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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2015 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,339
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,227
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,454
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,324
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,251
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 3278
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 571
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 420
Десятилетний индекс Хирша: 10
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2014 год: 267
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2014 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2015 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2017

Статьи из выпуска № 2 за 2014 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Анализ моделей программ на языке асинхронных функциональных схем средствами темпоральной логики линейного времени [2014-06-05]
Авторы: Кораблин Ю.П., Косакян М.Л.
Просмотров: 3573
В статье описывается формальный метод анализа свойств параллельных и распределенных программ. Предло-жен метод верификации технических систем на выполнимость различных временных свойств, в частности, свойства безопасности (типичный пример свойства безопасности – свобода от блокировок). Для представления моделей технических систем в работе используется язык асинхронных функциональных схем (АФС), в котором программе в качестве семантического значения сопоставляется множество вычислительных п о-следовательностей (путей) выполнения распределенной АФС-программы. Далее семантическое значение представ-ляется в виде системы рекурсивных уравнений. Полученная система является удобной формой представления се-мантических значений программ для анализа различных свойств программ. Для верификации выполнимости временных свойств семантическое значение АФС-программы, представленное в виде системы рекурсивных уравнений, и временное свойство, представленное как формула темпоральной логики линейного времени, преобразуются в автоматы Бюхи. Затем строится композиция этих автоматов, по которой прове-ряется выполнимость временного свойства на исходной АФС-программе. Предложенный в данной статье метод имеет значительное преимущество по сравнению с подобными методами, в которых существует промежуточный этап преобразования технической системы в систему Крипке с последующим представлением их в виде автомата Бюхи, тогда как в предложенном методе техническая система непосредственно представляется в виде автомата Бюхи. Описанный в данной работе метод легко поддается автоматизации, что позволяет существенно упростить трудо-емкий процесс анализа семантических значений программ. Теоретический материал статьи подкреплен рядом примеров, в частности примером применения изложенного метода верификации для анализа выполнимости свойства безопасности (отсутствие блокировок) распределенной системы

2. Система типового контроля программ на языке функционального программирования FPTL [2014-06-05]
Авторы: Кутепов В.П., Бочаров И.А., Шамаль П.Н.
Просмотров: 3383
Описаны методы и алгоритм статического (до выполнения программы) контроля типов функциональных программ на созданном языке функционального параллельного программирования FPTL. Язык реализован на многоядерных компьютерах и успешно применяется на практике. FPTL – чисто функциональный язык, основанный на построении функций путем применения четырех операций композиции функций и рекурсивных определений. Три из этих операций являются параллельными, что позволило создать достаточно эффективные алгоритмы параллельного выполнения программы на многоядерных компьютерах, используя интерпретацию программы. Это принципиально отличает FPTL от других функциональных языков программирования, основанных на лямбда-нотации (Haskell, ML и др.). Система типов данных в языке состоит из встроенных типов (real, int, bool и др.) и определяемых абстрактных типов данных. Функции в языке являются в общем случае полиморфными. В теоретической части статьи определены условия правильной типизации FPTL-программ, на основе которых разработан алгоритм контроля типовой правильности программы до ее выполнения. В существующей реализации языка на многоядерных компьютерах тип о-вой контроль осуществляется в процессе выполнения программы, что занимает около 30 % времени ее выполнения. Разработанная система типового контроля является статической и позволяет заметно сокращать время выполнения параллельных программ.

3. Методика управления разработкой сложных технических систем [2014-06-05]
Авторы: Допира Р.В., Кордюков Р.Ю., Беглецов А.А., Платонов А.Ю., Сергиенко С.В.
Просмотров: 3184
При подготовке и выполнении проектов по созданию сложных технических систем необходимо учитывать неопределенности, которые могут привести к срыву запланированных сроков реализации проекта, вызванному увеличением продолжительности работ. Поэтому для минимизации последствий несвоевременного и некачественного выполнения работ следует разработать методику управления процессом выполнения проекта. В основу подхода к управлению процессом выполнения проекта положена методика освоенного объема, которая предполагает составление полного описания проекта и детального графика его реализации еще на начальной стадии. Это позволяет производить оценку фактических данных и контролировать проект с начала и до полного за-вершения работ. Методика состоит из этапов планирования, контроля, оперативного управления и включает следующую последовательность действий: определение объема работ, распределение ответственности по контролю за реализацией проекта, разработка директивного графика проекта, оценка фактического хода реализации проекта в сравнении с директивным графиком, оценка эффективности затрат, прогнозирование суммарных фактических затрат на проект на основании наблюдаемого хода его реализации, управление незавершенными работами, управление изменениями директивного графика выполнения проекта. Предложенная методика является достаточно простой в использовании и позволяет принимать решения в реальном режиме времени.

4. Метод сетевого планирования разработки сложных технических систем [2014-06-05]
Авторы: Допира Р.В., Кордюков Р.Ю., Беглецов А.А., Сергиенко С.В.
Просмотров: 3684
Сформулирована и формализована задача разработки метода планирования выполнения структурно-сложных проектов, к которым можно отнести и разработку сложных технических систем, таких как вооружение и военная техника, объекты энергетики, промышленности и транспорта. Под проектом будем понимать совокупность операций, необходимых для достижения цели. Длительность каждой из них известна, и они связаны отношением порядка (обязательным предшествованием). Переход к рыночным экономическим отношениям и изменения во внутренней и международной обстановке, осложненные кризисными явлениями в национальной экономике, объективно обусловливают необходимость критического анализа методов обеспечения государственной потребности в продукции и вы-работки принципиально новых подходов к решению этих задач. Метод решения задачи основан на применении метода сетевого планирования, на идее оптимизации критического пути. При этом известные методы доработаны на основе схемы динамического программирования. Критический путь графа проекта определяет время выполнения проекта в целом. Формирование кооперации исполнителей проекта основано на решении задачи о назначениях с использованием метода динамического программирования и предложенного алгоритма, позволяющего учесть отношение предшествования работ, определяющее структуру проекта. В основе организации производства на предприятии лежит рациональное сочетание во времени и в пространстве всех основных, вспомогательных и обслуживающих процессов. Особенности и методы этого сочетания разнообразны в различных производственных условиях. Однако при всем многообразии последних организация производственных процессов должна быть подчинена некоторым общим принципам. К ним относятся непрерывность, пропорциональность, ритмичность, параллельность. Предложенный метод позволяет реализовать перечисленные принципы на практике.

5. Эталонная модель системы административного управления ИТ-инфраструктурой на основе методологии ARCON [2014-06-05]
Авторы: Логинов И.В., Гришаков В.Г.
Просмотров: 3825
Виртуальная система административного управления выделенным ИТ-компонентом создается вышестоящим контуром управления с использованием рекурсивно-иерархического метода. Создание и последующее управление виртуальной системой административного управления в процессе ее жизненного цикла реализуется на основе гибридной модели объекта управления. В работе в качестве абстрактной модели, применяемой при создании гибридной модели объекта управления, предложено использовать адаптированную под предметную область систем административного управления эталонную модель коллаборативных сетевых организаций ARCON. Адаптированная эталонная модель определяет состав, функции, архитектуру и поведение системы административного управления. Она может использоваться для описания виртуальных предприятий, в которых управление распределено между несколькими согласующими свои действия агентами, что характерно для поведения участников виртуальных систем административного управления. Абстрактные параметры эталонной модели заполнены конкретными значениями, характерными для виртуальных систем административного управления ИТ-инфраструктурой. При этом определены как внутренние, так и внешние составляющие модели на общем уровне абстракции. Для определения жизненного цикла систем административного управления предложено отображение эволюционной составляющей модели ARCON на типовую модель жизненного цикла по ГОСТу 15288. Для управления развитием системы административного управления на всем ее жизненном цикле с применением адаптированной модели предложена методика, базирующаяся на агентно-ориентированном подходе и определяющая порядок управления на основе гибридной модели. Ее применение позволяет повысить эффективность формирования, поддержки и эволюции системы административного управления. Для использования методики в процессе административного управления определены схема применения гибридной модели и порядок ее наполнения для решения частных задач управления.

6. Эволюция и принципы построения информационных систем управления предприятием [2014-06-05]
Авторы: Заложнев А.Ю., Заложнева Л.Л., Чистов Д.В., Шуремов Е.Л.
Просмотров: 4500
В статье рассматриваются эволюция и некоторые принципы построения информационных систем управления предприятием различного уровня, которые поддерживают функционирование производственных и логистических систем, реализующих производственно-технологические и бизнес-процессы и участвующих в распределении производства товаров и услуг. Под эволюцией понимается поступательное наращивание функциональных возможностей информационных систем управления предприятием, предполагающее использование новых подходов и принципов, и связанных с ними технологических решений. Рассматриваются основные концепции и устанавливаются аналогии между принципами и технологическими решениями, лежащими в основе концепций построения информационных систем управления, с одной стороны, и понятиями и подходами, используемыми в теории управления техническими системами, с другой. На конкретных примерах показано, что в результате последовательной реализации концепций построения информационных систем управления в практику управления предприятиями были введены важные понятия теории управления техническими системами: обратная связь, равновесие, управляемость, чувствительность, устойчивость, оптимальность, адаптируемость, идентификация, оценивание, информационное управление и другие. Отдельное внимание уделяется таким важным подсистемам информационных систем управления предприятием, как системы управления взаимоотношениями с клиентами и поставщиками, а также программным приложениям и компонентам, входящим в их состав, и другим подсистемам, ориентированным на поддержку бизнес-процессов. Рассматривается комплексный подход к построению систем управления предприятием, подразумевающий как горизонтальную, так и вертикальную интеграцию систем управления. При рассмотрении вертикальной интеграции основной акцент сделан на концепции CIM, программные реализации которой позволяют осуществлять вертикальный автоматизированный контроль над технологическими процессами промышленного предприятия.

7. Моделирование поведения человека с учетом его субъективных представлений о ситуации выбора [2014-06-05]
Автор: Виноградов Г.П.
Просмотров: 2689
Рассматривается модель принятия решений агентом на основе субъективных представлений о ситуации выбора, которые являются результатом его когнитивной деятельности. Они формируются в виде мысленного образа как результат восприятия, представляют собой модели познаваемых и анализируемых объектов, процессов, явлений и наиболее доступны сознанию. В соответствии с моделью, сформированной исходя из фиксированных в сознании установок, правил, прошлого опыта, знаний, агент вырабатывает отношение к наблюдаемому и анализируемому. Затем в зависимости от этого отношения формирует свое поведение, вырабатывая программу действий и определяя степень своего участия в событиях и явлениях, которые он считает важными. Для описания процесса принятия решения используется либо нормативная (рациональная), либо поведенческая модель принятия решения. Исследования в области теории принятия решений в последние годы изменили свое направление от описания процессов выбора с помощью нормативных моделей к изучению фактических процедур принятия решений путем формализации методов и подходов, развитых в рамках когнитивной психологии и теории обработки информации. Это обусловлено необходимостью исследования причин несоответствия между фактическим и оптимальным выбором и формирования соответствующего рефлексивного управления. Предлагаемый подход основан на оригинальной методологии моделирования выбора агентом, разработанной путем расширения классических моделей принятия решений включением в них формализмов понятий психологии и социологии. Согласно ей водятся параметры описания используемых понятий и соответствующие им меры. Для построения мер используется аппарат теории нечетких и приближенных множеств. Оценки по введенным мерам могут быть получены путем наблюдения за поведением агента. Вводятся определения функциональных свойств, характеризующих выбор и поведение агента. Сформирована модель выбора, использующая субъективные представления субъекта о ситуации выбора.

8. Система метамониторинга высокопроизводительных вычислительных сред [2014-06-05]
Авторы: Опарин Г.А., Новопашин А.П., Сидоров И.А., Скоров В.В.
Просмотров: 2633
В работе рассматривается подход к созданию системы метамониторинга высокопроизводительной вычислительной среды, ориентированной на решение ресурсоемких вычислительных задач и состоящей из множества разнородных программно-аппаратных ресурсов. Основное назначение такой системы заключается в обеспечении оператора вычислительной среды актуальной информацией о загрузке ресурсов, физическом состоянии вычислительного оборудования и устройств инженерной инфраструктуры. Главной отличительной особенностью и аспектом новизны разработанной системы мета-мониторинга является использование универсальных программных агентов, способных осуществлять сбор данных от локальных систем мониторинга различных компонентов среды, унифицировать и анализировать эти данные, а также при необходимости вырабатывать и исполнять в автоматическом режиме управляющие воздействия, направленные на изменение режимов работы оборудования, в том числе его отключение при возникновении аварийных ситуаций. Агенты системы мониторинга объединены в иерархическую структуру, гарантирующую высокую масштабируемость системы. В составе каждого агента системы метамониторинга реализованы подсистема сбора данных, подсистема взаимодействия с СУБД, экспертная и управляющая подсистемы. При реализации системы метамониторинга использованы современные веб -технологии, мультиагентные технологии, методы создания экспертных систем, методы децентрализованной обработки и распределенного хранения данных. Разработанная система метамониторинга успешно апробирована в суперкомпьютерном центре ИДСТУ СО РАН.

9. Интеллектуальная система управления избыточным роботом-манипулятором c семью степенями свободы на основе мягких вычислений [2014-06-05]
Авторы: Ульянов С.В., Николаева А.В., Бархатова И.А., Ноздрачев А.В.
Просмотров: 3402
В статье рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений на примере сложного объекта управления – избыточного робота-манипулятора с семью степенями свободы. Основным преимуществом применения и внедрения интегрированных интеллектуальных си с-тем управления является возможность получения гарантированного результата: достижения цели управления с максимальным качеством управления на верхнем уровне и минимальным расходом полезного ресурса системы «объект управления – регулятор» на нижнем (исполнительском) уровне иерархической системы автоматического управления. Эффективность инструментария, применяемого для решения конкретной задачи проблемно-ориентированной области, зависит от уровня интеллектуальности вычислительного инструментария и уровня сложности решаемой задачи. В данной работе показаны преимущества и результативность применения рассматриваемого класса интеллектуальных вычислений для эффективного решения классических (алгоритмически неразрешимых) задач, в частности задачи проектирования робастных интеллектуальных систем управления. Приводится общая методология проектирования робастных нечетких баз знаний с использованием специального интеллектуального инструментария – оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях. Эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений рассматривается в сравнении с системами управления с постоянными параметрами регулирующего звена. Для оценки работы систем управления вводится система критериев качества, адаптированная для рассматриваемого объекта управления – робота-манипулятора с семью степенями свободы в зависимости от требуемых точностных характеристик работы. Для демонстрации качества работы рассматриваемых систем управления определен широкий круг как внешних, так и внутренних непредвиденных ситуаций управления.

10. Квантовые вычисления в проектировании робастной интеллектуальной системы управления избыточным роботом-манипулятором c семью степенями свободы [2014-06-05]
Авторы: Ульянов С.В., Николаева А.В., Бархатова И.А.
Просмотров: 2722
Рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений на примере сложного объекта управления – робота-манипулятора с семью степенями свободы. Предложена стратегия самоорганизации БЗ нечетких однотипных регуляторов с применением технологий квантовых вычислений. Применение интеллектуальных вычислений и квантового алгоритма самоорганизации БЗ позволяет достичь цели управления в непредвиденных ситуациях за счет повышения уровня робастности интеллектуальной системы управления в проблемно-ориентированной области. Важным результатом проектирования интеллектуальных систем управления является показанная возможность реализации квантовых алгоритмов и квантовых вычислений на типовом (а не на гибридном квантовом) процессоре в стандартной конфигурации аппаратной поддержки робота-манипулятора как объекта эксперимента. Описание на квантовом языке постановок многих классических (слабоструктурированных) инженерных задач (труднорешаемых на языке классической логики) позволяет найти их эффективное решение. Положительный результат применения технологий мягких интеллектуальных вычислений совместно с аппаратом квантовых вычислений привел к новому альтернативному подходу – применению технологии квантовых интеллектуальных вычислений в задачах оптимизации процессов управления. В данной работе демонстрируется эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений. Для оценки работы систем управления вводится система критериев качества, адаптированная для рассматриваемого объекта управления – робота-манипулятора с семью степенями свободы в зависимости от требуемых точностных характеристик работы. Особое внимание уделено поведению робота-манипулятора под управлением предлагаемых интеллектуальных систем управления в критических непредвиденных ситуациях, связанных с возмущениями во внутренних узлах сложного объекта управления.

| 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая →