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

1
Ожидается:
16 Марта 2024

Статьи журнала №3 2013

21. Применение методов поиска решения на основе прецедентов в информационных поисковых системах [№3 за 2013 год]
Авторы: Зо Лин Кхаинг (zo.lin2010@mail.ru) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (аспирант ); Варшавский П.Р. (VarshavskyPR@mpei.ru) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (доцент), кандидат технических наук; Аркар Мьо (arkar2011@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «МЭИ» (аспирант );
Аннотация: Рассматриваются актуальные вопросы построения современных информационных поисковых систем. Эти системы являются основным поисковым инструментом, который может применяться при поиске во всемирной сети Интернет. Кроме того, наблюдается устойчивая тенденциях интеллектуализации информационных поисковых систем и персонализации поиска. Указанные механизмы поиска направлены на устранение основных недостатков традиционного контекстного поиска по ключевым словам. Предлагается использовать методы искусственного интеллекта, в частности, мультиагентный подход, методы и средства правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (CBR – Case-Based Reasoning), для обеспечения персонализации и интеллектуализации поиска. Рассмотрены упрощенная структура поисковой машины Интернета и основные задачи таких машин. Предложена архитектура информационной поисковой системы на базе интеллектуальных агентов, обеспечивающая возможность поиска ресурсов Интернета на основе прецедентов (накопленного системой опыта). Подробно рассмотрены компоненты предложенной архитектуры информационной поисковой системы и программная реализация основных модулей системы в MS Visual Studio 2010 с использованием стандарта FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) и технологии ASP.NET под операционную систему MS Windows.
Abstract: The paper discusses topical issues of modern information searchsystem development. These systems are the main search tool that can be used to search in the Internet. In addition, there is a stable trend to intellectualization of infor-mation search systems and search personalization. These searchengines are oriented to eliminate major disadvantages ofthe traditional context keyword search. We propose to use the artificial intelligence methods and, in particular, multi-agent ap-proach, methods and tools of plausible case-based reasoning for personalization and intellectualization of searching. A sim-plified structure of the Internet search engine and the main tasks of such engines are considered. We propose an architecture based on intelligent agents, providing the opportunityto Internet resources case-based search. The components of the pro-posed information search system architecture and main modules software implementation in MS Visual Studio 2010 using FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) standard and ASP.NET technology under MS Windows operating system are considered in detail.
Ключевые слова: мультиагентные системы., поисковые машины интернета, поиск решения на основе прецедентов, информационные поисковые системы
Keywords: multi-agent systems, Internet search engines, case-based reasoning, information retrieval system
Просмотров: 12138

22. Моделирование социальных процессов и мультиагентный подход [№3 за 2013 год]
Авторы: Копылова Н.С. (sibirierkatze@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (аспирант); Мурзин Ф.А. ( murzin@iis.nsk.su) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (зам. директора по научной работе), кандидат физико-математических наук; Курков И.А. (ikurkov@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (аспирант );
Аннотация: Основной целью работы является построение на основе мультиагентного подхода упрощенной математической модели общества с целью ее дальнейшей программной реализации. В модели присутствуют агенты нескольких типов: работники, чиновники, собственники. Кроме того, возможно деление на различные типы внутри одной группы: например, рабочие, добывающие ресурс, и рабочие, перерабатывающие его. Агенты могут переходить из одной группы в другую при выполнении некоторых заранее определенных условий. Каждый агент описывается набором свойств и атрибутов. Свойства – это, например, географическое положение, возможность выполнять некоторые действия. Атрибут – некоторая измеряемая и изменяемая величина (шкала). Уровень того или иного атрибута влияет на поведение агента. Базовый набор атрибутов одинаков для всех типов агентов. В зависимости от типа агента атрибут может находиться в активном или пассивном состоянии (когда его уровень не влияет на поведение агента). Агенты взаимодействуют и оказывают друг на друга влияние. Способы влияния зависят от типа взаимодействующих агентов. Есть несколько базовых типов взаимодействия. Во-первых, через изменения атрибутов. Агенты-чиновники, собирая налоги с агентов-работников, уменьшают уровень атрибута накопления работника. Во-вторых, через указания к действиям. Например, агент-собственник может отправить подчиненных ему работников на новое место работы или дать им новое задание (перекинуть часть работников с добычи ресурса на его переработку). Цель агента – улучшение его показателей-атрибутов.
Abstract: The purpose of the article is a simplified model of society available for software implementation and based on multi-agent approach. The model includes several agent types, for example, workers,officials, owners etc. In addition, division within one group is possible. For example, workers who extract resources andworkers who process resources. Agents can change their type under certain predetermined conditions. The agent represents not a single individual but a group of people. Each agent is described by a set of properties and attributes. Properties include geographical situation, abilityto do cer-tain actions etc. An attribute is certain measurable variable (scale). Agent’s behavior depends on attributes’ value. Basic set of attributes is common to all types of agents but depends on agent’s type attribute can be in active or passive mode. Agents influence and interact with each other. Ways to influence depend on agents’ types. There are some base ways to interact. First, through changing attributes, for example, agent-officials collect taxes from agent-workers reducingthe level of their fund attribute. Second, through operations directive, for example, an agent-owner can send its subordinateworkers to a new location or give them a new job. Agent’s goal is to improve its attributes.
Ключевые слова: автори-тетность., ресурсы, социальное моделирование, мультиагентные системы, социальное влияние
Keywords: authority, resources, social modeling, multi-agent systems, social influence
Просмотров: 12346

23. Исследование эффективности бионических алгоритмов комбинаторной оптимизации [№3 за 2013 год]
Авторы: Семенкина О.Е. (oleese@mail.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева (младший научный сотрудник); Семенкина О.Э. (semenkina.olga@mail.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Для решения задачи коммивояжера предлагаются самонастраивающиеся бионические алгоритмы. Самонастройка алгоритмов обеспечивается за счет стохастического выбора настроек и/или параметров в ходе решения задачи в соответствии с распределениями вероятностей применения этих операторов. Распределения вероятностей модифицируются на каждом шаге алгоритма в соответствии с успешностью применения операторов (параметров), определяемой значением пригодности индивидов (решений), построенных с их помощью. Эффективность предложенных алгоритмов сравнивается с известными бионическими алгоритмами – обычным генетическим алгоритмом, муравьиным алгоритмом и алгоритмом умных капель, а также с локальным поиском (эвристикой Лина–Кернигана). На тестовых задачах большой размерности демонстрируется полезность предложенного подхода.
Abstract: Self-adaptive biology-inspired algorithms for the travelling salesman problem are introduced. Self-adaptation is organized through the settings and/or parameters stochasticchoice based on probability distributions of these operators ac-tivation (parameters use) during an algorithm execution. Probability distributions are modified on each algorithm’s step ac-cordingly to the operators (parameters) use success that is defined through the fitness value of solutions built with these oper-ators (parameters). Effectiveness of proposed algorithms is compared with known bio-inspired algorithms, namely with con-ventional genetic algorithm, ant colony optimization algorithm and intelligent water drops algorithm as well as with local search (Lean–Kernighan heuristic). The usefulness of the proposed approach is demonstrated on problems with high dimen-sion.
Ключевые слова: адаптивность., эвристика лина–кернигана, алгоритм умных капель, муравьиный алгоритм, генетический алгоритм, комбинаторная оптимизация
Keywords: self-adaptive, lin–kernighan heuristic, intelligent water drops algorithm, ant colony optimization, generic algorithm, combinatorial optimization
Просмотров: 14219

24. Модели и методы анализа компьютерных социальных сетей [№3 за 2013 год]
Авторы: Батура Т.В. (tatiana.v.batura@gmail.com) - Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН (старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Статья представляет собой обзор методов анализа компьютерных социальных сетей, который используется для исследования взаимодействий между участниками сети, прогнозирования их поведения, классификации участников, моделирования информационных потоков в сетях. Существуют четыре основных направления исследований при таком анализе: структурное, ресурсное, нормативное и динамическое. Для решения различных задач в данной области используются графовые и стохастические модели, модели эволюции сетей, методы с привлечением онтологий, структурные и реляционные модели, методы машинного обучения, методы визуализации графов и т.д. В работе дается краткое описание популярных компьютерных социальных сетей, рассмотрены различные подходы и модели, применяемые при вычислении характеристик сети, а также перечислены программные приложения, помогающие автоматизировать процесс анализа. Намечены некоторые возможные направления дальнейших исследований в этой области, в частности, более существенная адаптация методов обработки текстовой информации к сетевому контенту. Чтобы обобщить поведение конкретных участников сети на всю сеть, необходимо создание единой теории социальных сетей, в рамках которой можно было бы изучать методы обнаружения и описания характеристик сетей, закономерности распространения этих характеристик, создание методов, позволяющих по структуре социальной сети определять причины взаимодействий участников.
Abstract: The paper represents the survey of the social network analysis methods. That analysis is used to study the in-teractions between network members, prediction their behavior, classification of the members, modeling information flow in networks. There are four main research areas: structural, resource, regulatory and dynamic. To solve the problems in social network analysis the following methods are used: graph and stochastic models, models of network evolution, methods in-volving ontologies, structural and relational models, machine learning methods, network visualization techniques, etc. This paper provides a brief description of popular computer socialnetworks, various approaches and models used in the network characteristics calculation, and lists the software applications that help automate the process of analysis. Several possible di-rections of further studies in this area are outlined: creation of social networks integrated theory, adaptation ofnatural lan-guage text processing methods to the online content, etc. In order to generalize the behavior of specific members ofthe net-work to the entire network, it is necessary to study methods for the detection and characterization of networks, patterns of distribution of these characteristics, the creation of methods to determine the cause of the participants’ interaction.
Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных., моделисети, центральность, граф сети, анализ социальных сетей
Keywords: data mining, network models, centrality, graph of network, social network
Просмотров: 27324

25. Применение современных интеллектуальных информационных технологий для модернизации образовательного процесса [№3 за 2013 год]
Авторы: Куриленко И.Е. (ivan@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», кандидат технических наук; Ян Пайнг (yanpainghein@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (аспирант);
Аннотация: В статье рассматриваются возможности современных информационных технологий, полезные при модернизации образовательного процесса. Описывается пример построения современной образовательной среды (в плане создания интеллектуального программированного помощника) на основе систем виртуализации, систем управления знаниями и мультиагентных технологий. Описывается реализованный прототип виртуальной среды для проведения лабораторных занятий по ряду дисциплин, читаемых кафедрой прикладной математики НИУ «МЭИ», и содержащий такие компоненты, как образовательный портал, открывающий доступ к системе интеллектуальных помощников и порталам курсов, СНМЗ, порталы курсов, содержащие электронные учебные пособия, интерактивные лекции (в форме презентаций), интерактивные описания лабораторных работ, средства обратной связи со студентами, виртуальные лаборатории по курсам.
Abstract: The paper considers possibilities of modern information technologies that are useful for the educational pro-cess modernization. The example of a modern educational environment construction (including intelligent programmed assis-tant) using virtualization, knowledge management and multi-agent technology is described. The article also describes virtual environment implemented prototype to conduct laboratory studies on number of subjects teaching in the Department of Ap-plied Mathematics of National Research University (MPEI). The prototype contains components such as educational portal that provides access to system of intelligent assistants and portals of courses; Knowledge Collection and ModificationSystem (KCMS); portals of courses with electronic books, online lectures (presentations), interactive descriptions of the laboratory works, students feedback system, virtual laboratories for courses.
Ключевые слова: технология виртуализации., управление знаниями, интеллектуальная система
Keywords: virtualization, knowledge management, intellectual system
Просмотров: 11182

26. Разработка экспертных систем на основе трансформации информационных моделей предметной области [№3 за 2013 год]
Авторы: Грищенко М.А. (makcmg@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, Иркутск (аспирант ); Юрин А.Ю. (iskander@irk.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (доцент, зав. лабораторией), кандидат технических наук; Павлов А.И. (asd@icc.ru) - Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск (старший научный сотрудник), кандидат технических наук;
Аннотация: Описан программный комплекс для создания продукционных экспертных систем, ориентированный на непрограммирующего специалиста. Комплекс реализует методологию MDA, позволяющую создавать программные приложения на основе последовательной (пошаговой) трансформации информационных моделей предметной области. Особенностью предлагаемой реализации методологии MDA является использование онтологии в качестве вычислительно-независимой модели, авторской нотации RVML (Rule Visual Modeling Language) для создания платформенно-независимой модели, языка представления знаний JESS в качестве платформенно-зависимой модели. Приведены описания архитектуры, основных модулей программного комплекса, функций и универсальной логической модели базы данных, позволяющей хранить онтологию и продукционные модели, а также обеспечивать их взаимодействие. В статье также описывается авторская нотация RVML, специально разработанная для описания продукций с помощью графических примитивов, повышающая эффективность разработки продукционных БЗ и обладающая большей наглядностью по сравнению с UML при отображении причинно-следственных зависимостей.
Abstract: The paper describes the software to design rule-based expert systems. The software includes MDA methodolo-gy (Model Driven Architecture) and is intended for non-programmers. MDA is based on the stepwise transformation of do-main models. The proposed methodology feature is using ontology as a computation independent model (CIM); RVML (Rule Visual Modeling Language) as a platform independent model (PIM); JESS as a platform specific model (PSM). The architecture, main modules, functions and the universal logic data model for storing and interacting ontology and rules are presented. The RVML (designed to describe the rules with theaid of graphical primitives) is described. RVML increases the efficiency of rule-bases development by improving the clarity and comprehensibility of visualization of cause-effect relations (as compared with UML).
Ключевые слова: онтология., web-приложения, трансформация моделей, продукции, бз, экспертные системы, mda
Keywords: ontology, web-application, transformation of models, rules, knowledge base, expert systems, mda
Просмотров: 14098

27. Предпосылки унификации программных средств поддержки принятия решений [№3 за 2013 год]
Авторы: Осипов В.П. (osipov@keldysh.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (доцент, ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Сивакова Т.В. (sivakova15@mail.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (младший научный сотрудник); Судаков В.А. (vsudakov@bk.ru) - Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН (доцент, старший научный сотрудник ), кандидат технических наук;
Аннотация: Рассматриваются вопросы разработки систем поддержки принятия решений(СППР), инвариантных по отношению к предметной области. Предлагается унифицированный подход к созданию СППР, включающий следующие принципы: свобода от субъективизма разработчиков, инвариантность по отношению к предметной области, множественность методов поддержки решений, субъективизм лица, принимающего решения, и дружелюбность по отношению к нему. Архитектура СППР, реализующая указанные принципы, строится на каркасном подходе. Каркас отвечает за механизм описания пространства критериев и параметров модели предметной области, позволяет пользователю выбирать методы поддержки решений и организует информационный обмен между ними, обеспечивает хранение, отображение и редактирование атрибутов альтернатив, обеспечивает контроль доступа. Все множество вариативных поведений СППР выделяется в модули, которые подключаются через точки расширения. Даны некоторые правила качественной разработки СППР. Предложены характеристики оценки качества, включая свойства, присущие методу поддержки решений, и свойства, присущие программной реализации метода. Предложенные методологические основы с успехом применены при создании СППР «Космос», которая используется в ранжировании заявок на научно-прикладные исследования на Российском сегменте Международной космической станции.
Abstract: The paper describes the development of decision support systems (DSS) that are invariant with respect to the domain area. A unified approach to the DSS is provided. It includes the following principles: no developers’ subjectivity, the domain area invariance, decision support methods multiplicity, decision maker subjectivity and usability. DSS architecture, that implements these principles, based on the frame approach. The framework is responsible for the mechanism of describ-ing domain model criteria and parameters, allows the user to choose their decision support methods and organizes the infor-mation exchange between them, provides storaging, displaying and editing the alternatives attributes, provides access control. The entire set of variable DSS behavior stands out in the modules that are connected via extension points. The article pro-vides some guidelines of DSS quality design. It also proposes the characteristics for quality evaluation including the decision support method properties and software implementation properties of the method. The proposed methodological framework is successfully used to design the DSS COSMOS which is usedin the ranking of applications for scientific and applied re-search on the International Space Station Russian segment.
Ключевые слова: трехзвенная архитектура., качество программного обеспечения, унифицированный подход, система поддержки решений
Keywords: three-tier architecture, software quality, unified approach, decision support system
Просмотров: 7027

28. Минимизация рисков при разработке программных средств [№3 за 2013 год]
Авторы: Бахтизин В.В. ( bww@bsuir.by) - Белорусский государственный университет информатикии радиоэлектроники, кандидат технических наук; Кузиков А.А. (zander@me.by) - Белорусский государственный университет информатикии радиоэлектроники (аспирант );
Аннотация: Рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются команды, разрабатывающие программные средства по методологии Scrum, а также влияние на качество программных средств неразрешение этих проблем. Предложены метрики, позволяющие количественно оценивать риски несвоевременного выполнения работ, связанные с простоем отдельных членов команды и неоптимальной декомпозицией запланированных работ на задачи. Предлагается метод, ориентированный на минимизацию рисков, которые связаны с неэффективной занятостью членов Scrum-команды в процессе итерации. Представлены алгоритмы для применения предложенного метода на этапах планирования и выполнения работ процесса разработки, организованного в соответствии с методологией Scrum.
Abstract: The article examines the obstacles that are usual for software development teams working with the Scrum methodology and the impact on software quality. The authors propose a method aimed at risks minimizing when risks are connected with ineffective productivity time of Scrum-team members during Scrum iteration. The paper suggests the meas-ures that help in the risks quantitative assessment for late performances when the risks are linked with team members’ idle time and non-optimal decomposition of scheduled work.
Ключевые слова: гибкое управление проектами., минимизация рисков, качество программных средств, гибкая методология разработки
Keywords: agile project management, risks minimizing, software quality, agile software development
Просмотров: 6726

29. Комплекс программ для восстановления плотности вероятности cтохастической функции принадлежности по малой выборке при многофакторном влиянии [№3 за 2013 год]
Автор: Зимин М.М. (zimin7@yandex.ru) - нет (инженер );
Аннотация: Описан комплекс программ для восстановления плотности вероятности стохастической функции принадлежности, позволяющий дополнять нечеткий анализ стохастическим, улучшая тем самым точность оценки различных сложных ситуаций, обусловленных опасными или нежелательными социально-экономическими, природными и техногенными процессами. Принимается во внимание тот факт, что на развитие этих процессов обычно влияет большое количество случайных факторов. Разработанное ПО требует около 2,2 Мб памяти и выполняет вычисления за незначительное время. Получаемые плотности вероятности могут использоваться в различных вероятностных расчетах, например, для анализа лавинной или селевой опасностии обеспечения безопасности работ в малоизученных горных районах. Приводятся примеры оценивания их параметровпо малым выборкам.
Abstract: The paper describes software to recover probability density of stochastic membership function, allowing sup-plementing fuzzy analysis with stochastic calculations. This improves the assessment accuracy of various complex situations caused by dangerous or undesirable socio-economic, naturaland man-made processes. These processes development usually depends on many random factors. The developed software requires about 2,2 MB of memory and performs computations in a short time. The resulting probability density can be used in various probabilistic calculations, for example, to analyze the ava-lanche or sill risk and to provide operational safety in the understudied mountain regions. The examples of estimating the probabilities densities parameters with small samples are given.
Ключевые слова: выборка, восстановление, программа, плотность вероятности, функция принадлежности
Keywords: sample, rejuvenation, software, probability density, fuzzy set function
Просмотров: 12535

30. Прототип системы анализа состояния вычислительного кластера на основе метода опорных векторов [№3 за 2013 год]
Авторы: Конюхов С.С. (s.konyuhov@rsc-tech.ru) - Группа компаний РСК (инженер); Московский А.А. (moskov@rsc-tech.ru) - Группа компаний РСК, кандидат химических наук; Рябинкин Е.А. (rae@kiae.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (начальник отдела), кандидат физико-математических наук; Велихов В.Е. (velikovve@kiae.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (зам. директора), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: С ростом сложности вычислительных кластеров для обеспечения их эффективной работы на первый план выходит проблема отказоустойчивости. Ее решение в настоящее время является одной из самых активно развивающихся областей, связанной с высокопроизводительными вычислениями. В данной работе рассмотрена задача построения автоматизированной системы классификации состояний вычислительного кластера с целью прогнозирования и своевременного выявления нештатных ситуаций в его работе. Для ее решения был предложен алгоритм, использующий методы машинного обучения на основе подхода опорных векторов (SVM/SVR). Отличительной особенностью используемого алгоритма является его модульный характер, допускающий выбор наиболее эффективных методов для решения подзадач всего алгоритма обработки входных данных. На примере анализа данных мониторинга, собранных с реально действующих вычислительных кластеров, была показана принципиальная применимость предложенного алгоритма для обнаружения новых состояний вычислительного кластера: при правильном выборе пара-метров используемых методов удается осуществлять прогнозирование возможных будущих состояний с точностью 6–16 % и фиксировать критическое изменение контролирующих величин в пределах 3–5 шагов прогноза. При малом числе показаний сенсорных датчиков, содержащих выпадающие значения (5–10 %), наблюдается устойчивость системы к сбоям в показаниях сенсорных датчиков. Возможное дальнейшее развитие автоматизированной системы связано с использованием online-алгоритмов SVM/SVR и методов выявления сложных типов аномального поведения вычислительных кластеров.
Abstract: Increasing complexity of computer cluster systems highlights the problem of failure tolerance to provide their efficient work. Nowadays this problem is one of the most dynamically elaborating in the area of high performance computa-tions. The paper considers different implementation aspects of automated system performing classification of computer clus-ter states to predict and check critical events. The algorithm using statistical learning theory approach (support vector meth-od) is proposed to address these subjects. Its modular structure permits to use more robust and efficient methods to deal with subtasks of the general algorithm. The the algorithm implementation prototype is tested on sets of real-world data. Provided that correct parameters are selected its anomaly detection capability is shown. In the test experiments the prediction error of future possible states is 6–16 % while the critical change of control parameters is fixed within 3–5 prognosis time steps. Sen-sor failure tolerance with small numbers (5–10 %) of data series with outliers is proved. Possible improvements of the auto-mated classification system are related with on-line SVR algorithms and methods to deal with more sophisticated anomalous behaviour of computer clusters.
Ключевые слова: метод опорных векторов., обнаружение выпадающих значений, статистические методы анализа многомерных временных рядов, система прогнозирования сбоев кластер-ных вычислительных установок, мониторинг компонент вычислительного кластера
Keywords: support vector method, anomaly detection, statistical methods of multi-variate time-series analysis, failure prognosis system of computer clusters, monitoring of computer clusters
Просмотров: 9811

← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | Следующая →