ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2019

Статьи из выпуска № 2 за 2018 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

21. Метод автоматизированного формирования семантической модели базы данных диалоговой системы [№2 за 2018 год]
Автор: Посевкин Р.В.
Просмотров: 2023
Работа посвящена проблеме интеллектуального анализа содержимого БД для формирования семантической модели. Для упрощения работы с программами на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты, активно внедряются голосовые ассистенты. По аналогии с голосовым ассистентом возможно внедрение диалоговой текстовой системы. Таким образом решается задача взаимодействия пользователя с программной системой использования более привычного естественного языка. Пользовательский интерфейс представляет собой систему программных решений, реализующих поиск, просмотр, получение и обработку информации из внешнего хранилища – БД. Естественно-языковой интерфейс является разновидностью пользовательского интерфейса, который принимает на вход и обрабатывает запросы на естественном языке, а также может использовать естественный язык для вывода найденной информации пользователю. Семантическая модель БД – важная компонента диалоговой системы. Данная модель описывает взаимосвязи и внутреннюю структуру БД. Формирование семантической модели БД вручную приводит к существенному увеличению временных и трудозатрат, стоимости разработки программной системы. Цель автора данной работы – автоматизация процесса формирования семантической модели БД диалоговой системы. Предлагаемый метод состоит в применении ряда подходов, позволяющих в автоматизированном режиме формировать семантическую модель существующей БД. Используя тезаурус предметной области, можно определить семантику, в значительной степени решив проблему многозначности при интерпретации текста. Применение паттернов позволяет выявить связи внутри БД. Анализ содержимого полей БД дает возможность определить характер и семантику хранимых данных, а указание локали – сократить время, необходимое для анализа содержимого БД.

22. Адаптивный алгоритм поиска оптимального маршрута в нестационарной сети [№2 за 2018 год]
Автор: Солдатенко А.А.
Просмотров: 2197
Рассматривается задача Time-Dependent Shortest-Path (TDSP), которая является расширением задачи о кратчайшем пути в графе. Задача TDSP возникает при проектировании и эксплуатации телекоммуникационных и транспортных сетей, когда требуется учитывать временной фактор и возможность возникновения в отдельные промежутки времени снижения объема трафика и наличия пробок в сети. В этих случаях сеть представляется ориентированным графом G = (V, E), в котором для каждой дуги (x, y)  E определены две функции: время, необходимое для передвижения по этой дуге, и время прибытия в вершину y при условии, что старт из вершины x осуществлен в момент времени t. Такую сеть называют нестационарной, а наименьшее время передвижения из стартовой вершины в целевую интерпретируют как оптимальный маршрут между этими вершинами. Известно, что задача TDSP для нестационарной сети общего вида является NP-трудной. В данной статье задача TDSP рассматривается для полиномиально разрешимого случая, когда функции прибытия монотонны. Предлагается решать TDSP с помощью двухфазного алгоритма ALT (A* with Landmarks & Triangle) – одного из современных алгоритмов оптимальной маршрутизации, изначально разработанного для решения задачи о кратчайшем пути в графе. Данный алгоритм на первой фазе расставляет некоторое множество ориентиров в вершинах сети и вычисляет потенциальные функции, а на второй с помощью алгоритма A* и потенциальных функций находит оптимальный маршрут. Предлагается модификация алгоритма ALT, эффективно решающая задачу TDSP для последовательности запросов на поиск оптимальных маршрутов в нестационарной сети. Модификация заключается в применении адаптивной эвристики для расстановки ориентиров, а также специальных формул вычисления потенциальных функций. Адаптивная эвристика использует историю обработки предыдущих запросов и корректирует текущий набор ориентиров для эффективного исполнения последующих запросов. Приводятся описание и оценка времени работы модифицированного алгоритма ALT. Представлены результаты вычислительных экспериментов, выполненные с помощью разработанных программных средств и подтверждающие высокое быстродействие модифицированного алгоритма ALT по сравнению с его классическими аналогами.

23. Применение алгоритма перебора деревьев и метода имитации отжига для схемно-структурной оптимизации тепловых сетей [№2 за 2018 год]
Авторы: Стенников В.А., Чемезов А.А.
Просмотров: 2170
В статье рассматривается математически сложная задача схемно-структурной оптимизации тепловых сетей, из- лагаются ее постановка, методические подходы и алгоритмы решения. В практике проектирования эта задача тра- диционно решается сопоставлением 2-3 заранее намеченных вариантов схемы. Значительное усложнение схемы и масштабов систем обусловило то, что получаемые решения далеки от оптимальных и нередко приводят к слабой загруженности участков сети и даже их неработоспособности. Развитие методов математического программирования и оптимизации открывает новые широкие возможности для решения практических задач. Вместе с тем это требует понимания энергетических, математических особенностей и соответствующих связей между ними с целью правильного применения математических методов. Накоплен большой арсенал методов, выбор из их числа эффективных требует проведения специальных исследований, связанных с возможностями и ограниченностью применения. Сложность задачи схемно-структурной оптимизации заключается в том, что целевая функция в виде приведенных затрат является выпуклой по расходам и вогнутой по напорам. Фиксируя напоры путем преобразований, удается свести ее к вогнутой функции. Задача по своей сути является многоэкстремальной, что характерно для задач вогнутого программирования. Оптимальное решение будет иметь вид дерева. Каждому возможному варианту дерева, соответствующего вершине многогранника ограничений, будет отвечать локальный минимум целевой функции. Именно это делает данную задачу трудноформализуемой, что не позволяет найти аналитическое решение. В статье рассматривается исторически применяемый метод перебора деревьев, предлагаются его модификации, а также другие методы, ранее не применявшиеся для оптимизации тепловых сетей. Осуществляется сравнительный анализ предлагаемых методов и алгоритмов, дается оценка эффективности их практического применения для расчета сетей различных масштабов и сложности. Реализации алгоритмов имеют универсальный характер и могут применяться для различных типов энергетических систем, имеющих сетевую структуру.

24. Об информационном обеспечении поддержки принятия решений [№2 за 2018 год]
Автор: Тиханычев О.В.
Просмотров: 1903
Основой формализации информации, используемой в процессе автоматизированного управления, является система классификации и кодирования. Ее применение обеспечивает как работу пользователей с программными средствами, так и взаимодействие программных средств и АСУ между собой. При этом, по существующим нормативным документам, взаимодействие между АСУ, использующими различные системы классификации, организуется через специализированные протоколы взаимодействия: технического, организационного, информационного, программного. С ростом масштабов управляемых систем появляется проблема поддержания этих протоколов в актуальном состоянии, углубляющаяся с увеличением общего количества и типов взаимодействующих агентов. В настоящее время в мировой практике существует достаточно широкий спектр подходов к решению указанной проблемы: обмен данными с использованием XML-файлов, взаимодействие на основе HLA-технологий и другие. Но ни один из них не обеспечивает в полной мере информационное взаимодействие в распределенных мультиагентных системах автоматизированного управления. Автор, исходя из анализа возможностей современных информационных технологий, предлагает для решения проблемы отказаться от жестких принципов кодирования информации, перейдя к ее классификации на основе механизмов нечетких множеств, многомерных OLAP-матриц или RDF-графов. При этом учтено, что особенности организации систем автоматизированной поддержки принятия решений и наличие в них многочисленных компонентов оперативной обработки информации делают взаимодействие на базе нечеткого информационного обеспечения наиболее приемлемым для решения описанной в статье проблемы. Сделан вывод, что предлагаемый подход не противоречит принципам создания единого информационного пространства, а дополняет их за счет перехода от организационных методов обеспечения взаимодействия автоматизированных систем к более простым технологическим. Разумеется, с учетом ограничений для систем, предельно критичных к вероятности ошибки в обработке информации.

25. Метод определения возможностей параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных [№2 за 2018 год]
Автор: Холод И.И.
Просмотров: 1806
В статье описывается метод определения возможности параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных. Входными параметрами являются алгоритм анализа данных, представленный в виде композиции потокобезопасных функций, и модель знаний, представленная в виде массива деревьев унифицированных элементов, описывающих выявленные алгоритмом закономерности. При определении возможностей распараллеливания учитываются информационные зависимости между функциями, определяемые множеством используемых и множеством изменяемых элементов моделей знаний. Метод анализирует информационные связи для каждой пары функций алгоритма при проверке возможности распараллеливания по задачам, а также для вызовов функций в циклах на разных итерациях при проверке возможности распараллеливания по данным. В процессе анализа проверяются необходимые и достаточные условия параллельного выполнения, сформулированные для систем с общей и распределенной памятью. Они уточняют условия Бернштейна, используемые в теории компиляторов и являющиеся достаточными, но не необходимыми. Метод определяет возможности параллельного выполнения функций для систем с общей памятью и для систем с распределенной памятью. При этом параллельное выполнение функций в системах с общей памятью более эффективно за счет отсутствия вызовов функции клонирования и объединения моделей знаний. Результатом работы предлагаемого метода является параллельная форма исходного алгоритма анализа данных. Она содержит вставки специальных функций высшего порядка, обеспечивающих параллельное выполнение функций алгоритма, удовлетворяющих необходимым и достаточным условиям. Для иллюстрации работы предложенного метода выполнено распараллеливание алгоритма классификации 1R. Определены функции алгоритма, которые могут быть распараллелены как по данным, так и по задачам. В качестве результата представлена параллельная форма алгоритма 1R с вставками функций распараллеливания для систем с общей памятью и для систем с распределенной памятью.

26. Алгоритмическое обеспечение информационной системы управления инновационными проектами в промышленности [№2 за 2018 год]
Автор: Черновалова М.В.
Просмотров: 1986
Существующие в настоящее время подходы к управлению проектами ориентированы на последовательное выполнение всех его этапов и работ. При этом не учитывается влияние полученных ранее результатов и факторов неопределенности на показатели результативности инновационного проекта и степень его выполнимости. Предлагаются разработанные алгоритмы, направленные на решение данных задач. Первый алгоритм обеспечивает учет влияния факторов неопределенности на длительность работ инновационного проекта и затраты, связанные с их выполнением. Отличительной особенность данного алгоритма является применение системы нечетких продукционных правил для определения возможного отклонения результатов отдельных работ проекта от заданных значений показателей. Это позволяет при управлении инновационным проектом учитывать факторы неопределенности внешней и внутренней среды при минимизации затрат, связанных с инновациями. Второй алгоритм ориентирован на минимизацию длительности выполнения проекта или затрат, связанных с обеспечением его всеми необходимыми ресурсами. Основой для данного алгоритма является алгоритм List Scheduling, отличающийся использованием нечетких продукционных правил для обеспечения эффективного распределения имеющихся ресурсов в зависимости от заданных значений показателей результативности, а также прогнозирования времени выполнения конкретной работы при выделенном объеме ресурсов. Предлагаемая информационная система ориентирована на комплексную автоматизацию процесса управления инновационными проектами. В статье также представлена архитектура системы, отражающая основные модули и потоки данных между ними. В результате определен вариант построения структуры работ для каждого из этапов инновационного проекта. В целом это позволило уменьшить срок его реализации.

27. Сравнение адаптивного и жесткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде AnyLogic [№2 за 2018 год]
Авторы: Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н.
Просмотров: 1672
Рост автомобильного парка и объема перевозок обусловили увеличение интенсивности движения, что в условиях городов с исторически сложившейся застройкой приводит к возникновению транспортной проблемы. Особенно остро она проявляется в узловых пунктах улично-дорожной сети. Проблемы связаны с увеличением транспортных задержек, образованием очередей и заторов, что, в свою очередь, вызывает снижение скорости сообщения, неоправданный перерасход топлива и повышенное изнашивание узлов и агрегатов транспортных средств. Есть два пути решения проблемы: инженерно-строительные работы (расширение проезжей части, применение сложных развязок дорожной сети) и применение АСУ дорожным движением. Использование первого варианта является дорогостоящим и занимает долгое время от разработки до сдачи объекта в применение. Второй вариант менее глобальный в плане изменения дорожной сети, но более продуктивный. АСУ дорожным движением, в свою очередь, также бывает нескольких видов. Жесткий алгоритм настраивается вручную специально обученным оператором, что не всегда удобно и эффективно. Адаптивный алгоритм подстраивается автоматически под поток, что более удобно во время так называемого часа пик. Наблюдаемое в течение суток изменение интенсивности движения требует соответствующего изменения дли-тельности цикла и разрешающих сигналов. Многопрограммное жесткое управление не способно учитывать кратковременные случайные колебания в числе автомобилей, подходящих к перекрестку. Применение АСУ дорожным движением на основе адаптивного алгоритма позволит решить проблему с увеличением интенсивности движения в городах. Общегородская система должна быть основана на принципах, обеспечивающих максимальную эффективность управления и надежность функционирования системы. Совершенствование и развитие АСУ дорожным движением имеет особое значение для любого крупного мегаполиса.

← Предыдущая | 1 | 2 | 3