№ 106 (2023)

Обложка

Весь выпуск

Системный анализ

Моделирование нейронов и их взаимодействий. Обзор подходов и методов

Жилякова Л.Ю., Кузнецов О.П.

Аннотация

Статья содержит подробный обзор математических моделей нейронов и нейронных взаимодействий. Модели разделены на два больших, но неравных класса: «электрические», которые уделяют внимание только электрическим процессам, и «гетерохимические», в которых основной упор делается на химизм нейрона, на его химические входы и выходы. Первый класс моделей гораздо шире, поскольку имеет более долгую историю. Модели второго класса принадлежат к новому развивающемуся направлению в нейробиологии. В конце статьи кратко описана асинхронная гетерохимическая модель, предложенная авторами совместно с коллегами из ИПУ РАН и ИБР РАН.
Управление большими системами. 2023;(106):6-51
pages 6-51 views

Решение задачи сверхразрешения с использованием модели нейронной сети прямого распространения

Лаговский Б.А., Рубинович Е.Я., Юрченков И.А.

Аннотация

Рассмотрена и решена задача повышения эффективности управления подвижными объектами при использовании новых алгоритмов, улучшающих качество изображений, получаемых при обзоре пространства. Существенное повышение качества основано на достижении угловой разрешающей способности, в десятки раз превышающей критерий Рэлея. Угловое сверхразрешение обеспечивает раздельное наблюдение нескольких объектов, не разрешаемых при прямом наблюдении, а сопутствующее повышение четкости изображений дает возможность фиксировать незаметные ранее детали образов сложных объектов. На этой основе возрастает вероятность правильных решений задач распознавания и идентификации. Для обеспечения углового сверхразрешения решена задача обучения полносвязной нейронной сети прямого распространения. Для многоэлементных приемо-передающих систем измерений предложен и обоснован экстраполяционный метод достижения углового сверхразрешения. Основу метода составляет экстраполяция значений комплексных амплитуд принятого сигнала отдельными элементами приемных устройств за пределы измерительной системы. Тем самым создаётся виртуальная система большего размера, для которой выполняется критерий Рэлея, превосходящий по показателям критерий для физической системы. В итоге эффективное угловое разрешение возрастает пропорционально возрастанию размеров виртуальной системы. Исследованы и представлены сравнительные результаты математического моделирования работы нейросети и других методов экстраполяции.
Управление большими системами. 2023;(106):52-70
pages 52-70 views

Информационные технологии в управлении

Формирование достоверной навигационной информации в задачах ориентации и навигации автономных робототехнических устройств с использованием инфраструктуры интеллектуальной транспортной среды

Трефилов П.М., Романова М.А.

Аннотация

В условиях развития интеллектуальной транспортной среды немаловажную роль влияет точное позиционирование автономных робототехнических устройств. Авторами представлен способ ориентации и навигации робототехнических систем с возможным использованием инфраструктуры интеллектуальной транспортной среды. Алгоритм ориентации и навигации роботов в интеллектуальной транспортной среде описывает процесс сбора, обработки, фильтрации, интерполяции и экстраполяции данных для определения местоположения робота и планирования маршрута движения. Предложен способ формирования приоритетного режима работы бортового навигационного комплекса в условиях информационной избыточности навигационных параметров. Способ представляет оптимизационную задачу выбора режима работы бортового навигационного комплекса, который на момент времени имеет наиболее точную оценку при учете внешних условий. Также затрагивается понятие концепции достоверности результатов измерения. Выделены критерии достоверности измерительной информации для обеспечения эффективности принятия решений при управлении измерительными процессами. Описан подход к определению достоверности навигационно-измерительной информации на основе метода теории статистических решений предельных значений результатов измерений. Этот подход позволяет достаточно быстро анализировать, полученную измерительную информацию по статистическим показателям и оценивать степень достоверности результатов.
Управление большими системами. 2023;(106):71-95
pages 71-95 views

Управление в социально-экономических системах

Модели распределения ресурса в иерархически управляемой древовидной динамической системе с учётом оппортунистического поведения агентов

Горбанёва О.И., Михалкович С.С., Угольницкий Г.А.

Аннотация

Статья посвящена построению и исследованию СОЧИ-моделей воспроизводства и распределения ресурса в иерархически управляемой древовидной динамической системе с учётом возможного оппортунистического поведения агентов. Предложена оригинальная концепция балансовых соотношений для ресурса. Описана общая структура указанной модели для двухуровневой и трёхуровневой управляющей подсистемы. Приведены иллюстративные примеры аналитического и численного исследования частных случаев указанных моделей для различных информационных регламентов динамических игровых моделей.
Управление большими системами. 2023;(106):96-137
pages 96-137 views

Сценарные технологии в управлении развитием нефтегазового комплекса арктической зоны российской федерации

Команич Н.В., Чернов И.В., Шелков А.Б.

Аннотация

Работа посвящена сценарному исследованию проблем повышения эффективности процессов управления социально-экономическим развитием российского Севера в условиях санкционного давления. Рассмотрены основные направления реализации государственной политики РФ в арктическом регионе в условиях воздействия широкого спектра угроз и ограничений, носящих как внешний, так и внутренний характер. Приведены результаты сценарного исследования возможных направлений развития и условий функционирования нефтегазовой отрасли в Арктике. В качестве инструмента исследования использован математический аппарат сценарного моделирования и прогнозирования, основным преимуществом которого является возможность предвосхищения наиболее важных событий в развитии ситуации в процессе управления крупномасштабными системами, а также формирования спектра альтернативных сценариев, позволяющих не только оценивать управленческие решения, но и выявлять новые возможности достижения поставленных целей управления в условиях неполной информации и неопределенности. На базе математического аппарата знаковых ориентированных графов разработана технология сценарного исследования, составляющая основу программного комплекса имитационного моделирования. Сформирована базовая многофакторная сценарная модель управления освоением ресурсов Арктической зоны России и ряд ее модификаций. Результатом исследования моделей являются разработанные сценарии, анализ которых, в частности, показал, что в крайне сложной экономической ситуации, вызванной внешним санкционным давлением, наиболее эффективной является управленческая стратегия, основанная на опережающем наращивании финансовой и иных видов поддержки, реализуемых на территории российского Севера нефтегазовых проектов, осуществляемых различными экономическими субъектами.
Управление большими системами. 2023;(106):138-171
pages 138-171 views

Эволюционная игра с учетом обратной связи с окружающей средой и мнениями игроков

Лориц Е.М., Губар Е.А.

Аннотация

Эволюционные игры являются развивающимся подразделом теории игр, который применяется при изучении адаптации больших, но конечных популяций к~изменениям окружающей среды. При этом предполагается, что каждый из агентов не оказывает значительного влияния на систему. Теория эволюционных игр находит широкое применение во многих областях науки. В частности, в биологии, медицине и моделировании беспроводных сетей. В данной работе исследуется эволюционная игра с двумя уровнями взаимодействия агентов популяции. На первом уровне изменение состояния популяции зависит от изменения состояния окружающей среды, увеличения или уменьшения доступных для агентов ресурсов. На втором уровне изменение состояния популяции зависит от мнений агентов о состоянии окружающей среды. Эти уровни образуют двухуровневую структуру принятия решений, где изменение одного параметра системы, например, состояния среды, влечет за собой изменение остальных элементов системы, т.е изменение состояния популяции и мнений агентов. В рамках исследования был проведен анализ модифицированной эволюционной игры с учетом влияния состояния окружающей среды и мнений агентов, разработаны вычислительные процедуры на языке MATLAB и проведены две серии численных экспериментов.
Управление большими системами. 2023;(106):172-183
pages 172-183 views

Оптимизация энергопотребления предприятия с локальными генераторами и накопителями энергии

Марьясин О.Ю., Плохотнюк А.Н.

Аннотация

В работе рассмотрена проблема оптимизации энергопотребления предприятия, использующего для энергоснабжения не только центральную энергосистему, но и локальные генераторы и накопители энергии. Для решения этой проблемы в работе предложен эвристический алгоритм оптимального планирования энергопотребления предприятия, включающий решение задачи линейного программирования. Для уменьшения риска существенного расхождения планового и фактического профилей энергопотребления в работе предлагается использовать алгоритм оптимального планирования энергопотребления со сдвигающимся шагом. Особенностью задачи оптимального планирования энергопотребления предприятия, решаемой в данной работе, является использование дополнительных условий, выполнение которых при достаточной мощности локальных генераторов и накопителей энергии приводит к сглаживанию оптимального профиля энергопотребления предприятия. Это облегчает реализацию такого профиля энергопотребления предприятия, так как не требует резкого изменения рабочих режимов, перенастройки оборудования и изменения интенсивности работы персонала предприятия. Предложенный авторами эвристический алгоритм позволяет реализовать выполнение дополнительных условий и при этом избежать сведения задачи оптимального планирования энергопотребления предприятия к задаче линейно-целочисленной оптимизации. В работе выполнена реализация примера оптимизации энергопотребления небольшого предприятия, на территории которого расположены два потребителя электроэнергии и различные локальные генераторы и накопители энергии.
Управление большими системами. 2023;(106):184-217
pages 184-217 views

Инновационные системы регионов российской арктики: структурные особенности, сценарии развития и аспекты управления (применение методики dea-анализа)

Рослякова Н.А., Волков А.Д., Тишков С.В.

Аннотация

Целью настоящей работы является выявление особенностей структурных взаимосвязей между элементами инновационных систем, актуальных для формирования эффективных моделей управления инновационным развитием арктических регионов. В исследовании применялась методика DEA-анализа (Data Envelopment Analysis). Объектом исследования выбраны регионы, полностью или частично входящие в европейскую часть Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ). В Модели 1 в качестве затратных (входных) параметров рассмотрены «затраты на исследования» и «затраты на технологические инновации», в качестве результирующих (выходных) параметров – «выбросы загрязняющих веществ в воздух», «производительность труда», «количество разработанных технологий», «количество используемых технологий». В Модели 2 затратными (входными) параметрами являются: «затраты на исследования», «затраты на технологические инновации», «выбросы загрязняющих веществ в воздух», в качестве результирующих (выходных) параметров приняты «производительность труда», «количество разработанных технологий», «количество используемых технологий», «объем инновационной продукции». В рамках полученных результатов предложен методический подход выявления типов структурных взаимосвязей между элементами региональной инновационной системы (РИС) с использованием инструментария DEA. Осуществлены оценки эффективности сложившихся в рассматриваемых регионах структур взаимосвязи между элементами РИС. Разработаны сценарии перехода от фактических к оптимальным значениям параметров РИС.
Управление большими системами. 2023;(106):218-245
pages 218-245 views

Управление техническими системами и технологическими процессами

Скоростной пд-регулятор с широкими робастными свойствами для управления мостовым краном

Круглов С.П.

Аннотация

Рассматривается управление тележкой мостового крана в задаче перемещения груза по одной горизонтальной оси в заданную точку с демпфированием угловых колебаний и возможностью парирования внешних возмущений, например, ветровых, с обеспечением заданных качественных характеристик. Предполагается, что кран оборудован сервоприводом, способным достаточно быстро отследить заданную скорость перемещения тележки. Это соответствует использованию современных асинхронных сервоприводов. Берется во внимание автоматизированная система управления, предполагающая наличие оператора крана. Предлагается построение ПД-регулятора, формирующего заданную скорость тележки. Он строится на основе линеаризованной одномаятниковой модели перемещения груза в зависимости от скорости тележки. Включает в себя пропорциональную часть по ошибке линейного перемещения тележки крана и дифференциальную часть по углу отклонения подвеса от вертикали с низкочастотной фильтрацией. Обоснование синтеза параметров ПД-регулятора предлагается поэтапно, путем рассмотрения четырех его вариантов. Особенностью выбора параметров ПД-регулятора является то, что все они основываются на паспортных данных крана и привода, на заданных качественных показателях переходного процесса, а также на расстоянии перемещения груза. Замкнутая система управления при фиксированной настройке обладает робастными свойствами в очень широкой области вариации параметров крана и груза, покрывающей возможные режимы использования крана на практике, способна парировать внешние возмущения. Приводятся результаты модельных исследований.
Управление большими системами. 2023;(106):246-270
pages 246-270 views

Нахождение критических узлов транспортной сети на основе построения замкнутой области

Крыгин А.А., Куприянов Б.В.

Аннотация

Рассматривается задача поиска критических узлов транспортной сети, решаемая с помощью максимизации обобщенной стоимости проезда, которая зависит от потребности в движении и стоимости поездки между каждой парой узлов сети. Предлагаемый в работе метод является улучшением полного перебора, основная сложность которого состоит в многократном вычислении матрицы минимальных стоимостей поездок. Метод заключается в выделении замкнутого в определенном смысле множества вершин исходного графа. Выделение замкнутого множества вершин графа позволяет осуществить редуцирование графа, декомпозицию соответствующих ему матриц и раздельные вычисления подматриц. Данные преобразования позволили сократить вычисления при переборе вариантов. Построен общий алгоритм нахождения критических узлов и проведена его оптимизация. Замкнутое множество разделено на внутреннее и граничное подмножества. Показано, что алгоритм работает наиболее быстро при минимальной мощности граничного подмножества и оптимальной мощности внутреннего подмножества, для определения которой предложен соответствующий алгоритм. Также предложен алгоритм построения и расширения замкнутого множества. на его основе построен приближенный алгоритм нахождения оптимального замкнутого множества. Показано, что сложность нахождения оптимального замкнутого множества во много раз меньше сложности улучшенного метода полного перебора.
Управление большими системами. 2023;(106):271-299
pages 271-299 views

Преобразование лапласа – стилтьеса пикового возраста информации для случая, когда передача пакетов моделируется смо ph|ph|1|r с дисциплиной fcfs

Матюшенко С.И., Самуйлов К.Е.

Аннотация

На примере системы массового обслуживания PH|PH|1|r получено преобразование Лапласа -- Стилтьеса пикового возраста информации (Peak Age of Information, PAoI) -- метрики, используемой в системах сотовой связи пятого поколения (5G) для мониторинга и управления удаленными системами со стороны центра управления. Метрика является функцией времени между генерациями обновлений в источнике и задержкой при доставке их по сети и предполагает, что только своевременно полученные обновления могут отражать текущее состояние системы. При теоретическом анализе технических систем передачи информации приходится учитывать, что метрика возраста информации значительно отличается от задержки, оцениваемой в моменты времени, когда пакет достигает пункта назначения, в то время как новая метрика PAoI определена для произвольного момента времени, что существенно усложняет ее анализ. Для проверки корректности полученных аналитических выражений проведено их сравнение с частным случаем СМО M|M|1|1, а также с результатами имитационного моделирования СМО с распределением фазового типа.
Управление большими системами. 2023;(106):300-313
pages 300-313 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».