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

Методика оценки соответствия содержания образовательных программ требованиям рынка труда

2025. T.13. № 4. id 2061

Кожевников И.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.020

В статье представлена методика оценки соответствия содержания образовательных программ требованиям рынка труда с использованием инструментов интеллектуального анализа текстов. Рассматривается проблема несоответствия формируемых в вузах компетенций и актуальных потребностей работодателей, особенно в условиях стремительной цифровизации и трансформации экономики. В работе обоснована необходимость перехода от ручных экспертных процедур к автоматизированному мониторингу на основе моделей обработки естественного языка и онтологического моделирования. Предлагаемая система поддержки принятия решений интегрирует модель RuBERT, онтологию ESCO и метрику RCA, позволяя выявлять разрывы между программами и вакансиями, визуализировать данные и формировать рекомендации для корректировки учебных планов. Представлен практический кейс применения методики на примере программы подготовки в области информационной безопасности. Результаты демонстрируют высокую точность выявления несоответствий и подтверждают потенциал использования системы в рамках проектирования и адаптации образовательных программ. Научная новизна заключается в комплексном подходе к анализу компетенций, сочетающем лингвистические и онтологические методы с экономическими метриками. Методика может быть масштабирована на иные отрасли и уровни образования.

Ключевые слова: компетенции выпускников, рынок труда, образовательная программа, интеллектуальная система поддержки принятия решений, ruBERT, онтология ESCO, анализ вакансий, RCA-метрика, автоматизация мониторинга, онтологический разрыв

Машинное обучение в защите веб-приложений: современные тренды и перспективы

2025. T.13. № 4. id 2060

Ледовская Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.019

Стремительная эволюция киберугроз и их возрастающая сложность обусловливают критическую необходимость интеграции методов машинного обучения в системы защиты веб-приложений. Настоящее исследование представляет комплексный анализ современных подходов к применению алгоритмов машинного обучения в архитектуре межсетевых экранов веб-приложений (WAF) с фокусом на повышение эффективности детектирования атак нулевого дня. Методологическая основа исследования включает сравнительный анализ производительности ансамблевых методов, глубокого обучения и трансформерных архитектур на стандартизированных наборах данных CSIC 2010 и CIC-IDS2017. Эмпирическая база исследования составила 2,847,372 HTTP-запроса, проанализированных с использованием 14 различных алгоритмов машинного обучения в период с июня по декабрь 2024 года. Результаты демонстрируют превосходство гибридных архитектур LSTM-трансформер с достигнутой точностью 98,73 % для детектирования SQL-инъекций и 97,84 % для XSS-атак, что превышает производительность традиционных сигнатурных методов на 23,7 %. Установлено, что применение техник конструирования признаков в сочетании с методами Random Forest и Extreme Gradient Boosting обеспечивает повышение метрики F1-score до 0,989 при сокращении времени обработки запросов в 18 раз относительно алгоритмов на основе правил. Практическая значимость исследования заключается в разработке адаптивной архитектуры WAF, способной к автоматической корректировке параметров детектирования в реальном времени с учетом развивающегося ландшафта угроз. Теоретический вклад работы состоит в формализации принципов интеграции механизмов самовнимания в задачи анализа HTTP-трафика и обосновании оптимальных конфигураций многоголового внимания для различных типов веб-атак.

Ключевые слова: машинное обучение, межсетевой экран веб-приложений, глубокое обучение, трансформерные архитектуры, детектирование аномалий, кибербезопасность, ансамблевые методы

Применение методов машинного обучения для классификации зданий и сооружений по функциональному назначению на основе геопространственной информации

2025. T.13. № 4. id 2057

Смолев А.М. Головнин О.К.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.014

Статья посвящена исследованию возможности применения методов машинного обучения для решения задачи классификации зданий и сооружений по их функциональному назначению на основе геопространственных данных. Обозначена проблема определения типа зданий и сооружений в реальных условиях с ограниченными исходными данными. Рассмотрены существующие подходы к решению задачи классификации объектов. Создан новый набор данных, включающий около 66 тыс. объектов различной функциональной принадлежности на территории Российской Федерации. Рассмотрены этапы подготовки данных, выделения признаков и процесс нормализации геометрий объектов на карте. Проведены эксперименты с использованием методов машинного обучения, в том числе методов искусственного интеллекта. Результаты исследований показывают, что максимальная точность классификации с использованием графовой нейронной сети составляет 83 %, что делает предложенный подход перспективным для практических применений в геоинформационных системах. Выявлен ряд факторов, снижающих точность классификации, связанных с недостаточностью геометрической информации и особенностями форм зданий определенных категорий в условиях реальной застройки. Приведены рекомендации по повышению точности классификации путем оптимизации архитектуры нейронных сетей и расширения набора признаков. Таким образом, статья предлагает эффективный подход к автоматизированной классификации зданий и сооружений, основанный на анализе геометрических свойств и окружающей среды, который может существенно облегчить процессы проектирования и управления инфраструктурой.

Ключевые слова: классификация, машинное обучение, координатное преобразование, геометрические характеристики, геоинформационная система, метод случайного леса, графовая нейронная сеть, ГИС

Математическое моделирование и имитационное исследование динамики снежных лавин

2025. T.13. № 4. id 2055

Калач А.В. Соловьев А.С. Лентяева Т.В. Дурденко В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.018

Проведен сравнительный анализ существующих методов моделирования снежных лавин – физических, имитационных и численных, основанных на механике сплошных сред. Выявлены их допущения, ограничения и особенности применения, препятствующие точному прогнозированию динамики снежной массы и её взаимодействия с препятствиями в естественных условиях. Показано, что дальнейшее развитие методов прогнозирования лавинной опасности и оперативного реагирования на чрезвычайные ситуации связано с использованием интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений, которые должны обладать высокой масштабируемостью, способностью к обработке больших объёмов данных, а также гибкой архитектурой, допускающей интеграцию новых модулей моделирования, анализа и визуализации данных. Предложено решать задачу трёхмерного моделирования лавинного потока с использованием гибридного подхода, сочетающего преимущества физических и имитационных моделей, что обеспечивает оперативность вычислений и адаптивность метода к различным условиям формирования лавин. Разработана модель движения снежной массы, в основу которой положен на модифицированный численный метод гидродинамики сглаженных частиц (SPH). Особенностью метода является использование безразмерных настраиваемых коэффициентов вместо постоянных физических параметров снега и применение гиперболической функции сглаживания, что повышает устойчивость и точность численного расчёта, предотвращая нефизические скопления частиц при сжатии. Проведённые вычислительные эксперименты подтвердили, что предложенная модель адекватно описывает движение снежных масс, позволяет оценивать интенсивность их взаимодействия с объектами инфраструктуры и прогнозировать потенциальные разрушения в лавиноопасных районах.

Ключевые слова: снежные лавины, математическое моделирование, гидродинамика сглаженных частиц, информационная система, имитационное моделирование

Математическая модель 12-канальных электрокардиограмм с учетом пространственных зависимостей отведений

2025. T.13. № 4. id 2054

Щетинин Е.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.012

В статье представлена инновационная математическая модель генерации 12-канальных электрокардиограмм (ЭКГ), основанная на принципиально новом подходе к учету пространственных зависимостей между отведениями. Основная научная новизна исследования заключается в разработке метода линейного преобразования набора физиологически обоснованных базисных сигналов, представляющих проекции электрического поля сердца, с добавлением коррелированного шума, точно имитирующего реальные клинические помехи. В отличие от традиционных генеративных моделей (VAE, GAN), которые работают как «черные ящики», модель обеспечивает явный контроль над морфологией ключевых волн (P, QRS, T) и строгое соблюдение физиологических ограничений, включая законы Кирхгофа для конечностных отведений. Это гарантирует анатомическую согласованность сигналов между всеми 12 отведениями, что ранее не достигалось в подобных работах. Модель продемонстрировала высокую производительность на датасете PhysioNet PTB-XL: MSE = 0,015, косинусное сходство = 0,94, F1-score = 0,88 для нормальных ритмов и 0,82 для аритмий. Важным преимуществом модели является ее вычислительная эффективность (время генерации 50 мс) и относительно низкие требования к памяти (2,5 ГБ). Сравнительный анализ с современными генеративными моделями (VAE, GAN, Diffecg) выявил превосходство предложенной модели в интерпретируемости, контроле параметров генерации и физиологической достоверности синтезированных сигналов. Разработанная модель открывает новые возможности для создания качественных синтетических данных ЭКГ, необходимых для обучения ИИ-систем медицинской диагностики, а также для применения в телемедицине и медицинском образовании. Сочетание физического моделирования с машинным обучением представляет особую ценность для исследователей и клиницистов, нуждающихся в интерпретируемых и клинически достоверных инструментах генерации ЭКГ.

Ключевые слова: электрокардиограмма, пространственные зависимости, генеративные модели, интерпретируемость, физиологическое моделирование, синтетические данные ЭКГ, машинное обучение в кардиологии

Оценка точности и производительности моделей машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов страховой компании

2025. T.13. № 4. id 2051

Мадияров К.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.015

Проведено комплексное сравнительное исследование нескольких алгоритмов машинного обучения для задачи прогнозирования оттока клиентов страховой компании на данных открытого датасета. Уделено внимание как качественным метрикам точности моделей, так и вычислительной эффективности. Актуальность темы обусловлена высокой конкуренцией на страховом рынке и значительными затратами, связанными с потерей клиентов; своевременное выявление намерения клиента прекратить сотрудничество позволяет компании принять меры для его удержания. Цель исследования – оценить точность и производительность различных моделей машинного обучения, способных предсказать отток клиентов. В экспериментах использованы открытые данные о клиентах страховой компании (индустрия страхования жизни) с признаками, характеризующими их страховые случаи, исторические записи и факт оттока. Добавлен анализ факторов: исследованы корреляции между признаками и целевой переменной, выполнен факторный анализ и оценена важность признаков, влияющих на отток. По результатам, почти все модели продемонстрировали одинаково высокое качество прогноза благодаря наличию доминирующего фактора риска оттока, однако различались по производительности: логистическая регрессия и градиентный бустинг обучаются на порядок быстрее по сравнению с методом опорных векторов и случайным лесом, при значительно меньшем объеме памяти. Полученные результаты подтверждают, что современные ансамблевые алгоритмы способны обеспечить высокую точность прогнозирования оттока клиентов при разумных затратах ресурсов. Их использование целесообразно для страховых компаний с целью своевременного выявления клиентов группы риска, например, клиентов с крупными страховыми выплатами и принятия проактивных мер по удержанию таких клиентов.

Ключевые слова: отток клиентов, страхование, машинное обучение, прогнозирование, точность модели, производительность модели, факторный анализ, важность признаков

Определение модели управления доступом для телекоммуникационной системы

2025. T.13. № 4. id 2047

Калининский Д.С. Тремасова Л.А. Гадасин Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.010

В статье проведено исследование и сравнительный анализ современных моделей управления доступом, применяемых в телекоммуникационных системах. Рассмотрены три основные модели: управления доступом на основе ролей (RBAC), управления доступом на основе атрибутов (ABAC), управления доступом на основе полномочий (PBAC). В качестве примера использована телекоммуникационная инфраструктура банка, включающая 800 рабочих станций, 200 серверов, 800 сотрудников в офисной зоне и центр обработки данных с 50 серверами, обрабатывающими критические приложения. Пропускная способность между офисами и центром обработки данных составляет 10 Гбит/с, в публичной зоне – 1 Гбит/с. Для обеспечения безопасности используется Active Directory с поддержкой Kerberos и система мониторинга SIEM. В ходе исследования оценивались показатели производительности, такие как время отклика, пропускная способность и устойчивость к пиковым нагрузкам. Был проведен эксперимент безопасности, который включал в себя устойчивость к атакам, гибкость реагирования и уровень защиты в различных сценариях функционирования системы: при ежедневной нагрузке, отражающей стандартную работу сотрудников; при пиковой нагрузке, возникающей в моменты массового обращения к ресурсам (например, в конце отчетного периода); а также в условиях аварийной нагрузки, связанных с инцидентами безопасности или сбоями оборудования. Такой подход позволил выявить различия в эффективности моделей доступа в реальных эксплуатационных ситуациях.

Ключевые слова: модели управления доступом, телекоммуникационные системы, модель управления доступом на основе ролей, модель управления доступом на основе атрибутов, модель управления доступом на основе полномочий

Моделирование обеспечения защищенности объектов критической информационной инфраструктуры финансового сектора на основе данных об организационной структуре и управлении

2025. T.13. № 4. id 2046

Журавлева М.Г. Сурова Н.Ю. Хасанова З.Р.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.008

Рассмотрены современные стандарты и подходы в области обеспечения защищенности объектов критической информационной инфраструктуры применительно к организациям банковской системы. В качестве исследуемых аспектов выделены организационная структура и управления, которые оказывают влияние на уровень защищенности с точки зрения степени подготовленности персонала, распределения ролей и полномочий, готовности организации к восстановлению после возникновения инцидентов нарушения безопасности. На основе методики внутреннего аудита, применяемой в организациях банковской системы для поддержания защищенности объектов информационной инфраструктуры на достаточном уровне, предложена модель, учитывающая экспертные оценки заданных показателей организационной структуры и управления. Показаны направления улучшения метода: возможность учитывать иерархию требований к обеспечению безопасности, использовать логические правила в экспертном оценивании, на основании чего построена улучшенная модель. В качестве результатов представлена иерархия заданных частных показателей, полученная по их вербальным формулировкам, смоделированы данные и выполнена оценка уровня обеспечения информационной безопасности с помощью рассмотренных подходов. Практическая ценность работы состоит в возможности на ее основе совершенствовать мероприятия внутреннего аудита субъектов банковской системы для обеспечения достаточного уровня защищенности объектов критической информационной инфраструктуры.

Ключевые слова: обеспечение информационной безопасности, показатели требований к безопасности, уровень защищенности объектов, организации банковской системы, методика оценки соответствия, критическая информационная инфраструктура

Система оценки продолжительности жизненного цикла разработки программного обеспечения на основе интеллектуальной обработки информации

2025. T.13. № 4. id 2045

Храмов Д.Э.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.011

В статье представлена система оценки продолжительности жизненного цикла разработки программного обеспечения, основанная на применении технологий искусственного интеллекта. Проведен анализ существующих подходов к оценке трудозатрат и сроков разработки, на основе которого обоснован выбор нейросетевых технологий как наиболее перспективного направления для решения задач прогнозирования в условиях неопределенности. Выделены и классифицированы основные группы факторов, оказывающих влияние на длительность процесса разработки: технические, организационные, командные, исторические, ресурсные, внешние. На основе классов факторов определены множества входных параметров, используемых для обучения нейронных сетей, а также их гиперпараметры. Приведены архитектурные характеристики нейронных сетей, включая количество слоев, типы функций активации, методы оптимизации и параметры регуляризации, обученных в ходе экспериментов. Разработан алгоритм оценки сроков, реализованный в виде программной системы, обеспечивающей автоматизированное прогнозирование продолжительности разработки проектов на основе анализа исторических данных и текущих характеристик проекта. Приведен пример проведения оценки сроков разработки с помощью разработанной системы и проведено сравнение полученных результатов с экспертной оценкой. Предложенная система сокращает длительность анализа и повышает точность оценки по сравнению с традиционными методами.

Ключевые слова: нейронная сеть, жизненный цикл разработки программного обеспечения, прогнозирование сроков, программная система, программная инженерия

Исследование эффективности эволюционных алгоритмов в задачах дискретной оптимизации высокой размерности

2025. T.13. № 3. id 2042

Баранов Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.048

Проблема оптимального принятия решения во множестве прикладных областей сводится к задачам дискретной оптимизации, для решения которых широко применяются эволюционные алгоритмы. Несмотря на их эффективность, эти алгоритмы требуют точной настройки параметров под конкретную задачу и, как правило, исследуются изолированно, без учета возможностей взаимной работы и динамического переключения. При этом существующие работы ограничивались сравнительно небольшими размерностями, что не позволило оценить масштабируемость алгоритмов в реальных крупных задачах (до нескольких тысяч переменных). В связи с этим, данная статья направлена на уточнение перечня эффективных конфигураций эволюционных алгоритмов в целях оптимизации работы разрабатываемой интеллектуальной системы переключения алгоритмов. В работе проведен сравнительный анализ конфигураций четырех классов эволюционных алгоритмов: генетического, муравьиного, пчелиного и имитации отжига. Эксперименты выполнялись на тестовых задачах большой размерности (до 20000 точек). Основными методами исследования стали метод сравнения и группировки результатов, а также анализ серий вычислительных экспериментов для оценки масштабируемости и устойчивости алгоритмов к «проклятию размерности». В проведенных ранее экспериментах с задачами малой размерности различия конфигураций одного алгоритма практически незаметны, тогда как на задачах высокой размерности выявляются значимые различия в производительности. В результате были определены оптимальные конфигурации каждого класса алгоритмов. Полученные результаты имеют практическую ценность для разработки автоматизированных систем поддержки принятия решений в области логистики, производства и других инженерных приложений, где требуется надежный и масштабируемый инструмент оптимизации.

Ключевые слова: дискретная оптимизация, эволюционные алгоритмы, моделирование цепочек поставок, планирование производственных расписаний, муравьиный алгоритм, генетический алгоритм

Оценка точности и производительности моделей машинного обучения для прогнозирования удовлетворенности клиентов страховой компании

2025. T.13. № 3. id 2041

Мадияров К.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.046

В работе представлено исследование по прогнозированию удовлетворенности клиентов страховой компании на основе методов машинного обучения. Актуальность темы обусловлена высокой конкуренцией на страховом рынке и необходимостью удержания клиентов за счет повышения их удовлетворенности обслуживанием. Цель исследования – оценить точность и производительность моделей, способных предсказать уровень удовлетворенности клиента страховой услугой по данным о взаимодействии клиента с компанией. В качестве методов использованы алгоритмы классификации. Проведена оценка точности и производительности моделей на реальных данных опросов клиентов страховых компаний. Лучшими оказались ансамблевые методы – случайный лес и градиентный бустинг, продемонстрировавшие точность прогноза удовлетворенности до 85 %, существенно превосходя более простые модели. Показано, что градиентный бустинг позволяет учитывать нелинейные зависимости факторов, например, наличие эскалации обращения, и тем самым более точно выявлять «неудовлетворенных» клиентов. В настоящее время подобное прогнозирование в страховых компаниях либо не осуществляется, либо существенно опирается на случайные факторы. Это приводит либо к слишком частым жалобам, либо к низкой удовлетворенности клиентов с их последующим оттоком. Материалы статьи представляют практическую ценность для страховых организаций: внедрение разработанных моделей позволит оперативно идентифицировать клиентов с риском неудовлетворенности и обоснованно применять превентивные меры, например, дополнительные сервисные меры или компенсации для повышения их удовлетворенности.

Ключевые слова: удовлетворенность клиентов, страховая компания, машинное обучение, прогнозирование, градиентный бустинг, точность модели

Ресурсно-ориентированная технология организации информационного процесса распределения вычислительных ресурсов при интеграции концепций Интернета вещей и краевых вычислений

2025. T.13. № 3. id 2038

Клименко А.Б.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.045

Статья посвящена формированию ресурсно-ориентированной технологии организации информационного процесса распределения вычислительных ресурсов в условиях интеграции концепций Интернета вещей и краевых вычислений. В ходе исследования был проведен анализ существующих моделей и методов и выявлены их недостатки, а именно: отсутствие учета ресурсной стоимости транзита данных для вычислительных узлов, участвующих в передаче данных и вычислительном процессе и отсутствие учета ресурсных затрат, которые требуются для операции распределения вычислительных ресурсов. При этом, учитывая ресурсную ограниченность устройств на краю сети, перечисленные недостатки весьма актуальны. Целью данного исследования является минимизация ресурсных затрат на распределение ресурсов и решение вычислительных задач в системах с ограниченными ресурсами устройств. Основу предложенной технологии составляют предложенная общая математическая модель информационного процесса распределения вычислительных ресурсов, представляющая собой задачу оптимизации, предложенные методы решения указанной задачи, основанные на эвристических правилах и метаэвристиках, алгоритмы учета ресурсной стоимости транзита данных и миграции вычислительных задач, носящие вспомогательный характер и используемые в рамках разработанных методов, а также репозиторий метаэвристических алгоритмов, используемый для выбора оптимального алгоритма решения задачи распределения ресурсов. Предлагаемая технология реализует процесс распределения вычислительных ресурсов, минимизируя ресурсные издержки на транзит данных как при решении вычислительной задачи, так и при принятии решения о распределении ресурсов, учитывая ресурсные ограничения устройств и динамику изменения нагрузки и топологии сети. Проведенное экспериментальное моделирование подтвердило целесообразность применения предложенной технологии. Показано значительное снижение ресурсных затрат на распределение вычислительных ресурсов и достижение улучшенных результатов по показателям эффективности распределенных вычислений. Результаты исследования демонстрируют перспективность предложенной технологии для организации распределенных вычислений в системах с ограниченными ресурсами, таких как системы Интернета вещей и краевые вычисления.

Ключевые слова: распределение вычислительных ресурсов, распределенные вычисления, технология, оптимизация ресурсной стоимости, моделирование распределенных вычислений

Разработка прототипа системы компьютерной автоматизированной диагностики с использованием платформы 3D Slicer

2025. T.13. № 4. id 2037

Кружалов А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.017

Статья посвящена разработке прототипа системы компьютерной автоматизированной диагностики для распознавания аневризм сосудов головного мозга с использованием платформы 3D Slicer. Актуальность работы обусловлена растущей нагрузкой на специалистов, занимающихся интерпретацией медицинских изображений, что требует автоматизации диагностических процессов для повышения качества оказания медицинской помощи. Важность предварительного прототипирования систем компьютерной автоматизированной диагностики на начальных этапах работы над системой определяется необходимостью проверки концепции системы и используемых алгоритмов, выявления потенциальных проблем и улучшения взаимодействия между техническими специалистами и экспертами в области медицины. В статье описываются ключевые аспекты разработки, включая использование открытых библиотек и плагинов, а также применение шаблонов проектирования для повышения гибкости и модульности программного кода. Основное внимание уделяется проектированию системы, включая архитектуру программного обеспечения, выбор используемых технологий и реализацию ключевых компонентов. Разработанный прототип системы позволяет пользователю выбирать изображения и модели распознавания, а также строить 3D-визуализации выделенных областей. Результаты работы демонстрируют эффективность предложенного подхода, а также возможности последующей интеграции разработанного прототипа с медицинскими информационными системами и системами архивации и передачи изображений (PACS).

Ключевые слова: система компьютерной автоматизированной диагностики, прототипирование программного обеспечения, медицинская визуализация, 3D Slicer, искусственный интеллект в медицине

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

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