Найти

Результаты поиска

• ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРЕДУПРЕЖДЕНИЮ И ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО МЕТОДА СТРУКТУРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ

  Е.М. Герасименко , Д. Ю. Кравченко, Ю.А. Кравченко , Э.В. Кулиев

  2023-06-07

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению научной проблемы поддержки принятия решений по
  предупреждению и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) на основе реше-
  ния задачи структурирования информации. Актуальность данной задачи обусловлена не-
  обходимостью развития теоретических основ оптимизации риска возникновения неблаго-
  приятных воздействий на здоровье человека и окружающую природную среду в связи с
  чрезвычайными ситуациями (ЧС). Авторами даны определения основным терминам иссле-
  дуемой предметной области. Представлена формализованная постановка решаемой зада-
  чи. Приведена развернутая классификация чрезвычайных ситуаций с описанием особенно-
  стей представленных классов. Система правил для поддержки принятия решений при
  чрезвычайных ситуациях должна иметь многоуровневую иерархию, что позволяет обеспе-
  чить построение различных траекторий принятия решений по принципу сверху-вниз. Наи-
  более подходящей моделью для построения такого информационного пространства явля-
  ется онтологическая структура, которая обеспечивает создание необходимой многоуров-
  невой иерархии с учетом всех параметров и критериев, влияющих на развитие ситуации.
  Основными элементами данной онтологической модели являются сущности и связи между
  ними, наличие которых на верхнем уровне декомпозиции будет указывать на риск возник-
  новения чрезвычайной ситуации, а на каждом более низком уровне – будет разворачивать
  таксономию детального описания возможных ситуаций развития ЧС и необходимых дей-
  ствий для их предотвращения или ликвидации последствий. Обработка построенной онто-
  логической модели правил реализуется в работе на основе применения предложенного ав-
  торами нечеткого метода структурирования информации при ЧС, который отличается
  от известных аналогов применением нового обобщенного критерия оптимизации выбора
  альтернатив поддержки принятия решений. Оригинальность оптимизационной постанов-
  ки задачи структурирования заключается в оценке контекстной привязки элементов ин-
  формации к определенному классу чрезвычайных ситуаций, междисциплинарности с уче-
  том наличия множества связей между предметными областями, а также учета сниже-
  ния уровня оперативности информации о протекании ЧС с течением времени

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА ИМИТАЦИИ ОТЖИГА

  Э.В. Кулиев , А.В. Котельва , М.М. Семенова , С.В. Игнатьева , А.П. Кухаренко

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Рассмотрен аналитический обзор алгоритма имитации отжига для задачи эффек-
  тивного управления предприятием. Проведена оптимизация алгоритма имитации отжига
  для задачи эффективного управления предприятием. Для анализа случаев использовалась
  оптимизация графика работы рабочих в организации. Установлена модель планирования
  рабочих с сильными и слабыми ограничениями. Смоделированный алгоритм отжига ис-
  пользуется для оптимизации стратегии решения модели планирования рабочего графика
  персонала. Алгоритм имитации отжига представляет собой алгоритм, пригодный для
  решения крупномасштабных задач комбинаторной оптимизации. Он также оценивает и
  получает оптимальную стратегию планирования. Алгоритм имитации отжига хорошо
  влияет на интеллектуальный анализ данных управления человеческими ресурсами. Интел-
  лектуальный анализ больших данных может помочь компаниям проводить динамическийанализ при наборе талантов, а план набора талантов выполняется качественно и стан-
  дартно, чтобы проанализировать характеристики различных талантов со многих сторон
  и повысить уровень управления человеческими ресурсами. Разработан алгоритм реализую-
  щий процесс работы алгоритма имитации отжига. Алгоритм имитации отжига прини-
  мает новые решения по критерию Метрополиса, поэтому помимо принятия оптимизиро-
  ванного решения он также принимает ослабленное решение в ограниченном диапазоне.
  Алгоритм Метрополиса – алгоритм семплирования, использующийся, в основном, для
  сложных функций распределения. Он отчасти похож на алгоритм выборки с отклонением,
  однако здесь вспомогательная функция распределения меняется со временем. Проведены
  экспериментальные исследования, которые показывают, что модель планирования рабо-
  чих, основанная на сильных и слабых ограничениях, значительно лучше, чем модель ручного
  планирования, достигая эффективного баланса между контролем затрат на зарплату в
  организации и повышением удовлетворенности персонала. Успешное применение модели
  планирования персонала, основанной на моделируемом алгоритме отжига, приносит новые
  идеи и идеи для решения крупномасштабных задач планирования рабочих. Приведенные
  результаты могут служить отправной точкой для изучения систем управления персона-
  лом, основанных на технологии интеллектуального анализа данных.

• ЦЕНТРАЛЬНО-КОЛЬЦЕВОЙ ПОЛИНОМИАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНО-ВРЕМЕННЫХ РЕСУРСОВ В ГРИД-СИСТЕМАХ

  Д.Ю. Кравченко , Ю.А. Кравченко , Э. В. Кулиев , А.Э. Саак

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению задачи распределения вычислительно-временных ресурсов в
  грид-системах на основе адаптации используемых полиномиальных алгоритмов к квадратич-
  ным типам заявок пользователей. Актуальность задачи обоснована значительным ростом
  востребованности парадигмы распределенных вычислений в условиях информационного пере-
  полнения и неопределенности. В статье рассмотрены проблемы диспетчирования гетероген-
  ных вычислительных ресурсов при решении сложных профессиональных и научных задач, по-
  ступающих в различные моменты времени, на основе классификации по значимым признакам
  соответствия и готовности ресурса. Проведен сравнительный обзор существующих аналогов.
  Сформулирована постановка решаемой задачи в контексте выбранной тематики исследова-
  ния. Обоснована проблема диспетчирования грид-систем с централизованной архитектурой,
  которая использует технологию мульти-сайтного выполнения задач. Применение данной архи-
  тектуры требует разработки эвристических алгоритмов распределения вычислительных ре-
  сурсов с функцией учета свойств массивов заявок пользователей и оценки соответствия распи-
  сания. Исключение возникновения ошибок диспетчирования требует разработки формального
  аппарата, который будет выявлять закономерности множества заявок, введет их типизацию
  и построит эвристические алгоритмы с оценкой качества, адаптированные под соответст-
  вующие типы. Разработка такого формального аппарата несомненно является актуальной
  задачей. Не менее важной задачей в рамках создания данного аппарата является построение
  модели паритетности ресурсов и моделей взаимодействия пользователей и вычислительнойсистемы. Авторами предложено решать задачу диспетчирования вычислительных ресурсов на
  основе разработки и исследования полиномиальных алгоритмов диспетчирования массивами
  заявок гиперболического типа. Основной теоретической значимостью данного исследования
  является создание формального аппарата среды диспетчирования, включающего определение
  ресурсного прямоугольника, как модели заявки пользователя, на основе выполнения операций в
  среде диспетчирования над этими ресурсными прямоугольниками. Научная новизна исследова-
  ния заключается в разработке центрально-кольцевого полиномиального алгоритма распределе-
  ния вычислительно-временных ресурсов в грид-системах, который отличается от существую-
  щих алгоритмов диспетчирования вычислительных систем адаптацией к квадратичным типам
  заявок пользователей и позволяет повысить эффективность распределения вычислительно-
  временных ресурсов. Для оценки эффективности предложенного алгоритма разработано про-
  граммное приложение и проведен вычислительный эксперимент с разным количеством сфор-
  мированных классов вычислительных ресурсов. Полученные сравнительные результаты прове-
  денных экспериментальных исследований подтверждает эффективность предложенного ал-
  горитма распределения вычислительно-временных ресурсов. Описанные исследования имеют
  высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с решением
  классических задач искусственного интеллекта.

• АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АЛГОРИТМА ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ В ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

  Э.В. Кулиев , В.А. Семенов, А.В. Котельва , С.В. Игнатьева

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Алгоритм дерева решений является распространенным алгоритмом классификации в
  технологии интеллектуального анализа данных, и его результаты обычно выражаются в
  виде правил «если-то». Алгоритм C4.5 является одним из алгоритмов дерева решений, ко-
  торый обладает преимуществами простоты понимания и высокой точности, а также
  усовершенствован добавлением скорости прироста информации по сравнению с его пред-
  шественником - алгоритмом ID3. После теоретического анализа информации выбирается
  алгоритм C4.5 для анализа результатов служебной аттестации, и создается дерево ре-
  шений для служебной аттестации путем сбора данных, предварительной обработки дан-
  ных, расчета коэффициента прироста информации и определения атрибутов разделения.
  Система разработана в архитектуре B/S, а платформа управления проектом R&D, кото-
  рый может выполнять анализ оценки эффективности с помощью инструментов визуали-
  зации алгоритма дерева решений и динамических веб-страниц. Система включает в себя
  хранение информации, управление задачами, формирование отчетов, контроль полномочий
  и ролей, визуализацию информации и другие функциональные модули управленческой ин-
  формационной системы. Они могут реализовать функции управления проектом, такие как
  создание и управление проектом, поток задач, заполнение и управление информацией о
  сотрудниках, создание системы оценки эффективности, создание отчетов различных
  размеров, построение управления. Используя алгоритм дерева решений в качестве основ-
  ной технологии, система получает научную надежную информацию об управлении проек-
  тами с высокой точностью и реализует визуализацию данных, что может помочь пред-
  приятиям создать хорошую систему управления в эпоху больших данных. Рассмотрены
  управление задачами, формирование отчетов, контроль полномочий ролей, визуализация
  информации и другие функциональные модули управленческой информационной системы

• РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БИОИНСПИРИРОВАННОГО АЛГОРИТМА

  Э.В. Кулиев , Д. Ю. Запорожец, Ю.А. Кравченко , М.М. Семенова

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Рассматривается биоинспирированный алгоритм для решения задач интеллектуаль-
  ного анализа. Интеграция биоинспирированных алгоритмов для решения задач интеллек-
  туального анализа данных является перспективным направлением исследований. В качест-
  ве биоинспирированного алгоритма, рассмотрен алгоритм, основанный на адаптивном
  поведении муравьиной колонии. Алгоритм муравьиной колонии позволяет производить ка-
  чественный поиск перспективных решений для получения оптимальных и квазиоптималь-
  ных решений. Алгоритм обладает способностью выполнять поиск подходящей логических
  условий. Алгоритм муравьиной колонии основан на примере поведения живых муравьев в
  природе. Муравьи способны находить кратчайшее решение адаптируясь к изменениям
  окружающей среды. Авторами предложен модифицированный алгоритм муравьиной коло-
  нии для решения задачи интеллектуального анализа данных. В качестве задачи интеллек-
  туального анализа данных выбрана задача кластеризации. Кластеризация – объединение в
  группы схожих объектов – является одной из фундаментальных задач в области анализа
  данных и Data Mining. Список прикладных областей, где она применяется, широк: сегмен-
  тация изображений, маркетинг, борьба с мошенничеством, прогнозирование, анализ тек-
  стов и многие другие. Решение данной задачи приобретает особую актуальность в услови-
  ях постоянно растущего объема генерируемых, передаваемых и обрабатываемых данных.
  Классические методы кластеризации оптимизированы путем объединения с предложен-
  ным алгоритмом биоинспирированной оптимизации – муравьиным алгоритмом. Предло-
  женный метод представляет собой модель, в которой муравьи представлены в виде аген-
  тов, которые случайным образом перемещаются в пространстве решений с некоторыми
  ограничений (например, препятствия на их пути). Для определения эффективности разра-
  ботанного модифицированного муравьиного алгоритма (АСО) с алгоритмом кластериза-
  ции, авторами была проведена серия вычислительных экспериментов. Для сравнения были
  взять генетический алгоритм, алгоритм обезьян и алгоритм волков. Результаты модели-
  рования доказывают, что муравьиный алгоритм на основе кластеризации дает лучшие
  результаты, чем другие предлагаемые алгоритмы.

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДСИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ БИОЛОГИЧЕСКИ ПРАВДОПОДОБНЫХ АЛГОРИТМОВ САМООРГАНИЗАЦИИ

  Э. В. Кулиев , М.П. Кривенко , М.М. Семенова , С.В. Игнатьева

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Рассматриваются основные понятия и определения систем поддержки принятия реше-
  ний на основе самоорганизации. Системы поддержки принятия решений (Decision Support
  Systems) относятся к кругу интерактивных компьютерных систем, которые помогают ис-
  пользовать данные, модели и знания для решения частично структурированных, неструктури-
  рованных или неструктурированных проблем. Показана и описана схема базовой структуры
  системы поддержки принятий решений. Рассмотрены три основных компонента Decision
  Support Systems, а также описан случай, когда может быть применен четвертый компонент
  системы поддержки принятия решений – система управления, основанная на знаниях. В ста-
  тье предложено описание интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Примеры
  специализированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений включают в себя
  интеллектуальные системы поддержки принятия маркетинговых решений и системы меди-
  цинской диагностики, гибкие производственные системы. Проблемы, связанные с принятием
  оптимальных решений, занимают важное место в автоматизированном проектировании и
  требуют совершенствования методов и средств поддержки процессов оптимального проек-
  тирования на различных этапах. Рассмотрены алгоритмы самоорганизации, вдохновленные
  живой природой. Биоинспирированные алгоритмы являются представительским классом алго-
  ритмов самоорганизации. Биовдохновленные вычисления имитируют природу и используют
  основные концепции и поведение этих систем для решения сложных проблем. В статье описан
  алгоритм летучих мышей. Проведен экспериментальный анализ процесса применения алгорит-
  ма самоорганизации в системах принятия решений.

• РАЗРАБОТКА БИОЭВРИСТИК ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДСИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ NP- ТРУДНЫХ И NP-СЛОЖНЫХ КОМБИНАТОРНО-ЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ НА ГРАФАХ

  Д.В. Заруба , Э.В. Кулиев , Д. Ю. Запорожец , М. М. Семенова

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению новых актуальных проблем, возникших в условиях со-
  временного развития информационных и нанометровых технологий в области проектиро-
  вания, а также разработке новых инновационных методов, обеспечивающих получение
  эффективных решений за полиномиальное время. В статье рассматривается проблема
  решения NP-сложных задач. Приведено описание процедуры измерения сложности задачи.
  Описаны особенности NP- трудных и NP-сложных комбинаторно-логических задач. При-
  ведены основные различия между задачами, а также проблемы, с которыми приходится
  сталкиваться при решении такого вида задач. Представлена общая схема принятия реше-
  ний, состоящая из формулировки проблемы; принятие решения; сигнала в автоматических
  системах и обратной связи. На втором этапе (формирование и выбор вариантов решений)
  решение основывается на биоинспирированном алгоритме поиска решений задачи комми-
  вояжёра. Для решения поставленной задачи был разработан модифицированный биоинспи-
  рированный алгоритм, основанный на поведении муравьиной колонии. В отличие от других
  методов оптимизации, метаэвристические алгоритмы могут находить глобальные опти-
  мальные решения для задач, где существует много локальных решений из-за их случайного
  характера. Эти причины привели к широкому использованию таких алгоритмов при реше-
  нии различных задач оптимизации. Биоинспирированные алгоритмы становятся новой
  революцией в области решений оптимизационных задач. Представлена постановка задачи
  коммивояжера, а также решение поставленной задачи на основе муравьиного алгоритма.
  Алгоритмы, такие как генетические алгоритмы и PSO могут быть очень полезными, но
  они все еще имеют некоторые недостатки в решении проблем мультимодальной оптими-
  зации. Эти алгоритмы способны находить оптимальные решения независимо от физиче-
  ской природы проблемы. В рамках экспериментальных исследований был произведен анализ
  работы биоинспирированных алгоритмов: алгоритм стаи летучих мышей бактериальный
  алгоритм и муравьиный алгоритм.

• 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.

• ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДА ПОИСКА АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ ДЛЯ ЗАДАЧ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

  В.В. Бова, Э.В. Кулиев, С. Н. Щеглов

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Объемы современных баз данных имеют значительные объемы и содержат большие
  массивы информации. Одним из популярных методов обнаружения знаний для задач обработки
  и анализа больших данных стали алгоритмы поиска ассоциативных правил. В статье решается
  задача построения баз ассоциативных правил для анализа представленной большими массива-
  ми неструктурированных данных на основе поиска в них различных закономерностей с учетом
  значимости их признаков. Предложен метод синтеза баз ассоциативных правил, в котором
  выполняется построение транзакционной базы данных на основе вычисления пороговых значе-
  ний поддержки и применением критериев оценивания косвенных ассоциаций, что позволяет
  извлекать как частые, так и неявные наборы ассоциативных правил. С целью повышения вы-
  числительной эффективности извлечения ассоциативных правил, применяется генетический
  алгоритм оптимизации входных параметров признакового пространства поиска. Метод позво-
  ляет улучшить время извлечения правил, сократить число сгенерированных обобщенных правил,
  избежать затратной процедуры предобработки синтезированной базы правил. Разработан
  программно-алгоритмический модуль, с помощью которого проведены экспериментальные
  исследования метода синтеза ассоциативных правил на основе фильтрации входных парамет-
  ров модели поиска для решения задач обработки неструктурированных данных. Проведенные
  серии экспериментов на тестовых транзакционных базах данных позволили уточнить теоре-
  тические оценки временной сложности метода, в котором для вычисления взвешенной под-
  держки наборов правил с учетом оценки априорной информативности признаков, входящих в
  данный набор применяется генетический алгоритм. Временная сложность разработанного
  метода составляет  О(I2). Сравнительной анализ проводился на тестовых данных корпуса
  Retail Data с алгоритмами Apriori и Frequent Pattern-Growth. Результаты исследований под-
  твердили эффективность метода поиска на больших наборах транзакций, позволяющего более
  чем на 40 % уменьшить мощность неизбыточного множества извлеченных ассоциативных
  правил по сравнению с известными алгоритмами и показали перспективность его применения
  для задачи обнаружения знаний при обработке данных большого объема.

• ПОДХОД К КОДИРОВАНИЮ РЕШЕНИЙ В ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДАХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

  Э. В. Кулиев, А. А. Лежебоков, М. М. Семенова, В.А. Семенов

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Рассмотрены актуальные вопросы и проведен анализ проблемы трехмерной инте-
  грации и трехмерного моделирования, возникающей на этапе конструкторского проекти-
  рования в ходе решения задачи оптимального планирования компонентов больших и сверх-
  больших интегральных схем и корпусных устройств электронной вычислительной аппара-
  туры. Представлены и достаточно детально описаны основные преимущества примене-
  ния принципов трехмерной интеграции, позволяющие эффективно организовывать произ-
  водство персонифицированной электроники, оптимально планировать конфигурацию
  больших и сверхбольших интегральных схем с учетом тепловых и энергетических характе-
  ристик. В ходе выполнения исследований авторами разработан подход к кодированию ре-
  шений на основе интеллектуального механизма, который характеризуется наличием
  встроенных средств контроля допустимых решений. Одним из таких средств, экспери-
  ментально доказавших свою эффективность, является встроенный механизм «смертель-
  ных мутаций», учитывающий статусы генов и заранее заданные ограничения на итоговую
  конфигурацию корпуса проектируемого устройства. В работе предложен ряд общих под-
  ходов и конкретных алгоритмов решения задачи планирования, основывающихся на ре-
  зультатах исследований авторского коллектива и современных подходах к решению
  NP-полных задач. Важнейшим практически значимым результатом исследований обозна-
  ченной проблемы является разработанная программно-инструментальная платформа
  проектирования на современном кроссплатформенном языке программирования Java. Вы-
  бранная технология разработки позволяет использовать все основные достоинства со-
  временных многоядерных и многопроцессорных архитектур, по использованию программ-
  ной многопоточности для реализации параллельных схем решения комбинаторных задач.
  Программно-инструментальная платформа обладает дружественным интерфейсом, что
  позволяет эффективно управлять процессом решения задачи планирования компонентовбольших и сверхбольших интегральных схем трехмерной интеграции, путем визуализации
  ключевых показателей работы алгоритмов на графиках и в блоках текстовой статисти-
  ки. Разработанное прикладное программное обеспечение позволило провести серию вычис-
  лительных экспериментов, на основе наборов случайных данных также, как и наборах от-
  крытых данных бенчмарков для подобного рода задач. Результаты экспериментальных
  исследований позволили подтвердить теоретические оценки временной сложности и эф-
  фективности предложенных подходов и алгоритмов, в том числе генетического алгорит-
  ма, который использует предложенный в работе новый механизм кодирования решений.