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

Критерий освоения кластерного окна терминов в адаптивно-обучающих системах

2025. T.13. № 4. id 2036

Полянский К.В. Ковалев И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.024

В работе предложен критерий освоения кластерного окна терминов в адаптивно-обучающей системе. За основу исследования взята адаптивно-обучающая методика Л.А. Растригина. Рассмотрено ее применение в комплексе с частотным словарем терминов. Критерий освоения кластерного окна терминов вычисляется как взвешенная сумма вероятностей незнания терминов, нормированная на сумму их весов. Данный критерий позволяет регулировать выдачу к обучению кластерных терминов, обеспечивая их приоритетный показ при обучении по адаптивно-обучающей методике. Также модифицирован основной критерий качества обучения, для него введено пороговое значение, изменение которого меняет поведение системы в процессе тестирования ученика. Таким образом, до достижения порогового значения выдача терминов происходит из кластерного окна, после – осуществляется в соответствии с классическим критерием качества обучения. Тестирование обучаемого смоделировано на выборке из 210 терминов частотного словаря по системному анализу продолжительностью 100 сеансов. Осуществлен анализ работы модифицированной адаптивно-обучающей системы. Произведено сравнение предложенного критерия качества обучения с используемым ранее. Для кластерных (целевых) терминов было выявлено снижение вероятностей незнания и увеличение частоты их появления при тестировании на разработанном алгоритме. Что является хорошим показателем достижения целей, поставленных в ходе исследования.

Ключевые слова: адаптивно-обучающая система, частотный словарь, критерий освоения кластерного окна, критерий качества обучения, тестирование ученика

Метод интеллектуального анализа информации адаптивной обратной связи в цифровой образовательной среде

2025. T.13. № 3. id 2033

Смоленцева Т.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.044

В условиях цифровизации образования фактором повышения эффективности учебного процесса становится развитие механизмов адаптивной обратной связи в условиях многопоточности, обеспечивающих персонализацию взаимодействия участников образовательного процесса. Анализ существующих подходов и инструментов персонализации учебных маршрутов в условиях многопоточности на примере дисциплин вузов позволил сформулировать проблему исследования, заключающуюся в недостаточной автоматизации сопровождения учебного процесса в условиях многопоточности. Целью статьи является описание разработки метода интеллектуального анализа информации с семантической обработкой текста при реализации адаптивной обратной связи участников цифровой образовательной среды. Научная новизна исследования состоит в разработке подхода интеллектуальной обработки ответов в свободной форме, что обеспечивает повышение эффективности образовательного процесса в цифровой образовательной среде. Рассмотрена реализация этапов метода интеллектуальной обработки информации в обратной связи с многоформатным цифровым оцениванием. К основным этапам метода относятся: подготовка данных, лингвистическая предобработка, семантическое сопоставление, обучение модели, генерация обратной связи и анализ результатов взаимодействия участников образовательного процесса. В заключении приведен анализ результатов применения рассматриваемого в работе метода в учебном процессе на примере потоковых дисциплин вуза.

Ключевые слова: цифровая образовательная среда, адаптивная обратная связь, обработка естественного языка, система дистанционного обучения, токензация, метрики оценки

Применение глубокого обучения с подходом «один против всех» для задачи многоклассовой классификации дефектов металлических поверхностей

2025. T.13. № 4. id 2032

Сосновская В.Е. Гаврилова А.Д. Волкова Е.А. Котилевец И.Д. Ильин Д.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.025

В статье исследуется задача многоклассовой классификации дефектов металлических поверхностей с использованием методов глубокого обучения. В качестве основного подхода применяется стратегия «один против всех», позволяющая эффективно разделять различные классы дефектов. Для первоначального анализа использовался датасет «NEU», который включал в себя 6 классов повреждений. Полученные оценки качества классификации сравнивались с другими существующими решениями, после чего набор данных был дополнен одним классом из датасета «Severstal: Steel Defect Detection». Предложены две архитектуры сверточных нейронных сетей, каждая из которых была адаптирована под соответствующие классы. Первая архитектура включает в себя 5 сверточных слоев, 5 слоев максимизирующей подвыборки и 2 полносвязных слоя. Вторая содержит на 2 слоя больше: дополнительный сверточный слой и слой максимизирующей подвыборки. Тестирование на данных датасета «NEU» показало высокую эффективность: доля правильных ответов итоговой модели достигает 98,33 %, точность – 98,39 %, полнота – 98,33 % и F1-мера – 98,33 %. Анализ результатов показал, что предложенный подход продемонстрировал эффективность, сравнимую с результатами из других исследований, а предложенные архитектуры не уступают современным решениям. Модель демонстрирует хорошую скорость обработки, до 103 кадров в секунду на центральном процессоре, что делает ее применимой в производстве, позволяя обнаруживать повреждения в реальном времени. После добавления дополнительного класса доля правильных ответов стала равна 97,14 %, точность – 97,24 %, полнота – 97,14 % и F1-мера – 97,12 %, что указывает на устойчивость и масштабируемость предложенного решения на основе подхода «one-vs-all».

Ключевые слова: нейронные сети, сверточные нейронные сети, датасет, классификация, дефекты металлических поверхностей, глубокое обучение

Автоматизация программирования: от первых компиляторов до генеративного искусственного интеллекта

2025. T.13. № 4. id 2031

Бершадский А.М. Евсеева Ю.И. Гудков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.009

Стремительное развитие средств автоматизации программирования является ключевым фактором цифровой трансформации общества. Целью работы является комплексный анализ эволюции инструментов автоматизации, включая языки программирования высокого уровня, структурное и объектно-ориентированное программирование, интегрированные среды разработки, low-code/no-code платформы и большие языковые модели. В исследовании рассматриваются принципы работы генеративного искусственного интеллекта, его возможности и ограничения, а также специфика российских решений в данной области. Особое внимание уделено вызовам, связанным с широким внедрением автоматизации: проблемам интеллектуальной собственности, безопасности сгенерированного кода, трансформации роли программиста и адаптации образовательных программ. Сделан вывод о формировании новой парадигмы совместной работы человека и искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. Практическая значимость работы заключается в предоставлении разработчикам и руководителям структурированной информации для принятия решений о внедрении инструментов автоматизации, выборе технологий и оценке связанных с ними рисков.

Ключевые слова: автоматизация программирования, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, история программирования, интегрированные среды разработки, low-code/no-code, devOps, машинное обучение

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

2025. T.13. № 3. id 2030

Аснина Н.Г. Нетесов Е.В. Ушакова А.К.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.034

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

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

Онтологическая модель информационных потоков в цифровой образовательной среде

2025. T.13. № 4. id 2029

Смоленцева Т.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.007

Цифровизация образования обусловливает необходимость формализованного представления и системной организации информационных потоков, обеспечивающих эффективное взаимодействие участников образовательного процесса в цифровой образовательной среде (ЦОС). Целью исследования является моделирование информационных потоков на основе онтологического представления взаимодействия лица, принимающего решение (ЛПР), и обратной связи. Разработана онтологическая модель, отражающая ключевые классы, экземпляры с идентификацией отношений между ними и семантикой информационных потоков, циркулирующих между компонентами ЦОС. В статье приведена декомпозиция экземпляра класса «алгоритм адаптивной обратной связи» онтологической модели информационных потоков. Цифровые инструменты работают в едином контуре образовательной среды, реализуя непрерывный цикл оценки, анализа, обратной связи и коррекции. Экземпляр класса онтологической модели «единый банк тестовых заданий», включающий технологии искусственного интеллекта для реализации автоматизированной проверки ответов в свободной форме в условиях потокового обучения, позволяет осуществлять вариативное и уровневое оценивание. К инструментам реализации обратной связи относятся LMS, социальные сети и виртуальный информационно-коммуникационный ассистент. Взаимосвязь инструментов, дополненных в ЦОС показана в онтологической модели при описании информационных потоков связи «ЛПР – обратная связь». Применение рассмотренной в статье модели позволит структурировать и унифицировать описание образовательных процессов с автоматизацией анализа цифрового следа. В заключении приведены выводы с декомпозицией онтологической модели на примере процесса оценивания знаний в условиях цифровизации и многопоточности с идентификацией отношений в форме пререквизитов экземпляров классов онтологической модели.

Ключевые слова: онтология, цифровая образовательная среда, система дистанционного обучения, информационные потоки, образовательные технологии, экземпляры классов

Повышение качества обучения сверточных нейронных сетей в задачах технического зрения беспилотных поездов

2025. T.13. № 4. id 2028

Федоров В.А. Огородникова О.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.002

Беспилотные поезда являются ключевым составным элементом следующего уровня автоматизации железных дорог. Запуск локомотивов в беспилотном режиме требует разработки надежных систем технического зрения с применением технологий искусственного интеллекта. В статье представлен метод повышения качества обучения сверточных нейронных сетей в задачах обнаружения объектов железнодорожной инфраструктуры. Достоверность визуального обнаружения объектов системой компьютерного зрения достигается за счет алгоритмического расширения наборов данных для обучения. Предложенный метод учитывает вариативность погодных условий, в которых необходимо обнаружить идентичные объекты, и позволяет генерировать модификации изображений с добавлением эффектов дождя, снега или тумана. В качестве исходного набора данных использовано 21700 аннотированных изображений, содержащих 7 классов объектов. На их основе сформирован расширенный набор из 65100 изображений с использованием разработанного метода. Для оценки эффективности предложенного подхода проведено сравнительное обучение современной модели YOLOv11 на исходном и расширенном наборах данных. Для сравнения результатов использованы метрики F1-меры и mean Average Precision (mAP). Результаты вычислительных экспериментов подтверждают, что применение расширенного набора данных способствует улучшению качества обучения. В частности, F1-мера для модели YOLO, обученной на исходном наборе данных, составила 0,72, тогда как на расширенном наборе данный параметр достиг повышенного значения 0,90. Значение второй использованной метрики mAP (50–95) увеличилось с 0,67 на исходном наборе данных до 0,83 на расширенном. Сравнительные значения метрик были получены при одинаковом пороге достоверности 0,8. Разработанный метод реализован в аппаратно-программном комплексе, который готов к тестовым испытаниям в составе комплексной системы управления и обеспечения безопасности движения грузовых поездов.

Ключевые слова: техническое зрение, машинное обучение, сверточные нейронные сети, YOLOv11, автоматизация железнодорожного транспорта, беспилотный транспорт

Применение uplift-моделирования в задачах повышения эффективности маркетинговых коммуникаций

2025. T.13. № 3. id 2023

Азарнова Т.В. Ярош Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.031

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2021

Южаков А.А. Кротова Е.Л. Ощепков Н.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.042

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2020

Ахметов Л.М. Аникин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.036

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

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

Миварная система принятия решений по оптимизационному распределению грузов для групп складских роботов

2025. T.13. № 3. id 2019

Гун Ш.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.047

В статье предлагается интеллектуальная миварная система принятия решений (МСРП), предназначенная для оптимизационного распределения и перевозки грузов группами складских роботов. Данная МСРП объединяет три группы разных складских роботов: робота-погрузчика (РП), робота-транспортировщика (РТ) и робота-разгрузчика (РР). Выбор и определение состояния каждого робота (робота-погрузчика, робота-транспортировщика и робота-разгрузчика) основывается на соответствующих расчетах, которые выполняются с использованием специально разработанных алгоритмов. Эти алгоритмы основаны на ряде ключевых систем уравнений, таких как система уравнений робота-транспортировщика, система уравнений робота-погрузчика, система уравнений робота-разгрузчика и система переменных команды. В системе уравнений учитываются состояние робота, работоспособность робота, способность завершения перевозки груза, совместимость с перевозкой груза и т. д. Кроме того, учитывается манхэттенское расстояние, что позволяет определить способность робота завершить задачу. В статье представлено детальное описание систем уравнений и алгоритма расчета, а также формализованное описание предметной области, в которой функционирует миварная система логического искусственного интеллекта. Также изложена логическая принципиальная схема МСПР и правила принятия решений, которые помогут в выборе роботов, что делает систему более эффективной. Экспериментальные результаты показывают, что данная система может функционировать нормально в соответствии с заранее установленной логикой и целями. Она точно выполнила все задачи распределения, продемонстрировав хорошую стабильность и надежность.

Ключевые слова: мивар, миварные системы принятия решений, логический ИИ, распределительная система, группа складских роботов, робот-погрузчик, робот-транспортировщик, робот-разгрузчик

Анализ современного состояния и особенностей использования спутниковой связи в Арктической зоне РФ

2025. T.13. № 4. id 2018

Кокорич М.Г. Носкова Н.В. Рускова Е.О.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.001

В статье рассмотрены вопросы доступности спутниковой связи в Арктической зоне Российской Федерации. Приведены сведения о действующих системах спутниковой связи, число которых в настоящее время ограничено из-за санкций и географических особенностей региона. После анализа фактически доступных систем спутниковой связи отмечается, что системы спутниковой связи с использованием геостационарной орбиты (ГСО) в настоящее время являются безальтернативным вариантом предоставления услуг передачи данных. Дан анализ проблем, характерных для использования геостационарной орбиты в условиях высоких широт, сделан обзор российских геостационарных спутников и условий их применения в Арктике с учетом зон покрытия лучей и диапазонов частот. Приведен результат расчета геометрических соотношений при организации связи спутника на ГСО с земными станциями в Арктическом регионе. Для дальнейшего исследования качества связи в самых северных участках региона рассчитан диапазон значений наклонной дальности и угла места, характерных для акватории Северного морского пути. Приведены результаты расчетов требуемого удаления земной станции от наземных объектов, позволяющие рационально расположить земную станцию как с точки зрения обеспечения прямой видимости спутника и требуемого угла места, так и для снижения шумовой температуры приемника.

Ключевые слова: спутниковая связь, геостационарная орбита, арктический регион, угол места, наклонная дальность

Вычислительная сложность в реальном времени

2025. T.13. № 3. id 2017

Зеленский А.А. Грибков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.038

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2016

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.037

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2014

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.025

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

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

Структурное моделирование графических пользовательских интерфейсов на основе алгебро-логических методов

2025. T.13. № 3. id 2013

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.041

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

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

Оптимизация инвестиционного процесса субсидирования воздушных перевозок

2025. T.13. № 3. id 2010

Иванов Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.033

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2004

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.026

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2002

Егоров С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.043

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 2001

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.027

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

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

Процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования индивидов в генетическом алгоритме

2025. T.13. № 3. id 2000

Малашин И.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.040

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 1998

Дойчев В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.024

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

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

Система автоматического управления движением транспортных средств в колонне

2025. T.13. № 4. id 1997

Чернышев Н.Н. Альфара А.Ю. Ниженец Т.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.016

В статье представлена разработка системы автоматического управления продольным движением транспортных средств в колонне на основе методов нечеткой логики. Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в эффективных и безопасных решениях для автоматизации грузоперевозок. Научная новизна работы заключается в разработке и верификации системы управления, на основе принципа «лидер – ведомый» и нечеткого регулятора со специфической базой правил, адаптированной для управления тяжелонагруженными грузовыми автомобилями (на примере КАМАЗ-65111) с программной реализацией в средах численного и визуального моделирования. В отличие от универсальных подходов, предложенная база правил формализует экспертные стратегии вождения, учитывая высокую инерционность объекта управления. Система, реализующая принцип «лидер – ведомый», была реализована и протестирована в двух различных средах: математическое моделирование в MATLAB/Simulink и интерактивная 3D-симуляция в Unity. Проведено комплексное тестирование в четырех сценариях движения: равномерное движение, разгон-торможение, экстренное торможение и движение по пересеченной местности. Результаты моделирования показали высокую точность (среднеквадратичная ошибка дистанции не превышает 1,21 м) и безопасность (минимальная дистанция в критических сценариях – более 6,3 м). Высокая корреляция результатов между двумя платформами подтверждает адекватность и робастность предложенной модели. Разработанная система демонстрирует потенциал для применения в беспилотном транспорте и может быть усовершенствована внедрением адаптивных механизмов настройки параметров нечеткого регулятора. Отмечено, что совершенствование разработанной системы управления может быть реализовано за счет использования гибридных нейро-нечетких правил или создания интеллектуальных систем управления дорожным движением.

Ключевые слова: автомобильная колонна, автоматическое управление, лидер – ведомый, нечеткий регулятор, MATLAB, unity, КАМАЗ-65111

Информационно-измерительная и управляющая система гидрирования ацетилена

2025. T.13. № 4. id 1996

Баширов М.Г. Крышко К.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.005

Процесс гидрирования ацетилена является важным этапом в производстве этилена и других ценных химических продуктов. Однако его эффективность во многом зависит от точности контроля технологических параметров, таких как температура, давление и расход реагентов. Несмотря на это, большинство исследований в области гидрирования ацетилена сосредоточено на совершенствовании технологических аспектов процесса, в то время как вопросы разработки современных информационно-измерительных и управляющих систем остаются недостаточно изученными. В рамках проведенного исследования была предложена информационно-измерительная и управляющая система, направленная на повышение эффективности процесса гидрирования ацетилена. В основе системы лежит виртуальный анализатор, который позволяет рассчитывать степень конверсии в режиме реального времени на основе данных с контрольно-измерительных приборов. Оптимизация модели виртуального анализатора была выполнена с использованием генетического алгоритма, что обеспечило высокую точность расчетов. На основе данных виртуального анализатора был разработан алгоритм управления, корректирующий параметры процесса для поддержания оптимальных условий реакции. Система управления была реализована в среде Centum VP, что позволяет интегрировать ее в существующую инфраструктуру автоматизации.

Ключевые слова: производство этилена, гидрирование ацетилена, нефтехимия, система управления, автоматизация процесса

Методы определения нетиповых объектов в музыкальном ряде

2025. T.13. № 3. id 1993

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.035

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

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

Гибридная система обучения агентов с использованием A2C и эволюционных стратегий

2025. T.13. № 3. id 1991

Корчагин А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.029

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

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

Статистическое оценивание показателей структурной надежности мобильных систем передачи данных

2025. T.13. № 3. id 1989

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.039

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

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

Имитационная модель прохождения программы обучения граждан в центрах занятости

2025. T.13. № 4. id 1988

Конов А.Д. Погодаев А.К.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.032

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности программ профессионального обучения в условиях ограниченности данных и ресурсов. Современные центры занятости сталкиваются с задачей быстрого и точного выявления рисков досрочного выбытия участников, что требует применения адаптированных аналитических инструментов. В статье предложена марковская модель образовательного процесса, позволяющая на основе минимального набора входных данных прогнозировать траектории слушателей и выявлять ключевые точки для управленческого вмешательства. Эмпирическое тестирование модели проведено на данных центра занятости населения г. Липецка (2024 г.), что позволило оценить вероятности успешного завершения программ, риски дропаутов, среднюю продолжительность вовлеченности и чувствительность к различным типам интервенций. Проведенный чувствительный анализ показал, что инвестиции в удержание активных слушателей дают больший прирост эффективности по сравнению с попытками вовлечения пассивных участников. Полученные результаты представляют практическую ценность для систем профессионального переобучения и могут быть использованы для повышения ROI программ за счет оптимизации кураторских стратегий и правил посещаемости. Внедрение подобных моделей способствует более рациональному распределению ресурсов, снижению потерь и формированию персонализированных траекторий, что особенно важно в условиях динамично меняющегося рынка труда.

Ключевые слова: марковские цепи, модель образовательного процесса, трудоустройство, ROI обучения, профессиональная переподготовка, центр занятости

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

2025. T.13. № 3. id 1984

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.028

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

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

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

2025. T.13. № 3. id 1983

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.018

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

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