Журнал "Программные продукты и системы" - научные статьи в области информационных технологий

Подать статью

Авторитетность издания

ВАК - К1

RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

№1

Ожидается:

16 Марта 2026

Выпуски

2025

все выпуски

все статьи

Подписаться на RSS

Статьи журнала №4 2025

1. Повышение эффективности алгоритма полного перебора при распределении нагрузки в иерархиях

[№4 за 2025 год]
Авторы: Ай Мин Тайк (ayeminthike52@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (докторант), кандидат технических наук; Лупин С.А. (lupin@miee.ru) - Национальный исследовательский университет «МИЭТ», Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (профессор), кандидат технических наук; Телегин П.Н. (pnt@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Шабанов Б.М. (jscc@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр Российской академии наук, г. Москва (чл.-корр. РАН, директор), доктор технических наук;
Аннотация: Нахождение оптимального распределения задач между узлами иерархических систем относится к разряду сложных комбинаторных задач с множеством ограничений. От точности ее решения зависит эффективность работы иерархий в различных областях их применения. В этой статье рассмотрены два подхода к ограничению пространства поиска решения, направленные на повышение эффективности алгоритма полного перебора при распределении нагрузки в иерархиях. Представленные подходы базируются на реструктуризации процесса генерации варианта решения, направленной на исключение невалидных комбинаций. В первом случае при формировании очередного варианта распределения нагрузки исключается перебор для последнего узла с помощью замены его на вычисление единственного допустимого значения. Второй вариант использует досрочный выход из цикла генерации вектора решения до его завершения при нарушении любого граничного условия задачи. Каждый подход можно применять по отдельности или в комбинации для повышения эффективности алгоритма полного перебора. Проведенные вычислительные эксперименты показывают, что первый подход обеспечивает ускорение в 26 раз, второй подход дает почти трехкратное ускорение, а их комбинация позволяет получить 76-кратное ускорение. Эти результаты подтверждают, что предложенные подходы значительно снижают вычислительную сложность алгоритма полного перебора при сохранении точности получаемого решения. Данные подходы могут имплементироваться и в параллельные реализации алгоритма полного перебора, что обеспечивает расширение области его практического применения в сторону задач большой размерности.

Abstract: Finding the optimal distribution of tasks among the nodes of hierarchical systems is a complex combinatorial problem with many constraints. The efficiency of hierarchies in various areas of their application depends on the accuracy of its solution. This paper examines two approaches for constraining the solution search space, aimed at increasing the efficiency of the brute-force algorithm for load distribution in hierarchies. The proposed approaches are based on restructuring the process of generating a solution variant, aimed at excluding invalid combinations. In the first approach, during the generation of each new load distribution variant, enumeration for the final node is eliminated by replacing it with the computation of a single valid value. The second approach employs an early exit from the solution vector generation loop before its completion, triggered by the violation of any problem constraint. These methods are applicable either separately or jointly to improve the performance of the brute-force algorithm. The conducted computational experiments show that the first approach provides a 26-fold acceleration, the second approach provides almost a 3-fold acceleration, and their combination yields a 76-fold acceleration. These results confirm that the proposed approaches significantly reduce the computational complexity of the exhaustive search algorithm while maintaining the accuracy of the resulting solution. These approaches can also be implemented in parallel versions of the brute-force algorithm. This extends the algorithm's practical application scope to large-scale problems.

Ключевые слова: иерархические системы, распределение задач, алгоритм полного перебора, вычислительная сложность, минимизация пространства поиска, масштабируемость, повышение эффективности
Keywords: hierarchical systems, task distribution, brute-force algorithm, computational complexity, search space minimization, scalable, increasing the efficiency
Просмотров: 1462

1. Повышение эффективности алгоритма полного перебора при распределении нагрузки в иерархиях

[№4 за 2025 год]

Нахождение оптимального распределения задач между узлами иерархических систем относится к разряду сложных комбинаторных задач с множеством ограничений. От точности ее решения зависит эффективность работы иерархий в различных областях их применения. В этой статье рассмотрены два подхода к ограничению пространства поиска решения, направленные на повышение эффективности алгоритма полного перебора при распределении нагрузки в иерархиях. Представленные подходы базируются на реструктуризации процесса генерации варианта решения, направленной на исключение невалидных комбинаций. В первом случае при формировании очередного варианта распределения нагрузки исключается перебор для последнего узла с помощью замены его на вычисление единственного допустимого значения. Второй вариант использует досрочный выход из цикла генерации вектора решения до его завершения при нарушении любого граничного условия задачи. Каждый подход можно применять по отдельности или в комбинации для повышения эффективности алгоритма полного перебора. Проведенные вычислительные эксперименты показывают, что первый подход обеспечивает ускорение в 26 раз, второй подход дает почти трехкратное ускорение, а их комбинация позволяет получить 76-кратное ускорение. Эти результаты подтверждают, что предложенные подходы значительно снижают вычислительную сложность алгоритма полного перебора при сохранении точности получаемого решения. Данные подходы могут имплементироваться и в параллельные реализации алгоритма полного перебора, что обеспечивает расширение области его практического применения в сторону задач большой размерности.

Ай Мин Тайк (ayeminthike52@gmail.com) - Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (докторант), кандидат технических наук; Лупин С.А. (lupin@miee.ru) - Национальный исследовательский университет «МИЭТ», Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (профессор), кандидат технических наук; Телегин П.Н. (pnt@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Шабанов Б.М. (jscc@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр Российской академии наук, г. Москва (чл.-корр. РАН, директор), доктор технических наук;

2. Прогнозирование времени выполнения суперкомпьютерных заданий с применением методов машинного обучения

[№4 за 2025 год]
Авторы: Баранцев В.В. (barantsev.vitalik@mail.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (инженер-исследователь); Мокряков А.В. (mokryakov-av@rguk.ru) - РГУ им. А.Н. Косыгина (заведующий кафедрой), кандидат физико-математических наук; Прилипко А.А. (aaprilipko@mail.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (ведущий научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Предметом представленного в статье исследования является применение методов машинного обучения для прогнозирования времени выполнения заданий в суперкомпьютерных системах. Планировщик суперкомпьютерных заданий составляет расписание их запусков на основе пользовательских оценок времени выполнения. При этом пользователи в большинстве случаев значительно завышают время выполнения своих заданий, чтобы исключить риск их принудительного завершения по истечении заказанного времени. Это приводит к построению неоптимального расписания и существенному снижению качества планирования заданий. Прогнозирование времени выполнения заданий позволит планировщику формировать более точное расписание. В качестве метода исследования использован сравнительный анализ моделей машинного обучения, включая деревья решений, метод k-ближайших соседей, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и широкое обучение. Обучение моделей проводилось на статистических данных о выполнении заданий на суперкомпьютере МВС-10П ОП. Дополнительно рассмотрены подходы, направленные на повышение качества прогнозов, включая методы кластеризации и классификации заданий. Результаты исследования позволили выявить специфику применения машинного обучения для прогнозирования времени выполнения заданий в условиях ограниченного и не всегда информативного набора признаков. Показано, что существующие методы машинного обучения обладают определенными ограничениями, связанными с устойчивостью моделей и риском переобучения. Вместе с тем полученные данные дают возможность наметить пути повышения точности прогнозирования. Практическая значимость работы заключается в возможности применения ее результатов для оптимизации планирования заданий в суперкомпьютерных системах за счет повышения точности прогноза времени выполнения заданий.

Abstract: The paper applies machine learning methods to predict job execution times in supercomputer systems. The supercomputer job scheduler creates launch schedules based on user-provided runtime estimates. Users typically overestimate their jobs' execution time to avoid the risk of forced termination once the allocated time expires. This results in suboptimal schedule construction and significantly reduces overall scheduling efficiency. Job execution time prediction will enable the scheduler to generate more accurate schedules. The authors employed a comparative analysis of machine learning models as their research method, including decision trees, k-nearest neighbors, random forest, gradient boosting, neural networks, and broad learning. Model training utilized statistical data from job executions on the MVS-10P supercomputer. The study additionally examined approaches for improving prediction quality, including job clustering and classification methods. The research results revealed specific characteristics of applying machine learning for job execution time prediction with limited and often uninformative feature sets. The paper demonstrates that existing machine learning methods possess certain limitations related to model stability and overfitting risks. At the same time, the obtained results make it possible to identify potential ways to improve prediction accuracy. The practical significance of the study lies in the possibility of using its results to optimize job scheduling in supercomputing systems by increasing the accuracy of runtime forecasts.

Ключевые слова: суперкомпьютер, машинное обучение, прогнозирование времени выполнения, распределение ресурсов, кластеризация, классификация, регрессионный анализ
Keywords: supercomputer, machine learning, execution time prediction, resource allocation, clusterization, classification, regression analysis
Просмотров: 1429

2. Прогнозирование времени выполнения суперкомпьютерных заданий с применением методов машинного обучения

[№4 за 2025 год]

Предметом представленного в статье исследования является применение методов машинного обучения для прогнозирования времени выполнения заданий в суперкомпьютерных системах. Планировщик суперкомпьютерных заданий составляет расписание их запусков на основе пользовательских оценок времени выполнения. При этом пользователи в большинстве случаев значительно завышают время выполнения своих заданий, чтобы исключить риск их принудительного завершения по истечении заказанного времени. Это приводит к построению неоптимального расписания и существенному снижению качества планирования заданий. Прогнозирование времени выполнения заданий позволит планировщику формировать более точное расписание. В качестве метода исследования использован сравнительный анализ моделей машинного обучения, включая деревья решений, метод k-ближайших соседей, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и широкое обучение. Обучение моделей проводилось на статистических данных о выполнении заданий на суперкомпьютере МВС-10П ОП. Дополнительно рассмотрены подходы, направленные на повышение качества прогнозов, включая методы кластеризации и классификации заданий. Результаты исследования позволили выявить специфику применения машинного обучения для прогнозирования времени выполнения заданий в условиях ограниченного и не всегда информативного набора признаков. Показано, что существующие методы машинного обучения обладают определенными ограничениями, связанными с устойчивостью моделей и риском переобучения. Вместе с тем полученные данные дают возможность наметить пути повышения точности прогнозирования. Практическая значимость работы заключается в возможности применения ее результатов для оптимизации планирования заданий в суперкомпьютерных системах за счет повышения точности прогноза времени выполнения заданий.

Баранцев В.В. (barantsev.vitalik@mail.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (инженер-исследователь); Мокряков А.В. (mokryakov-av@rguk.ru) - РГУ им. А.Н. Косыгина (заведующий кафедрой), кандидат физико-математических наук; Прилипко А.А. (aaprilipko@mail.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (ведущий научный сотрудник), кандидат физико-математических наук;

3. Реализация взаимодействия разнородных сетей квантового распределения ключей в рамках межуниверситетской квантовой сети

[№4 за 2025 год]
Авторы: Бужин И.Г. (bigvrn93@mail.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (старший научный сотрудник), кандидат технических наук; Велихов В.Е. (velikovve@kiae.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (зам. директора), кандидат физико-математических наук; Миронов Ю.Б. (ymironov@jscc.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Овсянников А.П. (ovsyannikov@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (ведущий научный сотрудник);
Аннотация: Статья посвящена разработке и исследованию модели сети квантового распределения ключей (КРК), интегрированной в структуру национальной научно-образовательной сети. Предметом исследования является межуниверситетская квантовая сеть, реализованная в 2024 году на базе национальной исследовательской компьютерной сети. Она включает в себя участки (сети) КРК, использующие различные несовместимые друг с другом протоколы. Также межуниверситетская квантовая сеть взаимодействует с магистральной квантовой и университетскими сетя-ми. В работе исследуется взаимодействие разнородных сетей КРК (доменов). Рассмотрены возможные сценарии передачи квантово-защищенного ключа между пользователями в разных доменах, в том числе распределение целевого ключа между географически удаленными доменами через магистральную квантовую сеть. Предложена ориентированная на практическую реализацию расширенная многоуровневая модель квантовой сети. Она включает уровни коммуникации, синхронизации, выработки квантовых ключей, а также выработки квантово-защищенных ключей и управления ими, управления сетью КРК и ее мониторинга, междоменного взаимодействия, а также прикладной уровень. Основным преимущественным отличием модели является уровень междоменного взаимодействия. Он отвечает за общую адресацию, не зависящую от внутреннего устройства сетей КРК, защищенное распространение маршрутной и ключевой информации, за конвертацию интерфейсов между пользовательски-ми средствами криптографической защиты информации и квантовыми сетями разных производителей. Важным дополнением структурной модели является специальное выделение уровня синхронизации. Это позволяет использовать общую частотно-референсную рамку для масштабируемой сети КРК и закладывает основу для создания национальной сети синхронизации времени и частоты для научных исследований. Также такое дополнение может способствовать увеличению допустимых потерь в квантовом канале при сохранении стабильности выработки квантового ключа. В статье обоснован модульный подход к созданию систем управления и мониторинга масштабируемых сетей КРК.

Abstract: The paper focuses on developing and investigating a quantum key distribution (QKD) network model integrated into the national research and education network (NREN) infrastructure. The subject of the study is an interuniversity QKD network, implemented in 2024 on the basis of Russian NREN. The interuniversity QKD network includes QKD segments (networks) that use different protocols that are incompatible with one another, as well as interact with other QKD networks (the QKD backbone and university QKD networks). The paper explores the interaction of heterogeneous QKD networks (domains). The research investigates protocols for quantum-protected key transmission across multiple domains, encompassing inter-domain target key distribution through a core quantum network connecting distant locations. The authors proposed a practically oriented extended multi-level model of a quantum network. The model includes: the communication level, the synchronization level, the quantum key generation level, the quantum-secured key generation and management level, the QKD network management and monitoring level, the inter-domain interaction level, and the application level. The fundamental innovation lies in the inter-domain communication layer, responsible for universal addressing scheme implementation, protected distribution of routing intelligence and key material, and interoperability mediation be-tween cryptographic equipment and diverse quantum network implementations. A significant enhancement to the structural model is the dedicated synchronization layer. This enables a common frequency-reference framework for scalable QKD networks and establishes the foundation for a national time-and-frequency synchronization network for scientific research. The modification further enables higher admissible loss margins in quantum channels while preserving stable quantum key distillation performance. The paper also justifies a modular approach to the design of control and monitoring systems for scalable QKD networks.

Ключевые слова: квантовое распределение ключей, КРК, межуниверситетская квантовая сеть, МУКС, синхронизация времени и частоты
Keywords: quantum key distribution, QKD, interuniversity QKD network, MUKS, time and frequency synchronization
Просмотров: 1281

[№4 за 2025 год]

Статья посвящена разработке и исследованию модели сети квантового распределения ключей (КРК), интегрированной в структуру национальной научно-образовательной сети. Предметом исследования является межуниверситетская квантовая сеть, реализованная в 2024 году на базе национальной исследовательской компьютерной сети. Она включает в себя участки (сети) КРК, использующие различные несовместимые друг с другом протоколы. Также межуниверситетская квантовая сеть взаимодействует с магистральной квантовой и университетскими сетя-ми. В работе исследуется взаимодействие разнородных сетей КРК (доменов). Рассмотрены возможные сценарии передачи квантово-защищенного ключа между пользователями в разных доменах, в том числе распределение целевого ключа между географически удаленными доменами через магистральную квантовую сеть. Предложена ориентированная на практическую реализацию расширенная многоуровневая модель квантовой сети. Она включает уровни коммуникации, синхронизации, выработки квантовых ключей, а также выработки квантово-защищенных ключей и управления ими, управления сетью КРК и ее мониторинга, междоменного взаимодействия, а также прикладной уровень. Основным преимущественным отличием модели является уровень междоменного взаимодействия. Он отвечает за общую адресацию, не зависящую от внутреннего устройства сетей КРК, защищенное распространение маршрутной и ключевой информации, за конвертацию интерфейсов между пользовательски-ми средствами криптографической защиты информации и квантовыми сетями разных производителей. Важным дополнением структурной модели является специальное выделение уровня синхронизации. Это позволяет использовать общую частотно-референсную рамку для масштабируемой сети КРК и закладывает основу для создания национальной сети синхронизации времени и частоты для научных исследований. Также такое дополнение может способствовать увеличению допустимых потерь в квантовом канале при сохранении стабильности выработки квантового ключа. В статье обоснован модульный подход к созданию систем управления и мониторинга масштабируемых сетей КРК.

Бужин И.Г. (bigvrn93@mail.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (старший научный сотрудник), кандидат технических наук; Велихов В.Е. (velikovve@kiae.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (зам. директора), кандидат физико-математических наук; Миронов Ю.Б. (ymironov@jscc.ru) - НИЦ «Курчатовский институт» (ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Овсянников А.П. (ovsyannikov@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (ведущий научный сотрудник);

Ключевые слова: квантовое распределение ключей, КРК, межуниверситетская квантовая сеть, МУКС, синхронизация времени и частоты

4. Моделирование сложных технических систем на основе гиперграфов для определения взаимодействий агентов

[№4 за 2025 год]
Авторы: Зяблова Е.Р. (ermuntyan@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: В работе отмечается целесообразность использования GH-графов и GH-гиперграфов для моделирования сложных технических систем. Приводится описание программного комплекса моделирования взаимодействия объектов сложных систем с использованием языка Python. Программный комплекс содержит модули динамической визуализации графовой модели на основе графа и вычисления характеристик графа, модули реализации алгоритмов пропорционального разделения графа и поиска кратчайших путей. Для представления графовых структур применяется формат JSON. Данная статья является развитием предыдущих работ автора, где GH-граф определен как нечеткий граф с разнотипными вершинами и множественными разнотипными связями. К преимуществам GH-графа относятся возможность представления разнотипных отношений в сложных системах и уменьшение времени вычисления ряда характеристик за счет использования множественных связей в виде вектора, позволяющих объединить разнотипные связи. Предложена модификация GH-гиперграфа, которая заключается в интеграции GH-графа в гиперграф; GH-гиперграф обладает преимуществами GH-графа и дополнительно допускает использование разнотипных гиперребер и множественных разнотипных связей между вершиной и гиперребром. Это позволяет представить объекты (группы объектов) разных типов, разнотипные отношения между объектом и группой объектов системы и уменьшить время анализа системы. На примере заданной системы охраны протяженного периметра показаны возможности моделирования взаимодействия объектов на основе GH-графов и GH-гиперграфов. В качестве практического примера рассматривается решение задачи формирования зон влияния объектов системы. Метод решения включает этапы моделирования системы и вычисления метрик GH-модели и/или ее частей. Результаты экспериментов показали уменьшение времени вычисления метрик таких моделей размерностью до 1 000 вершин не менее чем в 1,3 раза по сравнению с моделями, допускающими только разнотипные связи между вершинами. Развитие предложенного метода возможно за счет решения задач классификации и прогнозирования с использованием предсказательных моделей на основе объяснимых графовых или гиперграфовых нейронных сетей.

Abstract: The paper notes the expediency of using GH-graphs and GH-hypergraphs for modeling complex technical systems. It provides a description of a software package for modeling interaction between objects in complex systems using the Python programming language. The software package includes modules for dynamic visualization of the graph model, computation of graph characteristics, implementation of proportional graph partitioning algorithms, and shortest path search. The author uses the JSON format to represent graph structures. This paper is a development of the author's previous works, where the GH-graph is defined as a fuzzy graph with different types of vertices and multiple edges of different types. The advantages of the GH-graph include its ability to represent heterogeneous relationships in complex systems and its reduction of computation time for various characteristics through the use of multi-dimensional connection vectors that unify diverse relationship types. The author proposes a modification of the GH-hypergraph, which consists in the integration of the GH-graph into the hypergraph. The modified GH-hypergraph has the advantages of a GH-graph and additionally allows the use of different types of hyperedges and multiple edges of different types between a vertex and a hyperedge. This makes it possible to represent objects (groups of objects) of different types, different relationships between an object and a group of system objects, and reduce the time needed to analyze the system. Using the example of a specified extended perimeter security system, the paper demonstrates modeling capabilities for object interactions based on GH-graphs and GH-hypergraphs. As a practical example, the solution to the problem of forming zones of influence for system objects is considered. The method comprises system modeling stages along with computation of metrics for the GH-model and/or its components. Experimental results demonstrate at least a 1.3-fold reduction in metric computation time for models with up to 1000 vertices, compared to models that only support heterogeneous vertex connections. Future development of the proposed method can be achieved by addressing classification and forecasting tasks through predictive models based on explainable graph or hypergraph neural networks.

Ключевые слова: моделирование, сложные технические системы, нечеткий граф, программный комплекс, разнотипные вершины, графовые и гиперграфовые нейронные сети, GH-граф, GH-гиперграф
Keywords: modeling, complex tech systems, fuzzy graph, software package, multiple edges, hypergraph neural networks (HNN), GH-graph, GH-hypergraph
Просмотров: 1352

4. Моделирование сложных технических систем на основе гиперграфов для определения взаимодействий агентов

[№4 за 2025 год]

В работе отмечается целесообразность использования GH-графов и GH-гиперграфов для моделирования сложных технических систем. Приводится описание программного комплекса моделирования взаимодействия объектов сложных систем с использованием языка Python. Программный комплекс содержит модули динамической визуализации графовой модели на основе графа и вычисления характеристик графа, модули реализации алгоритмов пропорционального разделения графа и поиска кратчайших путей. Для представления графовых структур применяется формат JSON. Данная статья является развитием предыдущих работ автора, где GH-граф определен как нечеткий граф с разнотипными вершинами и множественными разнотипными связями. К преимуществам GH-графа относятся возможность представления разнотипных отношений в сложных системах и уменьшение времени вычисления ряда характеристик за счет использования множественных связей в виде вектора, позволяющих объединить разнотипные связи. Предложена модификация GH-гиперграфа, которая заключается в интеграции GH-графа в гиперграф; GH-гиперграф обладает преимуществами GH-графа и дополнительно допускает использование разнотипных гиперребер и множественных разнотипных связей между вершиной и гиперребром. Это позволяет представить объекты (группы объектов) разных типов, разнотипные отношения между объектом и группой объектов системы и уменьшить время анализа системы. На примере заданной системы охраны протяженного периметра показаны возможности моделирования взаимодействия объектов на основе GH-графов и GH-гиперграфов. В качестве практического примера рассматривается решение задачи формирования зон влияния объектов системы. Метод решения включает этапы моделирования системы и вычисления метрик GH-модели и/или ее частей. Результаты экспериментов показали уменьшение времени вычисления метрик таких моделей размерностью до 1 000 вершин не менее чем в 1,3 раза по сравнению с моделями, допускающими только разнотипные связи между вершинами. Развитие предложенного метода возможно за счет решения задач классификации и прогнозирования с использованием предсказательных моделей на основе объяснимых графовых или гиперграфовых нейронных сетей.

Зяблова Е.Р. (ermuntyan@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук;

5. Генерация и исследование коммуникационных протоколов с помощью NK-автоматов и их модификаций

[№4 за 2025 год]
Авторы: Кольчугина Е.А. (kea@pnzgu.ru) - Пензенский государственный университет (профессор кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ), доктор технических наук; Стежка В.А. (adevelgio@gmail.com) - Научно-технический центр АО «Радиозавод» (начальник отдела);
Аннотация: Предметом анализа являются методы и алгоритмы, которые позволяют интеллектуальным устройствам исследовать и осваивать коммуникационные протоколы распределенных инфокоммуникационных систем и сред. В качестве научного подхода был выбран эволюционный метод построения NK-автоматов и их модификаций. Цель состояла в том, чтобы получить NK-автомат, способный воспроизводить последовательность пакетов протокола TCP через последовательность своих состояний. Эта последовательность должна быть корректной с точки зрения готового общедоступного эхо-сервера TCP и подходящей для передачи данных в ходе TCP-сессии. Создание такого автомата означает, что интеллектуальное устройство обучилось протоколу TCP. Для достижения этой цели были разработаны модификация классического NK-автомата, TCP-NK-автомат, а также ПО для имитации его работы. В отличие от других модификаций предложенная версия моделирует не активную программную структуру, а пассивную структуру данных – TCP-пакет. В ходе экспериментов с созданным ПО удалось получить экземпляры автоматов, которые генерировали правильные последовательности пакетов протокола TCP, имитируя TCP-сессию, что свидетельствует об успешном обучении. Полученные результаты способны обеспечить совместимость различных устройств через их обучение новым протоколам без использования нейросетей, позволяют обойтись без использования брокеров, представляют возможность исследования и обратного инжиниринга ранее неизвестных протоколов.

Abstract: This study focuses on methods and algorithms that enable intelligent devices to explore and learn communication protocols in distributed infocommunication systems and environments. The research adopts an evolutionary approach to constructing NK-automata and their modifications. The objective is to obtain an NK-automaton capable of reproducing TCP protocol packet sequences through its state transitions. These sequence must demonstrate correctness when interacting with publicly available TCP echo servers and remain suitable for data transmission throughout TCP communication sessions. Creating such an automaton signifies that the intelligent device has learned the TCP protocol. To achieve this goal, the authors developed a modification of the classical NK-automaton called TCP-NK-automaton, along with software to simulate its operation. Unlike other NK-automaton variants, the proposed modification models a passive TCP packet data structure rather than an active software architecture. Experiments with the developed software successfully produced automaton instances that gen-erated correct TCP protocol packet sequences, simulating TCP sessions and demonstrating successful learning. The ob-tained results enable device compatibility through protocol learning without neural networks, eliminate the need for brokers, and enable the investigation and reverse engineering of previously unknown protocols.

Ключевые слова: исследование коммуникационных протоколов, NK-автоматы, вычислительные среды, генерация, эволюционное обучение устройств
Keywords: communication protocol analysis, NK-automata, computational environments, generating, evolutionary device learning
Просмотров: 1173

5. Генерация и исследование коммуникационных протоколов с помощью NK-автоматов и их модификаций

[№4 за 2025 год]

Предметом анализа являются методы и алгоритмы, которые позволяют интеллектуальным устройствам исследовать и осваивать коммуникационные протоколы распределенных инфокоммуникационных систем и сред. В качестве научного подхода был выбран эволюционный метод построения NK-автоматов и их модификаций. Цель состояла в том, чтобы получить NK-автомат, способный воспроизводить последовательность пакетов протокола TCP через последовательность своих состояний. Эта последовательность должна быть корректной с точки зрения готового общедоступного эхо-сервера TCP и подходящей для передачи данных в ходе TCP-сессии. Создание такого автомата означает, что интеллектуальное устройство обучилось протоколу TCP. Для достижения этой цели были разработаны модификация классического NK-автомата, TCP-NK-автомат, а также ПО для имитации его работы. В отличие от других модификаций предложенная версия моделирует не активную программную структуру, а пассивную структуру данных – TCP-пакет. В ходе экспериментов с созданным ПО удалось получить экземпляры автоматов, которые генерировали правильные последовательности пакетов протокола TCP, имитируя TCP-сессию, что свидетельствует об успешном обучении. Полученные результаты способны обеспечить совместимость различных устройств через их обучение новым протоколам без использования нейросетей, позволяют обойтись без использования брокеров, представляют возможность исследования и обратного инжиниринга ранее неизвестных протоколов.

Кольчугина Е.А. (kea@pnzgu.ru) - Пензенский государственный университет (профессор кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ), доктор технических наук; Стежка В.А. (adevelgio@gmail.com) - Научно-технический центр АО «Радиозавод» (начальник отдела);

Ключевые слова: исследование коммуникационных протоколов, NK-автоматы, вычислительные среды, генерация, эволюционное обучение устройств

6. Моделирование режимов управления бортовыми космическими летающими роботами в системах виртуального окружения

[№4 за 2025 год]
Авторы: Страшнов Е.В. (strashnov_evg@mail.ru) - Федеральное государственное учреждение «Феде-ральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» (ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН) (научный сотрудник); Кононов Д.А. (dmitrykon52@gmail.com) - Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (доцент, ведущий научный сотрудник), доктор технических наук;
Аннотация: В работе рассматривается задача управления моделями бортовых космических летающих роботов в виртуальной среде. Для ее решения предлагаются методы, основанные на командном, полуавтоматическом и супервизорном режимах управления роботом. Эти режимы характеризуют степень участия человека-оператора в процессе управления. При командном режиме оператор воздействует на органы управления для выполнения команд, каждая из которых отвечает за движение соответствующей части робота. Полуавтоматический способ предполагает участие оператора в управлении только рабочим органом манипулятора. В супервизорном режиме оператор задает команды, по каждой из которых робот совершает некую последовательность действий, и контролирует ход их выполнения. Предлагаемые подходы управления реализованы в рамках решения задач навигации внутри виртуального пространства, захвата поручня манипулятором робота внутри космической станции и стыковки с док-станцией. Были задействованы решения, включающие построение пути движения робота, расчет инверсной кинематики, обеспечение обратной связи по показаниям виртуальных датчиков и вычисление магнитной силы для его удержания во время стыковки с док-станцией. Апробация разработанных подходов проводилась в программном комплексе виртуального окружения VirSim на примере управления виртуальной моделью летающего космического робота с применением реального джойстика. Результаты моделирования показали, что наиболее подходящим решением для космической отрасли является супервизорный режим, в то время как командный и полуавтоматический применимы для решения нетиповых задач под полным контролем человека. Проведен анализ движения летающих роботов при их моделировании в виртуальном окружении. Практическая значимость полученных в статье результатов заключается в возможности сформировать экспертное мнение о применении роботов и методов управления ими для решения различных задач внутри космических модулей.

Abstract: This paper considers the task of onboard space flying virtual model robot control in a virtual environment. To solve this task, the authors propose methods based on command, semi-automatic, and supervisory control modes for the robot. These modes characterize the degree of human operator participation in the robot control process. In command mode, the operator affects the controls (buttons, switches or levers) to execute commands, each of which is responsible for the motion of corresponding robot link. The semi-automatic mode assumes the operator's participation only in end effector control of the robot's manipulator. In supervisory mode, the operator sends commands, in response to which the robot automatically performs a certain sequence of actions, while the human monitors the progress of their execution. The proposed control approaches are implemented for solving navigation tasks within virtual space, capturing handrails with the robot's manipulator inside the space station, and docking with the docking station. Implementation of robot control modes includes constructing the robot's motion path, solving inverse kinematics, providing feedback based on virtual sensor readings, and computing the magnetic force to hold the robot during docking with the docking station. The authors test the developed approaches in the VirSim virtual environment software complex, demonstrating control of a virtual space flying robot model using a physical joystick. The simulation results showed that the supervisory mode is the most suitable solution for the space industry, while the command and semi-automatic modes are applicable for solving non-standard tasks under full human control. The authors conducted an analysis of flying robot motion during their simulation in a virtual environment. The practical significance of the paper's results lies in their ability to form expert opinions on using robots and their control methods for various tasks inside space modules.

Ключевые слова: моделирование, манипулятор робота, системы виртуального окружения, бортовой космический летающий робот, режимы управления
Keywords: modeling, robot’s manipulator, virtual environment systems, onboard space flying robot, control modes
Просмотров: 981

[№4 за 2025 год]

В работе рассматривается задача управления моделями бортовых космических летающих роботов в виртуальной среде. Для ее решения предлагаются методы, основанные на командном, полуавтоматическом и супервизорном режимах управления роботом. Эти режимы характеризуют степень участия человека-оператора в процессе управления. При командном режиме оператор воздействует на органы управления для выполнения команд, каждая из которых отвечает за движение соответствующей части робота. Полуавтоматический способ предполагает участие оператора в управлении только рабочим органом манипулятора. В супервизорном режиме оператор задает команды, по каждой из которых робот совершает некую последовательность действий, и контролирует ход их выполнения. Предлагаемые подходы управления реализованы в рамках решения задач навигации внутри виртуального пространства, захвата поручня манипулятором робота внутри космической станции и стыковки с док-станцией. Были задействованы решения, включающие построение пути движения робота, расчет инверсной кинематики, обеспечение обратной связи по показаниям виртуальных датчиков и вычисление магнитной силы для его удержания во время стыковки с док-станцией. Апробация разработанных подходов проводилась в программном комплексе виртуального окружения VirSim на примере управления виртуальной моделью летающего космического робота с применением реального джойстика. Результаты моделирования показали, что наиболее подходящим решением для космической отрасли является супервизорный режим, в то время как командный и полуавтоматический применимы для решения нетиповых задач под полным контролем человека. Проведен анализ движения летающих роботов при их моделировании в виртуальном окружении. Практическая значимость полученных в статье результатов заключается в возможности сформировать экспертное мнение о применении роботов и методов управления ими для решения различных задач внутри космических модулей.

Страшнов Е.В. (strashnov_evg@mail.ru) - Федеральное государственное учреждение «Феде-ральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» (ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН) (научный сотрудник); Кононов Д.А. (dmitrykon52@gmail.com) - Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (доцент, ведущий научный сотрудник), доктор технических наук;

Ключевые слова: моделирование, манипулятор робота, системы виртуального окружения, бортовой космический летающий робот, режимы управления

7. Оценка эффективности и качества проектных решений при размещении фрагментов сверхбольших интегральных схем

[№4 за 2025 год]
Авторы: Данильченко В.И. (vdanilchenko@sfedu.ru) - Южный Федеральный университет, ИКТИБ (доцент), кандидат технических наук; Курейчик В.В. (vkur@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (зав. кафедрой), доктор технических наук;
Аннотация: В исследовании рассматривается задача размещения фрагментов сверхбольших интегральных схем на плоскости с учетом технологических и физических ограничений. Постановка задачи включает формирование комплекса проектных метрик, таких как длина соединений, плотность, площадь размещения, индекс пересечений и другие. Также рассматривается метрика, основанная на количестве линейных сегментов. Она позволяет не только сократить длину соединений, но и структурировать их конфигурацию, повышая энергоэффективность и снижая потери при передаче сигналов. Для решения поставленной задачи реализованы и модифицированы биоэвристические алгоритмы, включая генетический с гибридной эволюционной моделью, основанной на элементах локальной адаптации по Ж.Б. Ламарку и стохастических мутациях Х. де Фриза. Кроме того, реализован алгоритм, основанный на модели поведения стволовых клеток, в который внесены модификации, направленные на улучшение качества размещения, включая минимизацию пересечений и улучшение плотности размещения. Разработан программный комплекс для выполнения моделирования и вычислительного эксперимента с использованием тестовых наборов. Эффективность реализованных и модифицированных алгоритмов и метрик оценивалась с использованием статистических методов, включая корреляционный анализ. Продемонстрированы примеры применения различных метрик в проектных сценариях на разных наборах данных. В результате проведенного исследования сформулированы рекомендации по интеграции проектных метрик в процесс проектирования сверхбольших интегральных схем, что способствует улучшению его технологичности и качества проектных решений. Статья будет полезна специалистам и исследователям в области проектирования интегральных схем, а также всем, кто заинтересован в многокритериальном подходе к оптимизации проектных процедур.

Abstract: The paper considers the problem of placing fragments of very large-scale integration (VLSI) circuit components on a plane, taking into account technological and physical constraints. The problem formulation involves forming a set of design metrics, such as wirelength, density, total area, intersection index and others. The paper also examines a metric based on the number of linear segments. It serves to shorten connections and organize their configuration, leading to improved power efficiency and reduced signal transmission losses. They created a hybrid evolutionary model for a genetic algorithm, combining local adaptation by J. B. Lamarck with stochastic mutations by H. de Vries. Furthermore, the authors implemented an algorithm based on a stem cell behavior model. They introduced modifications aimed at improving placement quality, specifically targeting the minimization of intersections and the optimization of placement density. The authors also developed a software package to perform simulation and computational experiments using test sets. The effectiveness of the implemented and modified algorithms and metrics is evaluated using statistical methods, including correlation analysis. The paper evaluates the effectiveness of different metrics and demonstrates their application examples in design scenarios across various datasets. Following the research findings, the authors formulated recommendations for integrating design metrics into the VLSI design process. This integration enhances both the quality of design solutions and the manufacturability of the design process. This paper will benefit specialists and researchers in the field of integrated circuit design, as well as anyone interested in a multi-criteria approach to optimizing design procedures.

Ключевые слова: проектные решения, оптимизация процедуры размещения, линейные сегменты, метрики проектирования, многокритериальная оптимизация, эвристические методы
Keywords: project solutions, placement optimization, linear segments, design metrics, multicriteria optimization, heuristic methods
Просмотров: 1193

[№4 за 2025 год]

В исследовании рассматривается задача размещения фрагментов сверхбольших интегральных схем на плоскости с учетом технологических и физических ограничений. Постановка задачи включает формирование комплекса проектных метрик, таких как длина соединений, плотность, площадь размещения, индекс пересечений и другие. Также рассматривается метрика, основанная на количестве линейных сегментов. Она позволяет не только сократить длину соединений, но и структурировать их конфигурацию, повышая энергоэффективность и снижая потери при передаче сигналов. Для решения поставленной задачи реализованы и модифицированы биоэвристические алгоритмы, включая генетический с гибридной эволюционной моделью, основанной на элементах локальной адаптации по Ж.Б. Ламарку и стохастических мутациях Х. де Фриза. Кроме того, реализован алгоритм, основанный на модели поведения стволовых клеток, в который внесены модификации, направленные на улучшение качества размещения, включая минимизацию пересечений и улучшение плотности размещения. Разработан программный комплекс для выполнения моделирования и вычислительного эксперимента с использованием тестовых наборов. Эффективность реализованных и модифицированных алгоритмов и метрик оценивалась с использованием статистических методов, включая корреляционный анализ. Продемонстрированы примеры применения различных метрик в проектных сценариях на разных наборах данных. В результате проведенного исследования сформулированы рекомендации по интеграции проектных метрик в процесс проектирования сверхбольших интегральных схем, что способствует улучшению его технологичности и качества проектных решений. Статья будет полезна специалистам и исследователям в области проектирования интегральных схем, а также всем, кто заинтересован в многокритериальном подходе к оптимизации проектных процедур.

Данильченко В.И. (vdanilchenko@sfedu.ru) - Южный Федеральный университет, ИКТИБ (доцент), кандидат технических наук; Курейчик В.В. (vkur@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (зав. кафедрой), доктор технических наук;

8. Динамическое прогнозирование оптимального распределения ресурсов на основе принципа продолжения траекторий

[№4 за 2025 год]
Авторы: Коковкин Д.А. (vkur@sfedu.ru) - Южный Федеральный университет, ИКТИБ (профессор, зав. кафедрой), доктор технических наук; Семенов Н.А. (dmitrievtstu@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор кафедры «Информационные системы»), доктор технических наук;
Аннотация: Проблема распределения ресурсов в общем полностью изучена и решена как задача математического программирования. При этом динамический подход находится на стадии разработки. В статье предпринята попытка построения алгоритма динамического прогнозирования распределения ресурсов. Классическая вариационная задача сведена к задаче оптимального управления ресурсами и решена с помощью принципа продолжения траекторий. Задача о прогнозировании является линейной по управляющему воздействию, ее важная характеристика – легкость определения вершин. Ее применение актуально, так как нужно постоянно решать задачи линейного программирования. В ходе исследования был использован подход, который опирается на правило LIFO и существенно облегчает и ускоряет процедуру обхода граней многогранника. Научная новизна метода заключается в комбинации динамического подхода с правилом LIFO, что позволяет сократить вычислительные затраты и повысить точность прогнозирования. Метод демонстрирует свою эффективность в динамических условиях, позволяя адаптировать стратегию управления в ответ на изменения состояния системы. Представлена модульная схема программы оптимизации, иллюстрирующая алгоритмически-модульную реализацию метода, что помогает лучше понять процесс и последовательность шагов. Предложена концепция оптимального решения задачи. Статья подчеркивает важность комплексного подхода к управлению ресурсами и предлагает новые перспективы для дальнейших исследований. Это позволяет говорить о возможности создания более гибкой и адаптивной системы управления ресурсами, способной оперативно реагировать на изменения внешних условий и требований. В свою очередь, это может привести к повышению эффективности использования ресурсов и к улучшению результатов деятельности в различных областях.

Abstract: The resource allocation problem has been thoroughly studied and solved as a mathematical programming task. However, the dynamic approach remains under development. The paper attempts to construct an algorithm for dynamic resource allocation forecasting. The classical variational problem is reduced to an optimal resource control problem and solved using the trajectory continuation principle. The forecasting problem is linear in the control input, with its key characteristic being the simplicity of vertex identification. This task remains highly relevant due to the persistent need to solve linear programming problems. During their research, the authors employed an approach based on the LIFO principle, which significantly simplifies and accelerates the polyhedron facet traversal procedure. The scientific novelty of the method lies in the combination of a dynamic approach with the LIFO rule, which reduces computational costs and improves forecasting accuracy. The method demonstrates its effectiveness in dynamic environments by enabling real-time adaptation of control strategies in response to system state changes. The paper also presents a modular scheme of the optimization program, illustrating the algorithmic and modular implementation of the method, which helps to better understand the process and the sequence of steps. The authors propose a concept of optimal solution to the problem. The paper highlights the importance of an integrated approach to resource management and offers new perspectives for further research. This enables the development of a more flexible and adaptive resource management system capable of promptly responding to changing external conditions and requirements. Such progress may subsequently lead to more efficient resource allocation and better performance results in multiple application areas.

Ключевые слова: алгоритм динамического прогнозирования, оптимальное распределение ресурсов, принцип продолжения траекторий, задача линейного программирования
Keywords: dynamic forecasting algorithm, optimal resource allocation, trajectory continuation principle, linear programming problem
Просмотров: 921

[№4 за 2025 год]

Проблема распределения ресурсов в общем полностью изучена и решена как задача математического программирования. При этом динамический подход находится на стадии разработки. В статье предпринята попытка построения алгоритма динамического прогнозирования распределения ресурсов. Классическая вариационная задача сведена к задаче оптимального управления ресурсами и решена с помощью принципа продолжения траекторий. Задача о прогнозировании является линейной по управляющему воздействию, ее важная характеристика – легкость определения вершин. Ее применение актуально, так как нужно постоянно решать задачи линейного программирования. В ходе исследования был использован подход, который опирается на правило LIFO и существенно облегчает и ускоряет процедуру обхода граней многогранника. Научная новизна метода заключается в комбинации динамического подхода с правилом LIFO, что позволяет сократить вычислительные затраты и повысить точность прогнозирования. Метод демонстрирует свою эффективность в динамических условиях, позволяя адаптировать стратегию управления в ответ на изменения состояния системы. Представлена модульная схема программы оптимизации, иллюстрирующая алгоритмически-модульную реализацию метода, что помогает лучше понять процесс и последовательность шагов. Предложена концепция оптимального решения задачи. Статья подчеркивает важность комплексного подхода к управлению ресурсами и предлагает новые перспективы для дальнейших исследований. Это позволяет говорить о возможности создания более гибкой и адаптивной системы управления ресурсами, способной оперативно реагировать на изменения внешних условий и требований. В свою очередь, это может привести к повышению эффективности использования ресурсов и к улучшению результатов деятельности в различных областях.

Коковкин Д.А. (vkur@sfedu.ru) - Южный Федеральный университет, ИКТИБ (профессор, зав. кафедрой), доктор технических наук; Семенов Н.А. (dmitrievtstu@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор кафедры «Информационные системы»), доктор технических наук;

Ключевые слова: алгоритм динамического прогнозирования, оптимальное распределение ресурсов, принцип продолжения траекторий, задача линейного программирования

9. Определение состава атрибутов учетных записей пользователей для централизованного администрирования гетерогенных систем

[№4 за 2025 год]
Автор: Ефимов А.Ю. (efimovay@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (зав. отделом);
Аннотация: Для повышения эффективности защиты информации и сокращения необходимых для этого ресурсов в сложных информационных системах применяется централизованное управление комплексом средств защиты информации. Данная статья посвящена решению задачи организации учетных записей пользователей касательно состава их атрибутов в условиях гетерогенных информационных систем. Ее актуальность подтверждается наличием проблем, возникающих из-за различий реализации механизмов защиты (в частности, учетных записей пользователей) в компонентах таких систем. В работе рассмотрены существующие методы решения проблемы, выявлена важная роль наборов атрибутов учетных записей в вопросе применимости в условиях гетерогенных информационных систем. Предложен новый эффективный подход к организации учетных записей, основанный на оценке схожести и различий атрибутов в разных операционных системах и последующем разделении атрибутов на группы общих и специфичных. Описаны модель состава атрибутов учетных записей в гетерогенной информационной системе, разработанная на ее основе методика определения состава атрибутов, ее достоинства и недостатки, а также условия и способ применения результатов. Показано направление дальнейшего развития. Применение представленного подхода позволит упростить централизацию управления комплексом средств защиты информации и сократить объем ресурсов, необходимых для управления, без потери при этом эффективности защиты информации.

Abstract: To improve information security efficiency and minimize resource requirements, centralized management of protection mechanisms is used in complex information systems. The paper focuses on addressing user account management challenges, specifically organization of account attributes within heterogeneous information systems. The relevance of the issue is confirmed by problems due to differences in the implementation of security mechanisms, particularly user account management systems, across information system components. The author examines existing problem-solving methods and high-lights the role of user account attribute sets in ensuring interoperability within heterogeneous information systems. A new effective methodology for account management introduces attribute similarity assessment across different operating system platforms and subsequent categorization into universal and platform-specific groups. The paper describes four key components: a user account attribute set model for user accounts in heterogeneous systems; a corresponding methodology for attribute specification; evaluation of the approach's advantages and limitations; and practical application requirements and methods. The author also identifies directions for future research. Implementing this approach will simplify centralized administration of information security systems and reduce required administrative resources without compromising protection effectiveness.

Ключевые слова: защита информации, информационная безопасность, централизованное администрирование, гетерогенная информационная система, операционная система, учетная запись, атрибут
Keywords: security of the information, infosecurity, centralized administration, heterogeneous information system, operating system, user account, attribute
Просмотров: 1319

[№4 за 2025 год]

Для повышения эффективности защиты информации и сокращения необходимых для этого ресурсов в сложных информационных системах применяется централизованное управление комплексом средств защиты информации. Данная статья посвящена решению задачи организации учетных записей пользователей касательно состава их атрибутов в условиях гетерогенных информационных систем. Ее актуальность подтверждается наличием проблем, возникающих из-за различий реализации механизмов защиты (в частности, учетных записей пользователей) в компонентах таких систем. В работе рассмотрены существующие методы решения проблемы, выявлена важная роль наборов атрибутов учетных записей в вопросе применимости в условиях гетерогенных информационных систем. Предложен новый эффективный подход к организации учетных записей, основанный на оценке схожести и различий атрибутов в разных операционных системах и последующем разделении атрибутов на группы общих и специфичных. Описаны модель состава атрибутов учетных записей в гетерогенной информационной системе, разработанная на ее основе методика определения состава атрибутов, ее достоинства и недостатки, а также условия и способ применения результатов. Показано направление дальнейшего развития. Применение представленного подхода позволит упростить централизацию управления комплексом средств защиты информации и сократить объем ресурсов, необходимых для управления, без потери при этом эффективности защиты информации.

Ефимов А.Ю. (efimovay@cps.tver.ru) - НИИ «Центрпрограммсистем» (зав. отделом);

10. Автоматический синтез интеллектуальных регуляторов на основе алгоритма самоорганизации робастных баз знаний

[№4 за 2025 год]
Авторы: Игнатьев В.В. (vova3286@mail.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: В данной статье приводится описание разработанной программы, автоматизирующей синтез интеллектуальных регуляторов на основе алгоритма самоорганизации робастных баз знаний. Описан принцип реализации рассматриваемых интеллектуальных регуляторов, которые предназначены для достижения эффективного управления техническими объектами. Целевыми объектами управления являются такие, которые могут быть описаны линейными или нелинейными математическими моделями первого, второго, третьего порядка, в том числе с запаздыванием, и функционирующие в условиях неопределенности. В качестве неопределенностей рассматриваются несколько ее типов – изменение параметров объектов управления, внешние возмущения и лингвистическая неопределенность. Все перечисленные типы учитываются в программе. Она разработана на основе нового математического аппарата, выраженного в соответствующих методах и алгоритмах, реализованных в интеллектуальном регуляторе, обеспечивающем желаемое качество управляющих воздействий на объект, который функционирует в условиях неопределенности. Основу программы составляют научные решения по гибридному проектированию базы правил интеллектуального регулятора, в котором классический регулятор является источником знаний для нечеткого регулятора. На основе полученных знаний происходит синтез нечеткого регулятора с его обучением с помощью нейросети и генетического алгоритма. Сгенерированная новая система нечеткого вывода позволяет получать желаемое управление рассматриваемыми классами объектов. Продемонстрированы результаты работы созданной программы для неустойчивого нелинейного технического объекта третьего порядка. Полученные результаты моделирования позволяют говорить о возможности применения программы для проектирования базы правил интеллектуального регулятора, которая синтезируется автоматически с учетом его структуры. Исходный код про-граммы написан на языке программирования MATLAB и полностью совместим со всеми инструментами данной среды для проектирования систем нечеткой логики, используемых автором в интеллектуальных регуляторах.

Abstract: This paper presents a newly developed program for the automatic synthesis of intelligent controllers based on a self-organization algorithm for robust knowledge bases. It also describes the implementation principles of the intelligent controllers under consideration, which are designed to achieve effective control of technical objects. The target control objects are systems describable by linear or nonlinear mathematical models of the first, second, or third order, including those with time delays, operating under uncertainty conditions. The research considers several uncertainty types: variations in control object parameters, external disturbances, and linguistic uncertainty. The program accounts for all these types. The system is developed using a novel mathematical framework, expressed through corresponding methods and algorithms implemented in the intelligent controller. The system delivers desired quality of control actions for objects operating under conditions of uncertainty. The program's foundation consists of scientific solutions for hybrid design of the intelligent controller's rule base, where the classical controller serves as the knowledge source for the fuzzy one. Using the acquired knowledge, the system synthesizes a fuzzy controller and trains it through neural networks and genetic algorithms. The resulting fuzzy inference system enables effective control of the considered classes of objects. The author demonstrates the performance of the developed program on an unstable nonlinear technical object of third order. The simulation results indicate the program's potential for designing intelligent controller rule bases that are synthesized automatically according to their structure. The source code, developed in the MATLAB programming language, is fully compatible with the author's preferred fuzzy logic design tools for intelligent control systems within this platform.

Ключевые слова: интеллектуальные регуляторы, автоматический режим, синтез, алгоритм, базы знаний, самоорганизация, управление
Keywords: intelligent controllers, automatic mode, synthesis, algorithm, database, self-organization, control management
Просмотров: 1344

[№4 за 2025 год]

В данной статье приводится описание разработанной программы, автоматизирующей синтез интеллектуальных регуляторов на основе алгоритма самоорганизации робастных баз знаний. Описан принцип реализации рассматриваемых интеллектуальных регуляторов, которые предназначены для достижения эффективного управления техническими объектами. Целевыми объектами управления являются такие, которые могут быть описаны линейными или нелинейными математическими моделями первого, второго, третьего порядка, в том числе с запаздыванием, и функционирующие в условиях неопределенности. В качестве неопределенностей рассматриваются несколько ее типов – изменение параметров объектов управления, внешние возмущения и лингвистическая неопределенность. Все перечисленные типы учитываются в программе. Она разработана на основе нового математического аппарата, выраженного в соответствующих методах и алгоритмах, реализованных в интеллектуальном регуляторе, обеспечивающем желаемое качество управляющих воздействий на объект, который функционирует в условиях неопределенности. Основу программы составляют научные решения по гибридному проектированию базы правил интеллектуального регулятора, в котором классический регулятор является источником знаний для нечеткого регулятора. На основе полученных знаний происходит синтез нечеткого регулятора с его обучением с помощью нейросети и генетического алгоритма. Сгенерированная новая система нечеткого вывода позволяет получать желаемое управление рассматриваемыми классами объектов. Продемонстрированы результаты работы созданной программы для неустойчивого нелинейного технического объекта третьего порядка. Полученные результаты моделирования позволяют говорить о возможности применения программы для проектирования базы правил интеллектуального регулятора, которая синтезируется автоматически с учетом его структуры. Исходный код про-граммы написан на языке программирования MATLAB и полностью совместим со всеми инструментами данной среды для проектирования систем нечеткой логики, используемых автором в интеллектуальных регуляторах.

Игнатьев В.В. (vova3286@mail.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук;

Ключевые слова: интеллектуальные регуляторы, автоматический режим, синтез, алгоритм, базы знаний, самоорганизация, управление

| 1 | 2 | Следующая → ►