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

4
Ожидается:
09 Сентября 2024

Статьи из выпуска № 3 за 2023 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Программный комплекс планирования производства и управления запасами [№3 за 2023 год]
Авторы: Соломаха Г.М., Тулуева В.А., Хижняк С.В.
Просмотров: 1854
В работе представлен процесс взаимодействия информационных систем в ходе планирования производства и управления запасами с учетом динамичности производственной среды и ограниченности возможностей предприятия. Рассмотрены особенности промышленных предприятий, не позволяющие использовать стандартные реализации предлагаемых на рынке программных продуктов и систем. Основным модулем для оптимизации процесса планирования и управления запасами является ERP-система. Построение прогноза продаж и уровня страховых запасов выполняется при помощи отечественного программного продукта Forecast NOW, планирование производства осуществляется в SCM-системе SAP APO. Результатом работы и взаимодействия данных систем являются план-график производства, который, в свою очередь, передается в систему MES для производства, а также корректные данные о потребностях закупки продуктов, сырья, материалов и полуфабрикатов. В качестве методов используются системный подход, а также анализ и синтез исследований отечественных ученых в области планирования и управления запасами. Сформулированы требования к разрабатываемым в рамках интеграции систем программным модулям. Показано, что предложенный программный комплекс удовлетворяет этим требованиям. Приведен пример возможной интеграции разработанного программного комплекса с системой мониторинга производственных процессов, представлена соответствующая схема интеграции. Показано, что область применения данного подхода не ограничивается крупными предприятиями и может быть скорректирована для использования с соответствующими программными комплексами предприятий меньшего масштаба. Гибкость полученного программного решения открывает возможности для дальнейшего расширения области применения и реализации более масштабных самостоятельных производственных систем и комплексов программ.

12. Разработка алгоритма пропорционального разделения gh-графа для формирования зон влияния объектов в сложных технических системах [№3 за 2023 год]
Автор: Мунтян Е.Р.
Просмотров: 2446
В статье предложено одно из возможных решений задачи формирования зон влияния объектов в сложных технических системах. В качестве примера рассматривается система охраны протяженного периметра, исследуется взаимодействие ее объектов (элементов) – мобильных или стационарных объектов охраны, квадрокоптеров, лиц, принимающих решение, возможных потенциальных нарушителей периметра. Причем квадрокоптеры обладают различными техническими характеристиками, в частности, радиусами обзора видеокамер. Для моделирования процесса взаимодействия объектов системы охраны применяется модель на основе нечеткого графа с разнотипными вершинами и множественными и разнотипными связями (GH-графа). В качестве множественных в GH-графе используются связи в виде вектора, объединяющие несколько разнотипных связей в одну. Такая модель позволяет задать все необходимые отношения между элементами системы и при этом обладает преимуществом во времени вычисления расстояний по сравнению с графами, использующими только однотипные и разнотипные связи. Для решения поставленной задачи предлагаются алгоритмические средства моделирования GH-графа, в том числе алгоритм пропорционального разделения графа и средства вычисления его метрик. В работе определена операция разделения GH-графа, сформулированы критерии разделения – пропорциональность подграфов по за-данному параметру и возможность пересечения подграфов. Выполнен синтез алгоритма пропорционального раз-деления GH-графа в соответствии с данными критериями, результаты работы которого показаны на примере рас-смотренной графовой модели. Использование предложенного алгоритма для разделения графа на пропорциональные подмножества и средств вычисления метрических характеристик полученных подграфов позволяет определить зоны влияния объектов системы в соответствии с их техническими параметрами. Рассмотрены возможности программной реализации предложенного алгоритма.

13. Разработка протокола передачи данных на основе комбинированного алгоритма их шифрования [№3 за 2023 год]
Авторы: Бакаева О.А., Барабошкин Д.А.
Просмотров: 1439
Передача информации с технической точки зрения невозможна без используемых в них протоколов передачи данных. Одним из основных требований, предъявляемых к протоколам такого рода, является защита данных. Самый надежный метод, обеспечивающий защиту передаваемой информации по различным каналам связи, – шифрование данных. В статье проанализированы стандартные алгоритмы шифрования: AES, RSA, протокол Диффи–Хеллмана и функция хеширования данных SHA256. Выявлены их некоторые особенности, не позволяющие в полном объеме обеспечить максимальную защиту данных при передаче. Поэтому комбинированный алгоритм шифрования данных, суть которого в применении существующих алгоритмов на разных этапах шифрования, позволит избежать проблем, возникающих при использовании одного алгоритма. Предметом данного исследования является функционирование стандартных алгоритмов шифрования: AES, RSA, протокола Диффи–Хеллмана и функции хеширования данных SHA256. Основной результат работы – протокол передачи данных, созданный на основе комбинированного алгоритма шифрования данных. Протокол включает в себя разработку структуры пакета, реализацию процессов ClientResolving и Handshake, а также различные типы структур Payload. В конце осуществляется выбор параметров алгоритмов шифрования Диффи–Хеллмана и AES. Такая последовательность разработки позволила сделать протокол передачи данных универсальным и эффективным. В статье продемонстрирована работа протокола, включающая два этапа: установка соединения и непосредственно передача данных. Практическая значимость исследования заключается в том, что созданный протокол поможет обеспечить полноту, конфиденциальность и безопасность передачи данных любого типа – текст, графика, аудиофайл.

14. Разработка чат-бота для отслеживания расписания учебных занятий в университете [№3 за 2023 год]
Авторы: Сазанов В.А., Хлобыстова А.О., Абрамов М.В.
Просмотров: 2347
Высшие учебные заведения нередко сталкиваются с проблемами обеспечения цифровой поддержки учебного процесса, в частности, со своевременным информированием о происходящих в расписании занятий изменениях. Одним из решений может быть Telegram-бот. В данной статье описывается Telegram-бот, разработанный для повышения эффективности оповещения участников учебного процесса о расписании занятий, его изменениях на примере Санкт-Петербургского государственного университета. Методы исследования основаны на выявлении проблем текущего инструмента информирования о расписании, проектировании структуры и последующей разработке клиент-серверного приложения для их решения. Предметом исследования являются инструменты для взаимодействия участников учебного процесса с расписанием учебных занятий. Основной результат заключается в реализации возможности быстрого отображения расписания с тремя различными вариантами запросов к нему (по названию группы, через поиск преподавателя и путем навигации по всем программам), подписки на уведомления с актуальным расписанием определенной группы или преподавателя с настройкой времени получения уведомлений и просмотра запрошенного расписания в формате текста или сгенерированной на его основе картинки. Кроме того, бот уведомляет об изменении расписания. Практическая значимость заключается в упрощении организационных процессов за счет расширения возможностей своевременного информирования и сокращения времени на получение необходимых сведений. Разработанная система уже используется обучающимися, преподавателями и работниками университета, обеспечивающими учебный процесс.

15. Система назначения персонифицированного лечения по аналогии на основе гибридного способа извлечения прецедентов [№3 за 2023 год]
Авторы: Грибова В.В., Ковалев Р.И., Окунь Д.Б.
Просмотров: 2218
В работе описывается система назначения персонифицированного лечения на основе прецедентов. Ее уникальной особенностью является извлечение прецедентов на основе гибридного метода, сочетающего извлечение прецедента на основе знаний с классическим способом K-ближайших соседей. Новизна предлагаемого подхода заключается в обеспечении максимальной гибкости и корректности в оценке сходимости прецедентов. В работе описаны информационные и программные компоненты системы. Используемая база знаний, как и все информационные ресурсы, строится по своим онтологиям, четко задающим их структуру и семантику. Это позволяет оперативно вносить изменения без привлечения программистов и переработки всей системы. Система реализована на основе мультиагентного подхода. На первом этапе с помощью базы знаний производятся предварительный расчет и приведение всех признаков к единой метрике, на втором – непосредственный расчет сходимости методом K-ближайших соседей. Сходимость историй болезни определяется совокупно по каждому признаку. На практике система позволяет максимально гибко и точно оценивать похожесть историй болезни, содержащих разнородные по типу признаки. Предлагаемое решение особенно эффективно в условиях дефицита медицинских знаний и данных, когда системы иного типа, в частности, основанные на знаниях, не могут предложить корректное решение.

← Предыдущая | 1 | 2