Найти

Результаты поиска

• МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА ИДЕАЛЬНОЙ ТОЧКИ В НОРМИРОВАНИИ И ГАРМОНИЗАЦИИ КОНТЕНТА В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

  Н.К. Жуков , В. А. Мордвинов , А.А. Русляков

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  Рассмотрена разработанная авторизированная методика, основанная на Методе
  идеальной точки с использованием множества Парето, позволяющая с современных тех-
  нологических позиций взглянуть на особенности информационного взаимодействия для
  оценочной деятельности и регулирования межагентных взаимодействий, которая была
  положена в основу предложенных при участии авторов обновлений дисциплины Российско-
  го Технологического Университета (МИРЭА), Института Информационных технологий,
  кафедры Инструментального и Прикладного Программного Обеспечения «Информацион-
  ный менеджмент систем» четвертого курса бакалавриата направления подготовки
  09.03.04 «Программная инженерия» (по профилю «Разработка программных продуктов и
  проектирование информационных систем»). Описаны основные преимущества Метода
  идеальной точки с применением множества Парето. Представлено математическое опи-
  сание множества Парето и Метода идеальной точки. Применение модернизированного
  метода позволяет улучшить показатели эмерджентности в процессе усовершенствования образовательных программ, соединения и реконструирования их модулей и межагентных
  взаимодействий между ними. Показан пример реализации модифицированного метода в
  информационной системе, с точки зрения нормирования и гармонизации образовательного
  контента. Настоящая статья включает введение, формальную постановку задачи, при-
  званную решить актуальную проблему, рассматриваемую в диссертациях авторов, обзор
  существующих подходов в указанном меотде, описание предлагаемого мультиагентного
  решения задачи с использованием математической модели, алгоритм реализации, описание
  применения предложенного подхода применительно к процессу диспетчирования задач и
  заключение. К основным преимуществам настоящей методики можно отнести выбор
  критериев, превосходящих другие по набору признаков, в указанном методе предполагается
  создание «идеального объекта», т. е. некоторого варианта решения, которое может при-
  ниматься как наилучшее из возможных решений. Предполагается, что процедура выбора
  превосходящего объекта состоит из нескольких шагов, формирование «идеального объек-
  та», определение для каждого объекта многокритериального расстояния до «идеального
  объекта», анализ множества объектов на близость к «идеальному объекту», исключение
  объектов из изначального множества, которые признаны заведомо неудачными, а так же
  получение сокращенного множества допустимых объектов; оценка сокращенного множе-
  ства допустимых объектов на эмерджентностные показатели найденного решения.

• КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ И СЕПАРАЦИИ ГАЗА

  А. В. Мартиросян , Д. В. Ромашин

  241-249

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Представлена концепция адаптивного управления при разделении природного газа. Применяемые на практике системы управления, как правило, основаны на фиксированных алгоритмах регулирования и не учитывают динамическое изменение физико-технических и эксплуатационных параметров, что приводит к снижению качества сепарации и росту энергозатрат. В статье описан подход сочетания системного анализа и метод Парето. Целью работы является разработка концепции адаптивного управления процессом подготовки природного газа на основе системного анализа. Недавние исследования показывают, что методы, основанные на данных, позволяют более точно настраивать параметры, лучше реагировать на колебания исходного газа и повышать эффективность удаления примесей. Для достижения поставленной цели в работе решены задачи выявления и классификации факторов, влияющих на качество и экономичность сепарации газа, а также формирования их взаимосвязей в рамках единой концептуальной модели управления. Особое внимание уделяется влиянию точного контроля ключевых параметров, таких как давление, температура и расход, на эффективность этих процессов. Анализ последних исследований демонстрирует растущее использование нейронных сетей и моделей машинного обучения в очистке газа для прогнозирующего управления, обнаружения аномалий и оптимизации рабочих параметров. Сравнительная оценка классических ПИД-регуляторов, нечетких, адаптивных и нейронных методов управления подтверждает преимущества интеллектуального регулирования с точки зрения стабильности, адаптивности и энергоэффективности. Основным результатом работы является обоснование ключевых факторов, определяющих эффективность сепарации, среди которых наибольшее влияние оказывают давление, температура и расход газа. Полученная модель формирует методологическую основу для разработки интеллектуальных и адаптивных систем управления процессом подготовки газа.