Найти

Результаты поиска

• ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ С НЕЧЕТКИМИ ПАРАМЕТРАМИ

  А. В. Боженюк , О. В. Косенко , М.В. Князева

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача оперативного планирования одно-предметного производ-
  ства. Организация машиностроительного производства представляет собой сложный
  комплекс работ по определению многочисленных взаимосвязанных показателей, характе-
  ризующих деятельность предприятия. При этом предприятия такого типа имеют слож-
  ную иерархическую структуру. Также необходимо учитывать, что при планировании про-
  изводственного процесса количество параметров велико и не все они могут быть точно
  определены, что отражается на эффективности деятельности предприятия. С целью
  решения задачи эффективного планирования были проанализированы критерии оптималь-
  ности для серийного одно предметного производства. К одно-предметному производству
  относятся те, где проходят обработку детали одного наименования, то есть формиру-
  ется поточная производственная линия. Следовательно, задача оптимизации производст-
  ва состоит в том, чтобы распределить всю совокупность работ между станками и опе-
  раторами, обслуживающими данный станок таким образом, чтобы плановое задание бы-
  ло выполнено в течение заданного времени и совокупные затраты на выполнение задания
  были минимальными. В статье рассмотрена задача назначения в условиях неопределенно-
  сти, проведены экспериментальные расчеты и проведен анализ полученных результатов,
  обосновывающий применение предложенного аппарата нечетких множеств для решения
  задачи производственного планирования. Сделаны выводы, что в условиях неопределенно-
  сти, когда нет точной или статистической информации, аппарат нечетких множеств
  позволяет провести анализ эффективности производственной деятельности при задании
  параметров, отражающих возможные значения системы. В таких случаях применение
  механизмов нечеткой логики в задачах принятия производственных решений позволит оп-
  ределить оптимальные или близкие к оптимальным решения.

• АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СИНГУЛЯРНОСТЕЙ НА РЕШЕНИЕ ПРЯМОЙ ЗАДАЧИ КИНЕМАТИКИ И ГЕОМЕТРИЮ РАБОЧЕГО ПРОСТРАНСТВА ПЛАТФОРМЫ ГОФА-СТЮАРТА

  Д.И. Малышев , Л. А. Рыбак , А.С. Писаренко , В.В. Черкасов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Одним из обязательных требований при проектировании механизмов параллельной
  структуры является исключение из рабочей области особых положений, в которых меха-
  низм теряет свою управляемость и могут возникать сбои в работе. Анализ рабочей об-
  ласти механизмов параллельной структуры сложнее аналогичного для механизмов после-
  довательной структуры, особенно если механизм имеет более трех степеней свободы.
  В статье рассмотрена задача анализа влияния особых положений на решение прямой за-
  дачи кинематики и геометрию рабочего пространства 3/6 платформы Гофа-Стюарта
  (коммерческое название - «Гексапод»). Разработан численный алгоритм решения прямой
  задачи о положениях платформы. Он основан на непосредственном использовании систе-
  мы уравнений кинематических связей платформы. Аппроксимация множества решений
  системы уравнений выполнена на основе детерминированных методов глобальной оптими-
  зации. Выполнен анализ изменения количества решений прямой задачи кинематики вблизи
  зоны особого положения. Анализ состоит из двух этапов. Первый этап заключается в ре-
  шении обратной задачи кинематики для положения и ориентации платформы, при кото-
  ром возникает особое положение. Второй этап заключается в решении прямой задачи
  кинематики для случая особого положения и случая вблизи особого положения. В резуль-
  тате решения прямой задачи кинематики выявлено различное количество решений прямой
  задачи кинематики для различных случаев. Синтезирован алгоритм, позволяющий опреде-
  лить рабочее пространство, свободное от особых положений, для заданных диапазонов
  изменения углов ориентации платформы, заданных углами Эйлера. Проведён анализ зави-
  симости изменения объёма рабочей области в зависимости от диапазона изменения углов
  ориентации платформы. Алгоритмы реализованы программно на языке программирования
  C++. Моделирование выполнено с использованием параллельных вычислений и реализацией
  экспорта трёхмерных моделей положений платформы и рабочей области в универсальный
  формат трёхмерных моделей STL.

• 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.

• 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.

• МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЗАДАЧА ОБ ОПТИМАЛЬНОМ УПРАВЛЕНИИ СТРУНОЙ

  Г. В. Куповых , А.Г. Клово , И.А. Ляпунова

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Общепринято, что задачи оптимального управления или задачи проектирования
  системы определяют для заданного объекта или системы объектов управления закон или
  некоторую управляющую последовательность действий, которые обеспечивают максимум
  или минимум заданной совокупности критериев качества системы. При этом может рас-
  сматриваться задача быстродействия, т.е. задача о приведении системы в заданное со-
  стояние за наименьшее время. Также изучаются задачи минимизации заданного функцио-
  нала при фиксированном времени управления системой. Оптимальное управление тесно
  связано с выбором наиболее рациональных режимов управления сложными объектами.
  Проблеме управления посвящено много работ, кроме того в настоящее время подобными
  исследованиями занимаются известные математические школы. В задачах с сосредото-
  ченными параметрами исследуемые системы описываются обыкновенными дифференци-
  альными уравнениями или их системами. В этом случае важную роль в таком исследовании
  играет принцип максимума Понтрягина. Для уравнений с частными производными говорят
  о системах с распределенными параметрами. В данной работе исследуется возможность
  синтеза оптимального управления одной системой с распределенными параметрами. Рас-
  смотрена модель колебаний струны под воздействием управляющих функций в граничных
  условиях. Показана роль выбора минимизируемого функционала в создании возможностей
  синтеза оптимального управления. В этом случае осуществляется поиск управляющего
  воздействия в каждой точке временного промежутка, что приводит к возможности по-
  строения его в явном виде. Сформулированы условия, при которых существуют всюду оп-
  тимальные управления в соответствующих функциональных пространствах. В конкрет-
  ной постановке задачи всюду оптимальное управление построено в явном виде.

• ФОРМАЛИЗАЦИЯ НАБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ДИНАМИКИ МАНИПУЛЯЦИЙ УСТРОЙСТВАМИ УПРАВЛЕНИЯ КУРСОРОМ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ДИАГНОСТИКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАТОРОВ БТС

  А. В. Скринникова , Н. Е. Сергеев

  2021-01-19

  Аннотация ▼

  Информативные признаки динамики манипуляций устройствами управления типа
  стилус, палец, специальная ручка, мышь, трекбол, трекпоинт, сенсорная панель, ручка
  управления типа джойстик, игровой пульт, клавиатура, систем типа Microsoft Kinect,
  Leap Motion и т.п. играют важную роль при разработке программных комплексов иденти-
  фикации операторов биотехнических систем по их индивидуальной динамике, при решении
  задач диагностики различных психоэмоциональных состояний и эффективности деятель-
  ности операторов в сферах технической и правоохранительной безопасности, медицин-
  ской и энергетической сферах, образовании и др. Система таких признаков однозначно не
  определена специалистами, поэтому решение этой задачи является актуальным. Цель
  работы – формализовать набор информативных признаков динамики манипуляции уст-
  ройствами управления курсором при решении задачи диагностики эффективности дея-
  тельности операторов биотехнических систем. Поскольку вся сложность управления по-
  добными устройствами переместилась с исполнительной части двигательных актов на
  центральные механизмы их регуляции в качестве конкретного примера, не нарушая общно-
  сти, рассматриваются данные, полученные при манипуляциях с клавиатурой и мышью. Для
  достижения поставленной цели разработана схема взаимодействия оператора (биологи-
  ческого звена) с техническим звеном биотехнических систем, представлен краткий обзор
  наиболее часто используемых признаков динамики манипуляций устройствами управления,
  рассмотрен байесовский подход при статистической постановке задачи распознавания, на
  основе анализа ряда работ и собственных исследований произведена формализация набора
  информативных признаков динамики клавиатурного почерка и динамики манипуляций мы-
  шью, Также для диагностики эффективности деятельности операторов построены не-
  четкие правила на основе этого набора информативных признаков. Прогноз эффективно-
  сти деятельности операторов, построенный на нечетких правилах по отобранным при-
  знакам, дал точность более 90 %. Для получения таких результатов был разработан про-
  граммный комплекс. Преимуществом использования динамики манипуляций устройствами
  управления курсором операторов биотехнических систем при решении задачи диагностики
  эффективности деятельности операторов является отсутствие специального оборудова-
  ния, требующего дополнительных затрат.

• МЕТОД РЕШЕНИЯ ГРАФОВЫХ NP-ПОЛНЫХ ЗАДАЧ НА РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПА РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ ПО ИТЕРАЦИЯМ

  А. В. Касаркин

  2021-02-25

  Аннотация ▼

  При решении графовых NP-полных задач на многопроцессорных системах рост обо-
  рудования не приводит к пропорциональному росту производительности системы, поэто-
  му не всегда удается решить задачу за приемлемое время. Целью работы, описанной в
  статье, является минимизация времени решения задачи поиска максимальных клик графа с
  использованием реконфигурируемых вычислительных систем (РВС). При решении задачи
  на РВС методом распараллеливания по слоям рост производительности также замедля-
  ется, несмотря на лучшую степень масштабируемости по сравнению с многопроцессор-
  ными реализациями. В статье предложен метод создания параллельно-конвейерных про-
  грамм для реконфигурируемых вычислительных систем на основе распараллеливания по
  итерациям для решения графовых NP-полных задач. Рассмотрено, что использовать би-
  товый способ представления множеств (как в методе распараллеливания по слоям) для
  метода распараллеливания по итерациям не является эффективным. Новый метод отли-
  чается организацией вычислений, а именно – обработкой неупорядоченных множеств,
  доступ к элементам которых осуществляется не по адресам (как в массивах), а по значе-
  ниям (именам вершин и именам дуг графа). Показано, что новый метод на основе распа-
  раллеливания по итерациям, несмотря на более низкую удельную производительность, свя-
  занную с тем, что вычислительным подструктурам из-за символьного представления
  множеств необходимо обработать большее число промежуточных данных, обеспечивает
  практически линейный рост реальной производительности РВС при значительно большем
  количестве вычислительного ресурса по сравнению с методом распараллеливания по слоям.

• НОВЫЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ КРАТЧАЙШЕГО ПУТИ ОБХОДА КОНЕЧНОГО МНОЖЕСТВА НЕПЕРЕСЕКАЮЩИХСЯ КОНТУРОВ НА ПЛОСКОСТИ

  А. А. Петунин, Е.Г. Полищук , С. С. Уколов

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема маршрутизации режущего инструмента машин листо-
  вой резки с ЧПУ для случая, когда точки врезки расположены на границах деталей, ограни-
  ченных отрезками прямых и дугами окружностей, при этом используется техника непрерывной резки (CCP), т.е. каждый контур вырезается целиком, но не используется предва-
  рительная дискретизация, то есть резка может начинаться с любой точки контура. Об-
  щая задача поиска оптимального маршрута в этом случае сводится к минимизации длины
  холостого хода. Показано, что она эквивалентна поиску кратчайшей ломаной с вершинами,
  расположенными на контурах. Предложен новый эвристический алгоритм построения
  такой ломаной для заранее заданного порядка обхода контуров. Показано, что получаю-
  щееся решение представляет собой локальный минимум. Описаны некоторые достаточ-
  ные условия, того, что решение является также глобальным минимумом, которые легко
  проверяются численно, а некоторые даже визуально. Описана методика автоматического
  учёта ограничений предшествования для практически важного случая наличия вложенных
  контуров, возникающих как за счёт отверстий в деталях, так и за счёт расположения
  мелких деталей в отверстиях крупных. При этом происходит также уменьшение размер-
  ности задачи, что положительно сказывается на времени оптимизации, особенно дис-
  кретной. Предложен эвристический алгоритм выбора порядка обхода контуров на основе
  метода переменных окрестностей (VNS). Описаны альтернативные подходы применения
  других методов дискретной оптимизации совместно с предложенным алгоритмом по-
  строения кратчайшей ломаной для решения полной задачи непрерывной резки и возникаю-
  щие при этом сложности как теоретического, так и практического характера. Описано
  обобщение задачи непрерывной резки до более широкого класс задач сегментной резки и
  обобщённой сегментной резки, что позволяет продвинуться в решении общей задачи пре-
  рывистой резки. Описана схема применения предложенного алгоритма для решения задач
  сегментной и обобщённой сегментной резки. Приведены некоторые результаты численных
  экспериментов в сравнении с точным решением задачи для дискретной модели GTSP.

• 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.

• ЭВОЛЮЦИОННЫЙ ПОПУЛЯЦИОННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ

  Б.К. Лебедев , О.Б. Лебедев , Е.О. Лебедева

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Рассматривается эволюционный популяционный метод решения транспортной за-
  дачи на основе метаэвристики кристаллизации россыпи альтернатив. Исследуется за-
  крытая (или сбалансированная) модель транспортной задачи: сумма груза у поставщиков
  равно общей сумме потребностей в пунктах назначения. Цель оптимизации – минимизация
  стоимости (достижение минимума затрат на перевозку) или расстояний и критерий вре-
  мени (затрачивается минимум времени на перевозку). В основу метаэвристики кристалли-
  зации россыпи альтернатив положена стратегия, основанная на запоминании и повторе-
  нии прошлых успехов. Стратегия делает упор на «коллективную память», под которой
  подразумевается любой вид информации, которая отражает прошлую историю развития
  и хранится независимо от индивидуумов. В качестве кода решения транспортной задачи
  рассматривается упорядоченная последовательность Dk маршрутов. Объектами являют-
  ся маршруты, альтернативами – множество позиций P в списке, где np – число позиций в
  списке Dк. Множество объектов Dк соответствует множеству всех маршрутов. Множе-
  ство альтернативных состояний P объекта соответствует множеству альтернативных
  вариантов размещения объекта списке Dк. Работа популяционного эволюционного алго-
  ритма кристаллизации россыпи альтернатив опирается на коллективную эволюционную
  память, называемую россыпью альтернатив. Под россыпью альтернатив решения в рабо-
  те называется структура данных, используемая в качестве коллективной эволюционной
  памяти, несущая информацию о решении, включающую сведения о реализованных альтер-
  нативах агентов в данном решении и о полезности решения. Разработан конструктивный
  алгоритм формирования опорного плана путем декодирования списка Dк. На каждом шаге
  t решается задача выбора очередного в последовательности Dк маршрута и определения
  количества груза, перевозимого из пункта отправления Ai в пункт назначения Bj по этому
  маршруту. Разработанный алгоритм является популяционным, реализующим стратегию
  случайного направленного поиска. Каждый агент является кодом некоторого решения
  транспортной задачи. На первом этапе каждой итерации l конструктивным алгоритмом
  на базе интегральной россыпи альтернатив формируется nk кодов решений
  Dk.Формирование каждого кода решения Dk выполняется последовательно по шагам путем
  последовательного выбора объекта и позиции. Для построенного кода решения Dk рассчи-
  тывается оценка решения ξk и оценка полезности δk. Формируется индивидуальная рос-
  сыпь альтернатив Rk и переход к построению следующего кода решения.
  На втором этапе итерации производится суммирования интегральной россыпи альтерна-
  тив, сформированной на предыдущих итерациях от l до (l-1), cо всеми индивидуальными
  россыпями альтернатив, сформированных на итерации l. На третьем этапе итерации l
  производится снижение всех интегральных оценок полезности r*αβ интегральной россыпи
  альтернатив R*(l) на величину δ*. Алгоритм решения транспортной задачи был реализован
  на языке С++ в среде Windows. Сравнение значений критерия, на тестовых примерах, сизвестным оптимумом показало, что у 90% примеров полученное решение было оптималь-
  ным, у 2% примеров решения были на 5% хуже, а у 8% примеров решения отличались ме-
  нее, чем на 2%. Временная сложность алгоритма, полученная экспериментальным путем,
  лежит в пределах О(n2).

• 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.

• РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ ВИДЕО-ДАЛЬНОМЕТРИЧЕСКОЙ НАВИГАЦИИ РОБОТОВ ВОЗДУШНОГО И НАЗЕМНОГО ПРИМЕНЕНИЯ

  В. П. Носков , Ю. С. Баричев , О.П. Гойдин , А. Н. Курьянов

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Работа посвящена решению актуальных задач совместной автономной видеонавигации ро-
  ботов воздушного и наземного применения в наиболее востребованных для проведения специаль-
  ных операций урбанизированных средах, включающих плотную городскую застройку и здания, где
  применение традиционных средств дистанционного управления ограничено наличием экраниро-
  ванных зон. Задачи групповой навигации предлагается решать на основе данных бортовых сис-
  тем технического зрения в процессе оперативной разведки рабочей зоны беспилотным летатель-
  ным аппаратом, результаты которой обеспечивают автономные движение и полет, как отдель-
  ных гетерогенных робототехнических средств, так и в группе. В основу алгоритмов навигации
  положены методы выделения из объемного облака точек, формируемого бортовым лидаром,
  опорной горизонтальной поверхности и горизонтальных сечений внешней среды, позволяющих с
  высокой точностью и быстродействием определять все шесть координат объекта управления.
  Рассмотрены случаи, обусловленные возможными характеристиками внешней среды, когда нави-
  гационная задача решается не полностью, и предложены методы их исключения путем дополне-
  ния дальнометрических данных лидара видеоданными телекамеры. Приведена оценка точности
  решения задач видеонавигации, полученная путем математического моделирования внешней сре-
  ды и формирования видеоданных. Предложены методы снижения ошибки видеонавигации, осно-
  ванные на использовании специально банка опорных изображений с известными координатами их
  формирования, позволяющие обеспечить безопасные автономные полет и движение робототех-
  нических средств в урбанизированной среде. Эффективность используемых методов и предлагае-
  мых алгоритмов видеонавигации подтверждается результатами экспериментальных исследова-
  ний соответствующих программно-аппаратных средств в реальных урбанизированных средах

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОАГЕНТНОЙ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА

  В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема распределения задач в многоагентной системе, где каждый
  агент представляет собой робота, а каждая задача представляется позицией, которая должна
  быть посещена одним агентом. Эта задача очень похожа на многоагентную задачу коммивояжё-
  ра, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивоя-
  жёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исход-
  ное положение с минимальными затратами на поездку. Поэтому проводится анализ многоагент-
  ной задачи коммивояжёра как представителя задачи целераспределения. Многоагентная задача
  коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения задач
  между несколькими агентами. Она включает в себе две различные, однако, взаимосвязанные под задачи: распределение городов между агентами и определение порядка посещения городов каж-
  дым агентом. В литературе существуют три концепции решения этой проблемы относительно
  решения ее двух составляющих подзадач: оптимизационная концепция, где обе подзадачи реша-
  ются одновременно; концепция Cluster-First, Route-Second – где сначала решается вопрос о назна-
  чении задач каждому коммивояжеру, а потом - вопрос о порядке посещений пунктов назначений
  для каждого коммивояжёра; концепция Route-First, Cluster-Second – где сначала решается вопрос
  о порядке посещения пунктов назначения, а затем происходит разделение этого цикла между
  агентами без изменения порядка посещений. В этой работы предлагается гибридный подход к
  решению многоагентной задачи коммивояжера, который объединяет идеи двух известных кон-
  цепций: Cluster-First, Route- econd и Route-First, Cluster- econd чтобы получить их позитивные
  аспекты и избавиться от их негативных сторон. Для оценки эффективности разработанного
  метода было проведено сравнительное исследование. Оценка результатов осуществлялась на
  основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения многоагентной
  задачи коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максималь-
  ной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что при использова-
  нии предложенного метода максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов
  (дисбаланс нагрузки) уменьшается в среднем на 26%.

• МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЙ МЕТОД ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРИЗНАКОВ ДАННЫХ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СЕТЕВЫХ АТАК

  А.В. Балыбердин

  6-16

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Система обнаружения вторжений (СОВ) является важным компонентом защиты корпоративной сети передачи данных (КСПД). СОВ анализирует сетевой трафик и выявляет сетевые атаки. В зависимости от методов детектирования, СОВ можно классифицировать на следующие виды систем: система сигнатурного анализа, система обнаружения аномалий (СОА) и гибридная система, объединяющая ранее рассмотренные системы. В последнее время активно развиваются системы обнаружения аномалий (СОВ). Для систем обнаружения аномалий сетевые атаки представляют собой аномальное поведение сетевого трафика, состоящего из набора признаков или атрибутов событий. Современные СОВ опираются на методы машинного и глубокого обучения, в связи с чем обнаружение сетевых атак и аномалий формулируется как задача классификации и кластеризации. Для решения данных задач необходимы методы оптимизации признакового пространства сетевого трафика. Целью работы является разработка метода извлечения признаков на основе мультимодального подхода представления данных сетевого трафика для классификации сетевых атак. В работе рассмотрен анализ релевантных исследований по методам извлечения признаков из различных областей. Задача исследования – повысить эффективность классификации с помощью метода мультимодального представления признаков сетевого трафика. Результатом работы является метод извлечения признаков данных на основе двух модальностей: спектрального представления признаков сетевого трафика и матрицы признаков изображений. Новизна представленного метода заключается в применении метода оконного преобразования Фурье для событий сетевого трафика, с последующим вычислением спектральных признаков для дискретных сигналов, а также преобразованием признаков данных в матрицу изображений и её расширением для оптимизации пространства признаков с помощью сверточной нейронной сети (convolutional neural network, CNN). Оценка мультимодального метода показала, что данный метод повысил точность классификации для несбалансированных классов сетевых атак.

• ПОСТРОЕНИЕ ТРАЕКТОРИИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ПРИ ОТСУТСТВИИ НАБЛЮДАЕМЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

  А.Н. Целых , В. С. Васильев , Л.А. Целых , Е.С. Подоплелова

  224-233

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Построение оптимального управления при полном отсутствии данных о динамике системы является актуальной проблемой. В данной статье предлагается решение линейной квадратичной задачи (ЛК) с конечным горизонтом для инвариантной ко времени системы с матрицей динамики графа.  В отличие от задачи регулирования, устойчивость и полная управляемость системы не предполагаются. Построение траектории управления контролируется направлением нарастания изменения состояния переменных за малое число шагов, которое определяется условным главным собственным вектором матрицы смежности графовой модели. Решение классического оптимального управления осуществляется в автономном режиме и требует полного знания динамики системы. В условиях отсутствия полного знания динамики системы решение задач оптимального управления системами с неопределенностью, в том числе дискретными линейными системами, вызывают значительный интерес в последние годы. Основным подходом, когда полная информация о системе недоступна, является дизайн оптимального управления, при котором первоначально определяются параметры системы, а затем решается алгебраическое уравнение в двойственном пространстве. Важным отличием от стандартной задачи дискретного управления является то, что модель управления была модифицирована для оценки изменений состояния переменных при управлениях, передаваемых через матрицу динамики. Предложенный алгоритм с использованием графовой матрицы реализует рекуррентные вычисления динамических и сопряженных уравнений, а также метод Пауэлла для решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Авторами введена новая интерпретация математической конструкции матрицы динамики системы в стандартной задаче дискретного управления на конечном интервале времени, которая может быть использована для проектирования любой управляемой динамической системы с ненаблюдаемыми параметрами.

• ПРИМЕНЕНИЕ РЮКЗАЧНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ОБМЕНА ИНФОРМАЦИЕЙ МЕЖДУ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯМИ РАЗЛИЧНОГО УРОВНЯ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ОТ НСД

  А.С. Жук

  80-91

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача проектирования безопасной системы защиты от НСД. В частности анализируются иерархические системы защиты данных с криптографическим распределением ключей, а именно задача организации доступа к файловым хранилищам. Несмотря на то, что криптографическое распределение ключей позволяет обеспечить безопасность информации от пользователей, не имеющих к ней доступ, иерархическая система управления доступом изначально не предназначена для решения задачи защиты информации от недобросовестных действий самого пользователя. Таким образом целью исследования является совершенствование иерархической системы защиты от НСД с криптографическим распределением ключей сверху-вниз для предотвращения несанкционированного обмена информацией между пользователями различного уровня доступа. Для достижения поставленной цели автором ранее было предложено использовать задачи Диофантового анализа, в частности задачи о рюкзаке. На основании требований, предъявляемых к иерархическим системам с криптографическим распределением ключей в своих работах автор сформулировал требования к рюкзачному вектору для возможности его применения, а также сформулировал и доказал условия, при которых эти требования будут выполнятся, в частности, условия инъективности мультипликативного рюкзачного вектора и условия сохранения сложности задачи о мультипликативном рюкзаке. В данной статье разработан рекурсивный алгоритм построения рюкзачного вектора, удовлетворяющего этим условиям. Показано, что мультипликативные рюкзачные векторы, удовлетворяющие общеизвестным достаточным критериям инъективности являются частным случаем рюкзачного вектора, построенного с помощью разработанного алгоритма. Проведен анализ известных алгоритмов построения инъективных рюкзачных векторов как для мультипликативного, так и для аддитивного случая, и показано, что существующие алгоритмы построения рюкзачных векторов можно применять, как составные части разработанного алгоритма. Далее автор показывает применение разработанного алгоритма для совершенствования иерархической системы защиты от НСД с криптографическим распределением ключей сверху-вниз

• ГРУППИРОВКА ПРЕДИКТОРОВ В КОМБИНИРОВАННОЙ КУСОЧНО-ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

  С.И. Носков , С.В. Беляев

  120-127

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Дан краткий обзор публикаций по применению при математическом моделировании сложных систем комбинированных конструкций, содержащих в качестве составных элементов известные модельные формы. В частности, рассмотрены: алгоритм оценки параметров для создания математических моделей динамических систем; структурированные математические модели кислородного электрода и биологической очистки сточных вод; комбинированная модель, включающая ионный обмен между кальцием и медью; объединение нестандартных конечно-разностных схем и метода экстраполяции Ричардсона для получения численных решений двух моделей биологических систем; математическая формулировка задачи и эвристический подход к оптимальному планирования маршрутов доставки в мультимодальной системе; математическая модель оптимизации стратегических и тактических решений во всех видах цепочек поставок на основе биомассы; метод разработки моделей различных типов для элементов химико-технологических систем с учетом различных видов имеющейся информации и объединении этих моделей в единый комплекс. Сформулированы два варианта постановки задачи вычисления оценок параметров комбинированной кусочно-линейной регрессии – при непустом и пустом пересечении индексных множеств, задающих состав независимых переменных в линейной и кусочно-линейной компонентах модели. Показано, что в обоих случаях при выборе в качестве функции потерь суммы абсолютных отклонений ошибок аппроксимации эти варианты сводятся к задачам линейно-булева программирования. Построены две версии комбинированной кусочно-линейной регрессионной модели выручки горно-металлургической компании «Северсталь». В качестве независимых переменных модели использованы объемы производства: горячекатанного, холоднокатанного и оцинкованого  листа, листа с другим металлическим покрытием, листа с полимерным покрытием, сортового проката, метизной продукции

• ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СЛОЖНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

  Г.В. Горелова

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Рассмотрены особенности организационно-технических систем (СОТС), относящихся к классу сложных. К СОТС могут быть отнесены робототехнические комплексы, автоматизи-рованные производства, радиоэлектронные системы и устройства, служащие для передачи и преобразования информации и др. В современном понимании СОТС являются информационно-техническими системами и в настоящее время уже не являются только техническими объек-тами, их можно классифицировать также как киберфизические системы (СPS). Эффектив-ность СОТС определяется многими критериями, которые должны изменяться по содержанию и времени в зависимости от целей, этапа существования СОТС, влияния внутренней и внешней среды. Это определяет специфику процессов принятия управленческих решений в них, требую-щую проведения предварительного имитационного моделирования, особенно на этапах проек-тирования этих систем. Дана в общем виде постановка задачи имитационного моделирования, базирующаяся на объединении трех подходов к решению: когнитивного, многокритериального и многоэтапного, вероятностной неопределенности. Предложены модели многоэтапного про-цесса принятия решений, вероятностной модели задачи оптимума номинала и когнитивного моделирования сложных систем. которые объединены в единый комплекс. Приведен демонст-рационный пример, состоящий из разработки когнитивной карты условной СОТС, функциони-рующей при наличии угроз внешней среды, моделирования сценариев функционирования на ког-нитивной карте при гипотетических изменениях управляющих и возмущающих воздействий на систему. Показано, что на определенных этапах принятия решений при вариациях критериальных оценок и управляющих воздействий возможно подавление угроз, возникающих перед систе-мой, а также повышение ее эффективности. Имитационное моделирование производилось с помощью авторского программной системы CMLS. Разрабатываемые математическое и про-граммное обеспечение предназначены для интеллектуальных систем управления рациональным поведением сложных объектов.

• РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЦЕЛЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ В МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ

  В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн

  144-155

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача целераспределения в рамках многоагентной системы, где каждый агент представляется автономным роботом, а каждая задача соответствует позиции в двухмерной среде, которую должен посетить один из агентов. Эта задача по своей сути схожа с многоагентной версией классической задачи коммивояжёра, где вместо одного участника задействуется несколько агентов. Каждый из них должен пройти уникальный маршрут, охватывающий определённое множество городов. В связи с этим проводится исследование многоагентной задачи коммивояжёра как одного из форматов постановки задачи целерапределения. Эта задача имеет большое значение в области маршрутизации и оптимального распределения задач. Её решение включает две тесно связанные подзадачи: определение набора точек, закрепляемых за каждым агентом, и построение оптимального маршрута их посещения. В научной литературе представлены три основных подхода к решению этой задачи: подход одновременной оптимизации, при котором обе подзадачи решаются совместно; подход Cluster-First, Route-Second, где сначала распределяются города между агентами, а затем определяется порядок посещения городов каждого агента; подход Route-First, Cluster-Second, предполагающий изначальную оптимизацию порядка посещения всех городов с последующим его делением между агентами без изменения порядка посещения. В данной работе предлагается гибридный метод, сочетающий элементы подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Цель – объединить сильные стороны обеих подходов и избавится от их недостатков. Для проверки эффективности разработанного метода проведено сравнительное исследование с методами, реализующие подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Оценка проводилась по трём основным метрикам: время, затраченное на построение решения, суммарная длина всех маршрутов, а также максимальная длина маршрута среди всех агентов. Результаты экспериментов показали, что применение предложенного метода позволяет сократить максимальную длину маршрута (тем самым снизив дисбаланс нагрузки между агентами) в среднем на 26%.