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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8001
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 306
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2020

В Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова рассмотрен подход к использованию алгоритмов оптимизации с самообучением для управления динамически изменяющимися системами.

20.05.2020

Основная идея применения алгоритмов с самообучением для управления системой заключается в том, что задача управления рассматривается как задача безусловной оптимизации. Элементами вектора оптимизируемых переменных являются управляющие параметры системы. Шаги алгоритмов рассматриваются как возможные действия по управлению системой. Целевая функция может быть задана одним из двух способов: как суммарное среднее отклонение характеристик работы системы от требуемых (важность характеристик можно учесть с помощью весов при суммировании отклонений) и как максимальное отклонение характеристик работы системы от требуемых.

Подробное описание дается в статье «Использование алгоритмов оптимизации с самообучением для управления динамически изменяющимися системами», автор Костенко В.А. (Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва).