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

В Донском государственном техническом университете совместно с Филиалом Военной академии связи рассматривалась возможность параллельной реализации алгоритмов муравьиных колоний для криптоанализа блочных криптосистем.

09.02.2016

В последние годы интенсивно разрабатывается новое научное направление «природные вычисления», объединяющее математические методы, в которых заложен принцип природных механизмов принятия решений. К таким методам относятся методы моделирования отжига, эволюционного моделирования, генетические алгоритмы, методы эволюционной адаптации, алгоритмы роевого интеллекта, муравьиные алгоритмы. В моделях и алгоритмах эволюционных вычислений ключевым элементом является построение начальной модели и правил, по которым она может изменяться (эволюционировать). Были предложены разнообразные схемы эволюционных вычислений, в том числе генетический алгоритм, генетическое программирование, эволюционные стратегии, эволюционное программирование. В настоящее время известно применение генетических алгоритмов для оптимизации широкого круга задач, в том числе задач криптоанализа.

Недостатком генетических алгоритмов является наличие «слепого» поиска. Это в общем случае приводит к генерации решений с нарушениями, что увеличивает время поиска и требует дополнительного контроля, к генерации большого количества одинаковых решений, генерации большого количества плохо приспособленных решений, что в общем случае может привести к попаданию в локальный оптимум. Поэтому представляет интерес применение эвристических методов, инспирированных природными системами, в которых осуществляется поэтапное построение решения задачи (то есть добавление нового оптимального частичного решения к уже построенному частичному оптимальному решению). К методам данного вида относят и муравьиные алгоритмы, идея которых состоит в моделировании поведения муравьев, связанного с их способностью быстро находить кратчайший путь от муравейника к источнику пищи.

 Подробное описание дается в статье «Разработка и исследование параллельного алгоритма муравьиных колоний для криптоанализа блочных криптосистем», авторы: Чернышев Ю.О., Сергеев А.С., Рязанов A.H. (Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону), Капустин C.А. (Филиал Военной академии связи, Краснодар).