Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 346
Подход к априорному оцениванию нечетких классификационных моделей в задачах мониторинга
Статья
Статья посвящена проблемам применения средств автоматизации при решении задач мониторинга и управления в части, касающейся оценки качества нечетких классификационных моделей, для которых порядок классификации реализуется на основании знаний (правил) в условиях отсутствия обучающей выборки. Предложен подход к получению априорных оценок качества классификации на основе исследования чувствительности используемой модели к изменению значений внутренних параметров в ходе соответствующего моделирования. Получена интерпретация результатов моделирования в виде оценки рисков, вызванных несовершенством самих классификационных моделей. В статье приведен пример нечеткой классификационной модели, в основе которой лежит сравнение текущего состояния объекта мониторинга, описываемого с использованием нечетких признаков, с набором заранее заданных типовых состояний, формирующих соответствующие нечетко равные между собой (близкие) состояния (ситуации мониторинга). Сравнение осуществляется с использованием операции нечеткой импликации при условии соблюдения требуемой достоверности. На примере данной модели показано, каким образом вид операции импликации, а также внутренние особенности модели влияют на результаты классификации, предложены соответствующие показатели, которые являются как интерпретацией общепринятых показателей оценки качества классификации, так и уникальными, присущими именно рассмотренной модели. Проведены вычислительные эксперименты, которые позволили получить графики изменения показателей оценки качества классификации для рассматриваемой модели и ее модификации, наглядно отобразить влияние внутренних параметров модели на результаты ее применения. Предложены ряд показателей, позволяющих провести априорную оценку рисков, возникающих вследствие применения модели, до ее фактического применения.
Бесплатно
Подход к интеграции разнородных источников медицинских данных на основе микросервисной архитектуры
Статья
Задача обработки медицинской информации в настоящее время в нашей стране и за рубежом решается посредством разнородных медицинских информационных систем, преимущественно локального и регионального уровней. Постоянно возрастающий объем и сложность накапливаемой информации наряду с необходимостью обеспечения прозрачности и преемственности обработки медицинских данных (в частности, к примеру, по бронхолегочным заболеваниям) в различных организациях требует разработки нового подхода к интеграции их разнородных источников. При этом важным требованием к решению поставленной задачи является возможность веб-ориентированной реализации, что позволит сделать соответствующие приложения доступными широкому кругу пользователей без высоких требований к их аппаратно-программным возможностям. В работе рассматривается подход к интеграции разнородных источников медицинской информации, который основан на принципах построения микросервисных веб-архитектур. Каждый модуль обработки данных может быть использован независимо от других программных модулей, предоставляя универсальную точку входа и результирующий набор данных в соответствии с принятой схемой данных. Последовательное выполнение этапов обработки предполагает передачу управления соответствующим программным модулям в фоновом режиме по принципу Cron. В схеме декларируется два вида схем данных – локальная (от медицинских информационных систем) и глобальная (для единой системы хранения), между которыми предусмотрены соответствующие параметры отображения по принципу построения XSLT-таблиц. Важной отличительной особенностью предлагаемого подхода представляется модернизация системы хранения медицинской информации, заключающейся в создании зеркальных копий основного сервера с периодической репликацией соответствующей информации. При этом взаимодействие между клиентами и серверами хранилищ данных осуществляется по типу систем доставки контента с созданием сеанса соединения между конечными точками по принципу ближайшего расстояния между ними, рассчитанного по формуле гаверсинусов. Проведенные вычислительные эксперименты над тестовыми данными по бронхолегочным заболеваниям показали эффективность предложенного подхода как для загрузки данных, так и для их получения отдельными пользователями и программными системами. В целом показатель реактивности соответствующим веб-ориентированных приложений был улучшен на 40% при стабильном соединении.
Бесплатно
Подход к локализации источника эпидемии COVID-19 в России на основе математического моделирования
Статья
В статье описаны результаты обработки статистических данных из открытых источников по развитию эпидемии COVID-19 и выполненного исследования по определению места и времени начала ее в России. В интересах предлагаемого исследования дан обзор существующих моделей процессов развития эпидемии и методов решения прямых и обратных задач его анализа. Предложена модель развития эпидемии COVID-19 в сети из девяти городов России: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Ростов-на-Дону, Краснодар, Екатеринбург, Новосибирск, Хабаровск, Владивосток. Города выбраны как по географическому положению, так и по количеству населения в них. Модель состоит из двадцати семи дифференциальных уравнений. Разработан алгоритм обратного анализа модели эпидемии. В качестве исходных данных для решения задачи выступали сведения по численности населения городов, интенсивности переходов процесса из одних состояний в другие, а также данные по инфицированности населения на заданные моменты времени. В статье также приводятся результаты детального анализа подходов решения к моделированию развития эпидемий по видам моделей (базовая модель SEIR, модель SIRD, адаптивная поведенческая модель, модифицированные SEIR-модели), и по странам (в Польше, во Франции, Испании, Греции и других), а также обзор прикладных задач, которые можно решить, используя моделирование распространения эпидемий. Рассматриваются дополнительные параметры среды, которые влияют на моделирование распространения эпидемий и могут учитываться для повышения точности результатов. По результатам моделирования установлены наиболее вероятные города-источники начала эпидемии в России, а также момент ее начала. Достоверность полученных оценок во многом определяется достоверностью использованных статистических данных по развитию COVID-19, находящихся в открытом доступе.
Бесплатно
Подход на основе операции Gumbel-Softmax для отбора значимых токенов в механизме самовнимания
Статья
Квадратичная вычислительная сложность механизма самовнимания в трансформерах остается существенным узким местом для эффективной обработки длинных последовательностей. В данной статье представлен метод снижения вычислительных затрат на использование механизма внимания с помощью дифференцируемого обучения масок, обеспечивающий динамический, зависящий от входных данных отбор токенов и при этом сохраняющий способность модели улавливать глобальную контекстную информацию. Предложенный подход не накладывает каких-либо конкретных архитектурных ограничений и может быть интегрирован в существующие модели трансформеров с минимальными изменениями. В отличие от существующих методов разреженного или приближенного внимания, предложенный подход обучается специфичным для задачи маскам отбора токенов полностью дифференцируемым образом, без наложения предопределенных шаблонов разреженности или архитектурных ограничений. Наш подход использует механизм на основе Gumbel-Softmax для обучения масок выбора токенов в сквозном режиме, предлагая решение, которое сокращает время вывода, сохраняя при этом точность модели. Эксперименты на четырех эталонных наборах данных, предназначенных для анализа настроения, показывают, что предложенный метод обеспечивает сокращение времени вывода на 8-12% при относительном снижении точности менее чем на 1% по сравнению с базовыми моделями. Обучаемые маски поддаются интерпретации, последовательно отдают приоритет токенам, содержащим эмоциональную окраску, и поддерживают эффективный, масштабируемый вывод с помощью трансформеров.
Бесплатно
Статья
В ряде социоориентированных областей знаний возникает задача оценки кумулятивных характеристик поведения индивидов, таких как частота, которые реализуются в группах индивидов, причем поступающие данные сопряжены с неопределенностью. Нередки ситуации ограниченных данных, когда для небольшого числа наблюдаемых объектов известны лишь несколько эпизодов. Существуют несколько подходов, позволяющих строить оценки искомой кумулятивной характеристики в условиях ограниченных ресурсов: классический подход регрессии Кокса, оценка параметра копулы, апостериорный вывод в байесовских сетях доверия, классических и гибридных, однако до сих пор не были проанализированы возможности применимости имеющихся методов. Целью работы является анализ особенностей применения существующих методов косвенного оценивания интенсивности рискованного поведения индивидов на основе ограниченных данных об эпизодах для определения рекомендаций по их применению: определение точности оценок, получаемых с помощью перечисленных подходов, на основе расстояния Канторовича–Рубинштейна от истинного распределения искомой частоты, а также выявление требований к данным, которые предъявляются для построения оценок. Было показано, что подход на основе копул дает самые точные оценки и обладает наименьшими требованиями к количеству наблюдаемых объектов, однако не может учитывать внешние факторы, которые могут оказывать влияние на реализацию эпизодов поведения. Среди моделей, позволяющих учитывать коварианты процесса, наибольшей точностью обладают оценки, опирающиеся на апостериорный вывод в гибридных байесовских сетях доверия. Полученные результаты являются новыми, они нацелены на применение в автоматизированных системах обработки информации о поведении индивидов. Практической значимостью обладают рекомендации по применению имеющихся подходов в зависимости от имеющихся данных.
Бесплатно
Полиномиальные аппроксимации некоторых функций активации нейронных сетей
Статья
Активное внедрение систем машинного обучения ставит актуальную задачу обеспечения их защиты от различных типов атак, направленных на нарушение свойств конфиденциальности, целостности и доступности как обрабатываемых данных, так и обучаемых моделей. Одним из перспективных направлений защиты является разработка конфиденциальных систем машинного обучения, использующих гомоморфные схемы шифрования для защиты моделей и данных. Однако такие схемы могут обрабатывать только полиномиальные функции, что в свою очередь ставит задачу построения полиномиальных аппроксимаций используемых в нейросетевых моделях нелинейных функций. Целью настоящей работы является построение наиболее точных аппроксимаций некоторых широко используемых функций активаций нейронных сетей, а именно ReLU, логистического сигмоида и гиперблолического тангенса, при ограничениях на степень аппроксимирующего полинома, а также оценка влияния точности такой аппроксимации на результат работы нейронной сети в целом. В отличие от опубликованных ранее работ рассматриваются и сравниваются различные способы построения аппроксимирующих полиномов, вводятся метрики точности приближения, приводится конкретный вид аппроксимирующих полиномов, а также соответствующие значения точности приближения. Проводится сравнение с аппроксимациями, приведенными в опубликованных ранее работах. В заключение для простейшей нейронной сети экспериментально оценено влияние точности приближения аппроксимирующего полинома на величину отклонения значений выходных нейронов такой сети от соответствующих значений выходных нейронов исходной сети. Результаты показывают, что для функции ReLU наилучшее приближение может быть получено с помощью численного метода, а для логистического сигмоида и гиперболического тангенса – с помощью полиномов Чебышева. При этом наилучшее приближение из трех рассмотренных функций получено для функции ReLU. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы при построении аппроксимаций функций активации в конфиденциальных системах машинного обучения.
Бесплатно
Полумарковская модель надежности компьютерной системы с контейнерной виртуализацией
Статья
В современных облачных инфраструктурах и микросервисных архитектурах критически важной задачей является обеспечение высокой надежности, отказоустойчивости и непрерывности функционирования приложений. Основным фактором, снижающим эффективность таких систем, выступает феномен программного старения – постепенная деградация системных ресурсов (утечки памяти, фрагментация данных) в процессе длительной эксплуатации, приводящая к нелинейному росту интенсивности отказов. Сложность прогнозирования надежности в таких условиях обусловлена иерархической зависимостью между общим программным обеспечением хоста и изолированными контейнерами, а также динамическим характером процессов восстановления. В данной статье рассматривается актуальная проблема обеспечения надежности программного обеспечения (ПО) в компьютерной системе с контейнерной виртуализацией, подверженной явлению программного старения. Научная новизна заключается в разработке комплексной математической модели на основе полумарковских процессов, которая учитывает иерархическую структуру системы (общее ПО хоста и изолированные контейнеры) и позволяет оптимизировать стратегии проактивного восстановления. Для описания процесса старения использовано распределение Вейбулла, что отражает возрастающую интенсивность отказов. Предложена полумарковская модель состояний и переходов, включающая механизмы проактивного перезапуска и миграции контейнеров. Для снижения вычислительной сложности разработана упрощенная модель, базирующаяся на допущении о пренебрежимо малой вероятности вторичных отказов в короткие интервалы восстановления. Расчеты стационарных вероятностей и коэффициента готовности реализованы в среде Mathcad. Проведенные численные эксперименты показали, что реализация стратегии проактивного восстановления в диапазоне интервалов 1200-2400 часов существенно повышает коэффициент готовности системы. Установлено, что погрешность упрощенной модели пренебрежимо мала по сравнению со строгой моделью. Предложенная модель позволяет определить максимальное значение коэффициента готовности в зависимости от числа развернутых контейнеров и интервалов проактивного перезапуска контейнеров. Сравнение разработанного подхода с традиционными реактивными моделями восстановления подтверждает преимущество проактивных методов в минимизации простоев, вызванных накоплением ошибок (утечки памяти, фрагментация ресурсов). Предложенная модель может быть применена при проектировании высоконадежных облачных инфраструктур и DevOps-конвейеров.
Бесплатно
Помехоустойчивость сигналов однополосной модуляции с управляемым уровнем несущего колебания
Статья
Однополосная модуляция активно используются при организации связи посредством ионосферного канала в декаметровом диапазоне радиоволн. Это обусловлено, тем, что передачи с однополосной модуляции позволяют минимизировать полосу частот при сохранении скорости передачи информации и при этом повысить помехоустойчивость приема по отношению к передачам с амплитудной и частотной аналоговой модуляцией. Вместе с тем широкое применение технологий квадратурного синтеза открыли новые возможности по формированию передач с однополосной модуляцией без непосредственного применения процедур фильтрации. Анализ особенностей реализации метода квадратурного синтеза сигналов с однополосной модуляцией показал, что введение в состав его процедур дополнительного параметра позволит регулировать остаточный уровень несущего колебания и тем самым управлять помехоустойчивостью приема. Открывшиеся возможности позволили разработать способ и реализующее его устройство формирования сигнала однополосной модуляции с регулируемым уровнем несущего колебания. Рассмотрены технологии квадратурного синтеза сигналов амплитудной модуляции и однополосной модуляции с подавленной несущей как на уровне аналитического моделирования, так и с применением стандартного квадратурного модулятора. Обоснована необходимость перехода к аналитической форме представления модулирующего сигнала. Показана роль и место преобразователя Гильберта при формировании сигналов с однополосной модуляцией. Рассмотрены известные технологии формирования сигналов однополосной модуляции с сохраненным пилот-сигналом. Обоснована возможность управления величиной сохраненного пилот-сигнала на уровне процедур квадратурного синтеза. Разработана аналитическая модель и на ее основе структурная схема, позволяющая формировать сигналы однополосной модуляции с регулируемым уровнем пилот-сигнала. Демонстрируются результаты аналитического моделирования. Рассчитана величина обеспечиваемого энергетического выигрыша в результате регулирования остаточным уровнем несущего колебания. Проанализированы подходы к оценке помехоустойчивости передач с однополосной модуляцией. Предложен подход к расчету вероятности битовой ошибки передач с однополосной модуляцией, манипулированных дискретными колебаниями по результатам перераспределения энергии между несущим колебанием и боковой полосой, определяемого остаточным уровнем пилот-сигнала. Сформулированы выводы и предложения по практической реализации полученных результатов.
Бесплатно
Постквантовые двухключевые криптосхемы на конечных алгебрах
Статья
Одним из направлений разработки практичных постквантовых криптографических алгоритмов с открытым ключом является использование конечных алгебр в качестве их алгебраического носителя. Рассматриваются два подхода в этом направлении: 1) построение алгоритмов электронной цифровой подписи со скрытой группой на некоммутативных ассоциативных алгебр и 2) построение алгоритмов многомерной криптографии с использованием операции экспоненцирования в векторном конечном поле (коммутативной алгебре, являющейся конечным полем) для задания нелинейного отображения с секретной лазейкой. Первый подход включает разработку криптосхем двух типов: основанных на вычислительной трудности а) скрытой задачи дискретного логарифмирования и б) решения большой системы квадратных уравнений. Для второго подхода возникают проблемы обеспечения полной рандомизации цифровой подписи и задания некоммутативных ассоциативных алгебр большой размерности. Обсуждаются способы решения данных проблем. Показана важность исследования строения конечных некоммутативных алгебр с точки зрения декомпозиции на множество коммутативных подалгебр. Другое направление использования конечных алгебр для разработки криптографических алгоритмов с открытым ключом связано с существенным (в 10 и более раз) уменьшением размера открытого ключа в алгоритмах многомерной криптографии. В нем возникает проблема разработки формализованных параметризуемых унифицированных способов задания векторных конечных полей больших размерностей (от 5 до 130) с достаточно большим числом потенциально реализуемых типов и модификаций (до 2500 и более), задаваемых различными наборами структурных констант, с помощью которых определяется операция умножения векторов. Предложены варианты указанных способов и топологий нелинейных отображений на векторных конечных полях различных размерностей. Показано, что использование отображений, задающих операцию экспоненцирования в векторных конечных полях, потенциально обеспечивает устранение основного недостатка известных алгоритмов многомерной криптографии, связанного с большим размером открытого ключа.
Бесплатно
Постквантовый алгоритм ЭЦП на основе трудности решения степенных уравнений
Статья
Вычислительная сложность нахождения решений больших систем нелинейных уравнений (БСНУ) лежит в основе ряда постквантовых двухключевых криптосхем, включая алгебраические алгоритмы цифровой подписи с использованием матриц в качестве элементов секретного ключа. Такие алгоритмы относятся к вероятностным криптосхемам и характеризуются использованием некоторой матрицы S в качестве подгоночного элемента подписи. Последнее обусловливает актуальность рассмотрения стойкости к атакам, использующим известные подписи. При этом лобовой (прямой) атакой является атака на основе решения БСНУ. В известных алгебраических алгоритмах цифровой подписи в рамках лобовой атаки возникают недоопределенные БСНУ с большим числом решений, что создает предпосылки к атакам на основе эквивалентных ключей. В статье рассматривается построение постквантового алгоритма на конечных алгебрах квадратных матриц, при прямой атаке на который возникают близкие к сбалансированным (с равным числом уравнений и неизвестных) и переопределенные БСНУ (с числом уравнений, превышающим число неизвестных). Особенностью предложенного алгоритма является использование вспомогательных скрытых групп, вспомогательного параметра рандомизации ЭЦП, вычисляемого как значение сжимающей односторонней функции от значения S. Приводится оценка стойкости к лобовой атаке и нескольким вариантам атак на основе известных подписей.
Бесплатно
Статья
Современное состояние решения задачи комплексного планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах характеризуется отсутствием универсальных способов формирования решений по составам пакетов, наличием ограничений на размерность задачи и невозможностью гарантированного получения эффективных решений при различных значениях ее входных параметров, а также невозможностью учета условия формирования комплектов из результатов. В статье авторами реализовано решение задачи планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах при формировании комплектов результатов в заданные для них директивные сроки. Для решения задачи планирования выполнена декомпозиция обобщенной функции системы на совокупность иерархически взаимосвязанных подфункций. Применение декомпозиции позволило использовать иерархический подход для планирования выполнения пакетов заданий в многостадийных системах, предусматривающий определение решений по составам пакетов на верхнем уровне иерархии и построение расписаний выполнения пакетов на нижнем уровне иерархии. Для оптимизации решений по составам пакетов и расписаниям их выполнения в соответствии с иерархическим подходом применена теория иерархических игр. Построена математическая модель иерархической игры для определения эффективных составов пакетов заданий и расписаний их выполнения, представляющая собой систему критериев на уровнях принятия решений. Оценка эффективности решений по составам пакетов на верхнем уровне иерархии обеспечивается распределением результатов выполнения заданий по комплектам в соответствии с сформированным расписанием. Для оценки эффективности решений по составам пакетов сформулирован метод упорядочивания идентификаторов типов комплектов с учетом директивных сроков и метод распределения результатов выполнения заданий по комплектам, реализующий вычисление моментов времени окончания формирования комплектов и запаздываний с их формированием относительно заданных директивных сроков. Выполнены исследования планирования процесса выполнения пакетов заданий в многостадийных системах при условии формирования комплектов в заданные директивные сроки. На их основе сформулированы выводы, касающиеся зависимости эффективности планирования от входных параметров задачи.
Бесплатно
Статья
Распознавание движений при прыжках с помощью видео является значительным вкладом, поскольку оно значительно влияет на интеллектуальные приложения и будет широко применяться в жизни. Этот метод может быть использован для обучения будущих танцоров с использованием инновационных технологий. Сложные позы будут повторяться и совершенствоваться с течением времени, что снизит нагрузку на инструктора при многократном выполнении. Танцоров также можно воссоздать, удалив элементы из их изображений. Распознавать движения танцоров, проверять и корректировать их позы, и еще одним важным аспектом является то, что наша модель может извлекать когнитивные функции для эффективной оценки и классификации, а глубокое обучение в настоящее время является одним из лучших способов сделать это для возможностей коротких видеороликов. Кроме того, при оценке качества видеозаписи выступления точность выполнения каждого танцевального шага является сложной проблемой, когда глаза судей не могут на 100% сфокусироваться на танце на сцене. Более того, танцы на видео сегодня представляют большой интерес для ученых, поскольку технологии все больше развиваются и становятся полезными для замены людей. Основываясь на реальных условиях и потребностях Вьетнама. В этой статье мы предлагаем метод, заменяющий ручную оценку, и наш подход используется для оценки танца с помощью коротких видеороликов. Кроме того, мы проводим танцевальный анализ с помощью коротких видеороликов, применяя таким образом такие методы, как глубокое обучение, для оценки и сбора данных, на основе которых можно делать точные выводы. Эксперименты показывают, что наша оценка является относительно точной, когда рассчитываются значения точности и F1-балла. Точность составляет более 92,38% и 91,18% F1-балла соответственно. Это демонстрирует, что наш метод хорошо и точно работает при анализе оценки танца.
Бесплатно
Статья
Последовательности, в том числе последовательности векторов, применимы в любых предметных областях. Последовательности скалярных значений или векторов (ряды) могут быть порождены последовательностями более высокого порядка, например: последовательностями состояний, элементов сложных объектов. Работа посвящена применению усовершенствованного trie-дерева в задаче классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов методом динамического программирования. Рассмотрены сферы применения динамического программирования. Показано, что динамическое программирование приспособлено к многошаговым операциям вычисления аддитивных (мультипликативных) мер подобия / различия. Утверждается, что усовершенствованное trie-дерево применимо в задаче классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов методом динамического программирования при использовании таких мер подобия / различия. Выполнен анализ иерархических представлений множеств последовательностей. Описаны преимущества, которые обеспечивает усовершенствованное trie-дерево по сравнению с традиционными представлениями других сильноветвящихся деревьев. Разработано формальное описание усовершенствованного trie-дерева. Дано пояснение ранее полученным данным о существенном приросте скорости операций добавления и удаления последовательностей в усовершенствованном trie-дереве относительно использования массива с индексной таблицей (24 и 380 раз, соответственно). Выполнена постановка задачи пофонемного распознавания речевых команд как задачи классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов и изложен метод её решения. Разработан метод классификации ряда на множестве последовательностей элементов сложных объектов с применением усовершенствованного trie-дерева. Он исследован на примере пофонемного распознавания с иерархическим представлением словаря классов речевых команд. В этом методе распознавание речевых команд выполняют в процессе обхода усовершенствованного trie-дерева, хранящего множество транскрипций речевых команд – последовательностей транскрипционных символов, которые обозначают классы звуков. Численные исследования показали, что классификация ряда как последовательности элементов сложных объектов повышает частоту правильной классификации по сравнению с классификацией ряда на множестве рядов, а применение усовершенствованного trie-дерева сокращает затраты времени на классификацию.
Бесплатно
Статья
Обеспечение устойчивости маркирования цифровых аудиосигналов в условиях действия помех, различных преобразований и возможных атак является актуальной проблемой. Одним из наиболее используемых и достаточно устойчивых методов маркирования является метод лоскута. Его робастность обеспечивается применением расширяющих биполярных числовых последовательностей при формировании и внедрении маркера в цифровой аудиосигнал и корреляционного детектирования при обнаружении и извлечении маркерной последовательности. Анализ свойств биполярных последовательностей, реализуемых в методе лоскута, показал, что абсолютные значения величины отношения максимума автокорреляционной функции (АКФ) к её минимуму для расширяющих биполярных последовательностей и расширенных маркерных последовательностей, используемых при традиционном маркировании, с высокой точностью приближаются к 2. Это позволило сформулировать критерии для поиска специальных расширяющих биполярных последовательностей, обладающих улучшенными корреляционными свойствами и большей устойчивостью. В статье разработан математический аппарат для поиска и построения предельных расширяющих биполярных последовательностей, используемых при решении задачи робастного маркирования цифровых аудиосигналов по методу лоскута. Предельные биполярные последовательности определены как последовательности, у которых автокорреляционные функции обладают максимально возможными по абсолютному значению отношениями максимума к минимуму. Сформулированы и доказаны теоремы и следствия из них: о существовании верхней границы минимальных значений автокорреляционных функций предельных биполярных последовательностей и о значениях первого и второго лепестков АКФ. На этой основе дано строгое математическое определение предельных биполярных последовательностей. Разработаны метод поиска полного множества предельных биполярных последовательностей на основе рационального перебора и метод построения предельных биполярных последовательностей произвольной длины с использованием порождающих функций. Представлены результаты компьютерного моделирования по оценке значений абсолютной величины отношения максимума к минимуму автокорреляционной и взаимной корреляционных функций исследуемых биполярных последовательностей для слепого приема. Показано, что предложенные предельные биполярные последовательности характеризуются лучшими корреляционными свойствами в сравнении с традиционно используемыми биполярными последовательностями и обладают большей устойчивостью.
Бесплатно
Предисловие. Памяти Юсупова Рафаэля Мидхатовича
Статья
Данный тематический выпуск – Том 24 № 6 2025 г. посвящен памяти выдающегося ученого в области информатики, информационных технологий и теории управления, основателя и руководителя научных школ по теоретическим основам информатизации общества и по теории чувствительности сложных информационно-управляющих систем, руководителя научного направления Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН) – СПБ ФИЦ РАН, директора СПИИРАН (1991-2018 гг.), доктора технических наук, члена-корреспондента РАН, заслуженного деятеля науки и техники Российской Федерации Юсупова Рафаэля Мидхатовича.
Бесплатно
Статья
При согласованном круговом движении группы автономных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА или дронов) важно обеспечить предотвращение столкновений между ними. Характерная ситуация возникает в том случае, если один из дронов круговой формации должен обогнать впереди летящего. Причина необходимости такого обгона может заключаться в заданной геометрии формации БПЛА, когда эта конфигурация заданного взаимного положения дронов поменялась по какой-либо причине. При этом ограниченная маневренность БПЛА именно самолетного требует учета особенностей их динамики при синтезе алгоритма предотвращения столкновений. Здесь также играет роль невозможность падения воздушной скорости БПЛА самолетного типа ниже определенного минимального значения. В данной статье предлагается использовать подход на основе вихревых векторных полей, которые по сути являются вращательной модификацией метода искусственного потенциального поля (APF). При этом круговое движение обеспечивается разработанным в предыдущих наших работах алгоритмом следования вдоль линии пути. В итоге был предложен алгоритм предотвращения столкновений, который работает эффективно, сохраняя согласованное круговое движение автономной формации дронов без излишних разворотов. Данный алгоритм был назван «Artificial Potential Field for Circular Motion» (сокращенно APFfCM). С помощью прямого метода Ляпунова показано, что траектории системы формации обладают равномерной ограниченностью при использовании предлагаемого алгоритма управления. За счет ограниченности кандидата на функцию Ляпунова при этом гарантировано, что не произойдет события столкновения между дронами. Таким образом, цель управления по обеспечению согласованного кругового движения без столкновений для автономной группы дронов самолетного типа достигается. Эффективная работа предлагаемого алгоритма продемонстрирована на моделях БПЛА самолетного типа («летающее крыло») в среде MATLAB/Simulink. Эти модели обладают как полной нелинейной динамикой, так и реализацией настроенных автопилотов, стабилизирующих угловое и траекторное движение.
Бесплатно
Статья
Современные вычислительные системы функционируют, как правило, в условиях гетерогенности и переменной нагрузки. Важным инструментом обеспечения высоких показателей функционирования (например, производительность, надежность, устойчивость) является эффективное распределение вычислительных ресурсов. В связи с этим актуальной проблемой является разработка методов распределения задач, позволяющих улучшать несколько показателей одновременно. Предлагаемый в работе подход представляет собой расширение предсказательного метода распределения ресурсов. Это осуществляется за счет введения многокритериальной модели принятия решений, включающей прогнозное время выполнения, текущую загрузку узлов и достоверность прогноза, оцениваемую по статистике расхождений фактических и прогнозных значений. Объект исследования – вычислительные системы с неоднородными узлами, обрабатывающими потоки задач переменной сложности. Предмет исследования – модели и алгоритмы предсказательного распределения вычислительных ресурсов на основе многокритериального принятия решений. Цель исследования – повышение эффективности и устойчивости функционирования гетерогенных вычислительных систем за счет использования более обоснованного механизма выбора узла на основе совокупности критериев. Выполнен обзор существующих динамических и предсказательных методов распределения, выявлены их преимущества, недостатки и ограничения по эффективному применению. Разработана многокритериальная модель принятия решений, реализующая построение множества Парето-оптимальных решений и процедуру арбитража. Проведено программное моделирование в различных сценариях функционирования системы, включая условия со сниженной достоверностью статистики. Результаты исследования показали, что предлагаемый предсказательный метод на основе многокритериального принятия решений обеспечивает снижение среднего времени выполнения задач и повышение равномерности нагрузки узлов по сравнению с известными подходами. Полученные результаты предлагается использовать при построении гетерогенных вычислительных систем с адаптивными системами управления ресурсами.
Бесплатно
Приближенная оценка задержек в компьютерной системе с контейнерной виртуализацией
Статья
Ключевую роль в достижении высокой надежности, безопасности, отказоустойчивости и малых задержек обслуживания запросов в распределенных системах (в том числе облачных вычислений) играет консолидация ресурсов обработки и хранения данных в кластерах, эффективность которых повышается при использовании технологий виртуальных машин и контейнерной виртуализации. Сложность построения моделей массового обслуживания систем контейнерной виртуализации вызвана тем, что интенсивность выполнения запросов в каждом контейнере связана с динамическим разделением общих ресурсов между активными (выполняющими функциональные задачи) контейнерами и издержками на поддержку всех развернутых в виртуальной машине контейнеров, в том числе неактивных, ожидающих направления в них запросов для обслуживания. Снижение интенсивности обслуживания в каждом контейнере из-за совместного использования общих ресурсов зависит от многих трудно исследуемых факторов. Для кластеров с контейнерной виртуализацией в данной статье предлагается приближенная граничная оценка среднего времени ожидания запросов и вероятности их своевременного обслуживания. При построении аналитической модели каждый контейнер представляется как отдельная одноканальная система массового обслуживания с бесконечной очередью и простейшим входным потоком. Основное отличие предлагаемой модели виртуального кластера заключается в граничной верхней, нижней и усредненной оценке возможного снижения интенсивности обслуживания в контейнерах из-за разделения между ними общих ограниченных вычислительных ресурсов узла кластера в зависимости от количества развернутых в нем контейнеров и изменяющегося числа активных контейнеров, зависящего от интенсивности входного потока. Показано существование оптимального числа развернутых в узлах контейнеров, при котором среднее время пребывания запросов в системе минимально, либо вероятность выполнения запросов за заданное время максимальна. Предлагаемые модели могут быть применены при структурно-параметрической оптимизации кластеров с конвейерной виртуализацией, в том числе в случае масштабирования и реконфигурации, адаптивной к и изменениям трафика, путем отключения или подключения части развернутых контейнеров в зависимости от изменений нагрузки в системе.
Бесплатно
Приложения машинного обучения для прогнозирования сроков доставки и планирования перевозок
Статья
Стремительное развитие технологий оказывает огромное влияние на логистику и грузоперевозки. Эффективное управление графиками перевозок критически важно для предприятий, стремящихся минимизировать затраты, сократить задержки доставки и повысить удовлетворенность клиентов. Одна из ключевых задач в этой области – задача маршрутизации транспортных средств с временными окнами (VRPTW), которая требует не только поиска оптимальных маршрутов доставки, но и соблюдения определенных временных ограничений для каждого клиента или пункта доставки. Традиционные методы оптимизации часто сталкиваются со сложностью и динамичностью реальных логистических процессов, особенно при работе с большими объемами данных и непредсказуемыми факторами, такими как пробки на дорогах или погодные условия. Для устранения этих ограничений в данном исследовании представлена система на основе машинного обучения, которая повышает производительность существующих решений VRPTW. В отличие от традиционных подходов, которые полагаются исключительно на эвристику или статическое планирование, наша система использует современные модели машинного обучения для прогнозирования ключевых временных параметров, включая время доставки, время доступности и время обслуживания, на основе исторических и контекстных данных. Эти возможности прогнозирования позволяют алгоритмам маршрутизации принимать более обоснованные решения, что приводит к более точному и адаптируемому планированию. Опираясь на предыдущие исследования с использованием моделей случайного леса, мы предлагаем более надежную структуру, которая включает в себя передовые методы предварительной обработки и проектирование признаков для повышения точности модели. Обучая и оценивая систему с использованием реальных наборов данных, мы можем моделировать практические сценарии и подтверждать эффективность нашего подхода. Результаты экспериментов показывают, что предложенный метод стабильно превосходит распространенные модели машинного обучения с точки зрения средней абсолютной ошибки (MAE), тем самым подтверждая его потенциал для практического применения. Таким образом, данное исследование вносит свой вклад в масштабируемое и интеллектуальное решение давней логистической проблемы, открывая путь к более гибким и экономически эффективным транспортным системам.
Бесплатно
Применение алгоритмов биоинформатики для обнаружения мутирующих кибератак
Статья
Функционал любой системы может быть представлен в виде совокупности команд, которые приводят к изменению состояния системы. Задача обнаружения атаки для сигнатурных систем обнаружения вторжений эквивалентна сопоставлению последовательностей команд, выполняемых защищаемой системой, с известными сигнатурами атак. Различные мутации в векторах атак (включая замену команд на равносильные, перестановку команд и их блоков, добавление мусорных и пустых команд) снижают эффективность и точность обнаружения вторжений. В статье проанализированы существующие решения в области биоинформатики, рассмотрена их применимость для идентификации мутирующих атак. Предложен новый подход к обнаружению атак на основе технологии суффиксных деревьев, используемой при сборке и проверке схожести геномных последовательностей. Применение алгоритмов биоинформатики позволяет добиться высокой точности обнаружения мутирующих атак на уровне современных систем обнаружения вторжений (более 90%), при этом превосходя их по экономичности использования памяти, быстродействию и устойчивости к изменениям векторов атак. Для улучшения показателей точности проведен ряд модификаций разработанного решения, вследствие которых точность обнаружения атак увеличена до 95% при уровне мутаций в последовательности до 10%. Метод может применяться для обнаружения вторжений как в классических компьютерных сетях, так и в современных реконфигурируемых сетевых инфраструктурах с ограниченными ресурсами (Интернет вещей, сети киберфизических объектов, сенсорные сети).
Бесплатно
