Найти

Результаты поиска

• ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ПРОЕКТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ: ДИАГРАММА ГАНТА И СЕТЕВОЙ ГРАФИК

  А.А. Богнюков , Д.Ю. Зорькин , И.А. Тарасова

  102-110

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Разработана интегративная модель, синтезирующая методы календарного планирования с функционалом ПО (Excel, MS Project) для многоуровневой оптимизации проектов. Центральное внимание уделяется трем взаимодополняющим методикам: диаграмме Ганта, сетевому графику и анализу критического пути, формирующим концептуальную основу эффективной координации проектных процессов. Исследование детализирует алгоритм создания диаграммы Ганта, визуализирующей временные рамки и последовательность задач, с акцентом на функциональные возможности специализированных программных решений, включая Microsoft Project и Excel, обеспечивающих автоматизацию построения и корректировки графиков. Раскрывается принцип конструирования сетевого графика, интерпретируемого как ориентированный граф с ребрами (работами) и вершинами (событиями). Данный подход позволяет идентифицировать логические зависимости между этапами проекта и выявить критический путь – последовательность операций с нулевым временным резервом, определяющую минимальную продолжительность проекта. Практическая иллюстрация расчета критического пути подкрепляется примерами, демонстрирующими его роль в оптимизации временных ресурсов. Важным аспектом исследования становится анализ резервов времени, направленный на минимизацию рисков срыва сроков через рациональное перераспределение ресурсов. Методологический аппарат дополняется инструментами визуализации: графиками потребности и диаграммами загрузки ресурсов, обеспечивающими оперативный контроль над материальными и кадровыми активами на всех фазах проекта. Финальным элементом системы планирования выступает календарный план, структурирующий данные о наименованиях работ, их хронологических интервалах и ресурсоемкости. Этот документ служит интеграционной основой для синхронизации операционной деятельности, гарантирующей соблюдение установленных сроков. Практическая ценность исследования заключается в адаптации теоретических принципов проектного менеджмента к реальным условиям: представленные кейсы и методики могут быть имплементированы в деятельность управленческих команд, экономистов и отраслевых специалистов для повышения эффективности реализации комплексных проектов в мультидисциплинарных контекстах

• НЕЙРОСЕТЕВАЯ АППРОКСИМАЦИЯ МОДЕЛЬНО-ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА

  Б.А. Комаров , С. В. Леонов , Т.Е. Мамонова

  276-287

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Актуальность.  При решении задач стабилизации динамических объектов достаточно широко применяется классическое модельно-прогнозирующее управление. Оно обеспечивает высокое качество управления за счёт решения задачи оптимизации на каждом шаге, однако обладает значительными вычислительными затратами, что ограничивает его применение в системах реального времени с высокими требованиями к частоте обновления. Поэтому вопрос исследования применимости нейросетевого регулятора, обученного на модельно-прогнозирующем регуляторе (MPC) при решении задачи стабилизации положения динамического объекта при ограниченном вычислительном и временном ресурсе является актуальной. Цель. Целью представленной работы было разработать и исследовать нейросетевой регулятор, обученный на основе MPC-регулятора, для стабилизации положения динамического объекта на подвижной платформе. Методы. При выполнении работы использовались методы системного анализа, имитационного моделирования, а также экспериментальные испытания на стенде. Результаты и выводы.  В рамках исследования разработан и обучен нейросетевой регулятор, аппроксимирующий поведение MPC на основе данных, полученных при управлении реальной балансировочной платформой. Обучение проводилось по входным и выходным данным MPC без использования внутренней модели системы, что позволило воспроизвести динамику регулятора при существенно меньших вычислительных затратах. Экспериментальные результаты показали, что нейросетевая модель обеспечивает качество стабилизации, сопоставимое с оригинальным MPC, при этом время вычислений сократилось с 47 мс до 1.6 мс, что составило значение ускорения в 29 раз. Предложенный подход демонстрирует потенциал нейросетевых методов управления в задачах замещения сложных оптимизационных регуляторов для систем с ограниченными вычислительными ресурсами.

• 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.