Найти

Расширенные фильтры
Опубликовано после
Опубликовано до

Результаты поиска

Найдено результатов: 24.

  • ПРОГРАММНАЯ ПОДСИСТЕМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ NP-СЛОЖНЫХ КОМБИНАТОРНО-ЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ НА ГРАФАХ

    В.В. Курейчик , Вл. Вл. Курейчик
    2021-07-18
    Аннотация ▼

    Работа посвящена созданию программной подсистемы для решения NP- трудных и
    NP-сложных комбинаторно-логических задач на графах. В статье приведено описание
    комбинаторно-логических задач на графах. Для эффективного их решения предлагаются
    новые многоуровневые архитектуры поиска, такие как простая комбинированная, парал-
    лельная комбинированная, двухуровневая, интегрированная и гибридная. Данные архитек-
    туры основаны на методах, инспирированных природными системами. Ключевым отличием данных архитектур является разделение поиска на два или три уровня и применение на
    них различных алгоритмов эволюционного моделирования и биоинспирированного поиска.
    Это позволяет получать наборы квазиоптимальных решений выполнять параллельную
    обработку и частично устранять проблему преждевременной сходимости. В статье при-
    ведено подробное описание разработанной программной подсистемы и ее модулей. В каче-
    стве модулей в подсистеме имеется пять разработанных архитектур и набор разрабо-
    танных алгоритмов эволюционного моделирования и биоинспирированного поиска, таких
    как эволюционный, генетический, пчелиный, муравьиный, светлячковый и обезьяний. Благо-
    даря модульной структуре в подсистеме имеется возможность конструировать более 50
    различных вариантов комбинаций поиска. Это позволяет использовать все достоинства
    методов биоинспирированной оптимизации для эффективного решения NP-сложных ком-
    бинаторно-логических задач на графах. Для подтверждения эффективности разработан-
    ной программной подсистемы был проведен вычислительный эксперимент на тестовых
    примерах. Проведенные серии тестов и экспериментов показали преимущество использо-
    вания программного продукта для решения комбинаторно-логических задач на графах
    большой размерности, по сравнению с известными алгоритмами, что говорит о перспек-
    тивности применения такого подхода. Временная сложность разработанных алгоритмов
    в лучшем случае O(nlogn), в худшем случае – О(n3).

  • ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ

    В.В. Курейчик , А.Э. Саак , Вл.Вл. Курейчик
    2021-07-18
    Аннотация ▼

    Рассмотрена одна из важных задач оптимизации – задача диспетчеризации. Она от-
    носится к классу NP- сложных оптимизационных задач. В работе приведена и описана
    постановка задачи диспетчеризации. Здесь массив заявок пользователей на компьютерноеобслуживание в Grid- системах моделируется протяжённой линейной полиэдралью коор-
    динатных ресурсных прямоугольников. При этом диспетчирование представляется лока-
    лизацией линейной полиэдрали в оболочку области вычислительно-временных ресурсов сис-
    темы согласно многоцелевому критерию качества применяемого назначения заявок на об-
    служивание. В связи со сложностью данной задачи для ее эффективного решения предла-
    гаются методы эволюционного моделирования. В статье предложена и описана модифи-
    цированная архитектура эволюционного поиска. В качестве модификации введены допол-
    нительно три блока. Это блок «внешней среды», блок эволюционной адаптации и блок «не-
    перспективных решений». Для ее реализации авторами разработан модифицированный
    эволюционный алгоритм, использующий в качестве отбора решений модели эволюций Ч.
    Дарвина и Ж. Б. Ламарка. Это позволяет значительно сократить время получения резуль-
    тата, частично решить проблему преждевременной сходимости алгоритма и получать
    наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Разработан программный
    модуль на языке C#. Проведен вычислительный эксперимент на тестовых примерах. Про-
    веденные экспериментальные исследования, показали, что качество решений, полученных
    на основе разработанного эволюционного алгоритма, в среднем на 5 процентов превосхо-
    дит результаты решений, полученные с использованием известных алгоритмов последова-
    тельного, начально-кольцевого и уровневого при сопоставимом времени, что говорит об
    эффективности предложенного подхода.

  • МОДИФИЦИРОВАННЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОЕКТОВ, РЕАЛИЗОВАННЫЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

    А. А. Могилев, В. М. Курейчик
    2020-07-20
    Аннотация ▼

    Предложена структура модифицированного генетического алгоритма для решения
    задачи построения расписания проекта с учетом ограниченности ресурсов, реализова н-
    ного с использованием облачных вычислений, проведен вычислительный эксперимент, в
    ходе которого было произведено сравнение результатов работы предложенного алг о-
    ритма с лучшими из известных, на данный момент, результатами. Исходя из результа-
    тов эксперимента был сделан вывод, о том, что предложенный алгоритм может быт ь
    использован для планирования работ реальных проектов, так как с его помощью во з-
    можно составлять расписания для проектов с количеством работ n = 90 за приемлемый
    промежуток времени. При планировании проектов с количеством работ n = 30, n = 60,
    n = 90, 120 время выполнения предложенного алгоритма было меньше, чем время выпо л-
    нения стандартного генетического алгоритма в 2.8, в 4, в 5.5 и 6.8 раз соответственно.
    В связи с тем, что задача построения расписания проекта с учетом ограниченности
    ресурсов является NP-трудной, проблема создания новых и модификации существующих
    методов её решения по-прежнему остается актуальной. Для планирования проектов с
    большим количеством работ целесообразно использовать облачные вычисления, так как
    планирование таких проектов может потребовать много времени и вычислительных
    ресурсов. Использование облачных вычислений позволит сократить время выполнения
    генетического алгоритма за счет предоставления поставщиком облачного сервиса
    больших вычислительных ресурсов. В связи с этим, предложенный в данной работе алго-
    ритм отличается от уже имеющихся использованием облачных вычислений для распр е-
    деления нагрузки между рабочими станциями, на которых одновременно выполняется
    данный алгоритм. Применение в генетическом алгоритме модифицированны х операто-
    ров, а также использование облачной инфраструктуры как услуги для реализации ген е-
    тического алгоритма при решении задачи планирования проектов определяет научную
    новизну исследования.

  • БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ ПОТОКОВ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ЗАЯВОК В GRID- СИСТЕМАХ

    Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Курейчик, А.Э. Саак
    2020-07-20
    Аннотация ▼

    Статья посвящена решению задачи диспетчеризации потоков параллельных заявок в
    пространственно-распределённых вычислительных системах. Актуальность задачи обос-
    нована значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в
    условиях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены про-
    блемы диспетчирования заявок пользователей, требующих для своего обслуживания не-
    сколько процессоров одновременно, что выходит за рамки классической теории расписа-
    ний. Проанализированы аспекты эффективности применения эвристических алгоритмов
    диспетчирования планарными ресурсами. Определены причины их недостаточности как по
    результативности, так и по эмпиричности подходов. Предложено решать задачу диспет-
    черизации параллельных заявок на основе комплексного применения коалиции интеллекту-
    альных агентов и событийной имитационной модели. Классификацию поступающих на
    вход заявок предлагается проводить на основе применения модифицированного биоинспи-
    рированного метода оптимизации поиском кукушки. Совместное использование коалиции
    интеллектуальных агентов и биоинспирированного метода позволит обеспечить беспреце-
    дентный параллелизм вычислений, а последующее определение путей обработки классифи-
    цированных заявок на основе имитационной модели сформирует наборы альтернативных
    решений, позволяющих ускорить решение задач и оптимизировать распределение имею-
    щихся вычислительных ресурсов в зависимости от наборов поступающих заявок. Для оцен-
    ки эффективности предложенного подхода разработан программный продукт и проведе-
    ны эксперименты с разным количеством поступающих на вход заявок. Каждая поступаю-
    щая на вход заявка имеет определенный набор атрибутов, являющийся вектором призна-
    ков заявки. Степень сходства вектора признаков заявки и эталонного вектора признаков
    вершины в распределяющей имитационной модели является критерием классификации
    заявки. Для повышения качества процесса диспетчеризации введены новые процедуры дуб-
    лирования неклассифицированных заявок, позволяющие интенсифицировать поиск совпаде-
    ний в векторах признаков. Также предусмотрены резервные траектории диспетчеризации
    необходимые для обработки прецедентов появления на входах заявок с абсолютным при-
    оритетом. Полученные количественные оценки демонстрируют экономию времени при
    решении задач относительно большой размерности (от 500000 вершин) не менее 10 %.
    Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные исследова-
    ния имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связа-
    ны с решением классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск
    скрытых зависимостей и закономерностей на множестве больших данных.

  • МНОГОУРОВНЕВЫЙ ПОДХОД ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ТРЕХМЕРНОЙ УПАКОВКИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

    В. В. Курейчик, А. Е. Глущенко
    2020-07-20
    Аннотация ▼

    Рассмотрена одна из важных комбинаторных задач оптимизации – задача трехмер-
    ной упаковки разногабаритных элементов в объеме. Она относится к классу NP- сложных
    и трудных оптимизационных задач. В работе приведена и описана постановка задачи трех-
    мерной упаковки в объеме, введена комбинированная целевая функция учитывающая все огра-
    ничения. В связи со сложностью данной задачи предлагается многоуровневый подход заклю-
    чающийся в разделение задачи трехмерной упаковки на 3-и подзадачи и решения каждой под-
    задачи в строгом порядке. При этом для каждой из подзадач определен уникальный набор
    объектов, не повторяющихся в остальных подзадачах. Для реализации многоуровневого под-
    хода авторами разработан комбинированный биоинспирированный алгоритм, основанный на
    эволюционном и генетическом поиске. Такой подход позволяет значительно сократить время
    получения результата, частично решить проблему предварительной сходимости алгоритмов
    и получить наборы квазиотимальных решений за полиномиальное время. Разработан про-
    граммный комплекс и реализованы на ЭВМ алгоритмы автоматизированной трехмерной
    упаковки на основе комбинированного биоинспирированного поиска. Проведен вычисли-
    тельный эксперимент на тестовых примерах (бенчмарках). Качество упаковки, получен-
    ное, на основе разработанного комбинированного биоинспирированного алгоритма, в сред-
    нем на 5 % превосходит результаты упаковки, полученные с использованием известных
    алгоритмов, а время решения меньше от 5 % до 20 %, что говорит об эффективности
    предложенного подхода. Проведенные серии тестов и экспериментов позволили уточнить
    теоретические оценки временной сложности алгоритмов упаковки. В лучшем случае вре-
    менная сложность алгоритмов O(n2), в худшем случае – O(n3).

  • ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЯВНЫХ УГРОЗ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ

    В. В. Бова , Д.Ю. Запорожец , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , В.В. Курейчик , Н. А. Лызь
    2020-10-11
    Аннотация ▼

    Статья посвящена проблеме идентификации неявных информационных угроз п о-
    исковой деятельности пользователя в Интернет-пространстве на основе анализа его
    активности в процессе данного взаимодействия. Применение знаний, хранящихся в
    интернет-пространстве, для реализации преступных намерений несет в себе угрозу
    для всего общества. Выявление злого умысла в действиях пользователей глобаль ной
    информационной сети не всегда является тривиальной задачей. Отработанные техн о-
    логии анализа контекста интересов пользователя дают сбой в случае осторожных
    грамотных действий злоумышленников, которые в явном виде не демонстрируют пр е-
    следуемой ими цели. В работе проведен анализ угроз, связанных с определенными сц е-
    нариями реализации поисковых процедур, проявляющихся в поисковой деятельности.
    Описаны критерии оценки неэффективных и эффективного сценариев поиска. Среди
    признаков, указывающих на возможность наличия угрозы, выделены следующие основ-
    ные: уход от решения задачи в бесцельную навигацию или к привлекательным ресурсам,
    поверхностный поиск, отсутствие смыслового погружения в решение поисковой зад а-
    чи, хаотичные действия при поиске. Для определения налич ия неблагоприятных при-
    знаков построена система показателей. Сформулированы признаки эффективного
    сценария организации поиска в Интернет-пространстве, описаны варианты наличия
    неявных угроз для подобной ситуации. Представлен подход идентификации описанных
    угроз с учетом заданных критериев оценки различных сценариев поведения пользоват е-
    ля в глобальном информационном пространстве. Разработан алгоритм машинного
    обучения для идентификации проблемных сценариев путем сравнения с ключевыми
    паттернами поведения. Создана программная реализация подсистемы идентификации
    информационных угроз, проведены экспериментальные исследования для подтвержд ения эффективности подсистемы. Экспериментальные исследования проводились на основе обработки открытых данных из социальных сетей, а также с применением
    анализа поисковой деятельности пользователей в университетской корпоративной
    информационной среде.

  • АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ СТУПЕНЧАТОГО НАПРАВЛЕННОГО ОТВЕТВИТЕЛЯ НА СВЯЗАННЫХ ЛИНИЯХ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

    Е.В. Данильченко , В. И. Данильченко , В.М. Курейчик
    2020-11-22
    Аннотация ▼

    Описывается автоматизированный подход к структурно-параметрическому синте-
    зу ступенчатого направленного ответвителя на связанных линиях на основе генетического
    алгоритма (ГА), позволяющий создать алгоритмическую среду в области генетического
    поиска для решения NP полных задач, в частности структурно-параметрический синтез
    ступенчатого направленного ответвителя на связанных линиях. Цель данной работы за-
    ключается в нахождении путей структурно-параметрического синтеза ступенчатого
    направленного ответвителя на связанных линиях на основе бионспирированной теории.
    Научная новизна заключается в разработке модифицированного генетического алгоритма
    для автоматизированного структурно-параметрического синтеза ступенчатого направ-
    ленного ответвителя на связанных линиях. Постановка задачи в данной работе заключа-
    ется в следующем: оптимизировать синтез схем пассивных и активных СВЧ цепей путем
    применения, модифицированного ГА. Принципиальное отличие от известных подходов в
    применении новых модифицированных генетических структур в автоматизированном
    структурно-параметрическом синтезе, кроме того в работе праведен новый метод рас-
    чёта ступенчатого направленного ответвителя на связанных линиях на основе модифици-
    рованного ГА. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного
    обеспечения для автоматизированного структурного синтеза СВЧ модулей в настоящее
    время имеет особую актуальность. Ее решение позволит улучшить качественные харак-
    теристики проектируемых устройств, сократит сроки и затраты на проектирование,
    снизит требования к квалификации разработчика.

  • ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РЕАЛИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ

    В. М. Курейчик , И. Б. Сафроненкова
    2020-11-22
    Аннотация ▼

    Развитие технологий распределенных вычислений позволило объединить географиче-
    ски-распределенные ресурсы, таким образом, предоставив возможности для эффективно-
    го решения ресурсоемких задач в различных областях науки и техники. Наряду с этим ак-
    туализировался ряд задач, который требует к своему решению новых подходов, учиты-
    вающих особенности реализации современных Интернет технологий. В настоящей работе
    рассмотрена проблема, связанная с переносом вычислительной нагрузки в распределенной
    системе автоматизированного проектирования (РСАПР), функционирующей в «туман-
    ной» среде. Целью данной работы является разработка онтологического подхода к реше-
    нию задачи переноса вычислительной нагрузки в РСАПР с учетом особенностей «туман-
    ной» среды. Онтологический подход заключается в проведении процедуры онтологического
    анализа, которая позволяет «отсеивать» узлы-кандидаты, не отвечающие ресурсным
    требованиям для переноса части нагрузки. Научная новизна работы заключается в исполь-
    зовании моделей онтологии для решения задачи переноса вычислительной нагрузки в
    РСАПР. Это позволяет сократить число узлов-кандидатов в «тумане» для переноса на-
    грузки, тем самым сократить время моделирования процессов размещения и, соответст-
    венно, общее время решения задачи переноса нагрузки. Принципиальным отличием данного
    подхода является использование знаний о предметной области, отраженных в модели он-
    тологии, для решения задачи переноса вычислительной нагрузки. Проведенные в работе
    вычислительные эксперименты доказали целесообразность использования онтологического
    анализа для решения задачи переноса вычислительной нагрузки.

  • МЕТОД ПОИСКА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПАТТЕРНОВ ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВЕ

    В.В. Курейчик, В.В. Бова, Ю.А. Кравченко
    2020-11-22
    Аннотация ▼

    Одной из важных задач интеллектуального анализа данных является выделение зако-
    номерностей и обнаружение связанных событий в последовательных данных на основе
    анализа последовательных паттернов. В статье исследуются возможность применения
    последовательных паттернов для анализа событий поисково-познавательной деятельно-
    сти пользователей при взаимодействии с Интернет-ресурсами открытой информационно-
    образовательной среды. Поиск последовательных паттернов является сложной вычисли-
    тельной задачей, цель которой состоит в извлечении всех частых последовательностей,
    отражающих потенциальные связи внутри элементов из транзакционной базы данных
    последовательностей событий поисковой активности при заданной минимальной под-
    держке. Для ее решения в статье предлагается метод поиска закономерностей в последо-
    вательностях событий для обнаружения скрытых закономерностей, указывающих с воз-
    можные уровни уязвимости при выполнении задач информационного поиска в Интернет-
    пространстве. Описана математическая модель поведения пользователей в поисковой
    сессии, основанная на теории последовательных паттернов. Для повышения вычислитель-
    ной эффективности метода разработан модифицированный алгоритм генерации последо-
    вательных паттернов, на первом этапе которого выполняется AprioriAll, формирующий
    частые последовательности-кандидаты всевозможных длин, а на втором - генетический
    алгоритм оптимизации входных параметров признакового пространства сгенерированного
    множества для поиска максимальных паттернов. Проведены серии вычислительных экс-
    периментов на тестовых данных корпуса MSNBC, библиотеки интеллектуального анализа
    данных с открытым исходным кодом SPMF. Сравнительной анализ проводился с алгорит-
    мами VMSP и GSP. Результаты исследований подтвердили эффективность поиска макси-
    мальных последовательных паттернов предложенным алгоритмом с точки зрения времени
    выполнения и количества извлеченных паттернов. Результаты проведенных эксперимен-
    тальных исследований метода показали, что для увеличения стабильности и точности
    работы размер выборки, полученной в результате работы ГА, позволит сократить необ-
    ходимое число сканирований базы данных паттернов, обеспечивая приемлемые вычисли-
    тельные затраты, сопоставимые с алгоритмом VMSP и превосходящий по времени поиска
    последовательных паттернов алгоритм GSP в среднем более чем на 150%.

  • МНОГОМЕРНЫЙ ПОИСК В ЗАДАЧЕ РАЗМЕЩЕНИИ ЭЛЕМЕНТОВ СБИС НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

    Е. В. Данильченко , В.И. Данильченко , В.М. Курейчик
    2021-07-18
    Аннотация ▼

    Все крупные производители идут к уменьшению габаритов современных микроэлектрон-
    ных устройств. Это приводит к переходу на новые нормы проектирования и изготовления
    СБИС. Известные алгоритмы автоматизированного проектирования не в полной мере способ-
    ны реализовывать новые требования при проектировании СБИС. В связи с этим, при решении
    задач конструкторского проектирования появляется необходимость в разработке новых ме-
    тодик решения данного класса задач. Одним из таких методик может стать гибридная мно-
    гомерная система поиска, основанная на генетическом алгоритме (ГА). Описывается автома-
    тизированный подход к проектированию СБИС на основе генетического алгоритма, позволяю-
    щий создать алгоритмическую среду в области многомерного генетического поиска для реше-
    ния NP полных задач, в частности размещения элементов СБИС. Цель данной работы заключа-
    ется в нахождении путей размещения элементов СБИС на основе генетического алгоритма.
    Научная новизна заключается в разработке модифицированного многомерного генетического
    алгоритма для автоматизированного проектирования сверхбольших интегральных схем. По-
    становка задачи в данной работе заключается в следующем: оптимизировать размещение
    элементов СБИС путем применения, многомерного модифицированного ГА. Практическая цен-
    ность работы заключается в создании подсистемы, позволяющей использовать разработан-
    ные многомерные архитектуры, методы и алгоритмы для эффективного решения задач кон-
    структорского проектирования СБИС, а также проводить сравнительный анализ с сущест-
    вующими аналогами. Принципиальное отличие от известных подходов в применении новых мно-
    гомерных генетических структур в автоматизированном проектировании СБИС, кроме того в
    работе праведен модифицированный генетический алгоритм. Приведенные результаты вычис-
    лительного эксперимента, показали преимущества предложенного в работе многомерного
    подхода к решению задач размещения элементов СБИС по сравнению с существующими анало-
    гами. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для
    автоматизированного размещения элементов СБИС в настоящее время имеет особую акту-
    альность. Ее решение позволит улучшить качественные характеристики проектируемых уст-
    ройств, сократит сроки и затраты на проектирование.

  • МЕТАЭВРИСТИКА НА ОСНОВЕ ПОВЕДЕНИЯ КОЛОНИИ БЕЛЫХ КРОТОВ

    Е.В. Данильченко , В. И. Данильченко , В. М. Курейчик
    132-140
    2021-08-12
    Аннотация ▼

    Алгоритмы оптимизации, вдохновленные миром природы, превратились в мощные инструменты для решения сложных задач. Однако у них все же есть некоторые недостатки, требующие исследования новых и более совершенных алгоритмов оптимизации. В связи с этим, при решении NP полных задач появляется необходимость в разработке новых методик решения данного класса задач. Одним из таких методик может стать метаэвристика на основе поведения колонии белых кротов. В этой статье предлагается новый метаэвристический алгоритм, называемый алгоритмом слепых белых кротов. Этот алгоритм был разработан на основе социального поведения слепых кротов в поисках пищи и защиты колонии от вторжений. Предлагаемое решение сможет преодолеть многие недостатки обычных алгоритмов оптимизации, включая попадание в ловушку локальных минимумов или низкую ско-рость сходимости. Цель данной работы заключается в разработке алгоритма оптимизации сложной целевой функции. Научная новизна заключается в разработке генетического алго-ритма на основе поведения колонии белых кротов для решения NP полных задач. Постановка задачи в данной работе заключается в следующем: оптимизировать поиск решения сложных функций путем применения, алгоритма на основе поведения колонии белых кротов. Практическая ценность работы заключается в создании новой архитектуры поиска, позволяющей использовать разработанный алгоритм для эффективного решения NP полных задач, а также проводить сравнительный анализ с существующими аналогами. Принципиальное отличие от известных подходов в применении новой структуры бионспирированного поиска на основе поведения колонии белых кротов, которое позволит исключить попадание в локальный минимум или низкую скорость сходимости. Приведенные результаты вычислительного экс-перимента, показали преимущества предложенного в работе многомерного подхода к решению задач размещения элементов СБИС по сравнению с существующими аналогами. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для решения NP полных задач в настоящее время является актуальной задачей.

  • КЛАССИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДОВ КОМПОНОВКИ БЛОКОВ ЭВА

    Е. В. Данильченко, В.И. Данильченко, В.М. Курейчик
    2020-07-20
    Аннотация ▼

    В настоящее время наблюдается большой рост потребности в проектировании и
    разработке радиоэлектронных устройств. Это связано с повышающимися требованиями
    к радиоэлектронным системам, а также появлением новых поколений полупроводниковых
    приборов. В этой связи возникает необходимость в разработке новых средств автомати-
    зированного компоновки блоков ЭВА. Перед компоновкой блоков ЭВА существует ряд про-
    блем, которые усложняют реальное представление знаний в САПР и вероятно разрешимы
    на нынешнем уровне развития когнитивных наук. Проблема стереотипа и проблема огрубления - взаимосвязаны и нуждаются в создании гибридных моделей представления. В ра-
    боте рассмотрена проблема решения задачи компоновки блоков ЭВА при проектировании
    радиоэлектронной аппаратуры. Цель данной работы заключается в нахождении путей
    оптимизации планирования компоновки блоков ЭВА с применением генетического алго-
    ритма. Актуальность работы состоит в том, что генетический алгоритм позволяет
    повысить качество планирования компоновки. Рассматриваемые алгоритмы позволяют
    повысить качество и скорость планирования компоновки. Научная новизна заключается в
    поиске и анализе эффективных методов компоновки блоков ЭВА с помощью генетических
    алгоритмов. Принципиальное отличие от известных сравнений в анализе новых перспек-
    тивных алгоритмов компоновки блоков ЭВА. Результаты работы. В работе указаны не-
    достатки традиционных алгоритмов поиска субоптимального плана ЭВА. Приведены опи-
    сания современных моделей эволюционных и других вычислений. Генетические алгоритмы
    обладают рядом важных преимуществ – это приспособляемость к изменяющейся окру-
    жающей среде, при эволюционном подходе есть возможность анализировать, дополнять и
    изменять базу знаний в зависимости от изменяющихся условий, а также быстрое созда-
    ние оптимальных решений. Если применять генетические алгоритмы и эвристику предва-
    рительной обработки, чтобы обеспечить оптимальные начальные решения, то можно
    достичь более продуктивного использования алгоритмов. Известные генетические алго-
    ритмы быстро сходящиеся, но при этом они теряют разнообразие популяции, что влияет
    на снижение качества решения. Для балансировки данных решение выправляют с помощью
    эффективных операторов или устойчивой мутацией.

  • МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ СТВОЛОВЫХ КЛЕТОК

    Е. В. Данильченко , В. И. Данильченко , В. М. Курейчик
    2022-05-26
    Аннотация ▼

    Рассматриваются методы оптимизации, которые основаны на процессах, происходящих
    в природе. Такие методы стали все чаще применяться для решения сложных задач. Но у таких
    методов существуют некоторые недостатки, что стимулирует разработку новых и более
    совершенных методов оптимизации. Решение NP полных задач требует оптимальных мето-
    дов, которые будут отвечать всем требованиям проектирования, поэтому существует необ-
    ходимость в разработке новых и более совершенных методик решения данного класса задач.
    В качестве такого метод ода в работе авторами предлагается метод оптимизации на основе
    модели поведения стволовых клеток в естественной среде. Проведенные исследования предла-
    гаемого метода дают решения, которые смогут преодолеть многие недостатки стандартных
    подходов оптимизации, такие как: попадание в локальный оптимум или низкую скорость схо-
    димости алгоритма на основе рассматриваемого метода. Цель данной работы заключается в
    разработке метода оптимизации и алгоритма на его основе, для решения сложной целевой
    функции. Научная новизна заключается в разработке метода оптимизации на основе модели
    поведения стволовых клеток для решения NP полных задач. В работе преследуется задача соз-
    дать условия для оптимального поиска решения сложных функций путем применения, метода
    поиска и на его основе алгоритма поведения стволовых клеток. Практическая ценность рабо-
    ты заключается в разработке нового метаэвристического метода оптимизации для эффек-
    тивного решения NP полных задач. Так же в работе проведён сравнительный анализ с извест-
    ными конкурентами. Главное отличие предложенного метода от других известных методов в
    применении нового подхода бионспирированного поиска на основе поведения стволовых клеток,
    которые, как показало практическое сравнение, имеет преимущество над известными анало-
    гами. Итоги практического сравнения методов и алгоритмов на их основе, показали преимуще-
    ства предложенного в работе подхода на известных тестовых функциях. Проведя анализ про-
    блемы создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для решения NP полных за-
    дач, можно сделать вывод, что в настоящее время разработка подобных подходов является
    актуальной задачей.

  • МЕТОДЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВ НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ

    В. В. Курейчик , С. И. Родзин , В.В. Бова
    2022-05-26
    Аннотация ▼

    Представлен анализ подходов, основанных на глубоком обучении (DL), к задачам об-
    работки естественного языка (NLP). Исследование охватывает различные задачи NLP,
    реализованные с помощью искусственных нейронных сетей (ANNs), сверточных нейронных
    сетей (CNNs) и рекуррентных нейронных сетей (RNNs). Эти архитектуры позволяют ре-
    шать широкий спектр задач обработки естественного языка, ранее не поддававшихся
    эффективному решению: моделирование предложений, маркировка семантической роли,
    распознавание именованных сущностей, ответы на вопросы, категоризация текста, ма-
    шинный перевод. Наряду с преимуществами использования CNN для решения задач NLP
    имеются проблемы, связанные с большим числом варьируемых параметров сети и выбором
    ее архитектуры. Мы предлагаем для оптимизации архитектур сверточных нейронных
    сетей эволюционный алгоритм. Алгоритм инициализирует случайную популяцию из малого
    числа агентов (не более 5) и с помощью фитнесс функции получает оценки каждого агента
    в популяции. Затем проводится турнирная селекция между всеми агентами и применяется
    оператор кроссинговера между выбранными агентами. Алгоритм обладает таким пре-
    имуществом как малый размер популяции сетей, он использует несколько типов слоев
    CNN: сверточный слой, максимальный слой пулинга (субдискретизации), средний слой пу-
    линга и полносвязный слой. Алгоритм тестировался на локальном компьютере с графиче-
    ским процессором ASUS Cerberus GeForce ® GTX 1050 Ti OC Edition 4 ГБ GDDR5, 8 ГБ
    оперативной памяти и процессором Intel(R) Core(TM) i5-4670. Результаты экспериментов
    показали, что предлагаемый нейроэволюционный подход способен достаточно быстро
    найти оптимизированную архитектуру CNN для заданного набора данных с приемлемым
    значением точности. Для завершения выполнения алгоритма потребовалось около 1 часа.
    Для создания и обучения CNN был использован популярный фреймворк TensorFlow.
    Для оценки алгоритма использовались общедоступные наборы данных: MNIST и MNIST-RB.
    Наборы содержали черно-белые изображения рукописных букв и цифр с 50000 обучающими
    образцами и 10000 тестовыми образцами.

  • ПРИМЕНЕНИЕ ДИСТРИБУТИВНОЙ СЕМАНТИКИ ПРИ ВЫДЕЛЕНИИ ЗНАЧИМЫХ СОЧЕТАНИЙ ЗАГОЛОВКОВ НЕСКОЛЬКИХ КОЛЛЕКЦИЙ ТЕКСТОВ ПРИ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

    В.И. Данильченко , В. М. Курейчик
    2022-08-09
    Аннотация ▼

    Рассматриваются методы формирования специальных моделей представления раз-
    личных наборов знаний в различных информационных системах. Работа посвящена приме-
    нению дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний в одной предмет-
    ной области (ПрО) в рамках формализации лингвистической экспертной информации
    (ЛЭИ). В работе применяется подход к формализации ЛЭИ на основе набора аналитиче-
    ских методов, где в качестве моделей используется линейная алгебра. Такой подход даетархитектур ЛЭИ или дендрограмм при выделении значимых сочетаний заголовков несколь-
    ких коллекций текстов. Научная новизна заключается в предложенном аналитическом
    подходе с применением дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний
    заголовков нескольких коллекций текстов, который позволяет проводить анализ и обра-
    ботку лингвистической экспертной информации. Отличительной характеристикой пред-
    ложенного подхода является возможность формализовать ПрО «Методы глобальной оп-
    тимизации» на основе синтеза различных уже существующих иерархий рассматриваемой
    ПрО. В работе преследуется задача создать условия для формализации ЛЭИ путем приме-
    нения дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний заголовков несколь-
    ких коллекций. Практическая ценность работы заключается в разработке нового подхода
    в формализации ЛЭИ с учетом дистрибутивной семантики при выделении значимых соче-
    таний заголовков нескольких коллекций текстов. Так же в работе построена онтология в
    owl формате «Методы глобальной оптимизации» в программе «Protege». Онтология по-
    строена на основе связанных данных ПрО. Построенная в данной работе онтология, до-
    полняет структуру поиска в рамках рассматриваемой ПрО и может быть дополнена и
    развита в дальнейшем.

  • ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ ЭВАКУАЦИИ ПРИ НАВОДНЕНИИ

    Е.М. Герасименко , В.В. Курейчик , С.И. Родзин , А.П. Кухаренко
    2022-11-01
    Аннотация ▼

    Речь идет о стихийных бедствиях, таких как наводнение, которые можно спрогнозиро-
    вать за несколько часов до того, как они произойдут, чтобы можно было организовать эвакуа-
    цию населения. Эвакуация означает, что люди в районах бедствия должны покинуть эти рай-
    оны и добраться до укрытий или убежищ. Представлен анализ процесса принятия решения об
    эвакуации, основные критерии, определяющие решение и основные этапы применения нечеткой
    логики для принятия решения об эвакуации на основе качественных и количественных значений
    критериев принятия решения. Эти этапы включают выбор критериев, определение качествен-
    ных входных и выходных переменных, фаззификацию переменных, определение базы нечетких
    правил, построение нечеткого вывода, визуализацию результатов и анализ чувствительности.
    При моделировании учитывались следующие критерии: прогнозируемый уровень наводнения,
    уровень опасности, уязвимость района предполагаемого наводнения и возможность безопасной
    эвакуации. Прогнозируемый уровень наводнения основывался на параметрах максимального
    уровня и скорости подъема воды. Уровень опасности отражал физические характеристики
    наводнения и его потенциальное воздействие на безопасность людей в районе наводнения. Уяз-
    вимость района предполагаемого наводнения определялась как неспособность на местном
    уровне предотвратить непосредственный контакт людей с паводковыми водами во время со-
    бытия. Возможность безопасной эвакуации определялась как множество ограничений и по-
    тенциальных негативных аспектов, которые могут задержать или помешать успешному про-
    ведению эвакуации. Представлено описание качественных переменных критериев принятия
    решения о необходимости эвакуации, примеры определения базы нечетких правил. Нечеткая
    модель реализована с помощью Matlab Fuzzy Logic Toolbox. Описана процедура нечеткого выво-
    да и интерпретации решения и модель нескольких сценариев и ситуаций наводнения. Рассмот-
    рен способ, с помощью которого нечеткая модель принятия решения об эвакуации может
    быть применена в сочетании с геоинформационной системой. Представлены действия, связан-
    ные с необходимостью эвакуации для различных сценариев и обстоятельств.

  • ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЙ И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧЕ ЭВАКУАЦИИ ПРИ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ

    Е. В. Данильченко , В. И. Данильченко , В.М. Курейчик
    2023-02-27
    Аннотация ▼

    Количественная оценка в коллективном поведении и принятии решений в нечетких услови-
    ях имеет решающее значение для обеспечения здоровья и безопасности населения. Задача моде-
    лирования и прогнозирование поведения в нечетких условиях, как известно, имеет повышенную
    сложность за счет большого количества факторов, из которых формируется NP-полная много-
    критериальная задача. Существует сложность в определении количественной оценки влияния
    нечетких факторов с помощью математической модели. В этой связи в работе предлагается
    модель принятия решений человеком для описания эмпирического поведения субъектов в экспе-
    рименте, имитирующем сценарий чрезвычайной ситуации. Разработанная нечеткая модель
    объединяет нечеткую логику в обычную модель социального поведения. В отличие от сущест-
    вующих моделей и приложений, такой подход использует нечеткие множества и функции при-
    надлежности для описания процесса эвакуации в условиях чрезвычайной ситуации. Цель данной
    работы заключается в определении нечетких правил и анализ существующих решений. Научная
    новизна заключается в формировании набора факторов, которые формируют нечеткие правила
    принятия динамических решений. Постановка задачи в данной работе заключается в следую-
    щем: сформировать набор факторов, влияющие на поведение пешеходов, которые моделируют-
    ся как нечеткие входные данные. Практическая ценность работы заключается в создании ново-
    го набора нечетких правил, позволяющий использовать их в алгоритме эвакуации для эффектив-
    ного решения поставленной задачи. Принципиальное отличие от известных подходов в примене-
    нии нового набора нечетких правил, который содержит факторы: «восприятия», «намерение»,
    «отношение». Для реализации предложенной модели, процесса социального поведения при эва-
    куации, определены независимые переменные. Эти переменные включают измерения, связанные с
    социальными факторами, другими словами, поведением отдельных субъектов и отдельных ма-
    лых групп, которые имеют основополагающее значение на ранней стадии эвакуации.

  • СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВЕКТОРИЗАЦИИ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

    Ф.С. Булыга , В. М. Курейчик
    2023-06-07
    Аннотация ▼

    Представленная публикация посвящена обзору проблемы представления текстовой
    информации для последующего осуществления кластерного анализа в рамках обработки и
    управления информации большой размерности. Современные требования предъявляемые к
    аналитическим, поисковым и рекомендательным информационным системам демонстри-
    руют слабую сформированность целостного решения, способного обеспечить достаточ-
    ный уровень быстродействия и качества получаемых результатов в рамках функциониро-
    вания текущего рынка информационных технологий. Поиск решения представленной про-
    блемы влечет за собой необходимость в проведении объективного анализа существующих
    решений представления текстовой информации в векторном пространстве, с целью фор-
    мирования целостного представления о достоинствах и недостатках анализируемых под-
    ходов, а также формированием критериев, позволяющих реализовать собственный под-
    ход, лишенный выявленных слабостей. Представленная работа является аналитической, и
    позволяет получить представление о современном состоянии и проработанности выявлен-
    ной проблемы в рамках ограниченной предметной области. Кластеризация текстовых
    данных – автоматическое формирование подмножеств, элементами которых выступают
    экземпляры документов некоторой исследуемой, неструктурированной выборки фиксиро-
    ванной размерности. Данный процесс можно классифицировать как обучения без учителя,
    предполагающее, отсутствие эксперта, собственноручно присваивающего исходной вы-
    борке документов индексы классов. Однако, осуществление кластерного анализа тексто-
    вых данных без какой-либо предварительной обработки – невозможно. Для этого необхо-
    димо обеспечить стандартизацию и приведение входных данных к единому формату и
    виду. В рамках данного этапа осуществления кластерного анализа, в представленной пуб-
    ликации рассматриваются методы предварительной обработки текстовых данных. Но-
    визна представленной публикации заключается в формировании теоретического базиса
    основных методов векторизации текстовых данных, путем систематизации и объективизации выдвинутых предположений, путем проведения серии экспериментальных исследо-
    ваний. Основным отличием данной работы от уже опубликованных научных трудов явля-
    ется систематизации и анализ современных решений, а также выдвижение гипотезы об
    актуальности и эффективности собственного гибридизированного подхода предназначен-
    ного для векторизации текстовых данных

  • ПОДСИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО АННОТИРОВАНИЯ ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

    Л.А. Гладков , Н.В. Гладкова , В.М. Курейчик
    2023-12-11
    Аннотация ▼

    Рассматривается задача автоматического аннотирования текстов. Рассмотрена
    постановка задачи. Обоснована актуальность и важность разработки эффективных ме-
    тодов и программных систем для решения задачи автоматического реферирования тек-
    стов в современных информационных системах. Приведены определения понятий «данные»
    и знания». Описан перечень задач, относящихся в направлению Data Mining. Подробно опи-
    сана задача Text Mining и существующие методы ее решения. Рассмотрена задача рефе-
    рирования текстов. Выделены основные этапы решения задачи суммаризации. Описаны
    основные методы автоматической обработки текста, выделены их достоинства и не-
    достатки. Подробно рассмотрены методы реферирования и квазиреферирования. Прове-
    ден сравнительный анализ эффективности различных методов реферирования и квазире-
    ферирования, выделены их ключевые достоинства и недостатки. Приведено краткое опи-
    сание архитектуры encoder-decoder с точки зрения использования данной архитектуры в
    разрабатываемом алгоритме автоматического реферирования текстов. Приведено опи-
    сание модели рекуррентных нейронных сетей, отмечены достоинства и недостатки по-
    добных моделей. Рассмотрены архитектуры рекуррентной нейронной сети применительно
    к решению задачи автоматического реферирования текстов. Приведено описание модифи-
    цированной модели рекуррентной нейронной сети – нейронной сети долгой краткосрочной
    памятью. Приведено описание предложенного алгоритма автоматического реферирова-
    ния и значения настроек его основных параметров. Приведено описание разработанной
    программной подсистемы автоматического реферирования. Выполнено компьютерное
    моделирование и приведены результаты, полученные в ходе вычислительных эксперимен-
    тов. Выполнена оценка качества полученных решений. Определены оптимальные парамет-
    ры разработанной программной системы. Сформулированы направления продолжения
    исследований.

  • МНОГОУРОВНЕВЫЙ ПОДХОД ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДВУМЕРНОЙ УПАКОВКИ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР СЛОЖНЫХ ФОРМ

    В.В. Курейчик , В.В. Бова , А.Ю. Халенков
    2023-12-11
    Аннотация ▼

    Рассмотрена одна из важных комбинаторных задач оптимизации – задача двумер-
    ной упаковки геометрических фигур сложных форм. Она относится к классу NP- сложных
    и трудных оптимизационных задач. В работе приведена и описана постановка задачи дву-
    мерной упаковки, введена комбинированная целевая функция, учитывающая все ограниче-
    ния. В связи со сложностью данной задачи предлагается многоуровневый подход, заклю-
    чающийся в разделение задачи двумерной упаковки на 4 подзадачb и решения каждой под-
    задачи последовательно в строгом порядке. При этом для каждой из подзадач определен
    уникальный набор объектов, не повторяющихся в остальных подзадачах. Для реализации
    многоуровневого подхода авторами разработан комбинированный биоинспирированный
    алгоритм, основанный методах генетического поиска и биоинспирированной оптимизации.
    Такой подход позволяет значительно сократить время получения результата, частично
    решить проблему предварительной сходимости алгоритмов и получить наборы квазиоти-
    мальных решений за полиномиальное время. Разработан программный комплекс и реализо-
    ваны на ЭВМ алгоритмы автоматизированной двухмерной упаковки на основе комбиниро-
    ванного биоинспирированного алгоритма. Проведен вычислительный эксперимент на тес-
    товых примерах (бенчмарках). Качество упаковки, полученное, на основе разработанного
    комбинированного биоинспирированного алгоритма, в среднем на 2 % превосходит резуль-
    таты упаковки, полученные с использованием известных алгоритмов при сопоставимом
    времени решения, 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).

  • КОМБИНИРОВАННЫЙ ПОИСК ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДВУМЕРНОЙ УПАКОВКИ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ФИГУР СЛОЖНЫХ ФОРМ

    В.В. Курейчик , А.Ю. Халенков
    2024-08-12
    Аннотация ▼

    Рассмотрена задача двумерной упаковки геометрических фигур сложных форм. Задачи дан-
    ного класса отнесены к классу NP-трудных проблем комбинаторной оптимизации. Помимо этого,
    упаковка фигур сложных геометрических форм, является одним из наиболее сложных подтипов
    задачи двумерной упаковки. В связи с этим необходима разработка эффективных эвристических
    подходов к решению данной задачи. В статье дана постановка задачи, описаны ее основные осо-
    бенности, приведены ограничения и условия характерные для данного подтипа задачи двумерной
    упаковки. Описан критерий для подсчета эффективности решения. Для решения данной задачи в
    статье предлагается архитектура комбинированного поиска, состоящая из двух метаэвристиче-
    ских вычислительных алгоритмов. В данной архитектуре в качестве оптимизационных методов
    были реализованы модифицированный генетический и роевой мультиагентный биоинспирирован ный алгоритм, основанный на поведении пчелиной колонии. Данные алгоритмы позволяют полу-
    чать наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Приведены преимущества от
    использования предлагаемого подхода. Для проверки эффективности предложенного подхода был
    разработан программный продукт, который использует предложенную архитектуру и метаэври-
    стические вычислительные алгоритмы при решении поставленной задачи. Разработка программ-
    ного продукта велась на языке программирования C++ и написана в среде разработки Microsoft
    Visual Studio Code. Проведен вычислительный эксперимент на наборе тестовых примеров-
    бенчмарок. По результатам экспериментальных исследований сделан вывод об эффективности
    предложенного комбинированного поиска при решении задачи двумерной упаковки геометрических
    фигур сложных форм в сравнении с решениями, базирующимися на классических алгоритмах

  • ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ИЗВЛЕЧЕНИЮ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ (ОБЗОР)

    В.В. Курейчик , П. С. Герасименко
    2024-10-08
    Аннотация ▼

    Данная статья посвящена обзору известных и современных подходов, методов и алгорит-
    мов полнотекстового поиска. Описана краткая история решения задачи поиска в неструктуриро-
    ванных текстовых данных, её развитие и актуальность. Сформулирована основная задача поиска
    в текстовых данных. Приведено определение индекса базы данных. В общем виде определена целе-
    вая функция поисковой информационной системы и описаны возможные компромиссные вариации
    её параметров при решения различных прикладных задач. Приведена обобщённая архитектура
    современной поисковой информационной системы с разделением задачи поиска на две фазы: пер-
    вичное извлечение релевантных записей и их последующее ранжирование для формирования окон-
    чательных результатов поиска. Даны базовые описания основных алгоритмов и методов полно-
    текстового поиска, таких как: поиск по термам (логический поиск), поиск с помощью деревьев и
    их разновидностей (B-деревья, UB-деревья, tries), поиск на основе n-грамм (в том числе поиск на
    основе частотного представления), использование векторной модели пространства (VSM), поиск
    на основе инвертированного (обратного) индекса, поиск с использованием аппарата нечёткой
    логики и биоинспирированных методов. Приведены основные достоинства и недостатки этих
    методов, описана их применимость в различных условиях, а также рассмотрены возможные ме-
    тоды оптимизации поиска текстовых данных для улучшения точности, скорости поиска и эф-
    фективности использования ресурсов. Представлены возможные перспективные направления в
    области решения задачи первичного извлечения информации. Приведены некоторые способы опре-
    деления сходства текстовых записей для решения задачи ранжирования на основе аппарата не-
    чёткой логики. Затронуты вопросы повышения релевантности первичного извлечения с помощью
    методов искусственного интеллекта, нейронных сетей, аппарата нечёткой логики и биоинспири-
    рованных методов, в частности методы расширения поискового запроса и/или расширения обра-
    батываемых текстовых записей. Описано влияние граничных условий построения поисковой сис-
    темы на повышение её эффективности. В заключение статьи подводятся итоги обзора и обсуж-
    даются перспективы дальнейшего развития различных методов полнотекстового поиска.

  • ОБЗОР И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ТРЕХМЕРНОЙ УПАКОВКИ ПРИ МОРСКИХ ГРУЗОПЕРЕВОЗКАХ

    В.В. Курейчик , Ю. В. Балясова , В. В. Бова
    2025-02-16
    Аннотация ▼

    Описана проблема трёхмерной упаковки товаров в различные типы контейнеров при
    осуществлении морских грузоперевозок. Морские грузоперевозки играют значительную роль в
    международной торговле, реализуются в специфичных и нестандартных условиях, характ е-
    ризуются усиленной влажностью, контактом с морской солью, вибрацией, интерференцией
    температур и осуществляются посредством судов контейнеровозов, транспортирующих
    различные категории товаров в контейнерах, подбираемых с учётом специфики перевозимого
    груза, что обеспечивает надёжность и безопасность. Особую важность приобретает пр и-
    сутствие защиты товара от многообразных негативных и техногенных факторов окр у-
    жающей среды, что подтверждает немаловажность правильно разработанной морской уп а-
    ковки груза, обеспечивающей сохранение товара, оборудования, сырья, либо материалов на
    всём времени транспортировки по морю, а также надёжного крепления на палубе, либо
    внутри грузовых отсеков, исключая возможности повреждений груза, посредством воздейс т-
    вия вибрационных и статических нагрузок. В статье описана задача трёхмерной упаковки в
    контейнеры при морских грузоперевозках. Рассмотрены критерии и ограничения, построена
    модифицированная комбинированная многокритериальная целевая функция. Ее значение
    должно стремится к 1, что соответствует 100% заполнению пустот. Также, в работе про-
    ведён краткий обзор и анализ методов и алгоритмов поиска решения задачи трёхмерной уп а-
    ковки, выявлены их особенности, достоинства и недостатки. С учётом проведённого анализа
    отмечено, что метаэвристические методы и алгоритмы поиска эффективны для решения
    NP-сложной задачи трёхмерной упаковки так, как позволяют получать наборы квазиопти-
    мальных решений за полиноминальное время.

  • АЛГОРИТМЫ АГЛОМЕРАТИВНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧАМ АНАЛИЗА ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

    Ф. С. Булыга , В.М. Курейчик
    2022-01-31
    Аннотация ▼

    Рассмотрены и представлены основные проблемы и принципы функционирования
    процесса кластеризации данных, в частности принципы и задачи кластеризации тексто-
    вых массивов лингвистической экспертной информации. В ходе выполнения данной работы
    были обозначены основные трудности возникающие при проектировании подобного рода
    систем, например: необходимость предварительной обработки данных, сокращение раз-
    мерности исходной выборки и т.п. Для эффективного выполнения представленных задач
    реализованное решение должно обладать комплексным подходом учитывающим показате-
    ли эффективности методов направленных на решение отдельных подзадач, а также спо-
    собностью обеспечить высокие показатели эффективности реализации каждого этапа
    процесса кластеризации. В представленной работе рассматриваются различные группы
    алгоритмов иерархической кластеризации, в частности была рассмотрена подгруппа ал-
    горитмов агломеративной кластеризации применительно к задачам кластеризации лин-
    гвистической экспертной информации. В описываемой работе приведена формальная по-
    становка задачи кластеризации текстов, а также определена основная группа реализо-
    ванных решений основанных на принципах агломеративной кластеризации: ROCK, CURE,
    CHAMELEON. Проведен детальный обзор каждого из представленных алгоритмов, а
    также сформулированы основные достоинства и недостатки каждого из них. Преимуще-
    ством данной работы можно считать совокупность представленных данных об алгорит-
    мах, а также результаты сравнительного анализа, позволяющие в дальнейшем оценить
    целесообразность и потенциальную вероятность применения указанных решения из пред-
    ставленной группы алгоритмов агломеративной кластеризации. Новизна данной работы
    заключается в формировании обзорного анализа существующих подходов в области иерар-
    хической кластеризации для решения задач кластерного анализа лингвистической эксперт-
    ной информации, а также формирование результатов проведенного сравнительного ана-
    лиза рассмотренных алгоритмов

1 - 24 из 24 результатов