Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№3
Ожидается:
16 Сентября 2024
Статьи журнала №1 2010
1. Режимы работы ситуационного центра регионального уровня
[№1 за 2010 год]Авторы: Колесников Д.А. (dream023@mail.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар; Симанков В.С. (svs123123@mail.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, доктор ;
Аннотация: Рассмотрена усовершенствованная структура ситуационного центра путем создания комплекса подсистем и БД с настроенным программным обеспечением для взаимодействия с экспертами, а также путем оперативной переконфигурации работы центра в режимах нормального функционирования, планирования и работы в кризисной ситуации.
Abstract: By means of creation of systems complex and data basis with programm software for expert contacting, and so operating centre structure in regime normally operating, planning and extremal situation the situational centre structure are improved.
Ключевые слова: режимы функционирования, информационно-аналитические технологии и системы, ситуационный центрKeywords: operation modes, analytical and information technologe and systems, situational centre
Просмотров: 17434
1. Режимы работы ситуационного центра регионального уровня
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 17434
Рассмотрена усовершенствованная структура ситуационного центра путем создания комплекса подсистем и БД с настроенным программным обеспечением для взаимодействия с экспертами, а также путем оперативной переконфигурации работы центра в режимах нормального функционирования, планирования и работы в кризисной ситуации.
Колесников Д.А. (dream023@mail.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар; Симанков В.С. (svs123123@mail.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, доктор ;
2. Метод построения окрестности глобального оптимума NPC-задач на ранжированном дереве поиска решений
[№1 за 2010 год]Авторы: Власенко А.В. (vlasenko@kubstu.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, кандидат технических наук; Марков В.Н. (vinitar@yandex.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Профессор технических наук;
Аннотация: Рассматривается метод построения окрестности глобального оптимума в виде ранжированного поддерева, содержащего только субоптимальные решения NPC-задач. В основу предлагаемого метода положена функция оценки веса ранжированного решения, описывающая статистически выявленные закономерности распределения ранжированных решений.
Abstract: The method of construction of a neighbourhood of a global optimum as ranked subtree which contains only suboptimal solutions of NPC-problems is considered in paper. Function of an estimation of weight of the ranked solution which describes statistically the detected regularities of distribution of the ranked solutions is put in a basis of an offered method.
Ключевые слова: npc-задачи, ранжированное дерево, окрестность глобального оптимумаKeywords: NPC-problems, ranked subtree, the neighbourhood of a global optimum
Просмотров: 11995
2. Метод построения окрестности глобального оптимума NPC-задач на ранжированном дереве поиска решений
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 11995
Рассматривается метод построения окрестности глобального оптимума в виде ранжированного поддерева, содержащего только субоптимальные решения NPC-задач. В основу предлагаемого метода положена функция оценки веса ранжированного решения, описывающая статистически выявленные закономерности распределения ранжированных решений.
Власенко А.В. (vlasenko@kubstu.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, кандидат технических наук; Марков В.Н. (vinitar@yandex.ru) - Кубанский государственный технологический университет, г. Краснодар, Профессор технических наук;
3. Технология мягких вычислений в проектировании интеллектуальных систем управления
[№1 за 2010 год]Авторы: Мишин А.А. (a.mishin@ntpdubna.ru) - Научно-технологический парк «Дубна», г. Дубна; Добрынин В.Н. (a.mishin@ntpdubna.ru ) - Университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна, кандидат технических наук; Литвинцева Л.В. (a.mishin@ntpdubna.ru) - Университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна, кандидат физико-математических наук;
Аннотация: На конкретных типовых примерах моделей динамических объектов управления демонстрируется эффективность процессов управления в условиях неполноты информации о параметрах структуры объектов управления и непредвиденных (нештатных) ситуаций управления с применением оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях. Показано, что использование его в обучении и непредвиденных ситуациях управления приводит к повышению уровня робастности структуры интеллектуальных систем управления.
Abstract: Effective control processes are demonstrated using Benchmarks of control object models in uncertainty of information about structure parameters and unpredicted control situations based on soft computing knowledge base optimizer (KBO). It is demonstrated that the using of KBO in learning situations and unpredicted control situations increasing robustness levels of intelligent control systems.
Ключевые слова: мягкие вычисления, интеллектуальные системы управления, робастность, оптимизатор баз знанийKeywords: soft computing, intelligent control systems, robustness, knowledge base optimizer
Просмотров: 17100
3. Технология мягких вычислений в проектировании интеллектуальных систем управления
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 17100
На конкретных типовых примерах моделей динамических объектов управления демонстрируется эффективность процессов управления в условиях неполноты информации о параметрах структуры объектов управления и непредвиденных (нештатных) ситуаций управления с применением оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях. Показано, что использование его в обучении и непредвиденных ситуациях управления приводит к повышению уровня робастности структуры интеллектуальных систем управления.
Мишин А.А. (a.mishin@ntpdubna.ru) - Научно-технологический парк «Дубна», г. Дубна; Добрынин В.Н. (a.mishin@ntpdubna.ru ) - Университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна, кандидат технических наук; Литвинцева Л.В. (a.mishin@ntpdubna.ru) - Университет природы, общества и человека «Дубна», г. Дубна, кандидат физико-математических наук;
Ключевые слова: мягкие вычисления, интеллектуальные системы управления, робастность, оптимизатор баз знаний
[№1 за 2010 год]
Авторы: Бушин С.А. (sergey@incotex.ru) - Компания «Астор-Трейд», г. Москва, доктор технических наук; Курейчик В.В. (vkur@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (зав. кафедрой), доктор технических наук;
Аннотация: В статье предложены модели и бионический алгоритм, позволяющие выполнять свертывание и декомпозицию схем большой размерности. Это дает возможность осуществлять синтез различных вариантов размещения путем построения иерархической многоуровневой декомпозиционной структуры модели. При этом временная сложность алгоритма не выходит из области полиномиальной сложности. Полученные результаты позволяют говорить об эффективности метода и целесообразности его использования в решениях других задач оптимизации
Keywords: mathematical model, placement problem, genetic algorithm
Просмотров: 17204
Авторы: Бушин С.А. (sergey@incotex.ru) - Компания «Астор-Трейд», г. Москва, доктор технических наук; Курейчик В.В. (vkur@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (зав. кафедрой), доктор технических наук;
Аннотация: В статье предложены модели и бионический алгоритм, позволяющие выполнять свертывание и декомпозицию схем большой размерности. Это дает возможность осуществлять синтез различных вариантов размещения путем построения иерархической многоуровневой декомпозиционной структуры модели. При этом временная сложность алгоритма не выходит из области полиномиальной сложности. Полученные результаты позволяют говорить об эффективности метода и целесообразности его использования в решениях других задач оптимизации
Abstract: Models and bionic algorithm allowing making the circuits of big dimensions folding and decomposition are proposed. It allows making synthesis of different placement variants by means of hierarchical multilevel decomposition model structure construction. The algorithm running time does not leave the polynomial complexity area. The results obtained allow speaking about the method effectiveness and appropriateness of its use in the other optimization problems solution.
Ключевые слова: модель, декомпозиционная структура модели, бионический алгоритмKeywords: mathematical model, placement problem, genetic algorithm
Просмотров: 17204
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 17204
В статье предложены модели и бионический алгоритм, позволяющие выполнять свертывание и декомпозицию схем большой размерности. Это дает возможность осуществлять синтез различных вариантов размещения путем построения иерархической многоуровневой декомпозиционной структуры модели. При этом временная сложность алгоритма не выходит из области полиномиальной сложности. Полученные результаты позволяют говорить об эффективности метода и целесообразности его использования в решениях других задач оптимизации
Бушин С.А. (sergey@incotex.ru) - Компания «Астор-Трейд», г. Москва, доктор технических наук; Курейчик В.В. (vkur@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (зав. кафедрой), доктор технических наук;
5. Программная реализация эволюционного алгоритма решения одной задачи автоматической классификации
[№1 за 2010 год]Авторы: Керимов А.К. (adalat_kerim@mail.ru) - Азербайджанский государственный экономический университет, г. Баку, доктор физико-математических наук; Давудова Р.И. (d.rewana@rambler.ru) - Институт кибернетики Национальной академии наук Азербайджана, г. Баку;
Аннотация: Работа посвящена программной реализации эволюционных алгоритмов в задачах классификации. Решение задачи автоматической классификации приводится к трехпараметрической модели алгоритмов вычисления оценок, а оптимизация функционала, характеризующего качества классификации, осуществляется с применением эволюционного алгоритма. Оценена вычислительная сложность предложенного алгоритма.
Abstract: . In this paper is considered the optimal classification problem of the objects, describing by numerical attributes. The work is devoted to application of evolutionary algorithms in classification problem. The problem is solved in the framework of three-parametrical calculation algorithm of estimations and optimization of the functional, describing quality of classification, is carried out with application of evolutionary algorithm. It is estimated computing complexity of the offered algorithm.
Ключевые слова: ген, потомок, особь, популяция, мутация, кроссовер (кроссинговер), дарвинизм, ламаркизм, эволюцияKeywords: gene, child, person, population, mutation, crossover, Lamark's and Darwin's evolution, hypergraph, evolution
Просмотров: 14968
5. Программная реализация эволюционного алгоритма решения одной задачи автоматической классификации
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 14968
Работа посвящена программной реализации эволюционных алгоритмов в задачах классификации. Решение задачи автоматической классификации приводится к трехпараметрической модели алгоритмов вычисления оценок, а оптимизация функционала, характеризующего качества классификации, осуществляется с применением эволюционного алгоритма. Оценена вычислительная сложность предложенного алгоритма.
Керимов А.К. (adalat_kerim@mail.ru) - Азербайджанский государственный экономический университет, г. Баку, доктор физико-математических наук; Давудова Р.И. (d.rewana@rambler.ru) - Институт кибернетики Национальной академии наук Азербайджана, г. Баку;
[№1 за 2010 год]
Авторы: Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Митрофанов Д.Ю. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет);
Аннотация: Рассматриваются методы поиска решения на основе гибких алгоритмов, ориентированные на применение в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени.
Keywords: anytime algorithms, real time, decision making, intelligent systems
Просмотров: 19080
Авторы: Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Митрофанов Д.Ю. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет);
Аннотация: Рассматриваются методы поиска решения на основе гибких алгоритмов, ориентированные на применение в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени.
Abstract: The temporal restrictions satisfaction methods based on anytime algorisms of decision making oriented towards the intelligent decision support systems of real time are considered.
Ключевые слова: гибкие алгоритмы, реальное время, принятие решений, интеллектуальные системыKeywords: anytime algorithms, real time, decision making, intelligent systems
Просмотров: 19080
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 19080
Рассматриваются методы поиска решения на основе гибких алгоритмов, ориентированные на применение в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени.
Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Митрофанов Д.Ю. (eremeev@appmat.ru) - Московский энергетический институт (технический университет);
7. Решение задач глобальной оптимизации в среде распределенных вычислений
[№1 за 2010 год]Авторы: Посыпкин М.А. (mposypkin@mail.ru) - Институт системного анализа РАН, Центр грид-технологий и распределенных вычислений, г. Москва;
Аннотация: В работе рассмотрены точные, эвристические и комбинированные подходы. Исследованы различные архитектуры современных ЭВМ, многопроцессорные комплексы с общей и распределенной памятью. На основании проведенного анализа разработаны методы и основанная на них иерархическая программная инфраструктура для решения комбинаторных и оптимизационных задач большой размерности в среде распределенных и параллельных вычислений. Эта инфраструктура позволяет решать задачи оптимизации на последовательных, параллельных системах с общей и распределенной памятью и грид-системах.
Abstract: The paper discusses exact, heuristic and hybrid resolution methods for global optimization problems and their efficient implementation in today’s platforms ranging from serial processors to large-scale distributed systems. Methods and two-level software architecture for solving large-scale combinatorial and global optimization problems are proposed. The proposed infrastructure is aimed at solving optimization problems on serial and parallel systems with shared and distributed memory.
Ключевые слова: распределенные вычисления, параллельные вычисления, конечномерная оптимизацияKeywords: distributed computing, parallel computing, global optimization
Просмотров: 21010
7. Решение задач глобальной оптимизации в среде распределенных вычислений
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 21010
В работе рассмотрены точные, эвристические и комбинированные подходы. Исследованы различные архитектуры современных ЭВМ, многопроцессорные комплексы с общей и распределенной памятью. На основании проведенного анализа разработаны методы и основанная на них иерархическая программная инфраструктура для решения комбинаторных и оптимизационных задач большой размерности в среде распределенных и параллельных вычислений. Эта инфраструктура позволяет решать задачи оптимизации на последовательных, параллельных системах с общей и распределенной памятью и грид-системах.
Посыпкин М.А. (mposypkin@mail.ru) - Институт системного анализа РАН, Центр грид-технологий и распределенных вычислений, г. Москва;
8. Синергетический подход к организации структур данных
[№1 за 2010 год]Авторы: Дрождин В.В. (drozhdin@yandex.ru) - Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского, кандидат технических наук; Володин А.М. (drozhdin@spu-penza.ru) - Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского;
Аннотация: На основе синергетического подхода определены организация и поведение структур данных, определены вещественная, энергетическая и информационная составляющие структуры данных и процессов ее взаимодействия с внешней средой. Все структуры данных классифицированы на регулярные, квазирегулярные и нерегулярные. Указано, что самоорганизация наиболее ярко проявляется в нерегулярных структурах данных. Приведены условия возникновения самоорганизации и показан пример возможного пути эволюции структуры данных в поле структур данных.
Abstract: On the basis of a synergistic approach the organization and behavior of data structures are defined, the material, energy and information components of data structures and processes of its interaction with the environment are taken up. All data structures are classified into regular, quasi-regular and irregular. It is pointed out that self-organization is most evident for irregular data structures. The conditions of self-organization appearance are specified. The example of the possible ways of data structure evolution in the field of data structures is given.
Ключевые слова: эволюция и популяция сд, структура-аттрактор, поле сд, нерегулярная), квазирегулярная, регулярная, физическая, виды сд (логическая, критерии оценки сд, структура данных (сд), самоорганизующаяся системаKeywords: evolution of data structures, structure-attractor, field of data structures, , quasi-regular data structure, egular data structure, physical data structure, , criteria for evaluation of data structures, data structure, self-organizing system
Просмотров: 14120
8. Синергетический подход к организации структур данных
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 14120
На основе синергетического подхода определены организация и поведение структур данных, определены вещественная, энергетическая и информационная составляющие структуры данных и процессов ее взаимодействия с внешней средой. Все структуры данных классифицированы на регулярные, квазирегулярные и нерегулярные. Указано, что самоорганизация наиболее ярко проявляется в нерегулярных структурах данных. Приведены условия возникновения самоорганизации и показан пример возможного пути эволюции структуры данных в поле структур данных.
Дрождин В.В. (drozhdin@yandex.ru) - Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского, кандидат технических наук; Володин А.М. (drozhdin@spu-penza.ru) - Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского;
9. Численно-аналитические исследования эволюции дискретных структур
[№1 за 2010 год]Авторы: Белов А.Н. (abelov@tversu.ru) - Тверской государственный университет; Масюков В.В. (abelov@tversu.ru) - Тверской государственный университет, кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Предложены и аналитически исследованы некоторые алгоритмы моделирования эволюции дискретных структур, на их основе разработана программа EVOLDIST. Результаты численного моделирования позволяют сделать вывод о перспективности использования развитых подходов для исследования сложных нелинейных природных явлений
Abstract: New algorithms for discrete structures evolution modeling are proposed and under analytical and numerical investigation in a new program EVOLDIST. Numerical tests show that this technique is appropriate for very complex non-linear natural phenomena simulation.
Ключевые слова: нелинейные явления, дискретные структуры, клеточные автоматыKeywords: non-linear phenomena, discrete structures, cellular automata
Просмотров: 12551
9. Численно-аналитические исследования эволюции дискретных структур
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 12551
Предложены и аналитически исследованы некоторые алгоритмы моделирования эволюции дискретных структур, на их основе разработана программа EVOLDIST. Результаты численного моделирования позволяют сделать вывод о перспективности использования развитых подходов для исследования сложных нелинейных природных явлений
Белов А.Н. (abelov@tversu.ru) - Тверской государственный университет; Масюков В.В. (abelov@tversu.ru) - Тверской государственный университет, кандидат физико-математических наук;
10. Опыт разработки программ для кластеров на механико-математическом факультете МГУ
[№1 за 2010 год]Автор: Ошемков А.А. (oshemkov@gmail.com) - Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова;
Аннотация: В статье рассматривается опыт разработки и тестирования программного обеспечения для кластеров без общей памяти на механико-математическом факультете МГУ. Описываются общие проблемы, связанные с этой задачей, и методы их решения при помощи виртуализации, а также делается обзор современных средств виртуализации.
Abstract: In this article I describe an approach and experience of the faculty of mechanics and mathematics of MSU in developing and testing system software for clusters without shared memory. The focus of this paper is the solution using virtualization and virtualization overview.
Ключевые слова: системное по, сетевое программирование, виртуализация, кластер без общей памятиKeywords: system software, network programming, virtualization, cluster without shared memory
Просмотров: 15612
10. Опыт разработки программ для кластеров на механико-математическом факультете МГУ
[№1 за 2010 год]
Просмотров: 15612
В статье рассматривается опыт разработки и тестирования программного обеспечения для кластеров без общей памяти на механико-математическом факультете МГУ. Описываются общие проблемы, связанные с этой задачей, и методы их решения при помощи виртуализации, а также делается обзор современных средств виртуализации.
Ошемков А.А. (oshemkov@gmail.com) - Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова;
