Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 27, № 3 (2016)

I. Mathematical Control Models

The Reachable set of a Three-Dimensional Nonlinear System Describing Sewage Treatment

Bondarenko N., Grigor’eva E., Khailov E.

Аннотация

The article examines a controlled process of biological treatment of effluents. The model is described by a nonlinear system of three differential equations with one bounded control. We investigate the properties of the solutions of this system: boundedness and continuation on a given interval. The corresponding reachable set is considered. A bound is derived on the number of control switching points required to reach the set boundary.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):275-289
pages 275-289 views

Article

A Class of Control Problems Under Uncertainty

Grigorenko N., Kamzolkin D., Luk’yanova L., Pivovarchuk D.

Аннотация

We consider a class of nonlinear game-theoretical control problems for a dynamical system with uncertain parameters, a free termination time, and a Bolza functional in the form of a power function of the control parameter. A control is proposed in the class of countercontrols on which the objective functional attains a guaranteed value that depends on the realized uncertainty. Calculation results using test model parameters are reported for the control and the functional values.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):290-301
pages 290-301 views

Investigation of a Nonlinear Optimal Control Problem with Singular Regimes

Kiselev Y., Orlov S., Orlov M.

Аннотация

We investigate a one-dimensional nonlinear optimal control problem and describe its optimal trajectory and optimal control for three distinct cases.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):302-317
pages 302-317 views

Bang Bang Time-Optimal Control for Some Two-Dimensional Bilinear Controlled Plants

Nikol’skii M.

Аннотация

For a certain class of two-dimensional bilinear controlled systems, we derive efficient sufficient conditions that ensure bang bang behavior of time-optimal controls.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):318-326
pages 318-326 views

Optimization of Open-Pit Mining by the Gradient Method

Grigorenko N., Kamzolkin D., Pivovarchuk D.

Аннотация

A model of a two-dimensional open-pit mine is proposed and an optimal control problem is formulated with mixed constraints on the control parameters and an integral objective functional. The problem is discretized in one of the phase variables and solved by the gradient projection method with penalty functions. Numerical results illustrating the the method are also represented.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):351-359
pages 351-359 views

Optimization of Economic Indicators in Open-Pit Mining

Grigorenko N., Kamzolkin D., Pivovarchuk D.

Аннотация

We investigate the application of the Real Options approach to the optimization of open-pit mining. The Real Options approach introduces investment as an additional control parameter for profit maximization. In the context of applying the Real Options approach to open-pit mining optimization, we consider a model with two-stage investments. Open-pit mining requires both extracting and processing capacities. These capacities in turn require investments, which are divided into two parts: investments to create the initial capacities and investments to increase existing capacities in the process of mining. The initial and augmented capacities as well as the capacity augmentation time are control parameters that can be chosen with the objective of increasing the mining profits. In this article, we assume that the market price of the mineral is a random process described by a stochastic differential equation. A control strategy is a rule that at every time instant, making use of the available information, determines the mining rate, establishes if additional investments are required at the given time, and if yes, calculates the investment amount. The problem involves the construction of an optimal mining control strategy that maximizes the mean discounted profit from the open-pit mine.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):360-372
pages 360-372 views

An Environment-Protection Hierarchical Differential Game Between Enterprise and State

Grigor’eva E., Khailov E.

Аннотация

We consider an environment-protection hierarchical differential game between enterprise and state with the state acting as the leader. An algorithm for approximate solution of the game is proposed.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):373-393
pages 373-393 views

II. Investigation of Control Problems

Models of Information Diffusion in a Social Group: Construction of Optimal Programs

Avvakumov S., Kiselev Y.

Аннотация

We investigate modified models of information diffusion (or propagation) in a social group. The process dynamics is described by a one-dimensional controlled Riccati differential equation. The models in this article differ from the original model [2] by the choice of the optimand functional. Two variants of the optimand functional are considered. The optimal control problems are solved by the Pontryagin maximum principle [1]. We show that the optimal control program is a bang bang function of time with at most one switching point. Easily checked conditions on the problem parameters are derived, guaranteeing the existence of a switching point in the optimal control. Our theoretical analysis of the problem leads to the construction of a one-dimensional convex minimization problem to find the optimal control switching point. We also describe an alternative approach (without invoking the maximum principle) for the construction of the optimal solution that utilizes a special representation of the optimand functional and analyzes the reachable sets independent of the functional.

Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):327-350
pages 327-350 views

Erratum

Erratum to: Parallel Algorithm to Detect Structural Changes in Time Series

Nikol’skii I., Furmanov K.
Computational Mathematics and Modeling. 2016;27(3):394-394
pages 394-394 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».