Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 306
Статья
Представлен подход к верификации функционально-структурных спецификаций, реализованных в заказных интегральных схемах, основанный на инвазивных методах исследования. Актуальность проведённого исследования обусловлена необходимостью проведения верификации функционально-структурных спецификаций, поставляемых сторонними исполнителями аппаратных реализаций алгоритмов обеспечения информационной безопасности, сложностью выявления на аппаратном уровне модификаций этих алгоритмов и внедрённых в них недокументированных возможностей и отсутствием единых универсальных или стандартизированных методов решения этой задачи. Сформулирована математическая постановка задачи исследования, суть которой состоит в проверке равенства значений параметров заявленной спецификации с их значениями, восстановленными методом обратного проектирования. Представлены результаты применения предложенного подхода к верификации функционально-структурных спецификаций на примерах аппаратно-реализованных алгоритмов шифрования DES и AES. Восстановленные функционально-структурные блоки алгоритмов (в частности – блок подстановок) были успешно верифицированы.
Бесплатно
Статья
Облачные вычисления (CC) являются известной технологией, которая позволяет пользователям и организациям получать доступ к сервисам в соответствии с их требованиями. Этот метод вычислений предлагает хранилище, платформы развертывания и подходящий доступ к веб-сервисам через интернет. Балансировка нагрузки является важным фактором оптимизации вычислительных ресурсов и хранения. Она направлена на разумное распределение рабочей нагрузки между каждой виртуальной машиной. Было разработано несколько традиционных методов балансировки нагрузки, которые доступны в литературе. Однако достижение эффективной балансировки нагрузки с минимальным временем завершения и улучшенной пропускной способностью остается сложной задачей. Для повышения эффективности балансировки нагрузки был разработан новый метод, известный как индексированный регулируемый метод Ружички балансировки нагрузки глубокого нейронного обучения (RITLBDNL). Основная цель RITLBDNL состоит в том, чтобы повысить пропускную способность и минимизировать время выполнения работы в облаке. В методе RITLBDNL модель глубокого нейронного анализа включает входной слой, два скрытых слоя и выходной слой для улучшения производительности балансировки нагрузки. На входном слое собираются задачи пользователей облака и отправляются на скрытый слой 1. На этом слое балансировщик нагрузки в облачном сервере анализирует состояние ресурсов виртуальной машины в зависимости от энергии, пропускной способности, объема памяти и ЦПУ с использованием индекса сходства Ружички. Затем виртуальные машины классифицируются как перегруженные, слабо загруженные или сбалансированные. Результаты анализа передаются на скрытый слой 2, где выполняется регулируемая балансировка нагрузки для распределения нагрузки с сильно загруженных виртуальных машин на минимально загруженные. Облачный сервер эффективно распределяет рабочую нагрузку между виртуальными машинами с более высокой пропускной способностью и меньшим временем отклика для обработки огромного количества входящих задач. Для оценки результатов экспериментов предложенный метод сравнивается с другими существующими методами балансировки нагрузки. Результат показывает, что предложенный метод RITLBDNL обеспечивает эффективность балансировки нагрузки с увеличением на 7%, пропускной способностью на 46%, уменьшением времени завершения на 41% и времени отклика на 28% по сравнению с традиционными методами.
Бесплатно
Статья
Фотоактивация растений посредством лазерной обработки является перспективным направлением развития современного аграрного производства. Обработка растений излучением с заданными характеристиками стимулирует развитие растений, формирование генеративных признаков и рост урожайности. Для автоматизации процесса фотоактивации больших посевных площадей предложен подход, основанный на использовании специализированной лазерной установки, монтируемой на беспилотный летательный аппарат (БпЛА). При помощи БпЛА можно производить лазерную обработку сельскохозяйственных полей большой площади при минимальных затратах временных и человеческих ресурсов. В работе предложен алгоритм расчета траектории для равномерного покрытия прямоугольного участка земли лазерным излучением с заданными характеристиками. Приводится методика расчета требуемой мощности лазерной установки в зависимости от высоты и времени полета БпЛА. Преимуществом разработанного подхода является его универсальность, поскольку данный подход учитывает характеристики лазерного устройства и может применяться с устройствами различного типа. В зависимости от параметров лазера алгоритм строит такую траекторию для БпЛА, чтобы облучение всходов растений было равномерным на протяжении всего процесса обработки. При проведении полевых экспериментов при движении БпЛА вдоль рассчитанной траектории со скоростью 0,3 м/c время обработки поля длиной в 200 м и шириной 1 м составило 9 мин. Результаты полевых экспериментов показывают, что лазерное облучение для большей части изучаемых культур увеличило урожайность и высоту травостоя (у злаковых – для четырех из шести культур, у бобовых – для четырех из пяти изучаемых культур). Предлагаемый алгоритм построения пути для равномерного лазерного облучения участка учитывает площадь проекции лазерного излучения для обеспечения требуемых характеристик обработки поля.
Бесплатно
Статья
Статья посвящена разработке модельно-алгоритмического обеспечения и программных средств для автоматизации процессов интеграции данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и других разнородных информационных ресурсов при решении задач мониторинга и проактивного управления развитием территорий. Отличительной особенностью постановки задачи является включение в состав интегрируемых ресурсов средств моделирования состояния природно-технических объектов, расположенных на анализируемой территории. Основу разработки составляет обоснование технологии интеграции разнородных информационных ресурсов, включающей алгоритм выбора типа архитектуры создаваемого комплекса средств автоматизации, способ описания информационного процесса интеграции данных и их совместной обработки, алгоритм определения наилучшей конфигурации информационных ресурсов при решении тематических задач, а также совокупность программно-технологических решений по интеграции данных ДЗЗ с другими необходимыми данными и их совместному использованию при моделировании. В результате исследований и применения разработанных алгоритмов установлено, что наиболее предпочтительным типом архитектуры систем интеграции разнородных информационных ресурсов является сервис-ориентированная архитектура. Для описания информационного процесса интеграции предложено использование нотации Business Process Model and Notation. Ключевым компонентом разработки в части программно-технологических решений по интеграции разнородных данных является предложенная схема взаимодействия с поставщиками и потребителями данных на основе создания слоя абстракции данных. Применение предложенного решения позволяет привести разнородные данные к единому универсальному формату для последующей совместной обработки на средствах моделирования. Проведенная апробация на конкретных тематических задачах мониторинга и управления развитием территорий показала реализуемость предложенной технологии интеграции и разработанных программно-технологических средств, а также достижение существенного выигрыша в оперативности решения тематических задач.
Бесплатно
Интегрированный алгоритм многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации
Статья
В данной статье представлен интегрированный алгоритм многокритериального группового принятия решений на основе интуиционистского нечеткого гибридного оператора усреднения для выбора оптимальной стратегии эвакуации. Данный алгоритм является многоуровневым, где на первом уровне осуществляется построение модели задачи в виде эвакуационной транспортной сети. На втором уровне производится ранжирование помещений для эвакуации для нахождения их оптимального порядка на основе различных критериев, таких как вместимость помещения, легкость эвакуации, уровень безопасности помещения как убежища, время организации эвакуации из этого места и отдаленность от источника опасности. Ранжирование помещений для эвакуации осуществляется на основе многокритериального группового принятия решений и интуиционистского нечеткого гибридного оператора усреднения для моделирования сомнений и неуверенности экспертов для оценки критериев эвакуации, эвакуационных альтернатив и важности экспертов. Алгоритм оперирует лингвистическими оценками экспертов, позволяя на их основе вычислять веса экспертов и критериев для эффективного принятия решения. Агрегирование оценок осуществляется на основе модифицированного алгоритма, который позволяет оперировать весами критериев, представленными в виде нечетких интуиционистских значений, в отличие от традиционных четких чисел, на основе разработанных модифицированных операторов возведения нечетких чисел в нечеткую степень для учета сомнений и неуверенности группы экспертов. На третьем уровне осуществляется макроскопическая потоковая динамическая эвакуация с учетом возможности размещения пострадавших в помещениях для эвакуации, не являющихся убежищами. Достоинством предложенного алгоритма является возможность моделирования транспортировки эвакуируемых в динамических условиях из опасных зон с учетом их размещения в промежуточных пунктах для максимизации числа спасенных жизней, учитывая неопределённость окружающей среды, нечёткий характер факторов, влияющих на приятие эвакуационных решений, неуверенность и сомнения группы экспертов при оценке эвакуационных стратегий. Для подтверждения эффективности разработанного алгоритма было проведено моделирование эвакуации и создана программная среда, реализованная на языке JavaScript. Проведено сравнение разработанного алгоритма принятия решения на основе оператора IFHA, оперирующего нечеткими весами критериев, с существующими алгоритмами и сделан вывод о достоверности предлагаемого алгоритма. Проведена оценка зависимости времени работы алгоритма от размера входных, подтверждающая возможность использования предложенного алгоритма для больших зданий и транспортных сетей.
Бесплатно
Интеллектуальная нейросетевая машина с функциями мышления
Статья
В последние годы существенно вырос интерес к искусственному интеллекту на основе нейросетевых подходов. Получен ряд значимых научных результатов, которые нашли широкое применение на практике. Большое внимание привлекли генеративно – состязательные нейросетевые модели, нейросетевые трансформеры и другие решения. Достигнут очевидный прогресс в нейросетевом распознавании и генерации образов, обработке текстов и речи, прогнозировании событий, управлении трудно формализуемыми процессами. Однако пока не удалось наделить нейросетевые машины мышлением. Все получаемые с использованием нейросетевых машин результаты можно отнести к решениям на основе различных видов связывания сигналов без полноценного управления процессами их обработки. Типичными представителями таких машин выступают ChatGPT. Возможности по интеллектуальному оперированию различными сигналами в известных нейросетевых машинах очень ограничены. Среди основных причин таких ограничений следует выделить несовершенство используемых базовых принципов нейросетевой обработки информации. Свойства нейронов длительное время рассматривались упрощенно. Обуславливалось это, как пробелами в области биологических исследованиях, так и отсутствием возможностей построения больших нейронных сетей на сложных моделях нейронов. В последние годы ситуация изменилась. Появились новые способы реализации больших нейронных сетей. Также установлено, что даже отдельные нейроны могут обладать обширной внутренней памятью и реализовывать различные функции. Однако до сих пор многие механизмы функционирования нейронов и их взаимодействия остаются не раскрытыми. Мало исследованы вопросы управляемого ассоциативного обращения к внутренней памяти нейронов. Эти недостатки существенно сдерживает создание мыслящих нейросетевых машин. Объектом исследования в статье выступает процесс интеллектуальной нейросетевой обработки информации. Предмет исследования: принципы, модели и методы такой обработки. Преследуется цель расширения функциональных возможностей нейросетевых машин по решению трудно формализуемых творческих задач за счет разработки новых принципов, моделей и методов интеллектуальной обработки информации. В интересах достижения этой цели уточняются принципы функционирования интеллектуальных нейросетевых машин, предлагаются новые модели и методы нейросетевой обработки информации. Раскрывается новая модель импульсного нейрона, как базового элемента таких машин. Искусственный мозг нейросетевых машин рекомендуется формировать в виде многослойных нейронных сетей, наделенных логическими структурами, с различными по параметрам нейронами. Предлагается новый метод многоуровневой интеллектуальной обработки информации в нейросетевых машинах на основе умных импульсных нейронов. Поясняются механизмы мышления нейросетевых машин, лежащие в их основе функции интеллектуального оперирования образами и понятиями в нейросетевой памяти. Приводятся результаты моделирования, подтверждающие справедливость предложенных решений.
Бесплатно
Статья
В настоящее время Интернет и социальные сети как среда распространения цифрового сетевого контента становятся одной их важнейших угроз персональной, общественной и государственной информационной безопасности. Возникает необходимость защиты личности, общества и государства от нежелательной информации. В научно-методическом плане проблема защиты от нежелательной информации имеет крайне небольшое количество решений. Этим определяется актуальность представленных в статье результатов, направленных на разработку интеллектуальной системы аналитической обработки цифрового сетевого контента для защиты от нежелательной информации. В статье рассматриваются концептуальные основы построения такой системы, раскрывающие содержание понятия нежелательной информации и представляющие общую архитектуру системы. Приводятся модели и алгоритмы функционирования наиболее характерных компонентов системы, таких как компонент распределенного сканирования сети, компонент многоаспектной классификации сетевых информационных объектов, компонент устранения неполноты и противоречивости и компонент принятия решений. Представлены результаты реализации и экспериментальной оценки системных компонентов, которые продемонстрировали способность системы отвечать предъявляемым требованиям по полноте и точности обнаружения и противодействию нежелательной информации в условиях ее неполноты и противоречивости.
Бесплатно
Интеллектуальная система лифтов, управляемая агентами: алгоритм и оптимизация эффективности
Статья
В исследовании представлена инновационная интеллектуальная система лифтов, управляемая агентами, специально разработанная для сокращения времени ожидания пассажиров и повышения эффективности высотных зданий. Используя классическую модель планирования с одним агентом, мы разработали уникальную стратегию обработки вызовов из коридоров и автомобилей, и в сочетании с этой стратегией мы значительно улучшили общую производительность лифтовой системы. Наши интеллектуальные методы управления подробно сравниваются с традиционными системами лифтов, при этом оцениваются три важных показателя эффективности: время отклика, способность системы одновременно обрабатывать несколько активных кабин лифта и среднее время ожидания пассажира. Результаты полного моделирования показывают, что интеллектуальная модель на основе агентов неизменно превосходит обычные системы лифтов по всем измеряемым критериям. Интеллектуальные системы управления значительно сократили время отклика и улучшили одновременное управление лифтами и время ожидания пассажиров, особенно во время большой загруженности. Эти усовершенствования не только повысили эффективность потока трафика, но и в значительной степени способствовали удовлетворенности пассажиров и обеспечили более плавное и надежное перемещение внутри здания. Кроме того, повышенная эффективность наших систем соответствует целям управления энергопотреблением зданий, поскольку она сводит к минимуму ненужные движения и время простоя. Результаты демонстрируют способность системы соответствовать требованиям динамичной среды с высокой загруженностью и знаменуют собой значительный шаг вперед в интеллектуальном управлении инфраструктурой.
Бесплатно
Интеллектуальная схема распределения задач с учетом задержек вычислений в Edge-Fog-Cloud – обзор
Статья
Огромный объем данных, создаваемых процедурами Интернета вещей, требует вычислительной мощности и места для хранения, предоставляемого облачными, периферийными и туманными вычислительными системами. Каждый из этих способов вычислений имеет как преимущества, так и недостатки. Облачные вычисления улучшают хранение информации и вычислительные возможности, одновременно увеличивая задержку соединения. Периферийные и туманные вычисления предлагают аналогичные преимущества с уменьшенной задержкой, но имеют ограниченное хранилище, емкость и покрытие. Первоначально оптимизация применялась для решения проблемы сброса трафика. И наоборот, традиционная оптимизация не может удовлетворить жесткие требования к задержке принятия решений в сложных системах, варьирующейся от миллисекунд до долей секунды. В результате алгоритмы машинного обучения, особенно обучение с подкреплением, набирают популярность, поскольку они могут быстро решать проблемы разгрузки в динамических ситуациях, включающих определенные неопознанные данные. Мы проводим анализ литературы, чтобы изучить различные методы, используемые для решения этой интеллектуальной задачи по разгрузке задач с учетом задержек для облачных, периферийных и туманных вычислений. Уроки, полученные в результате этих исследований, затем представлены в настоящем отчете. Наконец, мы определяем некоторые дополнительные возможности для изучения и проблемы, которые необходимо преодолеть, чтобы достичь минимальной задержки в системе разгрузки задач.
Бесплатно
Интеллектуальное обнаружение и изоляция неисправностей на основе нейронных сетей NARX
Статья
Интеллектуальные системы стали неотъемлемым компонентом современных технологических ландшафтов. Вопрос их надежности является крайне важным, поскольку возникновение неисправностей способно катастрофически сказаться на функционировании и итоговой эффективности системы, вследствие чего обнаружение и изоляция неисправностей (FDI) становится критически значимой задачей. Реализация этой задачи осложняется присущей таким системам сложной нелинейной динамикой. В данной работе в рамках решения указанной проблемы предлагается методология интеллектуального обнаружения и изоляции неисправностей; в качестве репрезентативного примера рассматривается система инкубатора. Предлагаемый метод использует нелинейную авторегрессионную экзогенную (NARX) нейронную сеть в параллельной структуре для моделирования сложной нелинейной динамики системы. Были сравнены различные реализации модели NARX, основанные на многослойном перцептроне (MLP), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), вентильном рекуррентном блоке (GRU) и сети Элмана, для оценки их эффективности моделирования и определения лучшей модели. Полученные расхождения между прогнозами модели и фактическими значениями называются остаточными величинами. Для классификации неисправностей было проведено сравнительное исследование пяти методов машинного обучения (ML): многослойного перцептрона, экстремального градиентного бустинга (XGBoost), метода опорных векторов (SVM), метода k-ближайших соседей (KNN) и линейного дискриминантного анализа (LDA). Данные методы анализируют остаточные величины, чтобы идентифицировать конкретную неисправность из заранее определенного множества возможных, включая неисправности исполнительных механизмов и датчиков. Полученные результаты демонстрируют эффективность интеллектуальной методологии FDI, представленной в данной работе. Модели NARX продемонстрировали высокую эффективность моделирования, причем гибридная модель MLP-NARX показала наилучшие результаты, превзойдя остальные архитектуры. Сравнительный анализ классификаторов выявил различия в эффективности пяти рассматриваемых методов, при этом классификатор на основе многослойного перцептрона достиг наивысших показателей по всем оценочным метрикам. Это свидетельствует о его пригодности для практического применения в задачах диагностики неисправностей, что обусловлено его высокой способностью улавливать сложные нелинейные взаимосвязи в данных.
Бесплатно
Статья
В работе предложен метод решения задачи выбора канала связи в когнитивном радио на основе информации о текущем состоянии всех доступных каналов связи с использованием математического аппарата обучения с подкреплением. Метод заключается в формализации задачи выбора каналов связи в терминах «среда-агент» и обучении агентов с помощью алгоритмов Reinforce, SARSA и A2C. Приведён расчёт затрат памяти на решение задачи выбора каналов связи классическими методами. Оценка по памяти составляет 4×22n байт для случайного состояния каналов (занят/свободен) и 4×n2 байт – для одного свободного канала на каждом шаге при решении задачи табличным алгоритмом Q-обучения. Приведены две различные формализации вознаграждения для агента в рамках решаемой задачи при использовании обучения с подкреплением – для тривиального случая (бинарная доступность / недоступность частотного канала) и для более сложного случая – с учётом мощности (в дБ) в выбранном канале связи. Ограничение на первую формализацию состоит в том, что на каждой итерации должен быть только один свободный канал связи из всех доступных. Вторая предложенная формализация функции вознаграждения не накладывает подобных ограничений и более универсальна. Проведены вычислительные эксперименты для обеих формализаций функции вознаграждения, агенты обучающиеся с помощью алгоритмов SARSA и A2C, в среднем, достигают безошибочного решения задачи за 8000 эпизодов обучения для обеих формализаций обучения в модельной задаче для различных реализаций агентов. Алгоритм REINFORCE не позволяет достигать безошибочного решения, однако, формализация вознаграждения с учётом мощности повышает стабильность обучения алгоритмом REINFORCE. Даны теоретические оценки вычислительной сложности рассматриваемых методов, согласующиеся с вычислительными экспериментами.
Бесплатно
Статья
В работе рассматривается задача планирования согласованных движений для системы многозвенных роботов-манипуляторов. Одним из перспективных современных подходов к её решению является конфликтно-ориентированное планирование, позволяющее отказаться от построения комбинированного пространства поиска высокой размерности за счет перехода к последовательному решению совокупности задач более низкой размерности. Этот переход осуществляется путем задания пространственно-временных ограничений при наличии конфликта в индивидуальных планах манипуляторов и последующего пере-планирования с учетом наложенных ограничений. К сожалению, известные к настоящему моменту способы наложения ограничений оперируют отдельными моментами времени, что снижает их эффективность на практике. В данной работе представляется новый алгоритм конфликтно-ориентированного планирования, основанный не на точечных, а на интервальных временных ограничениях – GECBS-T. С теоретической точки зрения, предлагаемый алгоритм гарантирует ограниченную суб-оптимальность конструируемых решений, т.е. при любом наперёд заданном пользователем ограничении w > 1, стоимость решения GECBS-T не будет превышать стоимость оптимального решения более, чем в w раз. На практике же, предлагаемый алгоритм существенно превосходит аналогичные алгоритмы по скорости решения задач планирования, что подтверждается проведенными экспериментами в робототехническом симуляторе mujoco, включающими 2-4 робота-манипулятора Kuka с 7 степенями свободы каждый.
Бесплатно
Информационные технологии цифровой адаптационной медицины
Статья
В статье дана комплексная характеристика информационных технологий цифровой адаптационной медицины. Акцент сделан на применимость к разработке специализированных автоматизированных комплексов, программных моделей и систем изучения адаптационных возможностей человека к условиям внешней среды. Сформулированы требования к информационным технологиям повышения этих возможностей. Отражены особенности информационных технологий применительно к проведению прикладных системных исследований обеспечения жизнедеятельности, сохранения профессионального здоровья и продления долголетия человека. Охарактеризованы шесть базовых концепций адаптационной медицины с акцентом на особенности математического обеспечения обработки информации, определены приоритеты совершенствования информационных технологий, применяемых в этих концепциях. Рассмотрены информационные технологии, применяемые в задачах обеспечения профессиональной работоспособности человека с акцентом на необходимость применения адекватных методов диагностики состояния человека на всех этапах профессиональной деятельности и необходимости разработки технологий цифровых двойников, адекватно моделирующих адаптационные процессы и реакции организма в реальных условиях. Дана характеристика информационных технологий персонифицированного мониторинга рисков здоровью, позволяющих объективизировать воздействия физических факторов условий деятельности и реализовать индивидуальное и коллективное информирование персонала об опасности окружающей среды. Показана насущная необходимость стандартизации методов обработки информации при разработке информационных технологий цифровой адаптационной медицины в интересах обеспечения физиологической адекватности и математической корректности подходов к получению и обработке информации о состоянии человека. Сделаны выводы о том, что приоритеты совершенствования информационных технологий цифровой адаптационной медицины связаны с внедрением достижений четвёртой промышленной революции, в том числе, концепции социокиберфизических систем.
Бесплатно
Статья
В работе выполнен сравнительный анализ основных функциональных характеристик подводных беспроводных сенсорных сетей (ПБСС) со стационарной и гибридной коммуникационными архитектурами. Указанные ПБСС состоят из сенсорных узлов, расположенных на морском дне и надводных межсредных шлюзов, обеспечивающих передачу информационных пакетов между подводным и надводным сегментами сети. В стационарной ПБСС роль шлюзов выполняют заякоренные буи, в гибридной – мобильные транспортные платформы. С использованием математического аппарата, основанного на вероятностном подходе, проведена оценка функциональных характеристик альтернативных коммуникационных архитектур ПБСС с энергетической точки зрения - определены общие энергетические затраты сети на пересылку сообщений и время жизни сенсоров сети. Для численного анализа функциональных характеристик ПБСС рассмотрены достаточно широкие диапазоны изменения проектных параметров сети, таких как: размер акватории, требуемое количество и варианты размещения сенсорных узлов, вероятность доставки пакета в акватории (физические параметры среды), в которых осуществлялся поиск «оптимального» с энергетической точки зрения решения. Выполненное авторами исследование показывает, что мобильность играет важную роль в повышении качества функционирования подводной сети в аспектах покрытия (обеспечения связности), энергоэффективности и времени жизни. Мобильный элемент в виде волнового глайдера, выполняющий роль межсредного шлюза, способен функционировать в акватории в течение продолжительного времени, что говорит о перспективности его использования для прикладных задач сбора, накопления и ретрансляции информации в рамках интернета подводных вещей.
Бесплатно
Статья
Проблемы организации медицинской помощи в условиях пандемии COVID-19, связанные с неопределенностью и ограниченностью различных ресурсов, привели к необходимости совершенствования систем принятия решений при госпитализации пациентов. С помощью ситуационного управления можно улучшить процесс принятия решений, чтобы он лучше соответствовал текущей ситуации. При этом важным становится учет влияния психологических факторов на решения, принимаемые при госпитализации. В статье предлагается использование коалиционных игр для ситуационного управления при госпитализации больных. Игроками и участниками коалиции являются госпитали, бригады скорой помощи, пациенты и центры компьютерной томографии. Цель игры - сформировать коалицию участников, обеспечивающую максимальную выгоду по времени и стоимости госпитализации в момент принятия решения. Рассмотрены общая схема госпитализации, основные источники информации о ситуации, постановка и формализация проблемы. Проведен эксперимент, в котором проверялось формирование коалиции во время госпитализации на основе данных, полученных при анализе динамики пандемии COVID-19. В связи с малым объемом данных и отсутствием апробированных моделей развития ситуации при проведении расчета часть параметров была оценена с использованием эвристических моделей развития ситуации, основанных на анализе информации из открытых источников информации. Результат эксперимента содержит набор коалиций, обеспечивающих максимальную выгоду, при указанных ограничениях. При этом время расчета коалиционной игры позволяет использовать предложенную модель поддержки принятия решений при госпитализации в диспетчерской службе станций скорой помощи.
Бесплатно
Использование онтологии для анализа английских комментариев в социальных сетях
Статья
Чат-боты заинтересовывают многих пользователей по мере того, как технологии становятся все более продвинутыми. Потребность в обмене информацией между людьми через компьютерные системы увеличивается с каждым днем, в результате чего в большинстве стран растет предпочтение использовать чат-боты. Поскольку Вьетнам является развивающейся страной с множеством этнических групп, требуется усиленное внимание к распространению социальных сетей и расширению кооперативной экономики. Серьезной проблемой стало неуместное использование слов в повседневной жизни. В социальных сетях встречаются неоднозначные отзывы с похвалой и критикой о том, что мы пытаемся уменьшить использование негативной лексики и улучшить качество использования языка в социальных сетях. Мы стремимся удовлетворить потребности пользователей в социальных сетях, способствовать экономическому развитию и более эффективно решать социальные проблемы. Для достижения этих целей предлагается метод глубокого обучения, использующий интеллектуальный анализ онтологических знаний для сбора и обработки комментариев в социальных сетях. Этот подход направлен на улучшение пользовательского опыта и облегчение обмена информацией между людьми путем анализа мнений в комментариях. Результаты экспериментов показывают, что наш метод превосходит традиционный подход.
Бесплатно
Статья
Использование радиолокационных спутниковых данных в мониторинге сельскохозяйственных культур является перспективным дополнением методов и технологий, базирующихся на анализе мультиспектральных изображений. К основным достоинствам радиолокационных вегетационных индексов относится их чувствительность к поляриметрическим свойствам принимаемого сигнала, а также независимость от облачности. Это особенно важно для территории юга российского Дальнего Востока, муссонный климат которого обеспечивает влажную и облачную погоду в период набора сельскохозяйственными культурами максимальной биомассы. Для оценки возможностей радиолокационных спутниковых данных на примере пахотных земель Хабаровского края и Амурской области были проанализированы 64 снимка космического аппарата Sentinel-1 за период наблюдений с мая по октябрь 2021 года. Для каждого снимка были рассчитаны значения индексов DpRVI, RVI, VH/VV и построены временные ряды для всего периода наблюдений по отдельным полям (всего 342 поля). По мультиспектральным снимкам Sentinel-2 с использованием маски облачности были построены временные ряды NDVI. Были рассчитаны характеристики экстремумов временных рядов для разных типов пахотных земель: сои, овса, и залежи. Показано, что для каждой сельхозкультуры кривые сезонного хода DpRVI, RVI, VH/VV имели характерный вид. Установлено, что индекс DpRVI продемонстрировал наиболее высокую устойчивость – коэффициенты вариации сезонного хода DpRVI были существенно ниже показателей для RVI и VH/VV. Также было выявлено, что сходство между сезонным ходом индексов сохранялось для удаленных друг от друга регионов – Хабаровского края и Амурской области. Были рассчитаны основные характеристики сезонного хода временных рядов радиолокационных индексов в сравнении с NDVI – величина максимума, дата наступления максимума и вариабельность этих показателей. Установлено, во-первых, что значения этих показателей в разных регионах схожи между собой; во-вторых, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI ниже, чем для RVI и VH/VV; в-третьих, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI сопоставима с NDVI. Таким образом, можно сделать вывод о том, что временные ряды радиолокационных индексов DpRVI, RVI, VH/VV для основных типов сельскохозяйственных земель Дальнего Востока имеют отличительные особенности и могут быть использованы в задачах классификации, моделирования урожайности и контроля севооборота.
Бесплатно
Статья
Современные исследования алгоритмов принятия решений в системах multi-access edge computing (MEC) для задач распределения ресурсов зачастую основываются на упрощенных абстракциях сетевой топологии, что ограничивает применимость полученных результатов в реальных условиях эксплуатации мобильных сетей. Целью данной работы является разработка реалистичной модели сети сотовой связи с использованием методов стохастической геометрии и комплексная оценка эффективности современных алгоритмов обучения с подкреплением в задачах минимизации сетевых задержек в граничных вычислениях. Метод. Для создания математически обоснованной модели сетевой среды использовались методы стохастической геометрии в сочетании с реальными статистическими данными распределения пользователей сотовых сетей. Применение стохастической геометрии обеспечило корректное моделирование пространственного размещения базовых станций и расчет межузловых расстояний, критически важных для определения сетевых задержек. Экспериментальная оценка проводилась на базе доработанной платформы LWMECPS с расширенным Gymnasium API, поддерживающим алгоритмы PPO, TD3 и SAC. Основные результаты. Разработана модель сети связи, учитывающая реалистичное пространственное распределение сетевых элементов и временную динамику пользовательской нагрузки. На основе данной модели создано виртуализированное тестовое окружение в LWMECPS, позволяющее проводить воспроизводимые эксперименты с контролируемыми параметрами. Результаты экспериментов показали различия в характеристиках производительности различных алгоритмов: PPO обеспечил стабильное сокращение задержки до 20% со стабильной конвергенцией; SAC продемонстрировал наибольшее абсолютное улучшение (сокращение задержки на 38%), но проявил нестабильность при инициализации; TD3 показал умеренную эффективность (улучшение до 11%), но высокую чувствительность к настройке гиперпараметров. Обсуждение. Проведенный сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения с подкреплением выявил ключевые особенности их применения в MEC-системах. Установлено, что дискретный характер задач размещения сервисов делает алгоритм PPO наиболее подходящим для практического внедрения в системы принятия решений благодаря его стабильности сходимости и естественной поддержке дискретных пространств действий. Полученные результаты предоставляют научно обоснованные рекомендации для разработчиков MEC-платформ по выбору оптимальных алгоритмических решений.
Бесплатно
Статья
Одним из направлений дальнейшего совершенствования и повышения эффективности применения технических объектов при решении ими целевых задач является применение информационно-управляющих систем (ИУС) для управления сложными техническими объектами. Существующие современные ИУС представляют собой комплекс аппаратно-программных средств, предназначенных для сбора, обработки и хранения информации и управления. В условиях наличия большого количества информации, противоречивых факторов, влияющих на качество управления, принятие обоснованных и своевременных решений в процессе управления невозможно без применения ИУС. Разрабатываемые ИУС, как правило, являются специализированными системами и проектируются для решения конкретных задач. В связи с этим разработка и проектирование ИУС должны проводиться с учетом взаимосвязи с целевыми показателями и особенностями объектов управления, а также результатами всестороннего анализа информации о параметрах ИУС, влияющих на показатели их эффективности. Использование математических моделей для исследования вариантов построения ИУС является основой проектирования и разработки устройств и подсистем ИУС. Разрабатываемые в настоящее время модели ИУС, как правило, позволяют проводить исследования для одностадийных процессов управления с наличием в системе однотипных объектов обслуживания. В то же время современные технические объекты и системы управления представляют собой сложные комплексы с циклически повторяющимися процессами управления разнотипными средствами. Как правило, в таких комплексах имеется набор параллельно работающих устройств (каналов управления), обеспечивающих управление разнотипных объектов на различных стадиях обработки информации. В этом случае структуру ИУС необходимо представлять в виде многофазной многоканальной технической системы, в которой происходит процесс одновременного управления несколькими объектами различных типов. В связи с этим целью статьи является разработка и исследование математической модели ИУС с двумя фазами обработки и наличием определенного количества обслуживающих разнотипных устройств. Основой модели является многофазная сетевая модель системы массового обслуживания. Исследование модели позволяет выбрать вариант построения ИУС, в частности выбрать оптимальное количество каналов обработки для различных типов объектов по критерию оптимальности с учетом ограничений по стоимости и времени обслуживания. Разработан алгоритм выбора варианта построения ИУС и приведен пример расчета количества каналов обработки в двухфазной системе при управлении тремя типами объектов.
Бесплатно
Исследование применимости метода матричной факторизации для ранжирования больших языковых моделей
Статья
В последние годы широкое применение в области финансов получили большие языковые модели (англ. Large Language Models, LLM). Прямое сравнение таких моделей может быть затруднено, так как наборы данных и сами LLM могут быть закрыты, а параметры при оценке могут отличаться. В работе для задачи заполнения неизвестных метрик предлагается использование метода матричной факторизации из рекомендательных систем, изначально созданного для прогнозирования предпочтений пользователей. Целью работы является оценка применимости матричной факторизации для предсказания метрик качества LLM на финансовых задачах, а также разработка метода ранжирования LLM на основе агрегации метрик качества. Проводится эксперимент по применению матричной факторизации на собранных из научных исследований данных о 34 LLM и 42 финансовых наборах данных. Усредненная MAE метода на всех запусках составляет 0.07 на тестовом наборе данных. Верхние позиции в рейтинге занимают модели DeepSeek R1, OpenAI GPT-4o, OpenAI o1-mini, Fin-R1, Claude 3.5 Sonnet. Двумя способами исследуется влияние ошибки прогнозирования на итоговые предсказания: при помощи MAE и метода Монте Карло. Анализируются полученные результаты, основными выводами которых являются: а) метод матричной факторизации может быть применен для прогнозирования неизвестных значений метрик моделей на наборах данных; б) ведущие большие языковые модели сблизились в оценке настолько, что невозможно выявить явного лидера; в) большие ошибки предсказания позволяют выявить специфические особенности моделей на конкретных задачах. Представленный метод ранжирования способен упростить выбор подходящей модели для финансовых задач.
Бесплатно
