Open Access Open Access  Restricted Access Access granted  Restricted Access Subscription Access

No 5 (2025)

Cover Page

Full Issue

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Stochastic systems

Asymptotic-Diffusion Analysis of the Retrial Queueing System M(2)|M(2)|1 with Priority Customers for a Non-Priority Component

Nazarov A.A., Izmailova Y.E.

Abstract

Рассматривается система массового обслуживания с повторными вызовами (RQ-система). Поступает в систему два входящих пуассоновских потока. Первый поток заявок – приоритетный, второй – неприоритетный. Время обслуживания имеет экспоненциальное распределение. Если заявки приоритетного потока обнаруживают прибор занятым заявкой того же класса, то они переходят на орбиту (орбита для приоритетных заявок), где осуществляют экспоненциально распределенную случайную задержку, после которой обращаются к прибору с повторной попыткой захвата. Если заявки приоритетного потока обнаруживают прибор занятым обслуживанием заявки альтернативного потока, то пришедшая заявка вытесняет обслуживаемую и сама встает на прибор. Вытесненная заявка переходит на орбиту для неприоритетных заявок. Если заявка неприоритетного потока обнаруживает прибор занятым, то она переходит на орбиту (орбита для неприоритетных заявок), где осуществляют случайную задержку. Дисциплина обращения заявок с орбит аналогична дисциплине обращения вновь прибывших в систему заявок. После успешного окончания обслуживания заявки покидают систему. Найдены распределения вероятностей числа заявок на неприоритетной и приоритетной орбитах. Число заявок на приоритетной орбите получено методом асимптотически-диффузионного анализа.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):3-25
pages 3-25 views

Robust, Adaptive and Network Control

Adaptive Output Control with Guaranteed Control Quality

Gukov A.A.

Abstract

Предложен алгоритм управления по выходу линейными объектами с произвольной относительной степенью в условиях параметрической неопределенности и ограниченных возмущений. Во тличие от классических алгоритмов адаптивного управления предложенный алгоритм позволяет гарантировать слежение выхода объекта за эталонным сигналом с нахождением ошибки слежения в заданном разработчиком множестве. Приведен пример, иллюстрирующий эффективность предложенного метода.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):26-38
pages 26-38 views

Control in technical systems

Synthesis of Self-Checking Discrete Devices Based on Polynomial Codes with Calculation Testing According to Several Diagnostic Signs

Efanov D.V., Pivovarov D.V.

Abstract

Предложено при синтезе самопроверяемых дискретных устройств с контролем вычислений по нескольким диагностическим признакам использовать полиномиальные коды. Разработан алгоритм быстрого получения функций, описывающих проверочные символы полиномиальных кодов в виде логических выражений. Показано, что кодеры полиномиальных кодов могут быть отнесены к устройствам трех видов: 1) на выходах которых реализуются исключительно самодвойственные булевы функции, 2) на выходах которых реализуются исключительно «близкие» к самодвойственным (самоквазидвойственные) булевы функции и 3) на выходах которых реализуются и самодвойственные, и самоквазидвойственные булевы функции. Разработана классификация полиномиальных кодов, учитывающая эту особенность. Описана структура организации контроля вычислений на выходах самодвойственных дискретных устройств по нескольким диагностическим признакам. Предложен алгоритм синтеза полностью самопроверяемого дискретного устройства с контролем вычислений по нескольким диагностическим признакам, отличающийся от известных тем, что учитывает характер возникающих на выходах дискретных устройств ошибок и предварительное покрытие их с помощью тестеров самодвойственных и/или самоквазидвойственных сигналов. Результаты могут быть использованы при разработке автоматизированных средств проектирования дискретных устройств для широкого круга приложений.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):39-60
pages 39-60 views

Intellectual control systems, data analysis

Regression Models for the AI Gaming Chatbot for Learning Programming Based on Wordle-Type Puzzles

Varnavsky A.N.

Abstract

Программирование является одним из важнейших навыков XXI в. Однако для многих учащихся обучение программированию является довольно сложным процессом. Вт аких случаях важно поддерживать интерес и вовлеченность студентов в процесс обучения. Считается, что цифровые игры могут решить эту проблему. Одним из видов игр, которые хорошо подходят для сферы компьютерных наук, являются головоломки, которые направлены в том числе и на развитие когнитивных способностей. Целью статьи является разработка моделей, алгоритма работы и структуры игрового чат-бота с искусственным интеллектом для обучения программированию с помощью заданий-головоломок по типу словесной игры Wordle. Wordle выбрана по причине ее всемирной популярности и адаптирована в виде игрового чат-бота для использования в процессе обучения программированию. Искусственный интеллект в чат-боте необходим для контроля целесообразности и подходящего времени его использования, а также адаптивного формирования уровня сложности заданий-головоломок. На основе собранных в результате использования неинтеллектуального игрового чат-бота данных были построены регрессионные модели влияния показателей студентов на уровень интереса и сложности предлагаемых игровым чат-ботом заданий-головоломок. Разработанные модели легли в основу алгоритма работы и структуры игрового чат-бота с искусственным интеллектом. При использовании интеллектуального игрового чат-бота есть возможность дообучать модели и корректировать полученные ранее значения коэффициентов.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):61-80
pages 61-80 views

Optimization, system analysis, and operations research

Construction of the Pareto Front When Combining Feasible Solutions of a Multi-Criteria Axial Assignment Problem

Afraimovich L.G., Emelin M.D.

Abstract

Рассматривается двухкритериальная трехиндексная аксиальная задача о назначениях, которая уже в однокритериальном случае является одной из классических NP-трудных задач. Вра мках данной постановки ставится задача комбинирования допустимых решений, представляющая собой задачу о назначениях на множестве решений, которые содержат только компоненты выбранных допустимых решений. Предлагается полиномиальный алгоритм нахождения Парето-оптимальных решений в задаче комбинирования двух допустимых решений. На его основе строится эвристический подход оценки
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):81-97
pages 81-97 views

Statistical Study of the Quality of the Cycle Merging Algorithm for Solving the Traveling Salesman Problem at Minimum

Leonova Y.F., Panyukov A.V.

Abstract

Задача коммивояжера является одной из наиболее изученных в комбинаторной оптимизации, однако исследование новых подходов и улучшение существующих методов остается актуальной задачей. Вда нной работе проведен анализ качества алгоритма соединения циклов для задачи коммивояжера на минимум. Представлены результаты вычислительного эксперимента на пяти семействах задач, проанализированы точность и временная сложность алгоритма. Для симметричных экземпляров задачи построена регрессионная модель, описывающая зависимость оценки относительной погрешности от числа вершин. Показано, что полиномиальная модель наилучшим образом аппроксимирует полученные данные и удовлетворяет основным статистическим предпосылкам. Полученные результаты позволяют оценить характер роста ошибки и обосновать применимость алгоритма к экземплярам задачи коммивояжера большой размерности.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):98-113
pages 98-113 views

Relations between Average Shortest Path Length and Another Centralities in Graphs

Tuzhilin M.A.

Abstract

Доказываются теоремы о связи между длиной среднего кратчайшего пути в простых связных графах и радиальной центральностью, центральностью по близости, центральностью напряжения и средним кластерным коэффициентом.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(5):114-122
pages 114-122 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».