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

Методика обучения свёрточной нейронной сети по фрагментам медицинских изображений в задаче распознавания церебральных аневризм

2023. T.11. № 2. id 1341

Кружалов А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.017

На сегодняшний день интеллектуальные системы находят все более широкое применение в области медицины. Особенно актуальной является задача разработки интеллектуальных систем компьютерной автоматизированной диагностики (КАД), которые могут быть использованы как вспомогательный инструмент, позволяющий повысить эффективность работы специалиста в условиях постоянного роста объема медицинских данных, требующих анализа и обработки. Одной из важных составных частей современных систем КАД является модуль распознавания патологических изменений на медицинских изображениях. В работе рассматривается задача обучения свёрточной нейронной сети распознаванию аневризм сосудов головного мозга. Предлагается архитектура полностью свёрточной нейронной сети на базе архитектуры UNet, методика предварительной обработки данных, методика построения «бесшовного» прогноза на основе разделения исходного изображения на набор пересекающихся фрагментов. Проводится исследование влияния размера используемых для обучения фрагментов изображений на эффективность обучения нейронной сети. На основе статистического анализа результатов проведенных вычислительных экспериментов был сделан вывод, что размер фрагмента не является определяющим параметром, так как при его увеличении не наблюдается рост точности распознавания. При этом эксперименты показали, что увеличение размера пакета обучающих примеров при фиксации остальных параметров на прежнем уровне позволяет существенно повысить точность распознавания.

Ключевые слова: сверточная нейронная сеть, распознавание образов, медицинские изображения, церебральная аневризма, система компьютерной автоматизированной диагностики

Применение искусственной нейронной сети в задаче ультразвуковой диагностики дефектов печатных плат радиоэлектронных устройств

2023. T.11. № 2. id 1338

Увайсов С.У. Черноверская В.В. Нгуен К.Д. Лыу Н.Т.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.020

Современные радиоэлектронные устройства представляют собой сложные технические системы, функционирование которых сопровождается различными физическими процессами, протекающими в их узлах и блоках. Сочетание схемотехнической, конструктивной и технологической сложности радиоэлектронных устройств является причиной возникновения в них дефектов различного характера, в том числе скрытых, с длительным латентным периодом. Это, в свою очередь, предъявляет более высокие требования к диагностированию и контролю технического состояния радиоэлектронных устройств. Актуальность исследования, представленного в данной статье, обусловлена необходимостью повышения достоверности и точности идентификации дефектов в узлах и блоках электронных устройств, разработкой новых методов и средств технической диагностики, сочетающих в себе традиционные походы с активно развивающимися технологиями искусственных нейронных сетей, обработки больших данных, вычислительного эксперимента. В статье представлено исследование по ультразвуковой диагностике внутренних дефектов расслоения печатных плат. Описана методика моделирования различных дефектов с применением специализированного программного обеспечения ABAQUS. Раскрыты особенности последующей обработки экспериментальных данных – амплитудно-временных, амплитудно-частотных характеристик, формирование численных массивов исследуемых параметров. Приведена структура искусственной нейронной сети для задачи диагностирования и идентификации дефектов печатных плат, раскрыта технология ее обучения и тестирования. Материалы статьи представляют практическую ценность для инженеров-конструкторов, схемо- и системотехников радиоэлектронных систем, а также разработчиков сложных технических комплексов.

Ключевые слова: печатная плата, неразрушающий контроль, ультразвуковая диагностика, расслоение, скрытые дефекты, ультразвуковая волна, пьезоэлектрический преобразователь, искусственная нейронная сеть, обучение, идентификация

Кластеризация пациентов на основе их функциональных, клинических и антропометрических показателей для построения моделей оценки биовозраста

2023. T.11. № 2. id 1335

Лимановская О.В. Мещанинов В.Н. Гаврилов И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.011

Кластерный анализ получил широкое распространение как инструмент анализа медицинских данных для выделения групп пациентов. Но несмотря на широкое применение кластерного анализа довольно редко встречаются работы, где наравне с выделением групп пациентов, математически обосновываются признаки, по которым произошло разделение на группы. Для решения этой задачи может быть применен метод, получивший название кластеризация с учителем, суть которого заключается в применении методов многоклассовой классификации с использованием меток кластеров как целевой переменной. В данной работе этот метод применен для выделения показателей, по которым произойдет разделение групп пациентов базы данных медицинской организации ГАУЗ СО «СОКП Госпиталь для ветеранов войн» и ГАУЗ СО «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995-2022 гг. в объеме 6440 записей данных пациентов. В качестве метода кластеризации использован метод HDBscan, в качестве метода верификации полученных кластеров пациентов использован метод CatBoost в режиме многоклассовой классификации. В результате получено 4 кластера, разделившиеся по гендерному признаку и по состоянию пациента. Для выявления статистических отличий полученных кластеров проведен АВ анализ данных кластеров с использованием критерия Крускала-Уолиса. Результаты АВ анализа показали, что полученные кластеры имеют статистически значимые отличия по всем включенным в анализ функциональным параметрам. Далее был проведен АВ анализ различий функциональных показателей пациентов в амбулаторном и стационарном статусе для женского и мужского кластера. Для АВ анализа использовался перестановочный критерий и бутстрап с построением доверительных интервалов средних из генерированных в бутстрапе выборок.

Ключевые слова: кластеризация с учителем, АВ анализ групп, геропрофилактическое воздействие, прогнозирование эффективности лечения, биовозраст

3D реконструкция объектов по видеопотоку в динамической сцене

2023. T.11. № 2. id 1334

Логачев Е.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.009

Статья посвящена задаче 3D реконструкции объектов в динамических сценах по стереоизображениям. При выполнении каких-либо сложных задач автономными роботами (ремонтные работы, обследование морского дна) появляется необходимость одновременного восстановления траектории движения автономного робота и построения 3D модели окружающей обстановки по видеоинформации. Данные о траекториях движения роботов и информация об окружающей обстановке необходимы специалистам для дальнейшей работы по корректировке работы дронов и отслеживания прогресса выполняемых работ. Существующие на данный момент решения по идентификации объектов позволяют восстанавливать геометрию динамических объектов с накладываемыми ограничениями, которые не позволяют с необходимой точностью реконструировать всю сцену. Также существующие методы не предполагают детальную визуализацию всей 3D сцены по заранее неизвестным точечным данным и не включают в себя восстановление невидимых участков поверхностей объектов. Предложен подход к решению задачи идентификации и 3D реконструкции объектов по видеоинформации применительно к динамическим сценам. Описан базис программной системы, реализующий предложенные алгоритмические и архитектурные решения. Приведены данные по модельным сценам и особенностям объектов сцены. Обсуждены результаты вычислительных экспериментов с виртуальными сценами. Рассмотрены закономерности, выявленные в результате проведения тестов, влияющие на точность реконструкции моделей.

Ключевые слова: динамическая сцена, идентификация объектов, openGL, 3D-реконструкция, визуализация, эпиполярные ограничения, метод Делоне

Метод и алгоритмы локализации кластеров адаптационного потенциала в биотехнических системах реабилитации лиц с ограниченными возможностями здоровья

2023. T.11. № 2. id 1333

Бутусов А.В. Киселев А.В. Хайдер Алавcи Х.А. Петрунина Е.В. Сафронов Р.И. Шульга Л.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.012

Для повышения эффективности результатов реабилитации лиц с ограниченными возможностями здоровья необходим индивидуальный подход, учитывающий особенности организма каждого конкретного пациента, с целью оптимизации выбора средств для реабилитационных мероприятий или лечения. Для реабилитации лиц с ограниченными возможностями здоровья предлагается метод классификации адаптационного потенциала, предназначенного для контроля и управления их функциональным состоянием в процессе терапии или сеанса реабилитационной процедуры. Разработан метод локализации кластеров в пространстве суррогатных маркеров, включающий четыре этапа, отличающийся тем, что первый этап выявляет релевантные маркеры, характеризующие изменение адаптационного потенциала живой системы при воздействии экзогенного фактора; на втором этапе осуществляется доказательство надежности кластеризации уровней адаптационного потенциала; на третьем этапе анализируются результаты классификации на динамических обучающих выборках, а на четвертом этапе осуществляется анализ статистической неоднородности и / или гетерогенности выделяемых кластеров. Разработан гибридный классификатор адаптационного потенциала, включающий пять «слабых» классификаторов, построенных на основе нечеткой логики принятия решений, и полносвязную нейронную сеть прямого распространения сигнала в качестве агрегатора. Апробация гибридного классификатора осуществлена на экспериментальной группе постинфарктных больных. Оценка эффективности проводилась с помощью ROC-анализа. Показатели качества классификации синтезированного гибридного классификатора позволяют рекомендовать его для биотехнических систем реабилитационного типа, осуществляющих лечебно-восстановительные процедуры для постинфарктных больных.

Ключевые слова: адаптационный потенциал, гибридный классификатор, виртуальная модель, алгоритм, повторный инфаркт миокарда, кумулятивная выживаемость

Разработка и анализ модели бизнес-процесса управления инцидентами с использованием средств IDEF-моделирования

2023. T.11. № 3. id 1332

Сазанова Л.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.42.3.002

В работе затронута проблема управления инцидентами в рамках функционирования ИТ-службы банка. Актуальность темы обусловлена многообразием видов инцидентов, последствий их влияния на результаты деятельности и качество бизнес-процессов в условиях постоянного совершенствования информационных технологий. Целью работы является исследование процесса управления инцидентами с использованием методологии моделирования IDEF0. Задачи исследования сводятся к построению и анализу соответствующей бизнес-модели на примере рассмотрения деятельности службы ИТ-поддержки банка, а также выработке предложений по совершенствованию информационной системы. При проведении исследования использованы теоретические и эмпирические общенаучные методы: систематизированный сбор данных, работа с электронными источниками, обобщение и анализ, метод IDEF-моделирования, с применением которого построены контекстные диаграммы, отражающие суть, особенности и изменения в анализируемом бизнес-процессе. В ходе анализа выявлены недостатки в реализации процесса управления инцидентами, связанные с регистрацией и дальнейшей передачей информации в системе службы поддержки. Обозначены пути их устранения с последующим сокращением времени на осуществление процесса и экономией человеческих и информационных ресурсов, после чего сформированы требования к модифицируемой информационной системе, предполагающие ведение базы данных примеров технической неисправности. Результатом исследования стало построение концептуальной модели информационного процесса регистрации инцидентов. Сделана декомпозиция процесса и внесены изменения, позволяющие оперативно обновлять информацию о потенциальных инцидентах и оповещать сотрудников службы поддержки о неисправностях. Последующая трансформация информационной системы банка с учетом предложенных изменений способствует оптимизации управления инцидентами, сокращая время реагирования на них и повышая качество работы банка.

Ключевые слова: управление инцидентами, информационная система, бизнес-процесс, автоматизация, IDEF-модель, служба поддержки

Планирование маршрутов судов по ретроспективным данным о движении на основе модельных представлений вычислительной геометрии

2023. T.11. № 2. id 1331

Гриняк В.М. Прудникова Л.И. Артемьев А.В. Левченко Д.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.015

Статья посвящена проблеме безопасного движения судов в условиях насыщенного трафика. Рассматривается задача планирования маршрута перехода морского судна через акватории с интенсивным движением. При плавании в таких условиях судоводители придерживаются некоторой схемы движения, принятой на конкретной акватории. Эта схема может существовать как директивно, так и неформально, являясь обобщением коллективного судоводительского опыта. В последнем случае представляется продуктивным планирование маршрута на основе данных о движении других судов, находившихся на акватории ранее (та же идея лежит в основе методов задач «больших данных»). В работах, опубликованных ранее, такое планирование маршрута осуществлялось на основе кластерного анализа ретроспективных данных о движении судов, что предполагало разбиение акватории на участки и выделение в них характерных значений скоростей и курсов. Проблемой такого подхода является выбор параметров разбиения: их требуется задавать для каждой конкретной акватории отдельно. В настоящей работе предложен другой подход, когда граф возможных маршрутов строится на основе множества пересекающихся ломаных, каждая из которых представляет собой реализованный ранее маршрут. При этом каждому ребру графа приписывается мера его «желательности», характеризующая близость к нему других ребер. Кратчайший путь на взвешенном графе строится с учетом не только геометрической длины ребер, но и меры их «желательности». В статье рассматривается способ построения такого графа возможных маршрутов, делается оценка числа его вершин и ребер, даются рекомендации по выбору метода поиска кратчайшего пути на этом графе. Приводятся примеры планирования маршрутов на ряде реальных акваторий: Владивосток, Сангарский пролив.

Ключевые слова: управление движением судов, безэкипажное судоходство, е-навигация, планирование маршрута перехода, интенсивное движение, автоматическая идентификационная система, большие данные, алгоритмы на графах

Оценка удовлетворенности клиентов медицинской организации с учетом эмоционально окрашенной информации

2023. T.11. № 2. id 1330

Минеева Е.А. Богданова Д.Р. Котельников В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.001

Данная статья посвящена разработке методики оценки удовлетворенности клиентов предприятия, которое предоставляет населению услуги медицинского характера с учетом эмоционально окрашенной информации, поступающей от клиентов. Авторами проведен анализ нескольких связанных публикаций на данную тему. На основе этого анализа выявлены существующие недостатки рассмотренных методик. С целью устранить вышеописанные недостатки предложено усовершенствование одного из рассмотренных методов. Усовершенствование заключается в добавлении в математическую модель дополнительного параметра, который характеризует эмоциональный отклик клиента медицинской организации в качестве обратной связи. Выбрана модель оценки удовлетворенности пациентов с учетом эмоций клиентов с использованием нечетких классификаторов и приведена общая схема расчета интегрального показателя. Предложенная методика описана поэтапно. Каждый этап методики также рассмотрен более детально. В процессе одного из этапов экспертами определен набор показателей для дальнейшей работы, в состав которого входит параметр, описывающий эмоциональную реакцию пациента. Проведен численный эксперимент, реализующий предложенную методику, а также описаны его результаты. На основе результатов расчетного эксперимента сформированы выводы по работе.

Ключевые слова: аффективные вычисления, нечеткие множества, оценки Фишберна, удовлетворенность клиентов, медицинские услуги

Логико-компромиссный подход к принятию решений в условиях конфликта интересов субъектов организационной системы

2023. T.11. № 2. id 1327

Новосельцев В.И. Орлова Д.Е. Плющик К.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.007

В статье развивается логико-компромиссный подход к принятию решений в организационных системах в условиях конфликта интересов составляющих их субъектов. Применительно к системам данного типа дается трактовка критериев гарантированности принимаемых решений, их оптимальности по Парето и равновесности по Нэшу. Вводится понятийная градация уровней риска при принятии решений и приводятся эмпирические формулы для оценки соответствующих им функций эффективности субъектов. На основе учета соотношения индивидуальных и системных интересов решается задача выбора наиболее подходящего решения из числа оптимальных по Парето и одновременно равновесных в смысле Нэша. Даются рекомендации по практическим способам обеспечения равновесности компромиссных решений, включая наложение санкций на нарушителей договоренностей, создание коалиций из числа субъектов, близких по своим интересам, повышение уровня взаимной информированности участников переговоров. Предлагается алгоритм, реализующий логико-компромиссный подход к принятию решений в условиях конфликта интересов субъектов организационной системы. Данный алгоритм, наряду с методами многокритериальной математической оптимизации, положениями теории коалиционных игр и нейросетевого программирования, может быть использован для создания программных комплексов поддержки принятия компромиссных решений, принимаемых в организационных системах различного функционального назначения.

Ключевые слова: организационная система, принятие решений, конфликт интересов, риск принятия решения, гарантирующее решение, оптимальное решение по Парето, равновесие Нэша, индивидуальные интересы, системные интересы, алгоритм принятия решений

Численный анализ математической модели динамики турбулентного течения многофазной среды в сетеподобных объектах

2023. T.11. № 2. id 1326

Хоанг В.Н. Парт А.А. Перова И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.006

В работе представлены методы математического анализа в применении к прикладным задачам теории переноса слошных сред – тепловых потоков и вязких жидкостей в сетеподобных объектах. Ставится и изучается начально-краевая задача для дифференциальной системы Навье-Стокса, которая лежит в основе математического описания (математической модели) так называемых турбулентных процессов транспортировки ньютоновых жидкостей с заданной вязкостью. При этом предполагается, что жидкость со сложной внутренней реологией и является многофазной сплошной средой. Отличительная особенность рассматриваемого процесса – это отсутствие классического дифференциального уравнения в узловых местах сетеподобной области (поверхностях попарного примыкания подобластей). Представлены достаточные условия однозначной слабой разрешимости начально-краевой задачи, которые получены классическим анализом приближений точного решения с помощью априорных оценок, вытекающих из энергетического неравенства для норм решений уравнения Навье-Стокса. Рассмотрена оптимизационная задача, естественная в анализе процессов переноса сплошных сред по сетеподобному носителю. Указаны пространства состояний системы Навье-Стокса, пространства управлений и наблюдений, для которых доказана единственность решения оптимизационной задачи. Представленный подход и ему соответствующие методы оснащены необходимым алгоритмом и иллюстрированы примерами численного анализа тестовых задач. В основе анализа лежит классический подход изучения математических моделей процессов переноса сплошных сред. Работа ориентирована на развитие качественных и приближенных методов исследования математических моделей переноса сплошных сред различного типа.

Ключевые слова: перенос гидропотоков, сетевой носитель, оптимизационная задача, алгоритмы, численный анализ

Data Mining в образовании: прогнозирование успеваемости учащихся

2023. T.11. № 2. id 1325

Попова Н.А. Егорова Е.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.003

Способность прогнозировать академические результаты учащихся имеет ценность для любого учебного заведения, стремящегося улучшить успеваемость и мотивацию студентов. Основываясь на сгенерированных прогнозах, учащимся, выявленным как подверженным риску отчисления или неуспеваемости, может быть оказана поддержка более своевременным образом. В статье рассмотрены различные классификационные модели для прогнозирования успеваемости студентов, используя данные, собранные в университетах г. Пензы. Данные включают сведения о зачислении студентов, а также данные о деятельности, полученные из университетской электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС). Важным вкладом этого исследования является учет неоднородности учащихся при построении прогностических моделей. Это основано на наблюдении, что учащиеся с различными социально-демографическими особенностями или способами обучения могут проявлять различную мотивацию к обучению. Эксперименты подтвердили гипотезу о том, что модели, обученные с использованием экземпляров в студенческих подгруппах, превосходят модели, построенные с использованием всех экземпляров данных. Кроме того, эксперименты выявили, что учет особенностей как зачисления, так и учебной деятельности помогает более точно идентифицировать уязвимых учащихся. Результаты экспериментов показали, что ни один отдельный метод не обладает превосходной производительностью во всех аспектах. В качестве инструментально средства для создания прогностической модели использовалась отечественная аналитическая платформа Loginom.

Ключевые слова: data Mining, интеллектуальный анализ образовательных данных, прогнозирование успеваемости учащихся, неоднородность учащихся, электронная информационно-образовательная среда

Оптимизация календарного плана работ команд проектов

2023. T.11. № 2. id 1324

Россихина Л.В. Калач А.В. Нефедьев С.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.004

Календарное планирование позволяет решать сложные и масштабные современные задачи, требующие сочетания множества проектов, распределенных между различными организационными системами в условиях растущей глобализации и увеличения доли проектной работы в организациях по сравнению с непроектной работой. В статье приведено описание варианта решения задачи календарного планирования работ команд проектов, заключающееся в минимизации продолжительности выполнения всех работ с учетом ограниченного числа специалистов разного типа. Такая задача характеризуется недетерминированной полиномиальной трудностью по времени. Решение поставленной задачи оптимизации проводили на примере определения последовательности работ двух проектов с учетом ограниченного числа специалистов. При этом, максимальные наборы команд для одновременного выполнения работ представляли в виде возможных комбинаций команд, сформированных с учетом ограничений на количество специалистов каждого типа. Предлагаемый подход к оптимизации календарного плана работ команд проектов включает использование эвристического алгоритма, согласно которому в первую очередь выполняются работы с наибольшей продолжительностью. Для получения задачи линейного программирования рассмотрены наборы команд, представляющие совместные комбинации, сформированные с учетом ограничений по количеству специалистов каждого типа, выполняющих некоторые работы одновременно. Приведен пример расчета минимальной продолжительности выполнения всех работ проектов наборами команд. Применение эвристического алгоритма позволило определить наилучшую последовательность выполнения работ с учетом состава команд специалистов и продолжительности выполняемых работ.

Ключевые слова: проект, команда проекта, работа, специалист, набор команд, продолжительность работ

Исследование механизма распространения информации в мультиагентной системе во временном окне

2023. T.11. № 1. id 1323

Горшков А.В. Кравец О.Я.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.023

В работе исследуется процесс распространения информации, в котором каждый агент представлен цепочкой Маркова непрерывного времени с двумя состояниями: L и M. Состояние L относится к «дому», тогда как состояние M относится к «месту встречи». Когда два агента остаются вместе в M, они «встречаются» и формируют контакт. Это означает, что они могут обмениваться информацией, совершать торговые операции и так далее. Целью исследования является разработка эффективного способа вычисления времени распространения и исследование зависимости процесса распространения от таких параметров, как количество агентов, количество неосведомленных агентов в конце процесса и интенсивность контакта. Предполагается, что изначально все агенты находятся в состоянии L, и один из агентов точно обладает частью информации. Создана модель распространения с мобильными агентами в звездообразной сети, которая может быть сведена к сети с двумя узлами. Увеличение размера популяции имеет два противоречивых эффекта, которые заставляют время распространения сначала увеличиваться, затем уменьшаться и в конечном итоге увеличиваться с асимптотическим поведением, подобным гармонической сумме. В связи с этим ожидаемое время, необходимое для информирования дополнительного агента, сначала мало, затем увеличивается, а вероятность информирования всех агентов в течение заданного срока имеет S-образную форму. Также предоставлена информация о том, как на процесс может повлиять изменение параметров моделирования, таких как начальное и конечное количество информированных агентов и интенсивность контактов.

Ключевые слова: процесс распространения, мультиагентная система, время распространения, модель распространения, звездообразная сеть

Ситуационно-ориентированные базы данных: резервное копирование виртуальных мультидокументов модели динамических объектов обработки данных

2023. T.11. № 2. id 1322

Гусаренко А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.002

В системах управления базами данных с момента создания пользовательских приложений не потеряла актуальность задача резервного копирования данных. С развитием технологий в русле интернет программирования появились облачные методы резервирования данных. Резервное копирование, основывающееся на облачных хранилищах, занимает все более уверенные позиции в сфере информационных технологий. Ситуационно-ориентированные базы данных (СОБД) на текущем этапе нуждаются в собственных средствах резервного копирования. В рамках микросервисной архитектуры, поскольку гетерогенные источники и результаты обработки данных в СОБД выносятся за пределы локальной инфраструктуры, требуется задействовать современные возможности резервного копирования. Прежде всего требуется резервировать виртуальные массивы данных, собранные из виртуальных мультидокументов, а также динамические объекты обработки данных. В СОБД мультидокументы и динамические объекты обработки данных являются основными элементами, участвующими в оперировании данными, их содержимое – это гетерогенные источники данных, промежуточные результаты обработки и конечный результат обработки до выгрузки в приемник данных. Данную задачу предлагается решить с использованием ситуационно-ориентированного подхода, добавляя модель резервного копирования, а также разработанные алгоритмы резервного копирования и работы с облачными дисками, облачными хранилищами. Ранее вопросам резервного копирования в СОБД не уделялось должного внимания, так как модель предполагала использование механизма памяти текущего состояния, что гарантировало защищенность данных от возможных повреждений и за счет ее редактирования обеспечивался возврат на предыдущие шаги обработки. Кроме того, в каждом состоянии модели предусматривалась обработка ошибок, возникающих в процессе обработки. С ростом потребностей в резервировании внешних гетерогенных источников требуется новое оснащение, устраняющее пробелы в реализации резервного копирования СОБД. Такого рода оснащение ранее не было предложено, в работе обсуждается его реализация, используется прототип программного обеспечения СОБД, сопровождающего процесс курсового проектирования по дисциплине «Базы данных».

Ключевые слова: ситуационно-ориентированная база данных, встроенная динамическая модель, гетерогенные источники документов, резервное копирование, виртуальные мультидокументы, динамические объекты обработки данных, RESTful-сервисы

Особенности оценки средних характеристик рассеяния объектов

2023. T.11. № 2. id 1321

Аветисян Т.В. Львович Я.Е. Преображенский А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.028

Целью работы является оценка возможности определения размеров идеально проводящего объекта – двумерного уголка с максимальными средними характеристиками рассеяния. На основе решения интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода определялись характеристики вторичного рассеяния электромагнитных волн двумерного уголка. Эти характеристики представляли собой многоэкстремальную функцию, зависящую от размеров стороны уголка и длины его контура. Функция исследовалась с использованием метода сеток, а также метода локальной оптимизации – метода золотого сечения. В работе получены следующие новые результаты: определены зависимости размеров сторон уголка от длины контура для различных секторов углов наблюдения, дающие максимальное значение средних характеристик рассеяния, приведены значения коэффициентов полиномов, дающих приемлемую относительную ошибку аппроксимации полученных зависимостей. Представленный в работе алгоритм и полученные результаты могут быть в дальнейшем использованы при создании объектов, содержащих в своем составе уголки с заданными требованиями на средние характеристики рассеяния. Результаты работы могут быть обобщены для случая, когда в состав электродинамического объекта входит несколько уголков. В этом случае необходимо определять суммарное рассеянное поле с учетом разности фаз прихода электромагнитной волны от разных отражателей.

Ключевые слова: характеристики рассеяния, электромагнитные волны, оптимизация, управление электромагнитной обстановкой, аппроксимация характеристик

Анализ состояния телекоммуникационных сетей с использованием графов знаний и управляемого автоматического машинного обучения

2023. T.11. № 2. id 1319

Куликов И.А. Жукова Н.А. Тяньсин М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.005

В последнее время в качестве модели телекоммуникационных сетей и для хранения данных об их состоянии используются графы знаний. Графы знаний позволяют объединить в рамках одной модели множество частных моделей информационных систем, эксплуатируемых операторами, что делает возможным совместный анализ данных из разных источников и, как следствие, обеспечивает повышение эффективности решения задач управления сетью. Граф знаний дает возможность решать сложные прикладные задачи. Наполнение графа знаний требует обработки больших объемов сырых данных. Для их обработки требуется использовать алгоритмы машинного обучения, что при построении таких моделей затруднено ввиду изменений конфигураций современных сетей во времени, что требует частой перенастройки алгоритмов машинного обучения. Кроме того, сами по себе алгоритмы автоматизированного машинного обучения имеют высокую вычислительную сложность. Цель исследования – разработать подход, обеспечивающий возможность использования автоматизированного машинного обучения (AutoML) для анализа поступающих от сети оперативных данных за счет использования возможностей мета-майнинга для управления выбором алгоритмов машинного обучения и подбором гиперпараметров. Был использован метод определения состояния телекоммуникационной сети с использованием управляемого машинного обучения и мета-майнинга с последующим построением модели сети в виде графа знаний. Был разработан подход, позволяющий обеспечить управляемое машинное обучение при построении моделей телекоммуникационных сетей в виде графа знаний, обладающий сниженной вычислительной сложностью за счет уменьшения числа алгоритмов-кандидатов, подаваемых на вход AutoML. Приведены постановка и решение задачи обработки данных, поступающих от телекоммуникационной сети, представлено описание системы мониторинга, основанной на использовании предлагаемого подхода. Применение подхода проиллюстрировано на примере решения задачи определения состояния сети оператора кабельного ТВ.

Ключевые слова: граф знаний, autoML, телекоммуникационная сеть, мета-обучение, мета-майнинг

Программный комплекс поддержки принятия решений для определения факта нарушения ПДД по траектории транспортного средства на видеоизображении

2023. T.11. № 1. id 1311

Минниханов Р.Н. Аникин И.В. Дагаева М.В. Чернышевский П.А. Кадыров А.Р.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.016

В работе представлен подход к определению факта нарушения правил дорожного движения на основании анализа траектории транспортного средства на видеоизображении. В качестве примера в статье исследовался факт запрещенного левого поворота. Данный подход реализован в соответствующем программном комплексе поддержки принятия решений. В качестве детектора объектов в предложенном подходе применена архитектура нейронной сети YOLO, для распознавания номерных знаков применена нейронная сеть LPRNet, для ускорения вычислений путем прореживания точек траекторий использован алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера. На примере запрещенного левого поворота исследован ряд классификаторов: SVM, GaussianNB, алгоритм k-средних, деревья решений, Random Forest. Указанные классификаторы могут быть применены для определения принадлежности траекторий к классу траекторий, нарушающих правила дорожного движения. По результатам вычислительных экспериментов установлено, что метод опорных векторов имеет наибольшую точность среди исследуемых классификаторов (около 95 %). Отмечено снижение вычислительных затрат за счет использования алгоритма прореживания траектории и легковесных моделей нейронных сетей. На примере детекции факта левого поворота представлены возможности интеграции разработанной системы поддержки принятия решений в работу Центров автоматизированной фиксации административных правонарушений.

Ключевые слова: интеллектуальные транспортные системы, система поддержки принятия решений, обработка видеоизображений, машинное обучение, нейронные сети, классификация траекторий

Моделирование показателей корпоративной социальной ответственности как критериев успешности компаний топливно-энергетического комплекса

2023. T.11. № 2. id 1310

Зеленина А.Н. Чопоров О.Н. Приходченко А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.026

Статья посвящена исследованию определения ключевых сторон компаний топливно-энергетического комплекса в части корпоративной социальной ответственности для моделирования показателей, являющихся существенными в развитии нефтегазовых компаний в современных экономических вызовах. Объектом исследования являются корпорации нефтегазового сектора, ведущие активную социальную политику. Предметом исследования являются показатели критериев, характеризующих результаты корпоративной социальной активности компании. Методологией проведенной работы является анализ ESG-отчетов ведущих компаний топливно-энергетического комплекса России на предмет соответствия 17 принципам устойчивого развития ООН. Результатом эксперимента является формирование оптимальной многокомпонентной структуры корпоративной социальной ответственности, охватывающей полный круг показателей, характеризующих как внутреннюю, так и внешнюю среду, а также показателей деятельности для определения стратегии развития корпоративной социальной ответственности и высокой эффективности функционирования нефтегазовых корпораций в современной экономике с помощью комплексной оценки системы стейкхолдеров. Практическая значимость исследования заключается в использовании сформированной системы оценок корпоративной социальной ответственности для внесения в процессы управления на уровне организации или страны. Полученная система показателей может быть использована как менеджментом отдельно взятой компании, так и органами власти или оценочными агентствами.

Ключевые слова: корпоративная социальная ответственность, топливо-энергетический комплекс, управление проектами, устойчивое развитие, «зеленая» экономика

Модификация гистограммного метода для стеганоанализа изображений со значительной глубиной искажения

2023. T.11. № 2. id 1309

Солодуха Р.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.013

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью противодействия скрытым каналам передачи данных в форме файловой стеганографии в ведомственных и корпоративных компьютерных сетях. Статья посвящена формированию вектора признаков на основе гистограммы яркости для выявления стеганографии, искажающей несколько битовых плоскостей пространственной области изображения. Предполагается, что данный вид стеганографии наиболее вероятен для использования внутренним нарушителем, так как не требует глубоких базовых познаний в сфере информационных технологий, реализован в программных продуктах сегмента freeware, позволяет осуществить вложение до 50 % от размера контейнера. Для верификации результатов выполнен численный эксперимент. Приведено описание исходных данных и методики эксперимента. Датасеты получены в среде MatLab. Для обеспечения воспроизводимости эксперимента датасеты представлены в Kaggle. Применяется процедура машинного обучения на основе машины опорных векторов (SVM-регрессия). На основе экспериментальных данных рассчитаны базовые метрики результативности машинного обучения по предложенному вектору признаков для BPCS- и LSB-стеганоанализа. Показана зависимость ошибки регрессии для вектора признаков, учитывающего разные битовые срезы. С помощью полученных оценок аналитик может принять решение о включении признаков в комплексный вектор выявления стегановложения.

Ключевые слова: стеганоанализ, вектор признаков, BPCS-стеганография, LSB-стеганография, стеганографический канал, машинное обучение, машина опорных векторов, регрессия

Система поддержки принятия врачебных решений в кардиологии на основе цифрового двойника сердечно-сосудистой системы

2023. T.11. № 1. id 1308

Фролов С.В. Коробов А.А. Ветров А.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.007

В статье проведен анализ существующих цифровых двойников сердечно-сосудистой системы и систем поддержки принятия врачебных решений в кардиологии. Отмечена низкая степень проработанности или отсутствие в них учета механизмов регуляции кровообращения. Предложена структура новой биотехнической системы, позволяющая формировать рекомендации врачу для принятия решения о лечебных воздействиях для оптимизации функций (индексов) сердечно-сосудистой системы пациента. Приведена постановка и решение задачи оптимизации состояния пациента для системы поддержки принятия врачебных решений. Описана структура биотехнической системы оптимизации состояния пациента с использованием цифрового двойника сердечно-сосудистой системы как виртуальной персонализированной модели системы кровообращения, связанной с пациентом двусторонней информационной связью. Представлена схема элементов биотехнической системы, описывающая пути передачи диагностической информации от пациента к цифровому двойнику сердечно-сосудистой системы. Приведено аппаратное обеспечение для проверки адекватности (валидации), верификации и идентификации цифрового двойника сердечно-сосудистой системы. Рассмотрен пример поиска оптимальных свойств, необходимых для оптимизации индексов функций сердечно-сосудистой системы среднего пациента. Получены текущие и найденные оптимальные значения индексов состояния пациента. Для достижения индексов, обеспечивающих нормализацию состояния пациента, найдены оптимальные значения свойств сердечно-сосудистой системы.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, регуляция, математическое моделирование, сердечно-сосудистая система, нейроуправление, задача оптимизации

Подходы к обработке больших пространственно-временных данных ГЛОНАСС+112 в условиях неопределенности

2023. T.11. № 1. id 1307

Аникин И.В. Петров Г.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.026

В работе исследуются подходы к обработке больших пространственно-временных данных в единой государственной информационной системе (ЕГИС) ГЛОНАСС+112 в условиях пространственной и временной неопределенности. Данная система предназначена для организации взаимодействия оперативных служб в Республике Татарстан (РТ), осуществления комплексного сбора и обработки данных, характеризующих различные инциденты, на основании звонков, поступивших на единый номер экстренных служб «112». Исследована производительность и масштабируемость различных операций по работе с большими данными в данной системе, адаптированных для использования в условиях неопределенности (запрос диапазона с порогом, JOIN, поиск k-ближайших соседей). Предложены новые подходы для решения задач формирования ассоциативных правил и кластеризации в условиях пространственной и временной неопределенности. Предложена модернизация алгоритма кластеризации пространственно-временных данных ST-DBSCAN. Данный алгоритм внедрен в схему формирования ассоциативных правил. Разработан программный комплекс формирования ассоциативных правил для пространственно-временных данных в условиях неопределенности. Программный комплекс осуществляет анализ не только данных ГЛОНАСС+112, но и информации о погоде, поступающей из внешних источников. Формируемые ассоциативные правила могут быть использованы для принятия решений и планирования ресурсов подразделениями различных оперативных служб. Это позволит повысить эффективность управления нежелательными инцидентами и чрезвычайными ситуациями.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, пространственно-временные данные, неопределенность, кластеризация, ассоциативные правила, управление чрезвычайными ситуациями

Оптимизация управления пассажирскими перевозками в период неустойчивого сезонного пассажиропотока

2023. T.11. № 2. id 1306

Штепа А.А. Белокуров В.П. Кораблев Р.А. Бусарин Э.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.010

Пассажирский общественный транспорт играет важную роль в социально-экономическом развитии территории, и именно поэтому рассмотрение вопросов устойчивого функционирования и оптимизации управления перевозками являются актуальными, чем и обусловлены исследования авторов. В виду этого представленная статья направлена на решение задачи по оптимизации управления пассажирскими перевозками в период неустойчивого сезонного пассажиропотока в городах. Основным методом к исследованию рассматриваемой транспортной проблемы является динамическое программирование. В данном аспекте опорой динамического программирования являются рекуррентные соотношения. В статье представлены критерии оптимизации, в ситуационной задаче управления пассажирскими перевозками раскрыта целевая функция, позволяющая оптимально дополнительно распределять пассажирский автотранспорт по каждому маршруту города в период зависимости сезонной неустойчивости пассажирооборота, выявлено оптимальное количество пассажирского автотранспорта и обоснован способ динамического программирования при решении транспортной задачи. Результатом проведенного исследования стал алгоритм, определяющий необходимое количество подвижного состава на маршруте общественного транспорта методом динамического программирования и результаты расчетов, в зависимости от периода неустойчивости сезонного пассажиропотока. Материалы статьи представляют практическую ценность для прикладных исследований в автотранспортном комплексе.

Ключевые слова: динамическое программирование, задача, критерий, моделирование, оптимизация, перевозки, сезонность, транспорт

Математическое моделирование влияния показателей микроклимата на интенсификацию агропромышленного производства на примере выращивания бройлеров

2023. T.11. № 1. id 1305

Белых Т.И. Бурдуковская А.В. Ивонина О.Ю. Родионов А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.018

В статье рассматриваются регрессионные математические модели, описывающие влияние механической и автоматической систем регулирования микроклимата на рост и развитие цыплят-бройлеров кросса «Arbor Acres» в условиях агропромышленного комплекса «Саянский бройлер» при напольном содержании. В работе изучается влияние таких параметров, как микроклимат, температура, влажность и освещенность. Для проверки статистической гипотезы однородности двух рассматриваемых выборок используются критерии Крамера-Уэлча, Уилкоксона. Приводится тест Чоу о возможности построения двух различных однотипных математических моделей, описывающих закономерности развития моделируемых показателей. Рассчитываются статистические оценки значимости построенных моделей и включенных в модели факторов. Приводится интерпретация результатов регрессионного анализа применительно к исследуемой предметной области. Кроме этого, выполнена графическая визуализация анализа исходных и выходных данных построенных моделей. Проводится ранжирование факторов по степени их воздействия на результирующий показатель с использованием коэффициентов эластичности и долей их влияния. Вычисляются основные производственные показатели по итогам выращивания поголовья, в частности, среднесуточный прирост, абсолютный прирост, относительная скорость роста, сохранность. В статье рассчитывается экономический эффект за один полный цикл выращивания цыплят-бройлеров.

Ключевые слова: математическое моделирование, регрессионная модель, коэффициент детерминации, статистическая значимость модели, цыплята-бройлеры кросса «Arbor Acres», микроклимат

Реконструкция лица как метод повышения точности идентификации человека в видеокадре

2023. T.11. № 1. id 1303

Причко И.О. Афанасьев А.Д.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.019

В статье рассмотрен подход, направленный на повышение точности идентификации человека по изображению его лица в системах видеонаблюдения, основанный на методе реконструкции на базе генеративно-состязательных сетей. В ходе расследования правонарушений часто встречаются видеозаписи представляющих интерес для следствия людей с низким разрешением или содержащие визуальные помехи различного происхождения, которые ограничивают применения методов идентификации человека при помощи нейронных сетей глубокого обучения. Это создает проблему как обнаружения по лицу определенного человека в видеоданных, так и поиск выбранного в кадре человека по базе данных. Известно, что реконструкция лица на основе генеративно-состязательных сетей позволяет существенно улучшать изображения лица низкого качества, однако, этот метод требователен к содержимому исходного изображения, т. к. любые окклюзии и помехи многократно усиливаются. В статье приводится подход, заключающийся в предобработке изображений на основе известного свойства видеозаписей – наличия версионности изображений объектов. Предложенный алгоритм позволяет устранить большинство визуальных помех и в дальнейшем восстановить изображение лица с высоким качеством. В ходе проведения экспериментов нами также найден метод реставрации элементов лица, который позволяет повысить узнаваемость неизвестного лица человеком, что может иметь важное значение в ходе опознания свидетелями.

Ключевые слова: идентификация человека, реконструкция лица, видеоаналитика, суперразрешение изображения, генеративно-состязательные сети, компьютерное зрение

Автоматизированная система классификации снимков УЗИ поджелудочной железы на основе метода посегментного спектрального анализа

2023. T.11. № 1. id 1302

Кондрашов Д.С. Сухомлинов А.Ю. Шульга Л.В. Аль-Дарраджи Ч.Х. Белозёров В.А. Филист С.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.021

Классификация снимков УЗИ является превалирующим инструментом в постановке диагноза многих заболеваний поджелудочной железы. Для интерпретации ультразвукового изображения врачом требуются годы подготовки и опыта. Поэтому разработка моделей, методов и алгоритмов повышения достоверности и качества интерпретации снимков УЗИ за счет применения специализированных программных средств, позволяющих снизить риск диагностических ошибок, является актуальной задачей. Предлагаемый метод предполагает сегментацию ультразвуковых изображений на сегменты заданного размера прямоугольной формы и соотнесение их к одному из трех классов: онкология, панкреатит, индифферентный класс. Классификация осуществляется за счет применения «сильных» и «слабых» классификаторов. Для «слабых» классификаторов при формировании дескрипторов используется преобразование Уолша-Адамара. Дескрипторы рассчитываются для трех «слабых» классификаторов. Для первого «слабого» классификатора используются спектральные коэффициенты преобразование Уолша-Адамара, вычисленные для окна всего сегмента. После дескрипторы вычисляются для других «слабых» классификаторов, которые представляют из себя окна, размеры которых в два и четыре раза меньше размеров исходного окна. Классификатор состоит из трех независимо обученных нейронных сетей – «слабых» классификаторов. Для объединения выходных данных нейронных сетей применяется усредняющий блок по ансамблю. Разработано программное обеспечение для классификации снимков УЗИ, которое позволяет формировать базу данных сегментов классов «онкология» и «панкреатит», определять двумерный спектр Уолша-Адамара сегментов снимка УЗИ, обучать полносвязные нейронные сети и проводить исследовательский анализ для изучения актуальности двумерных спектральных коэффициентов. Экспериментальные исследования по классификации снимков УЗИ, содержащих онкологию и панкреатит, показали среднее значение точности обнаружения онкологии – 88,4 %, а панкреатита – 85,7 %. Ошибки второго типа составляли в среднем 10,2 % при обнаружении панкреатита и 5,2 % при обнаружении онкологии. Для настройки и проверки классификаторов использовались реальные данные УЗИ поджелудочной железы.

Ключевые слова: УЗИ, поджелудочная железа, онкология, панкреатит, обнаружение заболевания, сегментация снимков УЗИ, нейронная сеть, классификация снимков УЗИ

Применение машинного обучения для определения порядка прилагательных в английском языке

2023. T.11. № 1. id 1301

Терехова А.Д. Терехов Г.В. Сычев О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.028

В статье рассматривается способ решения задачи упорядочивания прилагательных в предложении на английском языке путем определения их гиперонимов. Определение гиперонима можно свести к задаче классификации, поэтому в данной работе произведено сравнение наиболее популярных методов классификации в машинном обучении: метод поиска ближайших соседей, логистическая регрессия, классификатор дерева решений, метод опорных векторов и наивный байесовский метод. Модели были обучены на выборке, содержащей прилагательные и их гиперонимы. Для анализируемого прилагательного отбираются схожие уже классифицированные прилагательные из обучающей выборки и на основе этих данных определяется наиболее семантически подходящий гипероним. Информацию о схожести слов предлагается брать из готовых эмбеддингов GloVe. Используя технику gridsearch, были подобраны оптимальные значения гиперпараметров для метода поиска ближайших соседей K-Nearest Neighbors. С помощью метрик точности (precision), полноты (recall) и F1-меры было проанализировано качество классификации данных при использовании каждого из перечисленных выше методов. Так как готовых датасетов, состоящих из классифицированных прилагательных, на данный момент нет, то для измерений вручную было классифицировано 300 прилагательных.

Ключевые слова: порядок прилагательных, обработка естественного языка, векторное представление слов, gloVe, методы классификации, гиперонимы

Прогнозирование остаточного ресурса материала гибкой насосно-компрессорной трубы на основе кинетической теории усталости

2023. T.11. № 1. id 1300

Ивженко С.П. Вдовин А.С. Печенкин В.В. Ракчеев В.Л.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.017

Технологии колтюбинга активно применяются в процессе бурения скважин и производстве внутрискважинных работ. Во время эксплуатации колтюбинговой установки необходимо в режиме реального времени получать оценку остаточного ресурса оборудования установки, в частности, остаточного ресурса гибкой насосно-компрессорной трубы. К основным повреждающим факторам гибкой трубы можно отнести сгибающие нагрузки, действия внутреннего давления, осевые воздействия, воздействия агрессивных сред. Важнейшей задачей прогнозирования состояния гибкой насосно-компрессорной трубы является построение математической модели, позволяющей наиболее точно описать процесс накопления усталостных повреждений в условиях малоцикловых нагрузок. Анализ доступных к изучению литературных источников показал, что в данный момент времени является актуальной задача разработки методов и алгоритмов, позволяющих оценить наколенную усталость материала гибкой насосно-компрессорной трубы на сложной траектории движения, где труба подвергается изгибающим нагрузкам с различной интенсивностью. Решение данной задачи обосновывает разработку математической модели, связывающей расчет поврежденности в области малоцикловых деформаций с учетом наколенных ранее повреждений. Целью настоящей работы является разработка методов и алгоритмов построения прогнозной модели текущего состояния материала гибкой насосно-компрессорной трубы, с учетом накопленных повреждений на основе полуэмпирических моделей в рамках кинетической теории усталости. В исследовании проведен анализ серии опытов с изгибной деформацией образцов гибких труб. На основе методов построения алгоритмов обработки данных малоцикловых испытаний в рамках кинетической теории усталости и математических моделей для оценки остаточного ресурса испытуемого образца в статье предложено решение, позволяющее рассчитать параметр поврежденности образца в случае накапливания повреждений на различных участках траектории движения гибкой насосно-компрессорной трубы. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей, занимающихся проблемами расчета остаточного ресурса гибких труб в условиях их циклического деформирования.

Ключевые слова: колтюбинг, малоцикловая усталость, накопление повреждений, циклические напряжения, кинетическая теория механической усталости, эквивалентные напряжения

Алгоритм оптимизации процессов формирования производственного расписания предприятий позаказного производства

2023. T.11. № 1. id 1299

Кузнецова Е.А. Харсекин И.Р. Князева И.О.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.008

В статье рассматривается проблема простоев производственных предприятий с повременной оплатой труда. Нерациональное использование ресурсов ведет к потерям. Решить данную проблему можно посредством автоматизации процессов формирования производственного расписания. В представленной работе авторами используется терминология теории расписаний. В результате проведенных исследований, разработан алгоритм, который является решением задачи дискретной оптимизации посредством эвристических алгоритмов. Алгоритм предполагает случайный выбор операции на основе критериев с проверкой свободного в данный временной период ресурса и назначением его на соответствующую операцию. Алгоритм выполняется циклично до тех пор, пока не будут задействованы все операции или ресурсы на заданный временной промежуток. Построение алгоритма опирается на вычисленный рекорд, превышение которого ведет к прекращению реализации алгоритма, и его повторному запуску. Описанный алгоритм по истечению количества итераций, заданных пользователем, визуализирует решение, представляя его в виде диаграммы Ганта, для обеспечения диспетчеризации производственных процессов. Полученные авторами результаты позволят создать систему интеллектуального формирования производственного расписания и внедрить ее в существующую систему управления производственным предприятием, занимающимся производством изделий из полимерных композиционных материалов.

Ключевые слова: теория расписания, комбинаторная оптимизация, эвристические алгоритмы, дискретное программирование

Методика построения траектории беспилотных летательных аппаратов для автономного сбора визуальных данных о повреждениях линий электропередач в инфракрасном и ультрафиолетовом спектрах

2023. T.11. № 1. id 1297

Астапова М.А. Лебедев И.В. Уздяев М.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.003

Нагрев элементов линий электропередач (ЛЭП) и коронные разряды, возникающие на токопроводящих элементах ЛЭП, являются серьезными проблемами, которые могут привести к отказам в энергетической системе. Выявление данных повреждений требует специализированного оборудования, позволяющего получать изображения в инфракрасном (ИК) спектре для обнаружения нагрева и в ультрафиолетовом (УФ) спектре для обнаружения коронного разряда. Использование автономных беспилотных летательных аппаратов (БпЛА), оборудованных специализированными средствами съемки, позволяет автоматизировать процесс инспекции обозначенных повреждений. При этом траектория автономного движения БпЛА должна строиться с учетом пространственно-геометрических особенностей инспектируемых ЛЭП, а также требований к выборке изображений, получаемой в ходе инспекции повреждений ЛЭП. Однако вопросы построения траекторий движения с учетом обозначенных требований остаются во многом не проработаны. В рамках данного исследования предлагается новая методика построения траекторий движения БпЛА, отличающаяся формированием параметров траектории с учетом конструкционных ЛЭП (пространственное расположение и геометрические характеристики башен ЛЭП, и ключевых элементов (КЭ) ЛЭП), и требований к собираемым данным (наличие повреждений в кадре, репрезентативность объектов, унифицированность представленных объектов). Для проверки методики в среде трехмерного моделирования Blender была выполнена симуляция автономной инспекции нагрева проводов и коронного разряда у трех видов ЛЭП посредством автономного БпЛА. В результате была собрана выборка изображений в ИК, и УФ спектрах, состоящая из 1300 изображений, на которых представлено 1376 уникальных ракурсов 17 симулированных повреждений, унифицированных для каждого типа ЛЭП, что свидетельствует о перспективе данной методики для построения траекторий автономного полета БпЛА с целью сбора репрезентативных выборок данных о повреждениях ЛЭП в УФ и ИК спектрах.

Ключевые слова: автономные беспилотные летательные аппараты, построение траекторий, автоматический мониторинг, алгоритмы аэросъемки, сбор данных

Консенсусное управление и мультиагентное обучение с подкреплением в задачах структуризации проектных сетей

2022. T.10. № 4. id 1296

Разинкин К.А. Соколова Е.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.017

В статье рассматривается подход к построению технологических платформ (проектных сетей), предназначенных для предоставления возможности самоорганизации участников, обладающих ключевыми компетенциями, в команду, для выполнения мероприятий с изначально установленными целями, достижение которых определяет завершение проекта. На начальном этапе проектная сеть находится в «спящем режиме», то есть в сети происходит обычный для социальной сети информационный обмен между потенциальными участниками проектных команд и, следовательно, в сети взаимодействуют «традиционные агенты» или акторы. Предлагается двухуровневая схема организации процесса взаимодействия агентов проектной сети рабочих команд: внутрикластерное и межкластерное. Результативность первого взаимодействия оценивается как результат моделирования консенсуса в асинхронных мультиагентных системах с дискретным и непрерывным временем. При этом, если консенсус достигается, то на втором уровне иерархии кластер можно рассматривать как единый узел-агент, участвующий в следующем цикле взаимодействия – межкластерном. На этом уровне формируемые решения рассматриваются как марковские процессы принятия и, соответственно, в качестве математического аппарата моделирования такого вида взаимодействия планируется привлечение одного из методов машинного обучения – обучения с подкреплением при решении задачи оптимального распределения ресурсов между процессами в рамках единого проекта.

Ключевые слова: проектная сеть, консенсус, мультиагентное управление, обучение с подкреплением, внутрикластерное взаимодействие агентов, межкластерное взаимодействие агентов