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

Понятно

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

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

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

2024. T.12. № 4. id 1731

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.021

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1728

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.017

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1727

Львович Я.Е. Шевырева Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.018

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

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

Разработка адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы

2024. T.12. № 4. id 1725

Чжан В. Мухамад И. Саклаков В.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.019

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1724

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.016

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

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

Характеристическая функция акторной вычислительной системы

2024. T.12. № 4. id 1722

Зеленский А.А. Грибков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.015

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1715

Потлов А.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.008

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

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

Повышение объективности процесса принятия решений в задачах посева сельскохозяйственных культур

2024. T.12. № 4. id 1714

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.012

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

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

Аналитическое моделирование многокластерной системы специального назначения на основе нескольких сценариев мониторинга

2024. T.12. № 4. id 1713

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.006

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1710

Гусев П.Ю. Ломаков А.В. Львович Я.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.007

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

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

Нейросетевое моделирование пропускной способности улично-дорожной сети

2024. T.12. № 4. id 1706

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.010

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

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

Эффективное распределение вычислительных ресурсов в геораспределенных гетерогенных динамичных вычислительных средах

2024. T.12. № 4. id 1704

Клименко А.Б.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.011

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

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

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

2024. T.12. № 3. id 1702

Линкина А.В. Рындин Н.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.030

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1701

Петросов Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.020

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1698

Дятчина А.В. Олейникова С.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.009

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1696

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.004

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

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

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

2024. T.12. № 3. id 1695

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.029

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

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

Aппроксимация эллиптического оператора с особенностью в пространстве заданных на графе функций

2024. T.12. № 4. id 1671

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.3.003

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

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

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

2024. T.12. № 4. id 1668

Иванов Д.В. Львович Я.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.013

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

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

Сравнение методов оптимизации в имитационных моделях сложных организационно-технических систем

2024. T.12. № 3. id 1665

Бекетов С.М. Зубкова Д.А. Редько С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.027

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности принимаемых управленческих решений в сложных организационно-технических системах. Проблема настоящего исследования заключается в выборе наиболее подходящего метода оптимизации для конкретных задач организационных систем. Целью статьи является сравнение современных методов оптимизации сложных организационно-технических систем, в частности, в модели транспортной системы. Особое внимание уделено минимизации целевой функции, учитывающей такие параметры, как пассажиропоток, время ожидания пассажиров, загрузка транспортного средства и влияние на дорожную ситуацию. В исследовании был проведен анализ подходящих методов оптимизации и выполнена программная реализация подходов к оптимизации для транспортной системы на языке программирования Python. Практическая часть позволяет оценить эффективность каждого метода с точки зрения результатов целевой функции, адекватности подобранных параметров модели и времени выполнения алгоритма. Результаты показали, что методы роя частиц и дифференциальной эволюции обеспечивают наилучшую минимизацию целевой функции с оптимально подобранными параметрами интервала движения, скорости движения и вместимости транспортного средства, однако данные методы оптимизации требуют большого времени на вычисления. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области оптимизации процессов и транспортного планирования, предлагая рекомендации по выбору методов оптимизации в зависимости от целей и условий задачи.

Ключевые слова: методы оптимизации, организационно-техническая система, симплекс-метод, метод отжига, метод двойного отжига, метод дифференциальной эволюции, метод роя частиц

Алгоритм формирования обучающих и тестовых выборок для анализа характера данных

2024. T.12. № 4. id 1663

Чирков А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.014

В статье представлен алгоритм адаптивного формирования обучающих и тестовых выборок для системы ANFIS, используемой для диагностики технического состояния электротехнического оборудования. Особенностью предложенного подхода является учет временных зависимостей и аномальных данных, что позволяет повысить точность и полноту распознавания неисправных состояний оборудования. Описан процесс тестирования алгоритма на синтетических данных, включающих параметры вибрации, температуры, тока и напряжения. Проведенный анализ показывает, что адаптивное разбиение данных улучшает способность системы к идентификации аномалий по сравнению с классическим методом разбиения выборок. Алгоритм успешно применим для задач диагностики оборудования в промышленности, где важно учитывать динамические изменения параметров и редкие аномальные события. Для оценки эффективности алгоритма было проведено сравнение с традиционными методами формирования выборок. Эксперимент показал, что предложенный метод позволяет улучшить качество классификации аномальных состояний оборудования. Кроме того, применение алгоритма снижает вероятность ложных срабатываний при обнаружении неисправностей. Важной особенностью разработки является возможность адаптации алгоритма к различным типам оборудования, что делает его универсальным решением для диагностики в различных промышленных отраслях. Перспективы применения алгоритма связаны с его интеграцией в системы предиктивного обслуживания и мониторинга, что позволит повысить надежность работы оборудования и снизить затраты на его ремонт и обслуживание.

Ключевые слова: ANFIS, нейро-нечеткая модель, адаптивное формирование выборок, диагностика оборудования, временные ряды, аномальные данные, промышленная диагностика, электротехническое оборудование

Математическое моделирование отношений агентов организационной системы

2024. T.12. № 4. id 1661

Россихина Л.В. Бецков А.В. Макаров В.Ф. Кондратьев В.Д.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.001

В статье рассмотрены основные типы отношений (конфликт, содействие и независимость) активных агентов, проявление которых возможно при их взаимодействии в организационной системе. Под активностью агента понимается возможность самостоятельного целеполагания, в соответствии с которым им осуществляется выбор действий и его недобросовестное поведение. Для характеристики активных агентов введено понятие функция полезности, которая определяет выбор агентом действий, позволяющих его полезность сделать максимальной. Как правило, это прибыль. Приведена математическая формализация отношений активных агентов для варианта достижения общей цели организационной системы, а также с учетом достижения локальных целей активными агентами. Для описания взаимодействия активных агентов в процессе достижения общей цели предложена матрица состояния организационной системы, позволяющая выявить существующие ядра конфликта, независимости и содействия между активными агентами. Элементами матрицы являются количественные оценки множества отношений агентов. Для определения количественных оценок множества отношений агентов разработан алгоритм, основанный на вычислении относительной невязки функций полезности, позволяющий определить характер и степень отношений агентов. Предложена авторская классификация отношений агентов по степени их проявления. Приведен пример, иллюстрирующий практическую реализацию алгоритма.

Ключевые слова: агент, множество отношений, конфликт, содействие, независимость, функция полезности, количественная оценка отношений, матрица состояния организационной системы

Разработка интеллектуальных моделей проактивной защиты критической инфраструктуры финансового сектора на примере информационного обеспечения контрактных систем

2024. T.12. № 4. id 1652

Корчагин С.А. Рубцов Д.Ю. Беспалова Н.В. Сердечный Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.005

В работе предлагается подход к разработке интеллектуальных моделей проактивной защиты, ориентированный на информационное обеспечение контрактных систем в финансовом секторе. Представлена методология разработки интеллектуальных моделей, включающая в себя компоненты мониторинга, прогнозирования и предупреждения кибератак. Предложенная методология легла в основу практической реализации на языке Python с использованием библиотек Numpy и Scirket Learn. Особое внимание уделяется использованию передовых алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для выявления и предотвращения потенциальных угроз в режиме реального времени. В качестве практического примера рассматривается применение разработанных интеллектуальных моделей для защиты информационного обеспечения контрактных систем, используемых в финансовом секторе. Анализируются ключевые уязвимости, потенциальные атаки и методы их упреждающего обнаружения и блокирования. Результаты исследования подтверждаются данными вычислительного эксперимента и демонстрируют высокую эффективность предлагаемого подхода в повышении устойчивости критической информационной инфраструктуры финансового сектора к кибератакам. Внедрение интеллектуальных моделей проактивной защиты позволяет значительно снизить риски нарушения целостности и доступности ключевых данных, минимизировать финансовые и репутационные потери, а также прогнозировать и предупреждать потенциальные угрозы.

Ключевые слова: математическое моделирование, кибербезопасность, интеллектуальные модели, проактивная защита, финансовый сектор, государственные контракты, критическая информационная инфраструктура

Фрактальный подход к численному моделированию фотонного транспорта в биологических тканях на основе метода статистических испытаний Монте-Карло

2024. T.12. № 3. id 1648

Потлов А.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.022

В работе представлен вычислительно эффективный подход к математическому моделированию процесса миграции фотонов в биологических тканях. При этом ткани живых организмов описываются как сильно рассеивающие среды с явно выраженной анизотропией и относительным показателем преломления выше, чем у воздуха. Предложенный подход представляет собой модифицированную версию метода статистических испытаний Монте-Карло, в связи с чем вычисление длины свободного пробега фотона, вероятности акта поглощения или рассеяния, потери энергии при акте поглощения, нового направления движения в случае акта рассеяния и поведения фотона на границе моделируемого объекта или его отдельного относительно обособленного участка производятся по классическим формулам. Главной отличительной особенностью предложенного решения является описание пакета фотонов в виде древовидного фрактала. При этом опорная траектория просчитывается классическим образом, а остальные достраиваются по принципу самоподобия с поправкой на наличие или отсутствие областей резкой смены оптических свойств. Такой подход позволяет повысить производительность вычислений посредством снижения количества фотонов в пакете при пропорциональном увеличении количества рассматриваемых пакетов. Предложенное решение предназначено для использования при разработке новых и совершенствовании известных методов оптической томографии и эластографии.

Ключевые слова: математическое моделирование, высокопроизводительные вычисления, биологические ткани, оптическая томография, оптическая эластография, метод Монте-Карло, траектории движения фотонов, фракталы

Обеспечение функциональной надежности телекоммуникационных систем на основе топологического ресурса

2024. T.12. № 3. id 1647

Гвоздев В.Е. Гузаиров М.Б. Ракипова А.С. Галимов Р.Р. Приходько В.Е. Тепляшин П.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.024

Современные коммуникационно-вычислительные системы специального назначения выполняют задачи, в первую очередь, по доставке информации между распределенными в пространстве органами, задействованными в решении задач сетецентрического управления. Для современных коммуникационно-вычислительных систем характерен переход к гибридному построению, децентрализованной сетевой архитектуре, что предопределяет формирование единого информационного пространства на основе интеграции информационных систем разной ведомственной принадлежности, и созданных на основе различных методических и технологических платформ. В работе в качестве подходов, позволяющих с единых методических позиций исследовать свойства локальных информационных систем, использованы топологический и ресурсный подходы. Концептуальной основой являлось положение о том, что перспективным подходом к маршрутизации в условиях динамического изменения состояния телекоммуникационной системы является формирование совокупности резервных путей доставки сообщений, что позволит повысить надежность и стабильность функционирования системы. Определены особенности формирования резервных путей, ограничивающие возможность механического переноса методов резервирования, разработанных для технических систем, в область ТКС. Предложена метрика, позволяющая анализировать возможные пути передачи сообщений между узлом-источником и узлом назначения по комплексу статических и динамических признаков.

Ключевые слова: коммуникационно-вычиcлительные системы, функциональная надежность, телекоммуникационные системы, топология, маршрутизация, динамическая структура

Прогноз распространенности онкозаболеваний среди жителей Московского региона на основе модели регрессии

2024. T.12. № 3. id 1644

Степанов В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.023

В статье сделана попытка выявить связь между частотой случаев рака на территориях и факторами окружающей среды, с учетом показателя демографии. Установлена регрессионная зависимость распространенности онкологических заболеваний на территориях городских округов Московской области и ряда округов столицы с долей пожилых жителей и рядом санитарно-гигиенических показателей территорий. Комплекс факторных объясняющих переменных включал показатель загрязненности атмосферного воздуха территории, два показателя с концентрациями озона и бенз(а)пирена, качественные переменные по уровню ее техногенного загрязнения и объемам сброса загрязненной воды, долю пожилых граждан. Учитывалось и ежесуточное курение сигарет взрослыми. На этой основе построена модель регрессии с переменной структурой, которая имеет коэффициент детерминации 98,5 % и ошибку аппроксимации ниже 2 %. Параметры модели оценивались по методу наименьших квадратов по данным из 51 городского округа области и 5 округов г. Москвы. Наличие лагов у факторов позволяет сделать прогноз численности контингента лиц, страдающих опухолями любой локализации, в муниципальном разрезе и с горизонтом планирования 1 год. На основе созданной модели можно более эффективно планировать ряд мероприятий первичной профилактики и распределять медицинские ресурсы.

Ключевые слова: регрессионная модель, загрязнение атмосферного воздуха, сброс загрязненных сточных вод, бенз(а)пирен, приземный озон, взвешенные частицы, техногенное загрязнение, злокачественное новообразование, городской округ, муниципальный район

Разработка миварной экспертной системы для планирования ресурсов цеха и анализа отклонений

2024. T.12. № 3. id 1641

Варламов О.О. Чжан С. Балдин А.В. Мышенков К.С. Сидоренко Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.017

Для создания машиностроительного искусственного интеллекта применяют миварные технологии логического искусственного интеллекта. Производственный процесс часто сопровождается большим количеством событий, а различные виды отклонений и помех прямо или косвенно влияют на стабильную и эффективную работу производства, а также приводят к снижению качества продукции. Прогнозирование отклонений и помех при планировании производства – это проблема научных исследований, которая является основой планирования ресурсов производственных систем. Известен подход к решению оптимизационных задач распределения ресурсов производственных систем на основе построения логического вывода в миварной базе знаний, который и представляет собой план распределения ресурсов. В данной работе анализируются отклонения и/или нарушения, вызванные вмешательством в производство в цехе, а именно материалы, персонал, оборудование, процессы и так далее, и предлагается определение производственных помех в производственной среде цеха. Значительная степень вмешательства выражается в задержках поставок продукции, снижении уровня качества и других отклонениях от запланированного производственного плана. Разработана миварная экспертная система для прогнозирования отклонений в производственных процессах после планирования ресурсов цеха. Экспертная система разработана с использованием программного комплекса КЭСМИ Wi!Mi «Разуматор». Проанализированы отклонения в производственной среде, установлена система факторов, влияющих на отклонения, и построена соответствующая миварная модель прогнозирования производственных отклонений в цехе. Применение миварной экспертной системы эффективно и быстро решает задачу поддержки принятия решений на основе проведения гибких сложных вычислений при расчете весов. Поэтому миварная экспертная система играет критически важную роль в прогнозе помех планирования цеховых операций, значительно повышая эффективность работы всей системы управления предприятием.

Ключевые слова: миварные сети, миварная экспертная система, система поддержки принятия решений, КЭСМИ, разуматор, большие знания, оптимизация, распределение ресурсов производства цеха, отклонения в производственных процессах

Особенности применения методов глубокого обучения для обнаружения небольших объектов на видео в условиях дождя

2024. T.12. № 3. id 1640

Штехин С.Е. Стадник А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.019

В данной работе рассматриваются методы детектирования объектов небольшого размера на видео, при проведении распознавании технологических операций ручного труда, которые проходят вне помещений, на открытом воздухе и подвержены влиянию погодных условий. Рассмотрены подходы для улучшения точности детектирования таких объектов при неблагоприятных погодных условиях, таких как дождь. В данной работе был исследован двухэтапный подход. На первом этапе методами компьютерного зрения, такими методами глубокого обучения, как сверточные нейросети, производится выявление и классификация различных погодных условий на видео. На втором этапе, при обнаружении неблагоприятных погодных условий, проводится исследование различных методов глубокого обучения для фильтрация погодных условий на видео. Основное внимание уделено оценке влияния различных методов фильтрации на точность детектирования объектов небольшого размера. В работе рассмотрен вопрос применимости данного подхода для детектирования небольших инструментов на видеоданных, при распознавании технологических операций ручного труда, выполняемых при ремонте и обслуживании железнодорожного пути. Полученные результаты могут быть полезны при исследовании трудовых процессов, происходящих вне помещений, в алгоритмах распознавания технологических операций ручного труда на видеоданных.

Ключевые слова: глубокое обучение, трансформер, детектирование объектов, распознавание погодных условий на видео, фильтрация погодных условий, фильтрация шума на изображении, нейронные сети, технологические операции

Технологии искусственного интеллекта в реабилитации инвалидов: анализ публикационного потока

2024. T.12. № 3. id 1638

Суфэльфа А.Р. Петрищева К.Н. Щербина К.К. Пономаренко Г.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.026

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно применяются в медицине, что значительно расширяет возможности профилактики, диагностики, лечения и мониторинга заболеваний. Реабилитация инвалидов, находящаяся на стыке медицины и социальной сферы, традиционно перенимает инновационные подходы развития из сферы здравоохранения. Вопросы применения технологий ИИ в реабилитации инвалидов с учетом особенностей реабилитационных мероприятий для различных пациентов требуют изучения. Цель работы – проанализировать публикационный поток зарубежных исследований по теме применения технологий ИИ в реабилитации инвалидов и выявить наиболее используемые методы ИИ для последующего внедрения в практику. Были проанализированы публикации из международной медицинской базы данных PubMed за последние 5 лет (с января 2019 года по май 2024 года). Среди методов технологий искусственного интеллекта в разбивке по способу обработки информации одними из основных, согласно проведенному анализу публикационного потока, оказались методы машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей в различных сочетаниях. Чаще всего эти методы применяются для создания систем мониторинга показателей здоровья и предсказания (на основе машинного обучения) и систем поддержки принятия (врачебных) решений (на основе нейронных сетей). Они имеют высокий потенциал применения в реабилитации инвалидов в сферах медико-социальной экспертизы, составления индивидуальных реабилитационных программ и мониторинга эффективности реабилитационных мероприятий.

Ключевые слова: искусственный интеллект, методы обработки данных, машинное обучение, реабилитация, инвалиды, анализ публикаций, системы поддержки принятия решений, мониторинг показателей здоровья

Языковые модели и онтологии, угрозы безопасности в распределенной системе

2024. T.12. № 3. id 1634

Донских Н.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.016

Исследования в области больших языковых моделей (Large Language Models) и систем обработки естественного языка (Natural Language Processing) активизировались из-за появления новых, латентных и серьезных рисков, например, нарушений процессов генерации вывода, вредоносных запросов в автоматическом режиме. Разрабатываются синергетические сценарии применения больших языковых моделей. Основная гипотеза, учитываемая в данном исследовании – возможность страховки (с заданной вероятностью) от генерации запрещенного контента и его «подмешивания» к пользовательскому запросу, учет онтологических свойств и связей для улучшения качества поиска в практических задачах, например, с помощью библиотеки онтологий. Использованы методы анализа-синтеза, моделирования-прогнозирования, экспертно-эвристические, теории вероятностей и принятия решений. Основные результаты статьи: 1) аналитика по проблемам применения больших языковых моделей в достижении устойчивости в инфраструктуре системы (предложена таблица ключевых методов); 2) предложена языковая модель устойчивости сетевой инфраструктуры на основе оценок распределений при подмешивании слов, в которой использован байесовский метод; 3) предложена и исследована аналогичная языковая модель на основе экспертно-эвристического подхода к оценке рисков (неопределенностей в системе), в частности, с использованием информационно-энтропийного подхода. Исследование можно развивать, усложняя модели (гипотезы) и «глубину» учета рисков.

Ключевые слова: большие языковые модели, устойчивость, риски, информационная безопасность, управление