Найти

Результаты поиска

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЦИФРОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

  Л. А. Гладков, Н.В. Гладкова , М. Д. Ясир

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача размещения элементов цифровой вычислительной техники.
  Проведен анализ современного состояния исследований по данной теме, отмечена актуаль-
  ность рассматриваемой задачи. Подчеркнута важность разработки новых эффективных ме-
  тодов решения подобных задач. Показано место задачи размещения в общем цикле конструк-
  торского этапа проектирования. Отмечена важность качественного решения задачи разме-
  щения с точки зрения успешного выполнения последующих этапов проектирования. Отмечена
  важность минимизации задержек соединений в процессе проектирования устройств большой
  размерности. Проведен обзор и анализ различных моделей и критериев оценки решения задачи
  размещения. Подчеркнуто, что важнейшим критерием является длина соединений, она оказы-
  вает существенное влияние на применяемые при проектировании технологии. Выполнена ком-
  плексная математическая постановка задачи размещения элементов цифровой вычислитель-
  ной техники. Приведена целевая функция и ограничения рассматриваемой задачи размещения
  как задачи оптимизации. Проанализированы перспективные подходы к решению задач проек-
  тирования, описаны гибридные методы и модели решения сложных многокритериальных задач
  оптимизации и проектирования. Описаны принципы работы и модель нечеткого логического
  контроллера. Приведено описание используемой схемы нечеткого управления. Определены
  функции различных блоков нечеткого логического контроллера. Предложена структура много-
  слойной нейронной сети, реализующей функцию Гаусса. Описано взаимодействие блоков нечет-
  кого генетического алгоритма. Предложена модель гибридного алгоритма решения задачи
  размещения. Определены управляющие параметры нечеткого логического контроллера. Пред-
  лагаемый гибридный алгоритм реализован в виде прикладной программы. Были проведены серии
  вычислительных экспериментов для определения эффективности разработанного алгоритма и
  выбора оптимальных значений управляющих параметров.

• ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД К СОВМЕСТНОМУ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ

  Л.А. Гладков , Н.В. Гладкова , Джаббар Ясир Ясир Муханад

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  В статье предложен интегрированный подход к решению задач размещения и трас-
  сировки элементов схем электронной вычислительной аппаратуры. Подход основан на
  совместном решении задач размещения и трассировки с использованием нечетких генети-
  ческих методов. Приведено описание рассматриваемой проблемы и выполнен краткий ана-
  лиз существующих подходов к ее решению. В статье рассматриваются интегрированные
  подходы к решению оптимизационных задач автоматизированного проектирования схем
  цифровой электронно-вычислительной аппаратуры. Подчеркнута актуальность и важность
  разработки новых эффективных методов решения подобных задач. Отмечено, что важным
  направлением развития методов оптимизации является разработка гибридных методов и
  подходов, сочетающих достоинства различных методов вычислительного интеллекта.
  В статье описаны следующие основные моменты: структура предлагаемого алгоритма и
  его основные этапы; модифицированные генетические операторы кроссовера; предложены
  модели формирования текущей популяции; модифицированные эвристики, операторы и
  стратегии поиска оптимальных решений. Приведены результаты вычислительных экспе-
  риментов. Проведенные эксперименты подтверждают эффективность предложенного
  подхода. В заключении приводится краткий анализ полученных результатов.

• БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ ПОДХОД ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ТРЕХМЕРНОЙ УПАКОВКИ

  В.И. Данильченко , В.В. Бова , М. М. Семенова , С.В. Игнатьева , М. Б. Шайлиев

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается одна из важных комбинаторных задач оптимизации – задача трехмерной упаковки. Оптимизация трехмерной упаковки снижает затраты и повышает эффективность логистики, что делает ее актуальной для промышленности. В работе проанализированы классические подходы, такие как жадные алгоритмы и динамическое программирование, а также широко применяемые методы, включая эволюционные алгоритмы и локальный поиск. Анализ существующих методов, включая жадный поиск, динамическое программирование, эволюционные алгоритмы и локальный поиск, позволил выявить их ключевые характеристики и определить подходящие области применения. В контексте данного анализа представлен обзор ключевых методов, доминировавших в определенные исторические периоды. Анализ включает рассмотрение условий применения различных методов, их эффективности для определенных типов задач, а также их преимуществ и ограничений. Представлен многоуровневый алгоритм поиска, который объединяет преимущества традиционных и современных методов оптимизации. Многоуровневый алгоритм позволяет улучшить точность решения задачи упаковки за счет динамической настройки параметров. Разработан программный комплекс для решения задачи оптимизации трехмерной упаковки с использованием биоинспирированных алгоритмов. Проведен вычислительный эксперимент на тестовых примерах (бенчмарках). Качество упаковки, полученное, на основе разработанного комбинированного биоинспирированного алгоритма, в среднем на 7 % превосходит результаты упаковки, полученные с использованием известных алгоритмов, а время решения меньше от 7% до 25%, что говорит об эффективности предложенного подхода. Проведенные серии тестов и экспериментов позволили уточнить теоретические оценки временной сложности алгоритмов упаковки. В лучшем случае временная сложность алгоритмов O(n²), в худшем случае – O(n³).

• СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ 3D УПАКОВКИ

  М.М. Сорокин , Л. А. Гладков , Н. В. Гладкова

  131-150

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Статья посвящена рассмотрению современных тенденций и подходов к решению актуальной оптимизационной задачи трехмерной упаковки в контейнеры. Важность построения эффективных методов решения данной задачи обусловлена бурным ростом направления электронной коммерции, когда достижение даже инкрементных улучшений плотности заполнения контейнеров грузами может привести к значительным сокращениям затрат на перевозку и хранение грузов. В статье приведен анализ различных типов задач и предложена классификация задач упаковки по различным критериям, в том числе: оффлайн- и онлайн-упаковка, по размерности, по видам и количеству контейнеров и грузов. Приведена постановка классической оптимизационной задачи о рюкзаке и рассмотрены различные варианты ограничений, обусловленные особенностями решаемых задач. Приведен краткий обзор основных подходов к решению задачи. Выполнен анализ и обобщение характерных особенностей применения метаэвристических подходов, основанных на использовании эволюционных и биоинспирированных алгоритмов и методов машинного обучения, отмечены их достоинства и недостатки. В силу сложности рассматриваемой задачи предлагается активно использовать известные и разрабатывать новые модификации метаэвристических алгоритмов, которые позволяют находить квазиоптимальные решения за полиномиальное время. Приведен анализ известных методов машинного обучения, биоинспирированных алгоритмов, описаны принципы их работы, выделены их основные особенности, преимущества и недостатки, отмечена перспективность их разработки и применения для решения NP-полных задач комбинаторной оптимизации. Приведен обобщенный принцип работы метаэвристических алгоритмов. Сравнительный анализ применения различных методов оптимизации показал эффективность использования метаэвристических методов для решения задачи трехмерной упаковки.

• РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ГОМОМОРФНОГО ДЕЛЕНИЯ

  И.Д. Русаловский , Л.К. Бабенко , О.Б. Макаревич

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Рассматриваются проблемы гомоморфной криптографии. Гомоморфная крипто-
  графия – одно из молодых направлений криптографии. Его отличительная особенность
  заключается в том, что можно обрабатывать зашифрованные данные без их предвари-
  тельной расшифровки таким образом, что результат операций над зашифрованными дан-
  ными эквивалентен после расшифровки результату операции над открытыми данными.
  Гомоморфное шифрование может эффективно применяться для реализации защищенных
  облачных вычислений. Для решения различных прикладных задач требуется поддержка
  всех математических операций, в том числе и операции деления, однако эта тема недос-
  таточно проработана. Возможность выполнить операцию деления гомоморфно позволит
  расширить возможности прикладного применения гомоморфного шифрования и позволит
  выполнить гомоморфную реализацию многих алгоритмов. В работе рассматриваются
  существующие гомоморфные алгоритмы и возможность реализации операции деления в
  рамках этих алгоритмов. Также в работе предлагаются два метода гомоморфного деле-
  ния. Первый метод основан на представлении шифротекстов в виде простых дробей ивыражении операции деления через операцию умножения. В рамках второго метода пред-
  лагается представление шифротекстов в виде массива гомоморфно зашифрованных бит,
  а все операции, в том числе и рассматриваемую в данной статье операцию деления, вы-
  ражать через бинарные гомоморфные операции. Рассматриваются возможные подходы к
  реализации деления через бинарные операции и выбирается подход, наиболее подходящий
  для гомоморфной реализации. Выполняется анализ предложенных методов и указываются
  их преимущества и недостатки.

• ТРАНСФОРМАЦИЯ И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ ПРИ СОЗДАНИИ БАЗЫ ДАННЫХ УЧАСТНИКОВ ВЕЛИКОЙ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ВОЙНЫ 1941–1945 ГОДОВ МЕМОРИАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА «ДОРОГА ПАМЯТИ» ГЛАВНОГО ХРАМА ВООРУЖЕННЫХ СИЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦ

  С.А. Боцвин С.А., В.А. Хватков

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Сохранение исторической памяти об участниках Великой Отечественной войны
  1941–1945 годов является задачей мирового уровня, которая должна сберечь правду о са-
  мой страшной войне и подвиге нашего народа. В современных условиях привлечение инте-
  реса к истории, традициям и наконец признанию своего долга перед ушедшими поколения-
  ми требует современных методов. Одним из таких методов является трансформация
  информация, которая позволяет представить эту информацию в таком виде, чтобы она
  могла быть использована наиболее эффективно. При этом основной целью при трансфор-
  мации исторических данных заключается в оптимизации их представлений и форматов и
  не изменении информационного содержания. Представленные алгоритмы трансформации
  и анализа информации при создании базы данных участников Великой Отечественной вой-
  ны были направлены на максимальное сохранение исторической ценности и достоверности
  информации. Для достижения этой цели рассмотрены компьютерные методы обработки
  информации для нормализации и консолидации персональных данных, полученных из различ-
  ных источников. Проведен анализ содержания сведений в архивных документах с пред-
  ставлением статистических данных по количеству документов (записей) из различных
  источников (архивов, базах данных, информационных ресурсов и т.п.) и описан порядок
  перевода информации из архивных документов в электронный вид, который был применен
  на практике. На основании анализа сведений построены диаграммы содержания
  персональных сведений в архивных источниках, представлены этапы систематизации и
  приведения к единому формату записей обобщенного информационного массива, а также
  порядок объединения и удаления дублирующих записей. Для возможности использования
  вдругих проектах подробно изложен алгоритм консолидации данных, полученных из
  различных источников, и постороена его блок-схема. Кроме того описаны примененные
  алгоритмы нечеткого поиска, которые позволили минимизировать ошибки в записях, а
  также алгоритмы сравнения изображений для поиска дубликатов по фотографиям. Все
  приведенные алгоритмы позволили собрать воедино информацию, содержащуюся на раз-
  личных носителях, имеющую разные структуры и географическое положение. Созданный
  информационный ресурс позволяет колоссально сократить ресурсы необходимые для поиска нужных сведений, в том числе доступ к которым был ограничен или вообще отсутст-
  вовал. Дальнейшее усовершенствование алгоритмов нормализации и консолидации инфор-
  мации может послужить основой для миграции данных из устаревших в перспективные
  системы, а также для формирования информационных ресурсов из имеющихся разнород-
  ных архивных фондов.

• МУРАВЬИНЫЙ АЛГОРИТМ НА PYTHON

  Д.Ю. Зорькин , Л.В. Самофалова , Н.В. Асанова

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Данное исследование посвящено анализу и оптимизации муравьиного алгоритма для решения за-
  дачи коммивояжёра, являющейся классической NP-трудной проблемой комбинаторной оптимизации.
  Основная цель работы – экспериментальная оценка влияния параметров алгоритма на качество и эф-
  фективность поиска приближённых решений, а также разработка рекомендаций по их адаптивной
  настройке. В качестве тестового набора данных использован стандартный граф Berlin52 из библио-
  теки TSPLIB, содержащий координаты 52 городов с известным оптимальным маршрутом длиной
  7542 единицы. Эксперименты проводились в среде Python с использованием библиотеки ACO-Pants,
  реализующей муравьиный алгоритм. Была выполнена серия из 10 запусков с фиксированными парамет-
  рами: количество муравьёв (20), число итераций (100), коэффициенты влияния феромонов (α=1.0) и
  расстояний (β=2.0), а также скорость испарения феромонов (ρ=0.5). Результаты показали среднее
  отклонение от оптимума в 1.85%, с лучшим найденным решением 7675.23 (отклонение 1.67%). Для
  повышения эффективности алгоритма исследованы адаптивные механизмы динамической настройки
  параметров: линейное увеличение α (до 2.0) и уменьшение β (до 3.0), снижение ρ (до 0.3), а также рост
  числа муравьёв (до 30). Это позволило сократить среднее отклонение до 1.70% и повысить стабиль-
  ность решений. Особое внимание уделено анализу баланса между исследованием новых маршрутов и
  эксплуатацией накопленных данных. Установлено, что увеличение количества муравьёв улучшает ка-
  чество решений, однако после 30 агентов прирост эффективности снижается. Динамическая коррек-
  тировка параметров предотвращает преждевременную сходимость к локальным минимумам и уско-
  ряет поиск глобально оптимальных путей. Визуализация динамики сходимости подтвердила быстрое
  уменьшение длины маршрута на первых 20 итерациях с последующей стабилизацией. Практическая
  значимость работы заключается в демонстрации гибкости муравьиного алгоритма для задач мар-
  шрутизации в логистике и сетевом планировании. Результаты показывают, что ACO превосходит
  универсальные методы (например, генетические алгоритмы) по вычислительной эффективности для
  TSP. Разработанные рекомендации по настройке параметров могут быть применены для масштаби-
  рования алгоритма на графы большей размерности. Исследование подчёркивает важность адаптив-
  ных подходов в метаэвристической оптимизации и открывает перспективы для дальнейшего улучше-
  ния алгоритма за счёт гибридизации с другими методами.

• МЕТОД РЕАЛИЗАЦИИ ГОМОМОРФНОГО ДЕЛЕНИЯ

  Л.К. Бабенко , И. Д. Русаловский

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Рассматриваются проблемы гомоморфной криптографии. Гомоморфная крипто-
  графия – одно из молодых направлений криптографии. Его особенность заключается в
  том, что можно обрабатывать зашифрованные данные без их предварительной расшиф-
  ровки таким образом, что результат операций над зашифрованными данными эквивален-
  тен после расшифровки результату операции над открытыми данными. В статье приво-
  дится краткий обзор областей применения гомоморфного шифрования. Для решения раз-
  личных прикладных задач требуется поддержка всех математических операций, в том
  числе и операции деления, а возможность выполнить эту операцию гомоморфно позволит
  расшить возможности применения гомоморфного шифрования. В работе предлагается
  метод гомоморфного деления, основанный на абстрактном представлении шифротекста
  в виде обыкновенной дроби. В работе подробно описывается предложенный метод. Кроме
  этого статья содержит пример практической реализации предложенного метода. Пред-
  лагается разделить уровни обработки данных на 2 уровня – криптографический и мате-
  матический. На криптографическом уровне используется некоторый полностью гомо-
  морфный алгоритм шифрования и выполняются базовые гомоморфные математические
  операции – сложение, умножение и разность. Математический уровень является над-
  стройкой над криптографическим и расширяет его возможности. На математическом
  уровне шифротекст представляется в виде простой дроби и появляется возможность
  выполнения операции гомоморфного деления. Также в работе приводится практический
  пример применения метода гомоморфного деления на базе алгоритма Джентри для целых
  чисел. Приводятся выводы и возможные пути дальнейшего развития.

• ГИБРИДНЫЙ БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ОТОБРАЖЕНИЯ ОНТОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ

  Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Марков

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению задачи отображения онтологических моделей в процес-
  сах извлечения и управления знаниями. Актуальность и значимость данной задачи обуслов-
  лены необходимостью сохранения достоверности и исключения избыточности знаний при
  интеграции (объединении) структурированных информационных источников различного
  происхождения. Близость и непротиворечивость понятийной семантики объединенного
  ресурса при проводимом отображении является основным критерием эффективности
  предложенных решений. В статье рассмотрены проблемы выбора соответствующих за-
  даче подходов решения, сохраняющих семантику при отображении концептов. Обоснована
  стратегия выбора биоинспирированного моделирования. Проанализированы аспекты эф-
  фективности применения различных децентрализованных биоинспирированных методов.
  Определены причины необходимости проведения гибридизации. Предложено решать зада-
  чу отображения онтологических моделей с применением биоинспирированного алгоритма,
  построенного на основе гибридизации оптимизационных механизмов алгоритмов бактери-
  ального и кукушкиного поиска. Проведенная гибридизация данных алгоритмов позволила
  объединить их основные преимущества: последовательный бактериальный поиск, обеспечивающий детальное исследование локальных областей, и значительное число глобальных
  перемещений агента-кукушки при реализации полетов Леви. Для оценки эффективности
  предложенного гибридного биоинспирированного алгоритма разработан программный
  продукт и проведены эксперименты по отображению онтологий разного размера. Каж-
  дый концепт любой онтологии имеет определенный набор атрибутов, являющийся семан-
  тическим вектором признаков. Степень сходства семантических векторов сравниваемых
  концептов отображаемых онтологий является критерием их интеграции. Для повышения
  качества процесса отображения введена новая кодировка решений. Полученные количест-
  венные оценки демонстрируют экономию времени при решении задач относительно боль-
  шой размерности (от 500000 вершин онтографа) не менее 13 %. Временная сложность
  разработанного гибридного алгоритма составляет Описанные исследования имеют
  высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с реше-
  нием классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск скрытых за-
  висимостей и закономерностей на множестве элементов знаний.