На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
17 Июня 2024

Статьи из выпуска № 2 за 2018 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Технология взаимодействия сервисов облачной платформы IACPaaS с внешним программным обеспечением [№2 за 2018 год]
Авторы: Грибова В.В., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., Федорищев Л.А.
Просмотров: 7573
Современные облачные технологии обладают рядом преимуществ перед другими видами ПО (упрощение установки, сопровождения, доступа, командной работы и т.д.). В то же время существуют задачи, которые невозможно выполнить на облачных платформах (или их выполнение неоптимально). Поэтому очевидна необходимость в создании стандартов, интерфейсов, систем, позволяющих объединять возможности ПО разных видов. В данной статье рассмотрены архитектура и технология взаимодействия облачной платформы IACPaaS и внешнего традиционного ПО. Приведена архитектура взаимодействия облачной платформы и внешнего ПО, которая включает пять основных компонентов: два из них на платформе – сервис и агент-посредник и три на внешней системе – веб-сервер, программа-посредник, внешнее ПО. Описаны особенности каждого из этих компонентов. Представлена технология разработки сервиса с учетом приведенной архитектуры, состоящая из четырех основных этапов: разработка сервиса на платформе, разработка внешнего ПО, установка веб-сервера, разработка коммуникационного ПО – программы-посредника. Описаны особенности каждого из этих этапов. Названы необходимые требования при разработке агентов на платформе, спецификации параметров при отправке и получении сообщений. Представлены соответствующие примеры. Приведены примеры успешного использования описываемой технологии при решении задач транспортного моделирования. Показано, что основная вычислительная нагрузка сосредоточена на внешнем ПО, тогда как на платформе IACPaaS находятся сервисы визуализации результатов этих вычислений. Продемонстрировано поэтапное выполнение рассмотренной технологии.

2. О реализации средств машинного обучения в интеллектуальных системах реального времени [№2 за 2018 год]
Авторы: Еремеев А.П., Кожухов А.А., Голенков В.В., Гулякина Н.А.
Просмотров: 9050
В работе дан анализ методов обучения с подкреплением (RL-обучения) в плане их использования в интеллектуальных системах реального времени на примере интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. Описана реализация алгоритмов обучения с подкреплением на основе временных (темпоральных) различий и рассмотрены основные преимущества использования гибких алгоритмов, которые могут оказывать значительное влияние на эффективность и производительность интеллектуальных систем реального времени. Гибкие алгоритмы могут иметь решающее значение для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени, так как они способны находить приемлемые решения в условиях жестких временных ограничений и улучшать их (вплоть до получения оптимальных) при увеличении предоставляемых ресурсов (особенно временных). Предложен гибкий алгоритм, включающий в себя статистический модуль прогнозирования и мультиагентный модуль RL-обучения. Рассмотрены возможности внедрения разработанного гибкого алгоритма в подсистему прогнозирования интеллектуальных систем реального времени типа интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени для управления и мониторинга сложного технологического объекта. Описываются подход к реализации перехода от обучения интеллектуальных систем, основанных на знаниях, к обучению средств их разработки (при этом архитектура такой интеллектуальной системы рассматривается как основа обеспечения ее гибкости и обучаемости), а также направления обучения и самообучения интеллектуальных систем, их способность приобретать знания и навыки из различных источников. Дается обоснование применения развиваемой в работе технологии OSTIS для разработки интеллектуальных систем, основанных на знаниях, включая интеллектуальные системы реального времени.

3. Система управления предприятием [№2 за 2018 год]
Автор: Лисецкий Ю.М.
Просмотров: 33637
В статье рассмотрено предприятие как открытая социально-экономическая система, которая действует в рамках ситуационного похода, что предполагает изменение форм, методов, системы, стиля руководства предприятием в зависимости от объективных условий внешней среды, а также более ускоренный процесс конвергенции моделей управления. Показано, что управление – это целенаправленный и постоянный процесс влияния субъекта управления на объект управления, направленный на смену состояния согласно определенному плану действий и являющийся неотъемлемой функцией любой системы. Приведены основные принципы (законы кибернетики) построения систем управления – разнообразие, отличие целого от частного, внешнее дополнение, обратная связь, антиэнтропийность, а также кибернетическая и функциональная модели системы управления. Представлены система управления предприятием как форма реального воплощения управленческих взаимосвязей и ее состав – подсистемы методологии управления, процесса управления, структуры управления и техники управления. Решение актуальной задачи структурной перестройки производства и прежде всего системы управления им целесообразно проводить на основе системных принципов для создания эффективной организационно-экономической модели управления производственным предприятием.

4. Применение продукционной модели представления знаний для оценки соответствия уровня подготовки кандидата требованиям должности IT-отдела [№2 за 2018 год]
Авторы: Зубкова Т.М., Тагирова Л.Ф., Тагиров В.К.
Просмотров: 9671
В связи с бурным развитием и повсеместным внедрением в различные сферы жизни средств информационных технологий на рынке труда появилось большое количество специалистов в этой области (программисты, администраторы БД, системные администраторы и т.д.). В такой ситуации работодателям становится все сложнее выбирать подходящего сотрудника из большого количества возможных претендентов. Кроме того, сотрудникам отделов подбора персонала приходится тратить много времени на ввод и обработку данных кандидатов на различные должности, в том числе и в отделы информационных технологий. В статье предлагается решение проблемы подбора персонала в отдел информационных технологий на основе оценок качеств претендентов. Описан алгоритм и разработана программная система, позволяющая с помощью количественных оценок профессионально значимых и личностных качеств кандидатов выбрать сотрудника, наиболее соответствующего требованиям вакантной должности. Для поддержки принятия решения о соответствии уровня подготовки кандидата требованиям определенной должности отдела информационных технологий был использован модуль экспертной оценки, ядром которого является продукционная модель представления знаний. При работе программной системы данные кандидатов считываются из БД и сравниваются с правилами. В результате выдаются рекомендации для лица, принимающего решение, о том, на какую именно должность может претендовать кандидат.

5. Точное решение задачи поиска минимального ациклического пути во взвешенных графах, содержащих ребра отрицательного веса [№2 за 2018 год]
Авторы: Гданский Н.И., Куликова Н.Л., Чумакова Е.В.
Просмотров: 7520
Рассмотрена задача определения минимальных ациклических маршрутов во взвешенных графах, содержащих ребра отрицательного веса. Исследованы возможности алгоритма Беллмана–Форда. Показано, что все его возможные модификации, даже самые глубокие, в общем случае могут определять только приближенные решения. В среднем наилучшие приближенные решения задачи дает модифицированный вариант алгоритма Беллмана–Форда, в котором циклы отбрасываются при поиске оптимальных продолжений искомого пути. Для гарантированного поиска точных решений предложена модификация метода ветвей и границ, основанная на использовании специальных деревьев ациклического перебора. В узлах данного дерева наряду с номером очередной вершины, текущей стоимостью пути и необходимыми указателями дополнительно хранятся номера всех еще не пройденных вершин, а также специальный список ребер отрицательного веса. Список вершин используется при ациклическом продолжении пути. Список ребер отрицательного веса применяется для оценки максимально возможного уменьшения стоимости пути при его продлении. С целью более удобной практической реализации деревьев ациклического перебора для вершин одного уровня предложено использовать специальные двунаправленные списки. В них прямые ссылки задают перемещение по соседним узлам уровня. Обратные ссылки указывают на предыдущую вершину в пути от начальной вершины к данному узлу. Алгоритм изложен на С-подобном псевдокоде. Приведен пример, демонстрирующий приближенный характер модификаций алгоритма Беллмана–Форда, а также показана работа предлагаемого метода.

6. Метод определения возможностей параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных [№2 за 2018 год]
Автор: Холод И.И.
Просмотров: 5778
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.

7. Рекомендательная система на основе интеллектуального анализа наукометрического профиля исследователя [№2 за 2018 год]
Автор: Валько Д.В.
Просмотров: 7503
Сегодня научные результаты каждого исследователя могут быть представлены в различных наукометрических базах и системах. Нередко они имеют определенную популярность не в силу своей актуальности, а лишь благодаря глобальной доступности. В то же время качественные научные результаты могут оказаться вне поля зрения научного сообщества просто потому, что не размещены в той или иной популярной наукометрической системе. С точки зрения научного менеджмента такая ситуация девальвирует исследователя безотносительно качества и актуальности достигнутых им научных результатов. По мнению автора, формирование механизма выработки рекомендаций для отдельных исследователей, научных коллективов и их руководителей на всех уровнях менеджмента позволило бы обратить внимание на перспективные научные результаты и обоснованно аккумулировать необходимые ресурсы для включения таких результатов в популярные наукометрические системы. Разработка инструментария, оперирующего большими объемами открытых данных современных наукометрических систем, не может обойтись без методов интеллектуального анализа. В настоящей работе показано, что на основе алгоритма интеллектуального анализа взаимосвязей (Apriori), адаптированного к наукометрическим данным в системе Scopus, могут быть сформулированы некоторые наборы ассоциативных правил, пригодные для прогнозирования вероятных будущих научных результатов, и разработаны автоматизированные рекомендации по улучшению публикационной активности. Разработаны и предложены методический инструментарий анализа публикационной активности с применением интеллектуального анализа наукометрических данных, а также модульная архитектура и прототип программной системы, позволяющей на основе интеллектуального анализа наукометрических данных формировать публикационный рейтинг и индивидуальные рекомендации по улучшению публикационной активности автора. В статье показаны некоторые результаты экспериментов по оценке публикационного потенциала исследователей, аффилированных с Южно-Уральским государственным университетом.

8. Современные подходы к обучению интеллектуальных агентов в среде Atari [№2 за 2018 год]
Авторы: Коробов Д.А., Беляев С.А.
Просмотров: 8650
Статья посвящена разработке и исследованию алгоритмов машинного обучения в задаче обучения интеллектуальных агентов в среде Atari, представляющей эмуляцию игровой консоли Atari2600 при помощи платформы OpenAI Gym. Основные цели исследования – описание и сравнение современных алгоритмов обучения с подкреплением в различных ситуациях, выявление их достоинств и недостатков, а также формирование предложений по повышению эффективности этих алгоритмов. Авторы описывают математическую модель задачи обучения с подкреплением в виде марковского процесса принятия решений и формируют критерий оптимальности системы. Отдельно отмечены особенности, характерные для среды Atari. Описаны принцип работы существующих решений, а также использующиеся в них инструменты. Рассмотрены базовый подход Q-обучения и его известная модификация с использованием нейронной сети. Представлена идея алгоритма на основе градиента по стратегиям. Дано описание подхода алгоритмов типа «актор-критик», а также рассмотрена его асинхронная многопоточная версия. Все рассмотренные алгоритмы описаны в виде псевдокода. Предложен способ повышения эффективности обучения с помощью выделения признаков. Разработан алгоритм генерации вектора признаков на основе распознавания образов. Описаны этапы формирования вектора признаков и его использования в процессе обучения. Алгоритмы реализованы, проведен эксперимент с их использованием. Выполнен сравнительный анализ результатов и получены выводы об эффективности алгоритмов. Предложены идеи по дальнейшему увеличению скорости и качества обучения интеллектуальных агентов.

9. Метод автоматизированного формирования семантической модели базы данных диалоговой системы [№2 за 2018 год]
Автор: Посевкин Р.В.
Просмотров: 7165
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.

10. Система распараллеливания нагрузки на ресурсы ЭВМ [№2 за 2018 год]
Авторы: Пальчевский Е.В., Халиков А.Р.
Просмотров: 7864
Данная статья посвящена распараллеливанию нагрузки на физические ресурсы ЭВМ за счет алгоритма, основанного на цепях Маркова. Разработан аппаратно-программный модуль IDLP, предназначенный для распараллеливания вычислительных процессов на физические ресурсы вычислительного кластера. Показана нагрузочная зависимость физических ресурсов от запускаемых на вычислительном кластере задач. Обоснована целесообразность применения аппаратно-программного модуля IDLP. Созданный аппаратно-программный модуль позволяет эффективно справляться с переносами вычислительных процессов, а также предотвращает перегруженность системы. Одним из элементов модуля является интуитивно понятный веб-интерфейс, позволяющий удаленно управлять IDLP как со смартфона, так и с персонального компьютера. В статье описан функционал разработанного аппаратно-программного модуля: старт, стоп, перезапуск, установка значения нагрузки ядра. Показана схема данного модуля, на которой представлено также равномерное распределение (распараллеливание) вычислительных процессов по физическим и логическим ядрам ЭВМ с последующим снижением нагрузки на центральный процессор. В работе приведены результаты тестирования аппаратно-программного модуля, в ходе которого подтверждено снижение загруженности вычислительных ресурсов физического сервера. Как следствие – повышение производительности. Разработанное решение позволяет не только повысить производительность в 1,72 раза (на конкретном используемом оборудовании, в остальных случаях нагрузка может отличаться), но и параллельно запускать сложные и ресурсоемкие вычислительные процессы без нарушения работоспособности ЭВМ.

| 1 | 2 | 3 | Следующая →