Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика

Принять

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

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

Реализация теоретико-множественного подхода для получения численной оценки конфиденциальности данных при использовании модулей блокировки доступа к мобильным приложениям

2025. T.13. № 1. id 1831

Шульженко А.Д. Курпаченко Д.М. Савельев М.Ф.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.031

В работе рассматривается проблема оценки конфиденциальности данных при использовании модулей блокировки доступа к мобильным приложениям. Для примера были выбраны мессенджеры на платформе iOS17. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения уровня защиты пользовательских данных в условиях растущих угроз информационной безопасности. Основной целью является получение численной оценки. Достижение цели показано на примере сравнительного анализа конфиденциальности данных, обеспечиваемой средствами блокировки приложений VK, Telegram и WhatsApp. Для достижения цели использовались методы теоретико-множественного анализа и экспертных оценок. Были выделены ключевые параметры обеспечения конфиденциальности (тип и длина кода блокировки, использование биометрии, время автоблокировки и др.), нормализованные в диапазоне [0,10]. Итоговая оценка рассчитывалась как сумма значений частных показателей для каждого приложения. Результаты показали, что Telegram обеспечивает наиболее высокий уровень конфиденциальности благодаря возможности использования более сложных кодов блокировки и строгим настройкам защиты. VK уступает Telegram по ряду параметров, но демонстрирует лучшие результаты по сравнению с WhatsApp, если только все параметры не выключены принудительно. Выводы исследования могут быть применены для совершенствования механизмов защиты данных в мобильных приложениях, а предложенный подход – для дальнейших исследований в области информационной безопасности.

Ключевые слова: конфиденциальность данных, блокировка доступа, пин-лок, оценка конфиденциальности, безопасность мессенджеров, персональные данные, теоретико-множественный анализ, автоблокировка приложений, скрытие содержимого уведомлений, защита пользовательских данных

Оценка качества полученного результата в задаче генерации исходного кода по изображению

2025. T.13. № 1. id 1830

Никитин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.030

Исследование представляет собой оценку возможности построения системы выполнения функциональных тестов для задачи генерации исходного кода из изображения. Существует много различных метрик для оценки качества предсказанного нейронной сетью текста: от математических, таких как BLEU, Rogue, до таких, которые используют другую модель для оценки, как, например, BERTScore, BLEURT. Однако проблема генерации исходного кода программы состоит в том, что код представляет собой набор инструкций для выполнения определенной задачи. Актуальность состоит в том, что в публикациях, связанных с системой pix2code, отсутствовало упоминание об автоматизированной тестовой среде, которая сможет проверить соответствие полученного кода заданным условиям. В ходе проделанной работы была реализована подсистема, которая в автоматическом режиме может получить информацию о различиях между изображением, основанном на предсказанном коде, и изображении, основанном на эталонном коде. Также результаты работы этой системы сопоставлены с метрикой BLEU. Проведенный эксперимент позволяет сделать вывод о том, что значение BLEU и результаты выполнения тестов не имеют явной зависимости между собой, а значит, функциональные тесты необходимы для дополнительной проверки эффективности работы модели.

Ключевые слова: кодогенерация, изображение, машинное обучение, BLEU, функциональные тесты

Использование графовых нейронных сетей для решения задачи Штейнера

2025. T.13. № 1. id 1828

Пиминов Д.А. Печенкин В.В. Королёв М.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.038

Теория дискретной оптимизации играет важную роль в решении задач теории графов, таких как задача Штейнера. Она используется в транспортной инфраструктуре, логистике и проектировании коммуникационных сетей. Задача является NP-трудной, что требует применения эвристических методов, таких как генетические алгоритмы и искусственные нейронные сети. Для решения задачи Штейнера была выбрана графовая нейронная сеть (GNN). Архитектура GNN включает итеративное обновление признаков с использованием информации о смежных вершинах, что позволяет моделировать сложные зависимости в графах. Для агрегации информации применяется механизм передачи сообщений (MPNN), который обновляет состояние вершины, учитывая данные смежных вершин и ребер. Обучение модели осуществляется с использованием графов, сгенерированных с помощью эвристического алгоритма Мельхорна. В эксперименте показано, что GNN хорошо работает на графах, схожих с обучающими, но при увеличении размера входных графов метрики точности и полноты результатов значительно снижаются. Это снижение, скорее всего, связано с ограничениями механизма MPNN, который агрегирует информацию о соседних вершинах на ограниченном расстоянии. Графовые нейронные сети показывают высокий потенциал для задач на графах небольшой и средней размерности, особенно в анализе сложных систем, таких как беспроводные сети, где важны взаимосвязи между вершинами. Однако при увеличении размерности наблюдается снижение качества, что требует улучшений в алгоритмах агрегации и оптимизации.

Ключевые слова: задача Штейнера, графовые нейронные сети, теория графов, искусственные нейронные сети, алгоритм Мельхорна

Влияние геометрических параметров насосов аппарата вспомогательного кровообращения на их гемолитические характеристики

2025. T.13. № 1. id 1827

Кротов К.В. Хаустов А.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.028

В работе представлены результаты анализа влияния геометрических параметров насоса аппарата вспомогательного кровообращения на его гемолитические характеристики. Актуальность исследования обусловлена необходимостью модернизации существующих насосов, проектирования новых насосов, а также отсутствием исследований, устанавливающих закономерности между геометрией насосов и их гемолитическими характеристиками. Прототипом является осевой четырехлопастной насос аппарата вспомогательного кровообращения, который в настоящее время применяется в клинической практике. Для анализа использовано гидродинамическое моделирование течения жидкости в насосе в программном пакете OpenFOAM11 методом конечных объемов. Расчет произведен с использованием MRF, технологии NonConformalCoupling и модели турбулентности LowRe k-ω SST. Установлено, что уменьшение диаметра периферии, увеличение угла диагональности втулки и увеличение ее диаметра приводят к снижению суммарного индекса гемолиза для подачи 2,4 л/мин, а увеличение угла диагональности и уменьшение диаметра периферии приводят к снижению суммарного индекса гемолиза для подачи 5,4 л/мин. Материалы статьи представляют практическую ценность в проектировании и модернизации осевых насосов аппаратов вспомогательного кровообращения.

Ключевые слова: насос, вычислительная гидродинамика, аппарат вспомогательного кровообращения, гемолитические характеристики, индекс гемолиза, openFOAM, метод конечных объемов

Экспериментальный стенд для электроимпедансной томографии легких новорожденных

2025. T.13. № 1. id 1824

Конько М.А. Темняков Н.С. Алексанян Г.К. Горбатенко Н.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.036

В статье представлены результаты разработки экспериментального стенда электроимпедансной томографии легких новорожденных (стенда) и входящих в него герметичной упрощенной физической модели средостения новорожденного и неонатальной электродной системы. Он состоит из семи основных устройств, которые позволяют моделировать условия, близкие к клиническим. Герметичная упрощенная физическая модель средостения (фантом) изготовлена с учетом возможности размещения куклы-новорожденного. Конструкция выполнена с использованием технологий 3D-печати, оснащена системой управляемого воздухонаполнения областей легких, а также дренажем для удаления из фантома лишней проводящей среды. Предусмотрено три ряда электродов, обеспечивающих возможность проведения экспериментов по моделированию глобальной и регионарной вентиляции при различных расположениях электродной системы (ряда). Разработана и изготовлена неонатальная электродная система с металлическими электродами на гибком тканевом основании, предназначенная для использования в составе стенда. Эластичное основание позволяет подстраиваться под расположение электродов на фантоме. Экспериментальные исследования, выполненные с применением аппарата искусственной вентиляции легких для дыхательных объемов от 2 до 60 мл, подтвердили работоспособность стенда в целом, а именно чувствительность фантома и неонатальной электродной системы к изменениям объемов воздуха, а также чувствительность к режимам вентиляции новорожденных на аппарате искусственной вентиляции легких. Разработанные решения позволяют выполнять исследования и тестирование новых алгоритмов и методик в области электроимпедансной томографии легких новорожденных, а также использования для диагностики нарушения функций внешнего дыхания в области неонатологии.

Ключевые слова: экспериментальный стенд, средостение, модель, электроимпедансная томография, новорожденные, легкие

Классификация и модель объектов мета-пространства расширенной реальности

2025. T.13. № 1. id 1823

Дорохин В.А. Подгорный С.А. Токарева Н.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.032

В статье рассматривается современное состояние технологий расширенной реальности и перспективы их глобального применения. Для создания глобальных распределенных сетей расширенной реальности необходимы общие подходы и стандарты, которые, в свою очередь, требуют методического обеспечения. Актуальность исследования обусловлена активным развитием технологий расширения реальности и необходимостью в создании простой и универсальной платформы для обмена иммерсивным содержимым. Авторами предлагаются методы классификации метапространств и объектов метапространств. На основе классификации и требований, предъявляемых к метапространствам, предложена модель хранения и базовая технология для создания языка разметки объектов метапространства. Предлагаемая схема является функционально-независимой и позволяет расширять язык разметки новыми компонентами. Предлагается модель для хранения объектов метапространства, основная задача модели – обеспечить потенциальную расширяемость. Полученные результаты могут стать основной для разработки языка разметки объектов метапространства и браузеров-интерпретаторов для различных носимых устройств. Схожесть разметки и подходов к отображению содержимого позволит в процессе разработки повторно использовать часть классической Internet инфраструктуры, например, серверной части. Предложенная классификация также позволит разделять носимые устройства по функциональным категориям, тем самым определяя их возможности с точки зрения интерпретации метапространств.

Ключевые слова: расширенная реальность, метапространство, дополненная реальность, гео-ориентированный AR интернет, иммерсивные технологии, XR, модель объекта мета-пространства, ERML

Метод оценки автономного программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта для массовых профилактических исследований

2025. T.13. № 1. id 1822

Зинченко В.В. Ерижоков Р.А. Арзамасов К.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.027

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в медицинскую практику требует тщательной оценки их эффективности, особенно для систем, работающих в автономном режиме. Предлагаемый в данном исследовании метод основан на синтезе требований национальных стандартов в области медицинского ИИ, разработанных экспертами Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий, и данных, полученных в рамках «Московского эксперимента» по внедрению инновационных технологий. Апробация проведена на трех программных продуктах ИИ, используемых для анализа флюорографических исследований в период с января по май 2023 года. Оценка включала анализ точности алгоритмов (чувствительность, специфичность), а также их эффективности в реальных клинических условиях. В исследовании приведен сравнительный анализ результатов с количественной интерпретацией данных. Наибольший акцент при оценивании был на обеспечении системой ИИ высокого уровня диагностической чувствительности, которая позволит в массовых профилактических исследованиях избавить врачей от рутинной монотонной работы. Разработанный метод продемонстрировал возможность комплексной оценки автономных систем ИИ, выявив различия в эффективности продуктов по ключевым метрикам. Предложенный метод позволяет систематизировать процесс валидации медицинских ИИ-решений, минимизируя риски их некорректного использования в условиях автономной работы. Результаты исследования могут быть применены для стандартизации оценки ИИ-инструментов в радиологии и других областях медицины, требующих высокого уровня надежности диагностики.

Ключевые слова: искусственный интеллект в медицине, автономные диагностические системы, оценка эффективности, лучевая диагностика, рентгенология

Алгоритм выявления маркеров процесса старения организма человека методами АВ анализа при геропрофилактике L-аргинином

2025. T.13. № 1. id 1820

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

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.034

В статье представлен АВ анализ для выявления маркеров метаболического аргинин-зависимого старения среди клинико-диагностических параметров организма в группе из 32 пациентов в возрасте от 29 до 89 лет (14 мужчин и 18 женщин), которыми проходилось геропрофилактическое воздействие L-аргинином. До и после воздействия определялся биовозраст пациента на основе функциональных данных с помощью возраст- и пол-зависимых моделей, далее рассчитывалась разница между календарным и биологическим возрастом и оценивалось изменение этой разницы до и после воздействия (дельта воздействия). Выборка пациентов разделялась по величине дельты воздействия на 2 подгруппы: в первой группе выделены пациенты с эффектом омоложения, во второй группе собраны пациенты с ускорением старения или без значительных изменений дельты воздействия. АВ анализ проведен по клинико-диагностическим параметрам до воздействия пациентов первой и второй подгрупп. Для АВ анализа применялась комбинированная методика с использованием как статистических параметров, так и методов бустрапа. Выбор метода АВ анализа определялся свойствами распределения исследуемого клинического параметра, по которому шло сравнение подгрупп. Результаты анализа показали, что надежное, статистически значимое отличие подгрупп наблюдается по показателям: артериальное давление диастолическое (АДД) и ширина распределения тромбоцитов (RDW). В то же время по ряду показателей: общий белок, липопротеины низкой плотности (ЛПНП), альбумин, аланинаминотрансфераза (АЛТ), средний объем тромбоцитов (MPV), тест Векслера (ТВ), коэффициент атерогенности (КА) и Cholesterol – также наблюдаются статистически значимые отличия подгрупп пациентов, но они в силу малых размеров выборок сравниваемых подгрупп, могут быть ложноположительными.

Ключевые слова: АВ анализ, бутстрап, доверительные интервалы, геропрофилактическое воздействие, прогнозирование эффективности лечения, биовозраст

Оценка потенциала нейросетевой модели дискретного выбора с сиамским обучением для задачи прогнозирования покупки недвижимости

2025. T.13. № 2. id 1819

Разумовский Л.Г. Каренин Н.Е. Герасимова М.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.021

В работе рассматривается задача воспроизведения процесса покупок объектов недвижимости, решение которой позволит проверять как существующие, так и будущие алгоритмы динамического ценообразования, строить предсказания предпочтений покупателей и формировать кривую спроса. В качестве решения предлагается использовать подход, основанный на использовании моделей дискретного выбора, которые широко представлены в экономической литературе и имеют обширный круг приложений в области изучения потребительского поведения и предпочтений на конкурентных рынках. В данной работе излагается новая модель дискретного выбора, использующая нейронную сеть для формирования полезности объекта недвижимости. Предлагается подход к обучению модели через сиамские нейронные сети. Также в статье предложена нестандартная архитектура основной нейросети, позволяющая избежать потери сходимости при ее обучении. В работе проводится симуляция процесса покупки объектов недвижимости с помощью классических моделей, основанных на логистической регрессии со случайными коэффициентами, и с помощью нейросетевой модели, а также проведено их сравнение. В результате численных экспериментов показано заметное преимущество предложенного нейросетевого подхода. С помощью пермутационного теста доказана статистическая значимость полученных результатов.

Ключевые слова: модель дискретного выбора, сиамские нейросети, процесс продаж, недвижимость, предпочтения покупателей, эконометрическое моделирование

Математическая модель построения отраслевой профориентационной системы поддержки принятия решений

2025. T.13. № 1. id 1816

Ступина А.А. Осипов В.С. Бобылева О.В. Яковлев Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.033

В статье рассматривается проблематика построения отраслевой информационной системы поддержки принятия решений для функционирования в сфере образования и профориентации в условиях ограниченного количества данных. Поддержка принятия решений осуществляется при выборе инженерных профессий и определении склонностей обучающихся к деятельности в инженерно-технической сфере. Для формализации склонностей обучающихся предложены ключевые факторы и оценочные характеристики, позволяющие сделать обоснованные выводы, опираясь на информацию, доступную в рамках цифровой образовательной среды. Факторы представлены с учетом возможности получения их значений с использованием иммерсивных технологий и цифровых образовательных продуктов. В рамках исследования получена обобщенная математическая модель, позволяющая представить выраженность ряда параметров и сопоставить их с дальнейшей профессиональной траекторией обучающегося. Для модели представлены индексы и оценки значимости рассматриваемых параметров при прогнозе, также предложены способы включения в систему поддержки принятия решений различных вариантов оценки выраженности. В группы параметров для модели включены как результаты психологической диагностики, так и результаты образовательной деятельности. Также представлено приложение обобщенной модели к профессии горнодобывающей отрасли на основе проведенных коллективом авторов тестирований, включая опорную группу представителей профессиональной среды.

Ключевые слова: системы поддержки принятия решений, прогнозирование, математическое моделирование, модель данных, цифровая среда, профориентация

Комплекс программ для определения высших приоритетов абитуриентов в конкурсных списках

2025. T.13. № 1. id 1814

Барышникова Н.Ю. Васин А.В. Галин А.В. Ратманов А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.025

В статье рассмотрены вопросы автоматизации функционала приемной кампании образовательной организации высшего образования, в частности, вопросы, связанные с введением приоритетов зачисления. Абитуриент подает заявление о приеме на программы высшего образования. В нем он обозначает отдельные конкурсные группы и приоритеты зачисления по каждой из них. Исходя из представленной информации, образовательная организация высшего образования определяет высшие приоритеты для дальнейшего зачисления абитуриентов. Представленный в данной статье комплекс программ является актуальным инструментом решения задачи автоматического определения высших приоритетов. Разработанный авторами комплекс состоит из двух подпрограмм. Каждая подпрограмма содержит свой собственный реализованный алгоритм. Одним из алгоритмов для решения поставленной задачи является алгоритм на основе использования метода «грубой силы» (метода полного перебора). Данный метод доказал свою простоту в реализации и читаемость кода. Также в комплексе программ реализован алгоритм Гейла-Шепли. Он характеризуется поиском устойчивых паросочетаний между двумя группами участников. В рамках данной статьи подробно представлены основные этапы работы комплекса программ. В завершение авторами проанализированы полученные результаты реализованных алгоритмов. Сделан вывод об эффективности алгоритмов. Полученные в статье результаты в виде комплекса программ предложено использовать сотрудникам приемных комиссий образовательных организаций высшего образования при проведении нового набора в части автоматизации определения высших приоритетов абитуриентов в конкурсных списках.

Ключевые слова: комплекс программ, метод «грубой силы», алгоритм Гейла-Шепли, приемная кампания, приемная комиссия, абитуриент, приоритет, зачисление, устойчивые паросочетания

Аппроксимации госпитальной статистики выздоровлений от COVID-19

2025. T.13. № 1. id 1812

Боровский А.В. Галкин А.Л. Дорошенко С.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.024

Госпитальная статистика выздоровлений от COVID-19 по городу Иркутску представлена в виде скорости выздоровления за определенное количество суток от полной группы заболевших. Время выздоровления изменяется от 1 до 182 суток. Количество рассмотренных случаев достигает ~100000 случаев. Для удобства использования данных предложено аппроксимировать таблицу для скорости выздоровления различными видами нелинейных функций. Изучены следующие варианты аппроксимирующих функций: Гауссова, Лоренцева, модифицированная Лоренцева, функция Вейбулла, функции Джонсона. Для сравнения со статистикой применялись методы минимизации среднеквадратичных отклонений аппроксимирующих функций от экспериментальных данных. Использованы метод наименьших квадратов для функций с двумя и тремя параметрами, метод спуска по координатам и метод спуска по градиенту для функций с четырьмя подгоночными параметрами. Показано, что наилучшие результаты подгонки обеспечивает модифицированная Лоренцева функция, с четырьмя параметрами. По степени расхождения с экспериментальной статистикой аппроксимирующие функции расположены в следующем порядке: функция Вейбулла обеспечивает наименее точную подгонку (16,15 %), далее располагается функция Джонсона SU (10,65 %), несколько лучше подгонка для функции Джонсона SB (8,49 %), для Гауссовой функции (5,8 %), для Лоренцевой функции подгонка составляет (3,2828 %), наилучшую подгонку дает модифицированная Лоренцева функция (3,2804 %) при определенных приближениях.

Ключевые слова: теория эпидемий, методы оптимизации, спуск по координатам, спуск по градиенту, метод наименьших квадратов, аппроксимация Гаусса, аппроксимация Лоренца, аппроксимация Вейбулла, аппроксимация Джонсона, модифицированное распределение Лоренца

Выявление признаков депрессии на основе пользовательских данных из социальных сетей с помощью нейронных сетей

2025. T.13. № 1. id 1810

Солохов Т.Д. Кочкаров А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.020

В статье рассматривается проблема выявления признаков депрессии на основе пользовательских данных из социальных сетей с применением методов машинного обучения и сетевого анализа. Исследование включает разработку модели выявления пользователей с признаками депрессии, которая основана на текстовом анализе их публикаций в социальных сетях, а также метаданных профилей в социальной сети. В качестве алгоритмов в исследовании были использованы нейронные сети, что позволило достичь высокой точности классификации. Графовый анализ, проведенный для анализа влияния пользователей с признаками депрессии, демонстрирует, что такие пользователи имеют низкую степень центральности и не образуют плотных кластеров, что свидетельствует об их социальной изоляции. Гипотеза о распространении депрессии через социальные связи не подтвердилась, что указывает на минимальное влияние депрессивных пользователей на окружающих. Результаты исследования могут быть полезны в целях разработки систем раннего выявления депрессии. Особое внимание уделено ограничениям работы – использованию данных только одной социальной сети и сложности обработки текстовых данных. В статье предложены перспективы дальнейших исследований, направленные на расширение методов анализа распространения депрессивного поведения в социальных сетях.

Ключевые слова: прогнозирование, депрессия, психическое расстройство, классификация, социальная сеть, машинное обучение, нейронная сеть, сетевой анализ

Мониторинг состояния коммуникационных сетей на основе облачных вычислений в режиме реального времени

2025. T.13. № 1. id 1809

Амоа Куадио-кан Армел Жеафруа Сидоренко Е.В. Рындин Н.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.014

При создании коммуникационной сети неизбежно возникают различные помехи, негативно сказывающиеся на ее эффективности. Отсутствие мер по устранению таких помех затрудняет оптимизацию сети. Среди проблем, вызванных помехами, проблема их блокировки является одной из наиболее существенных. Эта неразрешенная проблема может сделать невозможным успешное проектирование сети. Для решения проблем, связанных с тем, что традиционный метод имеет длительное время отклика на мониторинг перегрузки сети связи, а эффект обнаружения не идеален, предлагается метод мониторинга в реальном времени, основанный на облачных вычислениях для блокировки сети связи. Во-первых, устанавливается точка мониторинга сети связи, и приемник завершает процесс сбора коммуникационных данных. На основе собранных данных выполняется постоянный расчет трафика для определения наличия аварийного состояния блокировки в канале сети связи и определения точного местоположения точки блокировки. Таким образом, информация генерирует тревожное сообщение для получения результатов мониторинга. Экспериментально проанализированы время работы в режиме реального времени и точность метода мониторинга. Установлено, что метод мониторинга позволяет контролировать время задержки в пределах 0,2 с, а частота ошибок мониторинга является низкой.

Ключевые слова: облачные вычисления, телекоммуникации, перегрузка сети, мониторинг в режиме реального времени, точка мониторинга, управление системой, блокировка

Нейронная сеть для оптимизации адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы

2025. T.13. № 1. id 1807

Чжан В. Мухамад И. Саклаков В.М. Джаякоди Д.К.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.026

В настоящее время глубокое обучение как актуальное направление исследований дало плодотворные результаты в области обработки естественного языка, распознавания и генерации графов, например, ChatGPT и Sora. Объединение глубокого обучения с алгоритмами декодирования для канального кодирования также постепенно становится актуальным направлением исследований в области связи. В этой статье мы используем глубокое обучение для улучшения адаптивного алгоритма экспоненциальной минимальной суммы (AEMS) для LDPC-кодов. Во-первых, мы расширяем итеративную процедуру декодирования между контрольными узлами (CNs) и переменными узлами (VNs) в алгоритме декодирования AEMS в сеть распространения с прямой передачей, основанную на графе Таннера, полученном из H-матрицы LDPC-кодов. Во-вторых, для повышения эффективности обучения модели и снижения вычислительной сложности мы присваиваем одинаковый весовой коэффициент всей краевой информации в каждой итерации сети декодирования AEMS, что снижает вычислительную сложность и гарантирует эффективность декодирования, и мы называем ее общей нейронной сетью декодирования AEMS (SNAEMS). Результаты моделирования показывают, что производительность декодирования предложенной сети декодирования SNAEMS превосходит производительность обычного декодера AEMS, а коэффициент усиления кодирования постепенно увеличивается по мере увеличения длины кода.

Ключевые слова: LDPC, глубокое обучение, нейронная сеть, экспоненциальный алгоритм, минимальная сумма

Система комплексирования сенсорных данных в бортовых системах управления беспилотными авиационными системами

2025. T.13. № 1. id 1806

Гулютин Н.Н. Ермиенко Н.А. Антамошкин О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.019

Современные беспилотные авиационные системы (БАС) играют ключевую роль в различных отраслях, включая мониторинг окружающей среды, геодезию, сельское и лесное хозяйство. Одним из важнейших факторов их успешного применения является интеграция данных от различных сенсоров, таких как глобальные навигационные спутниковые системы, инерциальные навигационные системы, лидары, камеры и тепловизоры. Комплексирование данных позволяет существенно повысить точность, надежность и функциональность систем управления. В статье рассматриваются методы интеграции данных, включающие традиционные алгоритмы, такие как фильтры Калмана и его расширенные версии, а также современные подходы, основанные на моделях глубокого обучения, включая FusionNet и Deep Sensor Fusion. Экспериментальные исследования показали, что обучаемые модели превосходят традиционные алгоритмы, обеспечивая увеличение точности навигации до 40 % и улучшение устойчивости к помехам и внешним воздействиям. Предложенные подходы демонстрируют потенциал для расширения применения БАС в задачах автономной навигации, картографии и мониторинга, особенно в сложных условиях эксплуатации. Перспективы дальнейшего развития включают использование гиперспектральных сенсоров и создание адаптивных методов интеграции для повышения эффективности работы беспилотных систем.

Ключевые слова: интеграция сенсорных данных, беспилотные авиационные системы, фильтр Калмана, fusionNet, deep Sensor Fusion, автономная навигация, устойчивость к помехам

О достижимости консенсуса в мультиагентных системах управления с лидером

2025. T.13. № 1. id 1805

Ян Ш.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.023

В работе предлагается распределенный алгоритм управления мультиагентными системами с лидером. Основная цель исследования – обеспечение асимптотической сходимости состояний всех агентов-последователей к состоянию лидера, при условии использования каждым агентом только локальной информации, полученной от соседних узлов. Динамика агентов моделируется системой второго порядка – двойным интегратором, что позволяет учесть как положение, так и скорость агентов. Такое описание точнее отражает свойства реальных систем по сравнению с часто применяемыми упрощенными моделями первого порядка. Формализация топологии коммуникационных связей между агентами осуществляется с помощью теории графов. Разработанный алгоритм основан на идее управления с закреплением (pinning control) и использует локальную информацию о состояниях соседних агентов и лидера. Методом Ляпунова и анализом собственных значений исследована устойчивость системы и получены аналитические условия для коэффициентов усиления, гарантирующие достижение консенсуса. Для иллюстрации работоспособности и эффективности предложенного алгоритма проведено численное моделирование в среде MATLAB. Траектория лидера выбрана на основе оптимальной траектории, полученной в предыдущих исследованиях авторов. Результаты подтверждают, что состояния агентов-последователей асимптотически сходятся к состоянию лидера с течением времени. Предложенный алгоритм может найти применение при решении задач группового управления мобильными роботами, беспилотными аппаратами и другими распределенными техническими системами.

Ключевые слова: мультиагентные системы, распределенное управление, консенсус, структура лидер-ведомые, теория графов, управление с закреплением, групповое управление

Нахождение дисперсии и моментов числа отказов в моделях процессов восстановления технических и информационных систем

2025. T.13. № 4. id 1804

Вайнштейн В.И. Вайнштейн И.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.035

В работе исследуются модели процессов восстановления с переменными функциями распределения наработок до отказа элементов. Получены аналитические выражения и интегральные уравнения для расчета дисперсии и начальных моментов числа отказов, что позволяет формулировать новые оптимизационные задачи в управлении эксплуатацией технических и информационных систем. Это дает возможность постановкам новых оптимизационных задач стратегий эксплуатации технических и информационных систем, связанных со средним числом отказов, дисперсией числа отказов и средней стоимостью восстановлений. Здесь средней стоимости восстановлений и интенсивности затрат можно придать смысл «цена», среднему числу отказов и коэффициенту готовности смысл «качество», а дисперсии числа отказов и стоимости восстановлений «риск». Например, задача минимизации дисперсии числа отказов при заданных ограничениях на среднее число отказов или среднюю стоимость восстановлений. В качестве примера получено выражение дисперсии числа отказов периодического процесса восстановления второго порядка при экспоненциальном распределении наработок и ее асимптотическое поведение. В работе сформулирована задача об асимптотическом поведении дисперсии числа отказов, исследованная в математической теории надежности для функции восстановления рассматриваемых моделей процессов восстановления.

Ключевые слова: процесс восстановления, функция восстановления, дисперсия, моменты числа отказов, уравнение восстановления

Разработка методов ограничения запросов к API в зависимости от классов потребителей

2025. T.13. № 1. id 1803

Селезнёв Р.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.013

Ограничение запросов является важной частью управления доступностью и надежностью API. На сегодняшний день существует ряд подходов к реализации механизма ограничения запросов, каждый из которых основывается на определенном алгоритме или их комбинации. Однако существующие подходы зачастую рассматривают всех потребителей как однородную группу, что препятствует созданию гибких стратегий управления ресурсами в условиях современных распределенных архитектур. В данной статье автором предложены два новых метода ограничения запросов, основанные на алгоритме маркерной корзины. Первый метод предусматривает использование общей маркерной корзины с различными требованиями к минимальному уровню ее заполнения в зависимости от класса потребителей. Второй метод предполагает использование для каждого класса потребителей отдельных маркерных корзин со своими значениями параметров, но общим лимитом. Проведенное моделирование подтвердило, что оба метода позволяют обеспечить эффективное ограничение запросов к API, при этом были выявлены различия между методами в характере распределения ресурсов среди разных классов потребителей. Полученные результаты представляют практическую ценность для разработчиков информационных систем и сервисов, которым необходимо поддерживать высокий уровень доступности, одновременно обеспечивая гарантии доступа для разных категорий потребителей.

Ключевые слова: ограничение запросов, алгоритм маркерной корзины, программный интерфейс, класс потребителя, квота, порог, всплеск трафика

Метод генерации вопросов закрытого типа с использованием LLM

2025. T.13. № 1. id 1799

Дагаев А.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.021

В исследовании представлен метод генерации вопросов закрытого типа, использующий большие языковые модели (LLM) для повышения качества и релевантности создаваемых вопросов. Предложенная структура объединяет этапы генерации, верификации и корректировки, что позволяет не исключать некачественные вопросы, а улучшать их с использованием обратной связи. Метод был протестирован на трех популярных наборах данных: SQuAD, Natural Questions и RACE. Ключевые метрики оценки ROUGE, BLEU и METEOR стабильно показывали улучшения производительности на всех протестированных моделях. В исследовании использовались четыре варианта LLM: O1, O1-mini, GPT-4o и GPT-4o-mini, при этом O1 достигла наивысших результатов по всем наборам данных и метрикам. Экспертная оценка показала увеличение точности до 14,4 % по сравнению с генерацией без верификации и корректировки. Полученные результаты подчеркивают эффективность метода в обеспечении большей ясности, фактической корректности и контекстуальной релевантности в сгенерированных вопросах. Сочетание автоматизированной верификации и корректировки дополнительно улучшает результаты, демонстрируя потенциал LLM в совершенствовании задач генерации текста. Результаты работы будут полезны исследователям в области обработки естественного языка, образовательных технологий, а также специалистам, работающим над адаптивными системами обучения и программным обеспечением корпоративного обучения.

Ключевые слова: генерация вопросов, большие языковые модели, искусственный интеллект, обработка естественного языка, o1, o1-mini, GPT-4o, GPT-4o-mini

Автоматизированная сегментация пользователей с применением RFM-анализа в маркетинговых стратегиях

2025. T.13. № 1. id 1798

Святов Р.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.018

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности маркетинговых стратегий за счет автоматизированной и кастомизируемой сегментации клиентов. В рамках данной работы предложена универсальная система управления клиентскими данными, в основе которой лежит RFM сегментация с возможностью настройки гибкой логики, а также возможностью интеграции с различными внешними системами. Традиционные CRM-системы и ручные методы RFM сегментации ограничены в функционале и не всегда удовлетворяют потребности бизнеса в гибкости и интеграции с различными источниками данных. В работе были выявлены недостатки традиционных CRM-систем и предложены точки улучшения описываемой системы. Дополнительно был проведен эксперимент, в котором сравнивались полученные RFM сегменты на основе предложенной архитектуры с автостратегиями Яндекса в рекламной платформе Яндекс.Директ. Применение системы показало значительные преимущества в сравнении с автостратегиями, включая увеличение числа покупок на 30,71 % на примере магазина одежды. Полученные результаты подтверждают практическую ценность системы для оптимизации маркетинговых кампаний и повышения конверсии. Результаты имеют практическую значимость для компаний, нуждающихся в кастомизированных решениях и интеграциях. Для дальнейшего развития предлагается совершенствование метода RFM-сегментации путем внедрения алгоритмов машинного обучения, а также поиск дополнительных эффективных каналов для использования создаваемых сегментов.

Ключевые слова: RFM-анализ, автоматизация маркетинга, лояльность клиентов, сегментация пользователей, электронная коммерция, оптимизация рекламных стратегий

Системный анализ и моделирование доходности энергосервисного договора на основе цифрового рубля

2025. T.13. № 1. id 1797

Казиев В.М. Казиева Б.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.015

Предприятиям, участвующим в жилищно-коммунальном хозяйстве, нужна рыночная энергетическая состоятельность и конкурентоспособность, привлекательность для потребителей. Для российских компаний актуально придерживаться сравнительно «мягких» (гибких) тарифов и стратегий энергоснабжения. Необходимы поиск эффективных решений, например, инвестиционных и снижение неопределенностей типа «белого шума» в энергетической системе. Цель исследования – системный анализ потенциала smart-контракта, цифрового рубля и цифровых платежей в энергосервисных договорах. Методами системного анализа и моделирования исследованы возможности энергетических контрактов и сервисов, а также содержание и особенности таких контрактов, меры по устойчивому обеспечению энергосбережения с определенной доходностью и оптимизацией энергоресурсов. Поэтому необходимо идентифицировать параметры и особенности договора и моделировать процессы энергообеспечения. Результатами исследования являются: 1) системный анализ типовых форм договоров и описание комплекса энергосберегающих ключевых процедур предприятия; 2) анализ потенциала цифрового рубля и его «энергетических возможностей»; 3) модель динамики управления энергосервисным предприятием на основе диффузии цифровых сервисов и его исследование. Результаты работы позволят расширить возможности заключения и развития энергосервисных контрактов на практике, а также строить гибкие модели и алгоритмы энергоснабжения.

Ключевые слова: системный анализ, умный контракт, энергопотребление, энергосервисный контракт, моделирование

Система анализа изображений ядросодержащих клеток костного мозга для формирования диагностического заключения в онкогематологии

2025. T.13. № 1. id 1796

Поляков Е.В. Попов В.В. Дмитриева В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.016

В работе представлена система анализа изображений ядросодержащих клеток костного мозга для формирования диагностического заключения в онкогематологии, направленной на решение проблемы построения конвейера обработки данных в автоматических анализаторах биомедицинских изображений. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения надежности автоматического микроскопического анализа биомедицинских образцов, что является сложной задачей из-за высокой изменчивости и морфологической сложности исследуемых объектов. Одним из решением указанной проблемы является разработка веб-сервиса посредством загрузки, обработки и описание изображений с последующей классификацией на категории подтвержденных и неподтвержденных случаев. Данный веб-сервис обеспечивает кроссплатформенность и доступность, формирует открытую базу данных верифицированных изображений и предоставляет инструменты для обработки и анализа изображений, а также инструменты для корректировки врачом результатов обработки. Система не назначает лечение и не ставит диагнозы самостоятельно, а служит интеллектуальным инструментом для обработки, анализа и передачи результатов исследований в режиме реального времени. Результаты тестирования показали высокую точность работы системы: 91 % для нейросетевых методов и до 97 % для классических алгоритмов. Разработанная система позволяет проводить анализ модулей обработки данных для систем компьютерной микроскопии.

Ключевые слова: анализ биомедицинских изображений, выделение объектов, классификация ядросодержащих клеток, распознавание образов, онкогематология

Применение алгоритмов элитарной муравьиной системы и Max-Min муравьиной системы для оптимизации маршрутов в сетях квантового распределения ключей

2025. T.13. № 1. id 1792

Раздьяконов Е.С. Корчагин С.А. Тимошенко А.В. Булатов М.Ф.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.012

Данное исследование посвящено оптимизации маршрутов в сетях квантового распределения ключей (КРК), особенностями которых является ряд физических ограничений и сильная зависимость от топологии. В работе рассматривается применение двух вариаций алгоритма муравьиных колоний, алгоритмов элитарной муравьиной системы (EAS) и Max-Min муравьиной системы (MMAS), для построения оптимальных маршрутов в сетях КРК. Была представлена метрика коммуникационной эффективности маршрута сети КРК, позволяющая оценивать качество маршрута в соответствии с заданными требованиями к пропускной способности и безопасности. Особенностью данной метрики является ее неаддитивная составляющая пропускной способности, зависящая от минимальной эффективности соединения в маршруте. Была проведена серия экспериментов на случайно сгенерированном планарном графе для длинных и коротких маршрутов с алгоритмами EAS и MMAS, в результате которой MMAS оказался значительно более эффективным для длинных маршрутов, но в случае коротких маршрутов EAS находил маршрут быстрее без значительной потери в качестве решения. Результаты, полученные в данном исследовании, могут быть применены в решении задач динамической маршрутизации, а также оптимизации топологии сетей квантового распределения ключей.

Ключевые слова: квантовое распределение ключей, метаэвристика, муравьиный алгоритм, элитарная муравьиная система, max-Min муравьиная система, поиск пути

Упрощенные физические модели средостения новорожденных для электроимпедансной томографии

2025. T.13. № 1. id 1791

Конько М.А. Алексанян Г.К. Горбатенко Н.И. Елкин Н.С. Темняков Н.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.011

В статье представлены результаты разработки и экспериментального исследования двух упрощенных физических моделей средостения новорожденных для электроимпедансной томографии. Созданные модели базируются на данных спиральной компьютерной томографии и учитывают анатомические особенности органов грудной клетки младенцев. Реализация конструкций выполнена с использованием технологий 3D-печати, что позволило добиться высокой точности геометрических параметров. Модели оснащены системой управляемого воздухонаполнения лёгких и тремя рядами электродов, что обеспечивает возможность проведения экспериментов по моделированию глобальной и регионарной вентиляции. Экспериментальные исследования продемонстрировали, что разработанные модели позволяют регистрировать дыхательные объемы в диапазоне от 2 до 120 мл, что соответствует физиологическим параметрам дыхания новорожденных. Полученные данные подтвердили работоспособность моделей, их чувствительность к изменениям объемов воздуха, а также пригодность для исследований и тестирования новых алгоритмов и методик в области электроимпедансной томографии. Установлено, что предложенные модели обеспечивают адекватное воспроизведение вентиляционных процессов и могут быть использованы для разработки диагностических решений в области неонатологии. Результаты работы представляют практическую ценность для научных исследований, направленных на совершенствование методов диагностики дыхательных нарушений у новорожденных, и могут быть использованы в образовательной практике.

Ключевые слова: упрощенная физическая модель средостения, электроимпедансная томография, новорожденные, процесс глобальной и регионарной вентиляции, легкие

Определение оптимальных геометрических параметров металлического уплотнения подвески насосно-компрессорной трубы

2025. T.13. № 1. id 1789

Тимофеев Е.К. Годенко А.Е. Тарасова И.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.017

Эксплуатация систем подводной добычи сложных углеводородов сопровождается повышенными рисками возникновения аварийных ситуаций, в частности, возникновения утечек и выбросов в результате потери герметизации между подводной фонтанной арматурой и подвеской насосно-компрессорной трубы. Проявление выбросов и утечек в процессе эксплуатации подводных скважин могут привести к таким необратимым последствиям, как потеря добываемой продукции и нанесение вреда окружающей среде, а также повреждение дорогостоящего оборудования, в результате чего необходим дорогостоящий и технически сложный ремонт. По этой причине в процессе опытно-конструкторских работ по проектированию данного типа оборудования необходимо проводить качественное и эффективное расчетное сопровождение разрабатываемых металлических уплотнений, позволяющее определять их оптимальную геометрию. Авторами разработана математическая модель определения напряженно-деформированного состояния металлического уплотнения подвески насосно-компрессорной трубы с учетом его жесткостных характеристик. Для определения оптимальной геометрии металлического уплотнения использовалась теория качеств, в основе которой общее качество металлического уплотнения оценивалось по его прочности и герметичности. Для герметичности и прочности металлического уплотнения построены частные функции качества, которые объединяются в целевую функцию с помощью функционального среднего Колмагорова-Нагумо. Приведены результаты оптимизации штатных геометрических параметров металлического уплотнения опытного образца подвески насосно-компрессорной трубы по предложенному методу. Информация, содержащаяся в данной публикации, является полезной для специалистов в области инженерии и науки, занимающихся разработкой и исследованием методов обеспечения герметичности подводных соединений с применением металлических уплотнений.

Ключевые слова: система подводной добычи, металлическое уплотнение, напряженно-деформированное состояние, подвеска насосно-компрессорной трубы, подводная фонтанная арматура, контактное давление, теория качеств, оптимизация

Разработка алгоритма БОС-системы для лечения посттравматического стрессового расстройства

2025. T.13. № 3. id 1788

Галушка М.С. Вишневецкий В.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.020

Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) представляет собой сложное психическое расстройство, возникающее в результате переживания травмирующих событий. Симптомы ПТСР включают навязчивые воспоминания, эмоциональную отстраненность, повышенную тревожность и избегающее поведение. Традиционные методы лечения, такие как психотерапия и медикаментозная терапия, имеют ограничения и могут сопровождаться побочными эффектами. Биологическая обратная связь (БОС) по электроэнцефалограмме (ЭЭГ) представляет собой перспективный метод лечения, который помогает пациентам научиться самостоятельно регулировать свою мозговую активность. В данной работе представлен алгоритм БОС-системы, разработанный специально для лечения ПТСР. Проведена комплексная техническая и нейрофизиологическая верификация алгоритма на реальных ЭЭГ-данных, подтвердившая его эффективность и робастность. Алгоритм сочетает в себе тренинг альфа-, SMR- и бета-ритмов, что позволяет комплексно воздействовать на симптомы расстройства. Все этапы алгоритма, включая регистрацию и обработку ЭЭГ, спектральный анализ, выделение целевых ритмов, формирование обратной связи и адаптацию параметров в реальном времени, подробно описаны и обоснованы. Особое внимание уделено индивидуализации подхода: параметры БОС-тренинга адаптируются под пациента, что повышает его эффективность. Разработанная система ориентирована на использование в домашних условиях, что делает терапию доступной и удобной. Сравнительный анализ с существующими методами подчеркивает преимущества предложенного подхода, который позволяет улучшить контроль над симптомами ПТСР и повысить качество жизни пациентов.

Ключевые слова: посттравматическое стрессовое расстройство, ПТСР, биологическая обратная связь, ЭЭГ, альфа-ритм, SMR, бета-ритм, тета-ритм

Биотехническая система персонифицированной реабилитации пациентов с ограничением двигательных функций

2025. T.13. № 1. id 1787

Филист С.А. Петрунина Е.В. Пшеничный А.Е. Ермаков Д.А. Крупчатников Р.А. Серебровский В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.002

Рассмотрена реабилитационная биотехническая система с адаптируемой виртуальной реальностью, предназначенная для реабилитации пациентов с нарушением двигательных функций нижних конечностей в реабилитационных комплексах с комбинированными обратными связями. В биотехнической системе выделены функциональные модули: формирования управляемых воздействий на пациента, контроля управляемыми воздействиями, управления реабилитацией и информационной поддержки. В процессе реабилитации осуществляют контроль мышечной усталости пациента и ее динамики. Это позволило вносить коррекцию в программу блока реабилитации в процессе сеанса реабилитации и управлять процедурой адаптации виртуальной реальности к функциональному состоянию пациента, а также осуществлять математическое моделирование сценариев курса реабилитации. Предложена модель планирования курса реабилитации с использованием биологической обратной связи, предназначенная для биотехнической системы с виртуальной реальностью. Сформирована экспериментальная группа для оценки эффективности реабилитации постинсультных больных с паретичными нижними конечностями. Результаты реабилитации в этой группе показали, что выбор контента виртуальной реальности, адаптированной к пациенту, позволяет повысить эффективность реабилитации по шкале LEFS на 11 %. Проведены экспериментальные исследования эффективности контроля мышечной усталости в процессе реабилитации. Она подтверждается тестированием статолокомоторной сферы по шкале Тинетти, показатели которой, в среднем, на 10 % превысили показатели в группе сравнения. Включение в процесс реабилитации адаптивной виртуальной реальности и мониторинга мышечной усталости приводит к более ранним восстановлениям нарушенной функции равновесия, двигательной активности и социальной реабилитации.

Ключевые слова: лица с ограничением двигательных функций, биотехническая система, нарушение двигательных функций, виртуальная реальность, биологическая обратная связь, мышечная усталость

Интеллектуальная система управления физиологическими нагрузками на основе IoT устройств и методов обработки данных

2025. T.13. № 1. id 1786

Михалев А.С. Подоляк А. Головенкин С.Е. Савицкий И.В. Антамошкин О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.029

В условиях растущей популярности носимых IoT-устройств для мониторинга сердечно-сосудистой системы их применение сталкивается с проблемой точности измерений, особенно во время физической активности. Статья посвящена разработке методологии обнаружения и устранения аномалий в данных частоты сердечных сокращений (ЧСС), собираемых с IoT-устройств, для оценки нагрузки на миокард. В рамках работы был проведен эксперимент, в котором данные ЧСС, полученные с носимых IoT-устройств (смарт-часов), сравнивались с показаниями сертифицированного медицинского оборудования (холтеровского монитора). Предложен алгоритм анализа временных рядов, включающий этапы предварительной обработки данных, выявления аномалий и их коррекции. Для обнаружения аномалий использовался алгоритм изолирующего леса. Результаты исследования показали, что предложенный подход позволяет снизить погрешность измерений и достичь приемлемой точности в диапазоне ЧСС 90–120 ударов в минуту, что критично для задач кардиореабилитации. На основе очищенных данных разработана модель классификации уровней физической нагрузки, включающая рекомендации по оптимизации активности пациента. Предложенная методология объединяет элементы системного анализа, управления и обработки информации, что делает ее универсальной для применения в интеллектуальных системах мониторинга здоровья. Полученные результаты подчеркивают перспективность IoT-устройств как основы для построения дистанционных систем кардиореабилитации, способных повысить качество жизни пациентов и снизить нагрузку на здравоохранение.

Ключевые слова: ioT-устройства, частота сердечных сокращений, обнаружение аномалий, интеллектуальный анализ данных, управление нагрузкой, кардиореабилитация

Структурное моделирование при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов

2024. T.12. № 4. id 1785

Линкина А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.041

В статье рассматривается процесс структурного моделирования при управлении в организационных системах с неоднородной структурой пространственных элементов. Показано, что исследуемые объекты относятся к территориально распределенным организационным системам. Их особенностью является разнообразие пространственных элементов в рамках ограниченной территории, существенно влияющее на показатели эффективного функционирования деятельностной среды. Выделены три класса структурных моделей: объектного, системного и процессного уровней. Детально рассмотрены процессы структурного моделирования организационной системы, управления ею, принятия управленческих решений. Определено, что структурная модель организационной системы отражает взаимодействие управляющего центра и объектов с неоднородной структурой пространственных элементов с учетом территориально распределенной среды, объединяющей объекты в организационное целое. Структурная модель системы управления ориентирована на сбалансированное взаимодействие традиционной подсистемы управления на основе экспертных мнений и подсистемы поддержки принятия решения на основе оптимизации ресурсораспределительного, трансформационного и вариационного процессов. Структурная модель процессного уровня сформирована как инвариантная последовательность алгоритмических действий при принятии управленческих решений. Обосновано, что для обеспечения требований управляющего центра необходимо объединить алгоритмические действия в рамках следующих этапов: идентификации классификационных признаков неоднородности структуры пространственных элементов объектов, экспертного оценивания количественных параметров для формирования модели многовариантного выбора, генерации множества доминирующих вариантов управленческих решений, экспертного выбора на сформированном множестве.

Ключевые слова: организационная система, управление, неоднородность структуры пространственных элементов, структурное моделирование, экспертно-оптимизационное моделирование