение среднеквадратичной ошибки составило от нулевого значения до 6,23 %. Полученные результаты показывают, что эффективность онлайн-коррекции зависит от характера сдвига условий эксплуатации и настроек процедуры обновления.

Ключевые слова: оценка сил шин, информационно-измерительная система, динамика автомобиля, физические ограничения, низкоранговая коррекция, онлайн-коррекция, сдвиг условий эксплуатации

Повышение эффективности производственных процессов за счет нейросетевой оптимизации технологических маршрутов

2026. T.14. № 10. id 2484

Гаврилова О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.61.10.002

В представленной работе предлагается комплексный подход, который включает использование теории графов для построения модели производственных маршрутов; применение методов искусственного интеллекта для оптимизации построенных графовых моделей, в том числе алгоритмов поиска кратчайшего пути с учетом изменяющихся ограничений и эвристических оптимизационных стратегий; разработку специальной архитектуры рекуррентной нейронной сети типа LSTM для решения поставленной в исследовании задачи и адаптированной для работы с последовательностями данных о маршрутах; внедрение системы оценки рисков на основе нейросетевого анализа, которая может быть интегрирована в общую архитектуру оптимизации производственных маршрутов с выполнением ключевой задачи выявления потенциальных проблем и разработки превентивных мер; применение математического моделирования для формализации процесса оптимизации как задачи минимизации целевой функции при заданных ограничениях. В результате исследования разработана адаптивная модель оптимизации технологических маршрутов, создана специализированная программа для оценки научно-технических рисков при внедрении новых или усовершенствованных технологий на предприятии, построена архитектура LSTM-нейронной сети с учетом специфики исследуемых отраслевых производственных процессов, а также произведена валидация модели на реальных производственных данных. Проведенное исследование показало, что применение разработанного подхода позволяет значительно сократить сроки принятия проектных решений, проводить оптимизацию технологических маршрутов с учетом множества необходимых критериев, при этом учитывать их важность для того или иного варианта оптимизации, повысить точность прогнозирования при внедрении результатов на производстве, адаптировать технологические процессы под изменяющиеся производственные условия, а также возможность интегрировать представленное решение в существующие САМ и MES-системы.

Ключевые слова: технологический маршрут, теория графов, нейронные сети, адаптивная комплексная модель, многокритериальная оптимизация, автоматизированные системы, техническая подготовка производства

Методика пополнения базы знаний системы фрод-мониторинга

2026. T.14. № 8. id 2482

Крайнов Н.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.015

Серьезность проблемы роста финансового мошенничества вынуждает исследователей и практиков постоянно рассматривать варианты развития систем фрод-мониторинга. Однако, вопреки всем технологическим усилиям разрешения сложившейся проблемы, объем украденных средств ежегодно растет. Это наводит на мысли о прямой связи новых видов мошенничества с негативной тенденцией в росте ущерба. В связи с этим, данная статья направлена на выявление возможности пополнения набора известного мошенничества в системе фрод-мониторинга за счет синтетических, но потенциально возможных сценариев. В статье рассматриваются процессы подготовки данных для обучения моделей машинного обучения и полный алгоритм взаимодействия классифицирующей и генеративной моделей. В качестве классифицирующей модели выбрана Random Forest, а для генерации реалистичных данных – СTGAN. Связующим звеном для моделей служит инициализация JSON-файла с метаданными, содержащими метрики качества модели Random Forest и перечень популярных признаков фрод-операций. В результате эксперимента выявлена возможность создавать реалистичные примеры фрод-операций на основе комбинаций фрод-признаков с наибольшим импакт-фактором. Полученные результаты раскрывают потенциал автоматизации процесса пополнения внутренних баз данных мошенничества, информация из которых служит основанием для настройки систем идентификации мошенничества.

Ключевые слова: фрод-мониторинг, противодействие мошенничеству, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, random Forest, CTGAN

Алгоритм диагностического вывода для радиотехнических устройств на основе семантической базы знаний

2026. T.14. № 9. id 2473

Несмеянов П.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.016

В работе предложен воспроизводимый алгоритм диагностического вывода для радиотехнических устройств на основе семантической базы знаний. Разнородные измерения приводятся к общей шкале по расстоянию от нормативной до явно заданной критической границы; для расчетного сценария опубликованы все масштабы нормировки и полная знаковая матрица связей «симптом – неисправность». Базовая оценка учитывает подтверждающие и опровергающие признаки, а отдельное правило критичности предотвращает подавление единичного физически значимого симптома суммой менее важных связей. В сценарии усилительного тракта отклонение частоты 14 кГц при норме не более 5 кГц активировало приоритетную проверку генераторного узла; за ней следуют усилительный каскад, фильтр или согласующие цепи, антенно-фидерный тракт и цепи питания. Предложенный подход обеспечивает интерпретируемое ранжирование диагностических гипотез и формирование очередности инженерных проверок. Анализ чувствительности при коэффициенте учета опровергающих признаков от 0,2 до 0,6 сохранил базовый порядок неприоритетных гипотез, а изменение контекста контроля изменило активации и итоговую очередность. Расчеты сопоставлены с невзвешенным правилом прямого соответствия. Полученные результаты подтверждают воспроизводимость вычислительной процедуры, но не заменяют стендовую или эксплуатационную валидацию.

Ключевые слова: радиотехническое устройство, техническая диагностика, семантическая база знаний, диагностический вывод, диагностический симптом, диагностическая гипотеза, ранжирование гипотез, усилительный тракт

Математическое и алгоритмическое обеспечение обработки информации и принятия решений при функционировании трехуровневой миварной экспертной системы обнаружения пожаров

2026. T.14. № 9. id 2472

Доу Л.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.015

С развитием трехуровневой миварной экспертной системы (МЭС) обнаружения пожаров возникает необходимость в математическом и алгоритмическом обеспечении. Ранее предложенные модель и метод задали логическую структуру МЭС и метод обработки информации. В статье предложено математическое и алгоритмическое обеспечение обработки информации и принятия решений при функционировании трехуровневой миварной экспертной системы обнаружения пожаров. Предложенное обеспечение включает: формализованное описание рабочего цикла МЭС; информационное обеспечение формирования входной информации МЭС на основе согласования данных визуального, инфракрасного, температурного, газового и акустического каналов; алгоритмическое обеспечение рабочей памяти и логического вывода МЭС. Для реализации указанного обеспечения использованы асинхронное согласование сенсорных потоков, INT8-квантизация весов FNN и индексированный доступ к DOM-дереву. На синтетической тестовой выборке из 5000 записей конфигурация FNN INT8 + МЭС достигла Accuracy 94,88 %, F1 94,87 % и FPR 5,00 %, а медианная задержка актуализации 52 параметров снизилась с 3,202 до 0,039 мс. Научная новизна работы заключается в разработке математического и алгоритмического обеспечения обработки информации и принятия решений при функционировании трехуровневой миварной экспертной системы обнаружения пожаров, включающего формализованное описание рабочего цикла МЭС, информационное обеспечение формирования входной информации МЭС и алгоритмическое обеспечение рабочей памяти и логического вывода.

Ключевые слова: миварная экспертная система, миварная база знаний, входная информация, рабочая память, логический вывод, обнаружение пожаров, математическое и алгоритмическое обеспечение

Программная платформа имитационного моделирования для обучения и оценки нейросетевых политик автономной навигации наземного беспилотного транспортного средства

2026. T.14. № 10. id 2471

Горовенко Н.М. Богданов К.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.61.10.019

Актуальность исследования обусловлена необходимостью воспроизводимой разработки и проверки алгоритмов автономной навигации наземных беспилотных транспортных средств до переноса решений на физические устройства. В статье представлена программная платформа имитационного моделирования, объединяющая трехмерную среду, серверный интерфейс управления, веб-интерфейс оператора, средства записи демонстраций, обучения моделей и анализа решений автономного агента. Цель работы состоит в разработке и экспериментальной апробации платформы для исследования нейросетевых политик навигации в лабиринтной среде с частичной наблюдаемостью. Ведущим подходом является имитационное моделирование в трехмерной среде с последующей оценкой алгоритмов обучения по демонстрациям на фиксированных и процедурно генерируемых сценариях. Экспериментальная апробация выполнена на задаче поведения мобильного робототехнического агента, который получает изображение с камеры и данные дальномера. Сравнивались базовая политика поведенческого клонирования и вариант с пространственным контекстом относительно агента. В корректной визуальной среде после повторного обучения базовая политика достигла 10 успешных эпизодов из 30 на сценарии с задержкой управления, а контекстный гибридный вариант – 17 успешных эпизодов из 20 в отдельном базовом демонстрационном сценарии. Дополнительно проведены физические проверки переноса из симуляции на реальное устройство на L- и Z-образных картонных стендах, подтвердившие работоспособность платформенного контура на физическом мобильном роботе и выявившие ограничения исполнительного слоя без точной одометрии. Полученные результаты показывают, что разработанная платформа пригодна не только для демонстрационного запуска моделей, но и для выявления расхождений между метриками на статических данных и поведением агента в замкнутом контуре управления.

Ключевые слова: имитационное моделирование, программная платформа, автономная навигация, наземное беспилотное транспортное средство, обучение по демонстрациям, лабиринтная среда, поведенческое клонирование, визуальный анализ решений

Мультимодальные нейросети и локально обученные модели в задачах извлечения структурированных фактов

2026. T.14. № 7. id 2470

Аснина Н.Г. Ухин М.О. Нетесов Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.58.7.012

Социальный капитал стал значимым профессиональным ресурсом, однако удержание в памяти большого массива контекстных данных затруднено. Проблему решают интеллектуальные боты Personal CRM, способные извлекать полезные факты из текста и речи. При проектировании таких систем ключевой дилеммой становится выбор архитектуры NLP в условиях строгих требований к конфиденциальности. В работе проведено сравнение производительности и ресурсоемкости четырех практических подходов. Наивысшую скорость работы показала изолированная векторная модель, расходующая около 1,9 ГБ оперативной памяти при обработке выборки за 14 секунд. Связка распознавания речи с компактной LLM (Qwen 2.5-0.6B) увеличивает задержку отклика до 25 секунд. Данной конфигурации требуется 2,5 ГБ ОЗУ, причем усложнение промптов резко повышает расход памяти, а пиковая нагрузка на процессор достигает 600 %. Гибридная схема требует около 3,0 ГБ ОЗУ при сопоставимом времени работы в 24 секунды, но снижает вычислительную нагрузку на CPU до 495 %. Оптимизация достигается за счет точечного подключения тяжеловесной модели. Запуск цельной мультимодальной сети оказался технически нецелесообразным: инференс превысил 40 минут при потреблении 5,8 ГБ памяти. Для локальных систем целесообразно использовать либо полностью автономный самообученный конвейер, обеспечивающий максимальную скорость, либо гибридную маршрутизацию. В гибридном варианте легкая модель фильтрует повседневные задачи, а языковая сеть привлекается исключительно для разрешения семантических неоднозначностей.

Ключевые слова: мультимодальные нейросети, LLM, самообученные модели, NLP, извлечение фактов, personal CRM

Логистический анализ для обоснования управленческих решений по обеспечению материальными средствами в ходе ликвидации чрезвычайных ситуаций

2026. T.14. № 8. id 2469

Кожевин Д.Ф. Егошин А.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.007

В статье рассматривается актуальный подход к оптимизации материально-технического обеспечения при ликвидации чрезвычайных ситуаций на основе интеграции ABC- и XYZ-анализа. Обосновывается необходимость дифференцированного управления запасами в условиях высокой неопределенности, дефицита времени и ограниченных ресурсов, характерных для зон бедствий. При этом традиционные методы планирования материально-технического обеспечения не учитывают стохастическую природу спроса на средства ликвидации, что ведет к затовариванию складов либо критической нехватке средств подвоза. Комбинированный ABC-анализ (ранжирование материальных средств по критичности для выполнения аварийно-спасательных работ) и XYZ-анализ (классификация по прогнозируемости потребления) позволяет выделить четыре стратегические категории запасов. На примере типовой чрезвычайной ситуации показано: для групп AX и AY требуется постоянный страховой резерв и приоритетное пополнение, тогда как потребности категории CZ могут покрываться по факту обращения. Практическая значимость работы заключается в разработке рекомендаций по расчету обоснованных нормативов неснижаемого остатка, что сокращает издержки хранения на 20–25 % и повышает оперативность реагирования. Предложенная методика может быть внедрена в деятельность территориальных подразделений МЧС России и логистических центров экстренного реагирования.

Ключевые слова: логистический анализ, ABC-анализ, XYZ-анализ, управление запасами, чрезвычайные ситуации, материально-техническое обеспечение, доставка грузов, транспортировка материально-технических средств

Математическое моделирование процесса диффузии антифрикционного материала при ультразвуковой обработке

2026. T.14. № 8. id 2464

Бондарева А.С. Королев А.В. Королев А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.012

В статье представлена разработанная математическая модель процесса диффузии антифрикционного материала (на примере графита) в поверхностный слой металлической заготовки при ультразвуковой обработке. В отличие от традиционных подходов, основанных на втором законе Фика для объемной диффузии, предложенная модель базируется на уравнении Фишера, описывающем межзеренную диффузию в условиях интенсивной пластической деформации и формирования нанокристаллической структуры. Получено аналитическое выражение для расчета глубины проникновения покрытия, учитывающее температуру в зоне контакта, энергию активации диффузии, геометрию пятна контакта, частоту ультразвуковых колебаний, параметры режима обработки (частота вращения заготовки, поперечная подача) и свойства материала. Реализованы численные методы суммирования вкладов отдельных ударов индентора с учетом импульсного характера нагружения и накопления тепла. Проведен анализ влияния технологических параметров на толщину формируемого слоя: установлено, что снижение частоты вращения и поперечной подачи увеличивает глубину диффузии за счет роста числа перекрытий контактных пятен и времени воздействия на каждую точку поверхности. Результаты моделирования позволяют прогнозировать толщину антифрикционного слоя и оптимизировать режимы ультразвукового упрочнения для обеспечения заданных триботехнических характеристик. Модель может быть использована при проектировании технологических процессов нанесения покрытий в машиностроении.

Ключевые слова: математическое моделирование, ультразвуковая обработка, уравнение Фишера, межзеренная диффузия, антифрикционное покрытие, режимы обработки

Применение нейросетевых методов идентификации характеристик речевого потока на примере построения цифровых профилей пользователей финансовых услуг

2026. T.14. № 9. id 2463

Кузнецова В.Ю. Кузовлев К.Д.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.011

В статье рассматривается применение нейросетевых методов для идентификации характеристик речевого потока с целью построения расширенных цифровых профилей пользователей финансовых услуг. Актуальность исследования обусловлена развитием дистанционных форм банковского и микрофинансового обслуживания, при которых речевая коммуникация становится одним из значимых источников информации о клиенте. Описаны основные просодические характеристики речи, включая темп, громкость, высоту тона, паузы и ритмику, а также рассмотрена их связь с психологическими типами личности по методике «7 радикалов» В.В. Пономаренко. Особое внимание уделено нейросетевому подходу к анализу речевого сигнала: предварительной цифровой обработке аудиозаписи, выделению акустических признаков, формированию вектора просодических параметров и последующей классификации психологических радикалов с использованием современных архитектур CNN, LSTM и механизмов внимания. Представлена информационная технология принятия решений в банковской и микрофинансовой сферах, предусматривающая включение модуля анализа речевой информации в систему построения цифрового профиля клиента. Показано, что использование вероятностного подхода и многокритериального анализа позволяет повысить объективность оценки личности, снизить субъективную неопределенность при взаимодействии с заемщиком и повысить точность кредитного скоринга. Сделан вывод о перспективности применения нейросетевого анализа речевых характеристик для управления финансовыми рисками и персонализации финансовых услуг.

Ключевые слова: нейросетевые методы, речевой поток, просодика, цифровой профиль, финансовые услуги, кредитный скоринг, психологические радикалы, анализ речи, акустические признаки, поддержка принятия решений

Фазовая оптимизация однопоточного выполнения независимых программных последовательностей

2026. T.14. № 7. id 2456

Буевич Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.58.7.009

В работе рассматривается один из аспектов совместного выполнения в одном потоке нескольких независимых друг от друга по данным программных последовательностей, что достигается чередованием их инструкций в исходном коде. Эта задача является NP-сложной. В работе рассматривается метод поиска оптимального сдвига старта последовательностей через быстрое преобразование Фурье для различных вариантов постановки задачи (числа последовательностей). Цепочки инструкций представляются в виде временных рядов использования ресурсов (исполнительных портов) и регистров вычислительного ядра. При работе с регистрами ряды взаимной корреляции строятся через преобразование Фурье размерностью K, где K – число рядов. При работе с портами каждый ряд разделяется на несколько каналов, соответствующих различной нагрузке порта, для каждого канала выполняется преобразование Фурье размерностью K-1, далее результаты суммируются с заданными весами. Показано, что при K=3 в обоих случаях частотное представление имеет меньшую вычислительную сложность, чем прямой перебор. Метод также подходит для поиска оптимальной точки разреза последовательности с целью конвейерного исполнения в рамках одного потока. Алгоритм успешно находит точки оптимального совмещения для набора тестовых последовательностей с высокой дисперсией локальных средних интенсивностей использования индивидуального ресурса и сочетаний ресурсов.

Ключевые слова: быстрое преобразование Фурье, взаимная корреляция, планирование инструкций, регистровое давление, исполнительные порты, слияние потоков, оптимизация компилятора

Алгоритмический подход к построению динамических рейтингов в организационных системах спортивного управления

2026. T.14. № 10. id 2455

Юшкин В.Н. Марченко С.С. Стрижакова Е.А. Пенькова Р.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.61.10.018

Актуальность исследования обусловлена возрастающей потребностью в объективных и адаптивных методах оценки силы команд в условиях динамично меняющейся среды спортивного менеджмента, где традиционные рейтинговые системы недостаточно гибко учитывают временное устаревание результатов, преимущество домашней площадки и лиговый контекст. В связи с этим, данная статья направлена на разработку алгоритмического подхода к построению динамических рейтингов спортивных команд, позволяющего повысить точность прогнозов и обеспечить достоверность оценок. Ведущим методом исследования данной проблемы является оригинальный итеративный алгоритм двустороннего пересчета показателей с применением нелинейных весовых коэффициентов и коэффициента временного затухания, позволяющий комплексно рассмотреть влияние исторических результатов и временного фактора на текущую конкурентоспособность коллективов. В статье представлены математическая модель и процедура вычисления рейтингов, раскрыты механизмы двухэтапной стабилизации базовых показателей и расчета динамических значений, выявлена количественная зависимость точности прогнозов от параметра затухания: установлено оптимальное значение λ = 0,993, при котором доля верных предсказаний достигает 67,419 %, что на 5,539 п. п. выше базового уровня без учета времени (61,880 %), а также обоснована устойчивость алгоритма в рабочем диапазоне λ ∈ [0,989; 0,995]. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов спортивного управления, аналитических служб клубов и организаторов соревнований, поскольку разработанная модель, реализованная в виде программного модуля, может использоваться для поддержки принятия управленческих решений: прогнозирования исходов матчей, оптимизации календарей и планирования стратегий развития спортивных организаций.

Ключевые слова: динамические рейтинги, организационные системы, спортивное управление, прогнозирование результатов, алгоритмическая модель, программная реализация, обработка ретроспективных данных

Адаптивная модель предобработки изображений при классификации чертежей строительных металлоконструкций

2026. T.14. № 9. id 2452

Колесников В.Д. Кабалянц П.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.005

Постоянный рост рынка инженерных услуг и наличие значительного объема архивной бумажной документации актуализируют задачу перевода технических чертежей и спецификаций к ним в цифровой формат. Анализ состояния исследований демонстрирует активное применение распознающих и генеративных моделей для извлечения ключевых характеристик чертежей, что упрощает их интеграцию в системы компьютерного моделирования. Для повышения эффективности нейросетевых моделей применяется предобработка изображения, однако ввиду особенностей структуры и возможных источников чертежей, подобный подход несет с собой риск потери информации или искажения данных. Авторами предлагается адаптивная модель предобработки, ориентированная на системы классификации чертежей строительных металлоконструкций. Данная модель включает в себя операции масштабирования, фильтрации шумов, бинаризации и восстановления цвета информативных пикселей, где каждая операция применяется в зависимости от значения критериев, определяющих необходимость ее вызова. В рамках исследований определяются алгоритмы и методы, подходящие для реализации вышеописанных операций: метод интерполяции Ланцоша, взвешенный медианный фильтр с переключением и метод бинаризации Вольфа. Авторами предлагается набор критериев оценки эффективности предобработки при классификации чертежей строительных металлоконструкций. Ряд проведенных экспериментов показывает, что разработанная адаптивная модель предобработки дает больший прирост точности классификации по сравнению со стандартной предобработкой на основе таких же алгоритмов или полным ее отсутствием. Делаются выводы о возможности дальнейшего внедрения модели в системы классификации и распознавания деталей чертежей строительных металлоконструкций.

Ключевые слова: цифровые изображения, технические чертежи, адаптивная предварительная обработка, масштабирование, фильтрация шумов, бинаризация, классификация чертежей

Интеллектуальная система управления сервисным роботом на основе мягких вычислений

2026. T.14. № 8. id 2450

Николаева А.В. Ульянов С.В. Тятюшкина О.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.010

Разработаны методики проектирования комплексной системы управления мобильным роботом сервисного обслуживания на логике мягких вычислений. Демонстрируется эффективность разработанных методов для контроля маршрута и обхода препятствий роботом, а также для точного позиционирования манипуляционного устройства в условиях непредвиденных ситуаций. Контроль маршрута с обходом препятствий основывается на компьютерном моделировании динамики для роботизированной системы, а поиск возможных решений происходит с помощью генетических алгоритмов. Оптимальные решения, полученные в результате работы генетических алгоритмов, используются для построения и обучения нечеткой нейронной сети, откуда формируется база знаний для нечеткого контроллера для управления навигацией и выполнения технологических операций, таких как открытие двери, с помощью манипулятора. Генетические алгоритмы, нечеткие нейронные сети и нечеткие контроллеры с заложенными базами знаний продемонстрировали свою эффективность для планирования маршрута в условиях возможных препятствий в виде предметов и людей для мобильного робота сервисного обслуживания. Рассмотрено применение интеллектуальных вычислений на основе эволюционных и генетических алгоритмов, нечеткой логики в системах управления манипулятором с тремя степенями свободы в непредвиденных ситуациях управления. Для демонстрации результатов работы нечеткого моделирования системы управления роботом описаны результаты проведенных экспериментальных исследований.

Ключевые слова: мобильный робот сервисного обслуживания, мягкие вычисления, генетический алгоритм, нечеткая нейронная сеть, база знаний, нечеткий контроллер, интеллектуальная система управления

Метод автоматического реферирования научных текстов на основе диагностически управляемой итерационной генерации

2026. T.14. № 9. id 2447

Гокарев В.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.60.9.006

В работе рассматривается задача автоматического абстрактивного реферирования русскоязычных научных текстов с использованием локальных больших языковых моделей. Показано, что однопроходная генерация реферата языковой моделью без учета характеристик исходного документа приводит к систематическим типам ошибок: семантической неполноте, механическому копированию, информационной избыточности или недостаточности. Для выявления и устранения указанных недостатков предложена гибридная программная система, реализующая замкнутый контур управления процессом генерации с обратной связью от модуля трехфакторной диагностической оценки качества. Контур осуществляет итерационную коррекцию параметров запроса к языковой модели, таких как температура, количество подаваемых ключевых слов, формат инструкции системного запроса, минимальное и максимальное количество генерируемых токенов, на основе классификации диагностического профиля машинного реферата. В составе диагностической методики предложено асимметричное штрафное преобразование z-нормализованных отклонений, отражающее содержательное различие между избыточностью и недостаточностью лексической, семантической и компрессионной близости реферата к референсному распределению. Описана модульная архитектура системы, включающая модули итерационной генерации рефератов, диагностической оценки и блок автоматического останова итерационного процесса. Приведены результаты экспериментальной апробации на корпусе русскоязычных научных статей, продемонстрирован статистически значимый и устойчивый прирост качества по комбинированной диагностической метрике относительно однопроходной базовой линии на отложенной тестовой выборке.

Ключевые слова: автоматическое реферирование, научные тексты, большие языковые модели, контур управления, диагностическая оценка качества, асимметричные штрафные функции

Двухмоментная оценка совместного исполнения независимых программных последовательностей

2026. T.14. № 7. id 2433

Буевич Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.58.7.010

Компиляция исходного кода на языке высокого уровня в машинный код является NP сложной задачей. Одной из проблем, возникающих в процессе компиляции и имеющих огромное пространство решений, является наличие в коде несвязанных по данным последовательностей операций. В данной работе рассматривается алгоритм поиска оптимального равномерного смешивания произвольных последовательностей инструкций, которые можно представить в виде ациклического связного графа. Целью подобного смешивания является увеличение параллелизма уровня инструкций. Для этого последовательность описывается как вектор случайных величин, каждая из которых характеризует его потребность в определенном ресурсе. Подобное представление позволяет приблизительно оценить математическое ожидание задержек, возникающих при исполнении их смеси, вследствие конкуренции нескольких последовательностей за ресурсы, без выполнения собственно компиляции. Алгоритм оперирует скалярными данными, описывающими последовательности и их комбинации, вместо длинных векторов инструкций. Поиск оптимального разбиения последовательностей на группы выполняется за время O(nk), где n – число последовательностей, а k – некоторое предельное значение числа последовательностей в смеси, зависящее от кода, латентности инструкций и числа регистров. Для вычислительных ядер современных процессоров в большинстве практических задач k не превышает 4.

Ключевые слова: параллелизм уровня инструкций, ациклический граф зависимостей, алгоритм Рейзера-Лавенберга, замкнутая сеть массового обслуживания, смешивание кода, оптимизация компилятора

Интеллектуальные методы эквализации и компрессии в процессе мастеринга звука на основе машинного обучения

2026. T.14. № 10. id 2429

Сокольцова Д.О. Шагрова Г.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.61.10.014

В статье рассматривается задача автоматизации мастеринга аудиозаписей с использованием методов машинного обучения и цифровой обработки сигналов. Актуальность обусловлена стремительным ростом объемов аудиоконтента и потребностью в доступных инструментах профессиональной обработки звука для независимых музыкантов и малых студий. В работе предложена гибридная система, интегрирующая классификатор музыкальных жанров на основе метода опорных векторов с мел-кепстральными коэффициентами и модуль цифровой обработки сигналов, включающий эквализацию, компрессию, фильтрацию верхних и нижних частот, а также нормализацию громкости. Обучение классификатора выполнено на датасете GTZAN, а параметры обработки извлечены из датасета MUSDB18-HQ, содержащего треки с вокалом, на основе анализа среднеквадратичной амплитуды и распределения энергии по частотным диапазонам. Тестирование на выборке из пятнадцати треков пяти жанров показало, что использование MUSDB18-HQ повышает точность классификации жанров с 46,6 % до 60 % и увеличивает отношение сигнал-шум по сравнению с моделью, обученной только на GTZAN. Сравнение с коммерческим аналогом показывает отставание разработанной системы по объективным метрикам, но система обладает преимуществами в виде прозрачности параметров обработки благодаря наличию элемента логирования, простоты использования и отсутствия платы за использование. Новизна работы заключается в использовании открытого классификатора жанров с модулем цифровой обработки сигналов и адаптации параметров мастеринга для треков с вокалом. Практическая значимость состоит в создании доступного прототипа для образовательных целей и обработки демо-записей. В дальнейшем планируется замена метода опорных векторов на нейросетевые архитектуры и расширение поддержки аудиоформатов.

Ключевые слова: мастеринг звука, эквализация, компрессия, метод опорных векторов, мел-кепстральные коэффициенты, датасет GTZAN, датасет MUSDB18-HQ, цифровая обработка сигналов, коммерческий аналог, интеллектуальная обработка аудио

Разработка и программная реализация интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений для выбора режимов искусственной вентиляции легких

2026. T.14. № 7. id 2428

Фролов С.В. Судаков Д.Е. Долгов Е.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.58.7.011

Актуальность работы обусловлена высокой когнитивной нагрузкой на врача-реаниматолога при выборе режима искусственной вентиляции легких (ИВЛ) из‑за наличия десятков режимов и более 50 параметров настройки. Отсутствие формализованных критериев и прозрачных систем поддержки принятия решений приводит к вариабельности терапии и повышению риска вентилятор-ассоциированных осложнений. Цель работы – разработка методологии, алгоритма и программного прототипа интеллектуальной системы поддержки принятия врачебных решений для выбора режимов ИВЛ, обеспечивающей объяснимость рекомендаций. В работе использованы методы формализации клинических параметров, построения классификатора состояний, создания продукционных правил, объектно-ориентированного программирования на Python, а также апробации на литературных клинических сценариях. Формализованы четыре группы параметров (механика дыхания, газообмен, активность пациента, гемодинамика). Построен классификатор состояний (апноэ, слабость дыхательной мускулатуры, обструктивные и рестриктивные нарушения). Создана база из 30 продукционных правил «ЕСЛИ–ТО», сгруппированных по шести клиническим ситуациям с приоритетным перебором. Разработан алгоритм, включающий модуль объяснения, формирующий текстовое обоснование каждой рекомендации. Программный прототип реализован на Python (библиотеки tkinter, experta). Апробация на 20 литературных клинических сценариях показала полное совпадение рекомендаций с эталонными протоколами в 85 % случаев, частичное – в 10 %, несовпадение (требовалась экстракорпоральная элиминация CO₂) – в 5 %. Среднее время формирования рекомендации составило 0,42 секунды. Полученные результаты подтверждают работоспособность предложенной методологии и позволяют использовать систему как автономное рабочее место врача или встраиваемый модуль в аппараты ИВЛ.

Ключевые слова: искусственная вентиляция легких, система поддержки принятия решений, продукционные правила, классификация состояний, модуль объяснения

Алгоритм определения оптимального маршрута движения робота для мониторинга объектов с учетом препятствий

2026. T.14. № 8. id 2427

Макаровских Т.А. Саллам М.Э.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.004

Одной из актуальных задач является наземный мониторинг состояния различных объектов. Его необходимость может возникать не только на промышленных предприятиях, но и в сельском хозяйстве (осмотр плодовых садов), медицине (мониторинг состояния пациентов инфекционных отделений), при ликвидации чрезвычайных ситуаций. В этих ситуациях невозможно размещение датчиков и умных камер в фиксированных местах. Кроме того, возникают ситуации, когда цели для мониторинга задаются непосредственно перед его проведением. Еще одной актуальной задачей является построение пути робота с учетом наличия препятствий. В данной статье рассматривается алгоритм построения кратчайшего маршрута для проведения мониторинга в конечном множестве точек наземным роботом с учетом препятствий. Задача определения траектории движения робота формулируется как задача о маршрутизации транспортного средства. Данные о координатах робота и местоположении точек мониторинга хранятся в виде взвешенного плоского графа с использованием списка ребер. В статье предложен эвристический алгоритм SearchWithObstacles, использующий функцию SPPA (Shortest Path with Precautionary Avoidance), который основан на методе ближайшего соседа и решает задачу за полиномиальное время. Приведено сравнение алгоритма с известными подходами и обсуждены преимущества и недостатки предложенного алгоритма.

Ключевые слова: маршрутизация транспортных средств, плоский граф, эвристический алгоритм, оптимизация, объезд препятствий, задача коммивояжера

Метод перехода к постоянной длине вектора параметров целевой функции в задачах оптимизации работы мостовых кранов на складе слябов

2026. T.14. № 8. id 2423

Щеголихин И.С. Андреев С.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.001

Ряд оптимизационных задач, возникающих при рационализации логистики склада непрерывнолитых заготовок металлургического предприятия, оперирует вектором параметров целевой функции переменной длины. Это накладывает ограничения на выбор методов, применимых для решения таких задач. Ряд существующих методов приведения вектора параметров целевой функции к постоянному размеру, которые применяются для комбинаторной оптимизации, обладают выразительной ограниченностью, т. е. применимы лишь к узкоспециализированному классу задач. Целью настоящего исследования является приведение вектора параметров целевой функции, возникающей в задачах оптимизации работы мостовых кранов на складе слябов, к постоянному размеру, что позволит для решаемой оптимизационной задачи использовать все известные методы оптимизации из подходящего класса, а также понизит ресурсоемкость алгоритма оптимизации за счет сокращения количества параметров целевой функции. В данной работе авторы предлагают метод, являющийся обобщением L-систем и клеточного кодирования, позволяющий для заданной целевой функции перейти от вектора параметров переменного размера к вектору параметров постоянного размера. Новизной работы является обобщение идей, специфичных для узкоспециализированных областей научного знания, на множество классов оптимизационных задач, в частности на задачи составления расписания для мостовых кранов. Авторами рассмотрена целевая функция, возникающая при совместном решения задач составления расписания мостовых кранов и выбора слябов для графика горячей прокатки. Для этой целевой функции был применен предложенный метод: описаны функции смены поискового пространства в виде простых алгоритмов. Результатом явилось сокращение размерности векторов целевой функции минимум в 10 раз. Предложенный метод может быть использован при проектировании цифрового двойника склада непрерывнолитых заготовок, а также для управления иерархией команд: от самых простых (для управления отдельными компонентами кранов) до самых сложных (задающих логистические операции над слябами).

Ключевые слова: вектор параметров, целевая функция, слябы, клеточное кодирование, непрямое кодирование, прямое кодирование

Оценка численности лиц с онкологическими заболеваниями на основе анализа статистики из базы данных «Показатели муниципальных образований», созданной Росстатом

2026. T.14. № 8. id 2420

Степанов В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2026.59.8.006

Болезни онкологии актуальны для России и многих стран. В нашей стране была принята стратегия борьбы с ними, одной из базовых компонент которой является первичная профилактика. Исследования в этом направлении, включая моделирование в муниципальном разрезе, встречаются редко. Данная работа полезна для выявления связи между распространённостью жителей территории, страдающих из-за рака, и комплексом факторных переменных. Целью исследования является разработка регрессионной прогностической модели. Информационную базу для построения модели составила выборка из 56 наблюдений, репрезентирующих муниципальные образования Алтайского края, преимущественно относящиеся к сельским территориям. Результаты применимы на практике, т. к. используются открытые данные, а точность созданной модели достаточно высокая. Роль зависимой переменной играет численность контингента к концу года t. Наблюдения включают пять факторов, которые брались с разными лагами, три фактора были нелинейно преобразованы. Также имелось два качественных фактора по свойствам территории, их градации кодируют три фиктивные переменные. Далее применялся метод линейной регрессии с оцениванием параметров модели по методу наименьших квадратов. Была получена модель с ошибкой аппроксимации (МАРЕ) менее 1 %. При внешнем тестировании на других муниципалитетах она изменялась от 1,5 до 2,4 %. На основе модели можно сделать прогноз численности контингента для большого числа муниципальных территорий РФ с горизонтом 1 год. Приводятся графики с примерами прогнозирования: для семи городов Поволжья и двух территорий Красноярского края за ряд лет. Такие прогнозы полезны при разработке мероприятий по медико-социальной и экологической политике, проводимой в муниципальном разрезе.

Ключевые слова: модель регрессии с переменной структурой, злокачественное новообразование, техногенное загрязнение территории, душевое потребление алкогольных напитков, обеспеченность территории врачами, гигиена питьевой воды