8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

XXI Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2023)

Журнал "Прикладная информатика" выступил партнером XXI Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2023), прошедшей с 16 по 20 октября 2023 года в филиале Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске, организованной Российской ассоциацией искусственного интеллекта (РАИИ). Подробнее

Поздравляем профессора И.З. Мухаметзянова с изданием научной монографии в международном издательстве SPRINGER!


Поздравляем уважаемого автора и рецензента журнала «Прикладная Информатика», профессора И.З. Мухаметзянова, Уфимский государственный нефтяной технический университет, с изданием научной монографии в международном издательстве SPRINGER в серии International Series in Operations Research & Management Science! Подробнее
  Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий,
  рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных
  исследований.

DVCompute++ Simulator: декомпозиция для дискретно-событийного моделирования

Автор статьи: Сорокин Д. Э.
В статье представлен метод декомпозиции дискретно-событийных моделей на основе авторской разработки ­DVCompute++ Simulator, которая является коллекцией общецелевых программных библиотек для создания и запуска имитационных моделей на языке C++. Целью исследования было найти способ, которым можно было бы разбить произвольную модель на части, потом части модели – на еще меньшие компоненты и так далее, получив в результате некоторую иерархию вложенных подмоделей, каждую из которых можно было бы рассматривать изолированно как самостоятельную сущность. Такие подмодели можно создавать уже сейчас в коде на языке C++, а в перспективе возможно будет задавать графически через диаграммы или через некоторое текстовое описание на специализированном языке моделирования, причем такие подмодели можно использовать повторно, что роднит их с ­ТЭБами из ­GPSS ­STUDIO. Указанные способы создания подмоделей можно сочетать в любом порядке на любом уровне вложенности иерархии, причем эту работу могут выполнять несколько специалистов разной квалификации. Более того, в статье показано, как излагаемый метод декомпозиции может быть распространен и на случай распределенного моделирования, которое также поддерживается в ­DVCompute++ Simulator. Все это стало возможным благодаря использованию приемов функционального программирования, где имитационная модель рассматривается как композиция вычислений. Тогда декомпозицию модели можно рассматривать как разбиение вычислений на части, которые можно соединять между собой подобно сборке в конструкторе. Основную роль играют два вида вычислений – блоки, аналогичные блокам языка ­GPSS, и вычисления дискретных сигналов по аналогии с реактивным программированием. Предлагаемый метод декомпозиции дискретно-событийных моделей иллюстрируется диаграммами подмоделей и соответствующим им программным кодом на языке С++.

Алгоритм выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях органов государственного управления

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка алгоритма выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях, обеспечивающих информационное взаимодействие региональных органов государственного управления, а также их коммуникацию с населением региона. Актуальность темы исследований обусловлена значительным ростом кибератак различных видов на вычислительные сети органов государственной власти и необходимостью повышать уровень защищенности этих сетей за счет интеллектуализации методов борьбы с угрозами информационной безопасности. В основе алгоритма лежит применение методов машинного обучения для анализа входящего трафика с целью выявления событий, влияющих на состояние информационной безопасности органов государственной власти. Алгоритм предусматривает препроцессинг входного трафика, в результате которого формируется набор изображений (сигнатур), получаемых на основе бинарных файлов Wasm, а затем запускается классификатор изображений. Он содержит последовательное включение глубоких нейронных сетей – сверточной нейронной сети для классификации сигнатур и рекуррентной сети, которая обрабатывает последовательности, получаемые на выходе сверточной сети. Особенности формирования сигнатур в предлагаемом алгоритме, а также последовательностей на входе в рекуррентную сеть дают возможность получать результирующую оценку информационной безопасности с учетом предыстории текущего ее состояния. Выход рекуррентной сети агрегируется с результатом сравнения актуальных сигнатур с имеющимися в базе данных. Агрегация выполняется системой нечеткого вывода второго типа, использующей импликацию по алгоритму Мамдани, которая и вырабатывает итоговую оценку угроз информационной безопасности. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный алгоритм, проведены эксперименты на синтетическом наборе данных, которые показали работоспособность алгоритма, подтвердили целесообразность его дальнейшего совершенствования.

Алгоритмы формирования моделей эффективного бизнеса

Решение задач эффективного ведения бизнеса связано с разнообразием текущих целей, стоящих перед ним, и, как следствие, требует построения соответствующих моделей эффективного бизнеса. В статье сформулированы две задачи ведения бизнеса, которые, помимо их общей целевой установки – повышение эффективности бизнеса, имеют разные текущие цели. Для построения моделей, отвечающих поставленным задачам, в статье обоснован и предложен критерий эффективности, а также разработаны Алгоритм 1 и Алгоритм 2, позволившие построить модели ведения эффективного бизнеса, учитывающие различие его текущих целей. Авторами разработан многоэтапный Алгоритм 1 формирования отдельных наборов направлений повышения эффективности, используемых для решения поставленных задач. Алгоритм 2, реализуемый на каждом этапе Алгоритма 1, разработан авторами с применением метода оптимальности Парето, однако дополнен учетом особенностей и целей текущих задач, поставленных перед бизнесом. Использование данных алгоритмов позволило построить модели эффективного бизнеса, обеспечивающие получение экономического эффекта, не только заложенного в каждое направление повышения эффективности, но и дополнительного его прироста, обусловленного свойствами разработанных алгоритмов.

Анализ и тестирование алгоритмов нейросетевой TCP/IP маршрутизации пакетов в частных виртуальных туннелях

К одной из наиболее важных составляющих сети Интернет относятся системы контроля и управления трафиком. С целью достижения бесперебойного информационно-коммуникационного взаимодействия организация процесса непрерывно видоизменяется, охватывая не только отдельные подсети, но и сетевые архитектуры вида p2p. В число доминирующих направлений совершенствования сетевой структуры входят технологии 5G, IoT и сети ­SDN, однако их внедрение в практику оставляет без удовлетворительного решения вопрос обеспечения информационной безопасности сетей, построенных на их основе. Существующие топологии развертки виртуального туннеля и компоненты интеллектуального распределения трафика обеспечивают лишь частичное решение, в частности в виде задач управления доступом на основе трафика пользователя и обеспечения безопасности за счет выделенных пользовательских сертификатов. Особое значение развертка туннеля имеет в тех случаях, когда необходимо обеспечить согласованность и координацию работы сложных социально-экономических систем, примером которых может служить информационно-коммуникационный обмен между участниками научно-промышленных кластеров, формируемых для реализации проектов создания инновационных продуктов. Однако существующим решениям сопутствуют недостатки в виде необходимости приобретения лицензии для полнофункционального доступа к программному продукту и специализированной настройки клиент-серверной аутентификации, обеспечивающей безопасный доступ к удаленному сетевому маршруту. Предлагаемый авторами подход на основе нейросетевого распределения трафика между клиентами частной выделенной сети позволяет отмеченные недостатки устранить. На этом принципе создана и проверена посредством модульного тестирования многомодульная система интеллектуальной маршрутизации пакетов. Представлен анализ эффективности применения обученной модели распределения сетевых адресов в сравнении с использованием ­DHCP-сервера на основе пакета isc-dhcp-server, распространяемого в качестве службы dhcpd.

Вероятностное прогнозирование «иррациональных» решений на основе смысловой композиции контекстов

Автор статьи: Суров И. А.
Поведенческое прогнозирование затруднено сложностью мышления человека, выходящего за рамки классической рациональности. В статье представлено решение этой проблемы для простейшей ситуации иррационального поведения, в которой одно и то же двухвариантное решение принимается в трех различных контекстах. Субъективные смыслы контекстов по отношению к базисному решению при этом кодируются кубитными состояниями, заимствованными из квантовой теории. Тройка таких состояний связана суперпозиционным отношением, описывающим смысловую композицию контекстов в мышлении субъекта. Полученные соотношения дополняют классическую вероятностную модель нелинейным интерференционным фактором, описывающим «иррациональную», эмоционально-смысловую сторону мышления. Эта модель построена для 24 различных постановок классических экспериментов «дилемма заключенного» и «двухэтапная игра» по наблюдению поведенческой иррациональности. Показано, что для рассмотренных постановок фазовые параметры кубитных состояний находятся в узких диапазонах значений, соответствующих определенным процессно-смысловым секторам пространства кубитных состояний. Экстраполяция полученных фазовых соотношений на новые эксперименты позволила использовать построенную модель в предсказательном режиме. Эта возможность проверена на задаче прогнозирования вероятности базисного решения в одном из контекстов на основании вероятностей того же решения в двух других контекстах. Для указанных экспериментов точность такого прогноза составила 9 и 11% соответственно. Разработанные принципы применимы для моделирования решений с большим числом контекстов и поведенческих альтернатив. Благодаря формализации нового вида эмоционально-смысловых закономерностей естественного мышления модели представленного типа могут быть использованы в том числе для совершенствования существующих систем социально-экономической аналитики и прогнозирования.

Диагностика неисправностей синхронных генераторов путем компьютерного моделирования внешнего магнитного поля

Автор статьи: Баловнев Д. И.
В настоящее время разработка неинвазивных методов диагностики электрических машин, и особенно генераторов как основных производителей электрической энергии, с помощью датчиков фиксации магнитного поля является актуальной научно-технической задачей. Для решения этой задачи проведены исследования по разработке метода поиска неисправностей синхронного генератора путем анализа внешнего магнитного поля. В статье рассматриваются основные вопросы компьютерного моделирования внешнего магнитного поля в системе FEMM 4.2 для поиска неисправностей. Приводятся математические выражения для создания компьютерной модели синхронного генератора в двумерном пространстве, на базе которых формируется численное решение внешнего магнитного поля с использованием метода конечных элементов. При моделировании учтены особенности конструкции синхронного генератора. Определены основные этапы работы в системе FEMM 4.2. Геометрическая модель синхронного генератора импортируется из системы автоматизированного проектирования. Физические свойства всех элементов модели определяются конструкционными материалами синхронного генератора и внешнего пространства. Управляющая программа, созданная на основе алгоритма, представленного в статье, позволяет выполнить моделирование вращения индуктора синхронного генератора, автоматизировать расчеты электромагнитного поля и вывод результатов. Приведен пример использования компьютерной модели синхронного генератора для поиска неисправностей путем исследования внешнего магнитного поля. По результатам численного решения внешнего магнитного поля проведен гармонический анализ магнитной индукции исправного синхронного генератора. В статье показано, что диагностическим признаком статического эксцентриситета индуктора синхронного генератора является появление четных гармоник в спектре магнитной индукции внешнего магнитного поля. На основании полученных результатов определена зависимость роста четных гармоник от величины смещения индуктора синхронного генератора.

Жадная эвристика размещения ортогональных многогранников для оптимизированного решения задач компоновки объектов нерегулярной формы

В статье рассматриваются задачи фигурного раскроя и упаковки объектов нерегулярной формы, заключающиеся в поиске наиболее компактного способа размещения заданного набора объектов произвольной геометрии внутри некоторого ограниченного пространства. Эти задачи относятся к классу ­NP-трудных задач дискретной оптимизации, для которых отсутствуют методы полиномиальной сложности для получения точных решений, поэтому на практике наиболее часто они решаются приближенно с помощью эвристических и метаэвристических методов оптимизации. При компоновке объектов нерегулярной формы дополнительно необходимо учитывать их геометрию для определения корректности размещения объектов относительно друг друга. Существующие методы анализа геометрии объектов и формируемой упаковки, основанные на применении phi-функций и построении годографа вектор-функции плотного размещения, теоретически обеспечивают возможность получения точного решения, однако требуют применения трудоемких методов нелинейной оптимизации. Поэтому с целью повышения скорости компоновки большого числа объектов нерегулярной формы реализовано преобразование их формы посредством вокселизации с последующим объединением полученного набора вокселов в ортогональные многогранники. Для повышения качества получаемых решений в работе предлагается жадная эвристика размещения ортогональных многогранников, реализующая выбор наилучшего варианта ориентации размещаемого объекта, при котором формируемая компоновка будет наиболее плотной в сравнении с прочими доступными вариантами ориентации этого объекта. Проведен анализ эффективности жадной эвристики размещения на задачах плоского фигурного раскроя и упаковки трехмерных объектов нерегулярной формы. Вычислительные эксперименты показали, что предложенная жадная эвристика обеспечивает очень быстрое получение решений высокого качества. Дополнительно представлены результаты тестирования жадной эвристики размещения при использовании генетического алгоритма для оптимизации решений задачи компоновки.

Интеллектуальная система оценки качества сыпучего сырья на основе нейронных сетей YOLOv5 и ViT

Отсутствие эффективной системы оценки качества сырья при приемке в полевых условиях стало основанием для написания статьи. В статье описываются важные научные и практические задачи, связанные с этой проблемой, такие как разработка методов контроля качества сырья, создание алгоритмов интеллектуальной поддержки для быстрой и точной оценки качества сырья в режиме реального времени. Авторы проанализировали отечественные и зарубежные научные работы, описывающие методы и подходы к контролю качества сырья, и пришли к выводу, что алгоритм YOLOv5 и визуальный трансформер являются наиболее подходящими для настоящего исследования, их сочетание раннее не использовалось в литературных источниках. В статье содержится постановка задачи по разработке интеллектуальной системы качества сырья, описание алгоритмов обнаружения объектов, их сравнительная характеристика. Приведено описание принципа работы одноэтапного алгоритма детекции объектов на изображении YOLOv5 и его преимущество перед существующими аналогами методов глубокого обучения, которые широко используются для обнаружения объектов. Представлены результаты работы нейронных сетей, задачей которых является выявление бракованного сырья из общего количества, хранящегося в определенном вагоне и принадлежащего конкретному поставщику. Интеллектуальная система аналитики качества сыпучего сырья включает камеры, расположенные над вагонами и сбоку от них. Качество сырья определяется путем передачи изображений с камер, фиксирующих погрузку, в нейронную сеть для последующей обработки. Для обнаружения номера вагона применяется алгоритм YOLOv5, который обеспечивает точное определение номера вагона. Для определения процента брака груза на первом этапе используется подход YOLOv5 для выделения области изображения с грузом, а затем применяется визуальный трансформер, который выполняет задачу регрессии, определяя процент брака. Внедрение предлагаемой интеллектуальной системы позволит эффективнее управлять производством, сократить расходы и повысить качество поставляемого сыпучего сырья.