Карпенко Анатолий Павлович

При решении практических, прежде всего, технических задач оптимизации часто возникают задачи многоцелевой (multi objective) оптимизации (МЦО-задачи), когда желательно экстремизировать не одну, а несколько целевых функций. Хорошо известно, что поскольку, как правило, нельзя добиться экстремального значения всех целевых функций одновременно, решение такой задачи представляет собой некоторый компромисс, принадлежащий множеству Парето (Pareto set) задачи, то есть множеству решений, не улучшаемых одновременно по всем целевым функциям. Решением МЦО-задачи называем множество Парето этой задачи, предполагая, что после построения некоторой конечно-мерной аппроксимации данного множества (П-аппроксимация), лицо, принимающее решение (ЛПР), неформальными или формализованными методами выбирает из него единственное решение. WEB-ориентированная программная система PARETO-Q предназначена для удаленной оценки качества Парето-аппроксимации в задачах многоцелевой оптимизации. Система призвана решить проблему консолидации алгоритмов Парето-аппроксимации и алгоритмов оценки качества аппроксимации. Представляем используемое системой математическое обеспечение, архитектуру системы, некоторые результаты вычислительных экспериментов.

С. 154-181

С. 92-110

С. 150-164

С. 119-142

С. 382-405

В материале представлен обзор методов настройки параметров алгоритмов оптимизации. Рассмотренные методы классифицированы по цели настройки и принципу действия методов. Описаны различные подходы к настройке алгоритмов: методы однократной и перманентной настройки параметров, выборочные, скрининговые, мета‑стохастические  и многокритериальные методы. Рассмотрены возможности использования математических моделей показателей эффективности настраиваемых алгоритмов, настройка с учетом особенностей решаемых оптимизационных задач и различных показателей эффективности настраиваемого алгоритма.  Описаны методы настройки с учетом конфигурации вычислительной системы.

Рассматривается задача разработки комплекса научно-технических решений, направленных на создание системы автоматизированной количественной оценки метапредметных, метакогнитивных и метакреативных навыков и умений (метакомпетенции) учащихся. Проведен обзор свободно распространяемого программного обеспечения, реализующего методы машинного обучения, которые предполагается использовать. Выделено специализированное и универсальное программное обеспечение. Сформулированы рекомендации по выбору инструментальных средств реализации экспериментального образца программного комплекса. Материалы обзора могут быть также использованы для решения широкого круга теоретических и прикладных задач, связанных с необходимостью программной реализации различных методов машинного обучения.

С. 438-452

С. 262-278

С. 228-253

С. 136-149

С. 682-704

С. 798-818

С. 357-370

С. 571-584

С. 292-307

С.181-193

С. 193-214

С. 215-242

Основной целью работы является разработка математической модели распределительной городской электросети с учетом ее перспективного развития. На основе этой модели в работе поставлена задача оптимизации перспективного развития электросети в виде задачи многокритериальной структурно-параметрической оптимизации. Обоснована целесообразность использования метода редукции этой задачи к однокритериальной задаче, которая представляет собой задачу непрерывно-дискретно-целочисленного программирования. Обосновано представление этой задачи в виде задачи дискретного программирования на основе дискретной аппроксимации возможных областей строительства новых трансформаторных и распределительных подстанций.

Даем постановку задачи многокритериальной оптимизации, приводим краткий обзор методов решения этой задачи на основе ее Парето-аппроксимации, представляем основные известные индикаторы качества аппроксимации. Основное содержание работы представляет собой обзор известных программных систем, ориентированных на решение задачи Парето-аппроксимации, которые реализуют различные алгоритмы оценки качества этой аппроксимации

В работе представлены две модификации канонического метода роя частиц, имеющие целью повышение эффективности этого метода при решении многоэкстремальных задач оптимизации высокой размерности. Выполнено исследование эффективности метода и его указанных модификаций при решении тестовых задач оптимизации. С помощью одной из предложенных модификаций решена 28-мерная задача докинга для молекул протеазы HIV1 и дарунавиром 3U7S в качестве молекул-рецептора и лиганда соответственно.

В работе предложен алгоритм AIS_PSO, который представляет собой модификацию гибридного алгоритма, построенного на основе иммунного алгоритма CLONALG и алгоритма роя части (PSO). Модификация заключается в замене алгоритма CLONALG этим же, но модифицированным алгоритмом. Средствами программного комплекса MatLab выполнена программная реализация алгоритма AIS_PSO. На тестовых функциях Резенброка, Химмельблау и Растригина выполнено исследование эффективности разработанного алгоритмического и программного обеспечения. С помощью программы AIS_PSO решена задача оптимального управления движением вибрационного робота. Использован известный метод решения задачи оптимального управления динамической системой, основанный на сведении этой задачи к задаче нелинейного программирования высокой размерности. Результаты исследований показали высокую эффективность разработанного алгоритмического и программного обеспечения.

При проектировании компьютерных систем, а также в процессе итеративной компиляции возникает задача оценки быстродействия программ на данной системе. Традиционным методом решения данной задачи является эмуляция исполнения программы на целевой системе. Современным альтернативным подходом к оценке быстродействия программы является подход, основанный на построении статистической модели быстродействия этой программы на исследуемом компьютере. Представляем статистический метод Velocitas моделирования быстродействия программ на компьютерах общего назначения. Даем описание метода и его программной реализации в виде инструментария Adaptor. Приводим результаты исследования эффективности метода и указанного инструментария, которые показывают достаточно высокую точность предсказания быстродействия программ.

В работе предложена методика автоматизированного исследования областей аорты, пораженных атеросклерозом, с целью нахождения взаимосвязи между соматическими мутациями митохондриального генома в клетках стенки аорты и степенью выраженности атеросклеротического поражения этих областей. Методика включает в себя следующие основные этапы: сегментация изображения аорты, маркировка связных компонентов изображения, построение графа смежности областей изображения, разбиение графа смежности. Предложена структура, спроектирована и разработана программная система АОРТА, реализующая предложенную методику. Тестирование и апробация системы АОРТА в НИИ общей патологии и патофизиологии РАМН показали ее работоспособность и удобство использования.

Работа выполнена в контексте исследований и разработок оригинальных двухкомпонентных нейтральных каталитических систем, состоящих из соединений металла переменной валентности (титана или циркония) и алюминийорганических соединений. Рассматриваем задачу идентификации кинетических параметров реакции гидроалюминирования олефинов алкилаланами, которая относится к классу обратных задач химической кинетики. Как правило, задача идентификации ставится как однокритериальная задача оптимизации невязки расчетных и экспериментальных данных. Недостаток такой постановки заключается в том, что в процессе идентификации игнорируется важная априорная информация об особенностях кинетики исследуемой химической реакции. Особенность и новизна данной работы заключаются в постановке задачи идентификации как двухкритериальной, позволяющей учесть, как экспериментальные данные о кинетике исследуемой химической реакции, так и априорную информацию об этой реакции. Под решением указанной двухкритериальной задачи понимаем множество Парето этой задачи. Для построения аппроксимации множества Парето используем модифицированный метод адаптивных взвешенных сумм (Adaptive Weighted Sum). Одной из целей работы является апробация модифицированного метода AWS в процессе решения практических двухкритериальных обратных задах химической кинетики. Приводим постановку двухкритериальных задач идентификации кинетики химических реакций гидроалюминирования олефинов алкилаланами HAlBui2 и ClAlBui2. Представляем использованное алгоритмическое и программное обеспечение. Приводим результаты вычислительных экспериментов и их обсуждение.

Работа выполнена в контексте исследований по разработке методов построения онтологических баз знаний, ориентированных на поддержку принятия решений в корпоративных информационных системах. Рассматривается подход к поиску решений в базах знаний с использованием метаданных документа. Метаданные документов, а также поисковые запросы представляются в виде фреймов паттернов проектирования и паттернов запроса соответственно. Слоты этих паттернов соответствуют ролям концептов используемой онтологии. Указанные роли разбивают концепты онтологии, документа и запроса к базе знаний на кластеры. Определены семантические сети этих кластеров, так что поисковые образы документа и запроса представляются в виде совокупности семантических сетей, соответствующих слотам паттерна проектирования и паттерна запроса. Релевантность документа оцениваем совокупностью метрик, формализующих близость указанных семантических сетей. Работа содержит постановку задачи многокритериальной оценки релевантности документов корпоративной онтологической базы знаний, а также адаптивный метод решения этой задачи.

Рассматриваем задачу многокритериальной оптимизации. Полагаем, что решением задачи является ее множество Парето. Перспективным методом решения задачи многокритериальной оптимизации является метод адаптивных взвешенных сумм (Adaptive Weighted Sum (AWS) method). Как и классический метод суммы взвешенных критериев (Weighted Sum method), основанный на аддитивной свертке частных критериев оптимальности, данный метод также использует такую свертку. Однако метод AWS предполагает адаптацию весовых коэффициентов в процессе итераций на основе информации о текущем положении подобласти поиска. Для сокращения затрат на вычисление значений критериальных функций метод AWS использует метамодели этих функций. Результаты наших исследований показали, что метод AWS обеспечивает высокое качество Парето-аппроксимации в случае выпуклого, хотя, быть может, и несвязного фронта Парето. Для задач, имеющих вогнутый фронт Парето, метод не всегда обеспечивает удовлетворительное качество решения или обеспечивает его, но при значительном числе итераций. В некоторых случаях метод дает недопустимые решения, обусловленные используемым способом учета ограничений на текущую подобласть поиска. Данная работа имеет целью преодоление указанных недостатков метода AWS. Даем постановку МКО-задачи и представляем базовые методы ее решения. Рассматриваем несколько предложенных нами модификаций метода AWS. Приводим краткое описание разработанного программного обеспечения, которое реализует метод AWS и его модификации. Представляем результаты исследования эффективности указанных модификаций метода AWS.

Рассматриваем ко-эволюционный алгоритм глобальной оптимизации Co-PSO, основанный на алгоритме роя частиц. Представляем MatLab-комплекс программ, реализующих этот алгоритм. Комплекс предполагает параллельное (на логическом уровне) функционирование заданного числа алгоритмов PSO, которые используют различные топологии соседства частиц и/или различные значения своих свободных параметров. Представляем результаты широкого вычислительного эксперимента по исследованию эффективности алгоритма Co-PSO и реализующего его программного обеспечения. В эксперименте использованы тестовые функции Розенброка, Химмельблау и Растригина. Результаты исследования показывают превосходство алгоритма Co-PSO над каноническим алгоритмом PSO. С помощью алгоритма Co-PSO решена трехкритериальная задача оптимального управления космическим аппаратом на этапе его спуска в атмосфере Земли. Использованы методы аддитивной скалярной свертки и сведения задачи оптимального управления к задаче нелинейного программирования.

Представляем перспективный метод глобальной оптимизации – метод биогеографии (BBO-метод). Эффективность метода и разработанного программного обеспечения демонстрируем на примере известной сложной задачи минимизации многомерной функции Растригина. Рассматриваем интеграцию разработанного в системе MatLab программного обеспечения, реализующего BBO метод, с известным программным продуктом PowerFactory компании DlgSilent, который мы используем в работе для расчета суммарных потерь мощности в исследуемой электрической сети. С помощью программного комплекса MatLab BBO + PowerFactory проведено исследование эффективности метода биогеографии при решении задач оптимизации электрических сетей IEEE 9 и Кубани. За счет оптимизации набора и размещения компенсаторов удалось снизить потери активной мощности в указанных сетях примерно на 9,2% и 2,5% соответственно.

Рассматриваем задачу глобальной непрерывной оптимизации и ее решение методом кукушки (Cuckoo Search, CS). Метод относится к новому классу популяционных методов, которые интенсивно развиваются в последние годы. CS-метод выгодно отличается от большинства известных популяционных методов малым числом свободных параметров (всего два). Целью работы является повышение эффективности канонического CS-метода. Для этого в работе предложено несколько модификаций этого метода, рассмотрена программная реализация канонического CS-метода и его модификаций, представлены результаты широкого исследования эффективности предложенных модификаций на ряде тестовых функций, которое показало их преимущества по сравнению с каноническим методом. Рассмотрено решение с помощью одной из предложенных модификаций известной практической задачи о минимизации расходов на изготовление сосуда высокого давления. Показано, что предложенные модификации обеспечивают лучшее значение целевой функции по сравнению результатами, полученными другими авторами, и обеспечить выполнение всех ограничений.

Додекапод представляет собой односекционный параллельный манипулятор, который можно считать развитием широко известного гексапода или платформы Стюарта. Идея додекапода предложена профессором Саяпиным С.Н. в 2012 г. В статье рассматривается одна из функциональных возможностей додекапода - движение в прямолинейной цилиндрической трубе постоянного и переменного сечений. Мы приводим расчетную схему додекапода, условия прохождения додекаподом указанных труб, алгоритмы изменения длин штанг додекапода, обеспечивающие его движение по этим трубам. Представленные в статье результаты позволяют сделать вывод о том, что односекционный параллельный манипулятор на основе додекапода может быть использован для построения механизмом, предназначенных для выполнения различных технологических операций в прямолинейных цилиндрических трубах постоянного и переменного сечений.

Работа является второй в серии из четырех публикаций, посвященных синтезу механизмов ориентации космического телескопа «Миллиметрон». В работе дана постановка задачи ориентации антенны радиотелескопа «Миллиметрон» с помощью многосекционного манипулятора, построенного на основе механизма параллельной кинематики типа гексапод. Рассмотрена задача синтеза манипулятора средствами системы Solid Works. Представлена 3D геометрическая модель манипулятора, построенная средствами «тяжелой» графической системы NX .5 и её приложения «Симуляция кинематических механизмов». Разработано программное приложение, предназначенное для решения прямой и обратной задач позиционирования многосекционного манипулятора. Представлена модель пятисекционного управляемого манипулятора, построенная средствами системы MatLab Simulink.

Целью работы является трехкритериальная оптимизация геометрии щелевого фильтра, изготовленного оригинальным методом деформирующего резания. Метод разработан в МГТУ им. Н.Э. Баумана под руководством профессора Н.Н. Зубкова. Для решения задачи многокритериальной оптимизации использован развиваемый авторами интерактивный метод решения таких задач, называемый методом PREF. Метод основан на предположении, что лицо, принимающее решения (ЛПР), может непосредственно выполнять оценку предлагаемых системой многокритериальной оптимизации альтернатив. Для аппроксимации функции предпочтений ЛПР используется нейронная сеть. В работе представлена постановка задачи трехкритериального проектирования фильтра, кратко рассмотрен используемый метод решения указанной задачи и его программное обеспечение, приведены результаты вычислительных экспериментов. 

Рассматриваем алгоритм решения систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) с предобуславливанием. Представляем параллельные алгоритмы и программы для графических процессорных устройств, реализующие основные операции этого алгоритма – операции умножения матрицы на набор векторов и решения блочно-треугольной СЛАУ. Приводим результаты широкого исследования эффективности предложенных алгоритмических и программных решений. Эти результаты показывают достаточно высокую эффективность разработанных алгоритмов и программ для умножения матрицы на набор векторов. Ускорение вычислений в этом случае составляет от четырех до шестнадцати раз. Алгоритмы и программы, предназначенные для решения блочно-треугольной СЛАУ, показали удовлетворительные результаты, которые позволяют ожидать приемлемого ускорения для практически значимых СЛАУ высокой размерности и при использовании профессиональных ГПУ. 

Работа посвящена задаче идентификации личности по голосу. Основное внимание уделено построению адаптивного классификатора характерных голосовых признаков на основе самоорганизующейся карты Кохонена. Представляем используемые алгоритмы обработки и классификации аудиосигналов, а также программную систему VOICE, реализующую эти алгоритмы. Приводим результаты исследований, подтверждающих эффективность принятых алгоритмических и программных решений. 

Публикация продолжает наши работы в области муравьиных алгоритмов глобальной непрерывной оптимизации. Мы предлагаем модификацию известного алгоритма HCIAC , который предложен Дж. Дрео и П. Сьярри в 2007 г. Модификация основана на использовании некоторого набора мемов с целью повышения эффективности локального поиска. Представляем результаты исследования эффективности модифицированного алгоритма HCIAC-M при поиске глобального экстремума функцийq Розенброка и Растригина. В качестве примера мы рассматриваем практически значимую задачу оптимизации системы двигатель-генератор.

В работе предложен оригинальный гибридный метод глобальной оптимизации SIA , основанный на технологии искусственных иммунных систем. Метод представляет собой глубокую модификацию гибридного метода оптимизации HIA ( Hybrid Immune Algorithm ), который для локального поиска использует процедуру мутации. В методе SIA для этой цели применен известный алгоритм SUBPLEX. Мы даем в работе описание метода и его программной реализации. Приводим результаты исследования эффективности метода.

Работа выполнена в контексте исследований по разработке методов построения онтологических баз знаний, ориентированных на поддержку принятия решений в корпоративных информационных системах. Рассматривается подход к поиску решений в базах знаний с использованием метаданных документа. Реализация этого подхода приводит к задаче ограбления графов. Представляем результаты исследования эффективности нескольких методов решения этой задачи.

Приведены краткие описания базовых методов роя частиц, эволюции разума и клональной селекции. Представлены гибридизация указанных методов и описание гибридного метода MEPSI(Mind Evolution, Particle Swarm, Immune). Рассмотрена задача настройки свободных параметров метода HPSI, на основе которого построен метод MEPSI. Представлены результаты исследования эволюция состояния роя, который порождает метод MEPSI, а также результаты исследования эффективности метода для известных тестовых функций Шекеля и Растригина. Кроме того, в работе представлены аналогичные результаты, полученные при решении методом MEPSIсеми- и тридцати восьми атомной задачи кластеризации Леннарда-Джонсона.

Рассматриваем задачу интегральной оценки многокритериальных альтернатив. Приводим формальную постановку задачи и предлагаем метод ее решения. Метод сводит задачу к задаче глобальной условной многомерной оптимизации. Для решения этой задачи используем алгоритм эволюции разума. Описываем программную реализацию метода, Приводим результаты исследования его эффективности.

Рассматриваем задачу дискретной аппроксимации множества и фронта Парето в задаче многокритериальной оптимизации. Целью работы является исследование эффективности метода адаптивных взвешенных сумм (Adaptive Weighted Sum method), который предложили и разработали Рю, Ким и Ван (J-H. Ryu, S. Kim, H. Wan). В сравнении с авторским исследованием, мы используем более широкий набор тестовых задач многокритериальной оптимизации. В результате исследования выявлен ряд ограничений метода и сложностей его использования. Предлагаем пути модификации метода, направленные на преодоление этих ограничений и сложностей.

Работа представляет собой обзор численных методов приближенного построения множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации. Рассматриваем пять классов методов ‑ «наивные» методы, методы переключающихся целевых функций, методы агрегации целевых функций, методы на основе ранжирования агентов популяции, прочие методы. Во всех случаях имеются в виду методы, предполагающих использование генетических или роевых алгоритмов таких, как алгоритм роя частиц.

В статье рассматривается ко-алгоритмическая гибридизация двух алгоритмов роя частиц, использующих топологии соседства частиц типа клика и кольцо. Каждая из указанных топологий имеет свои недостатки, которые можно устранить, используя их ко-алгоритмическую гибридизацию. Выполнено сравнение эффективности канонического алгоритма роя частиц и его ко-алгоритмической модификации, найдены оптимальные значения свободных параметров ко-алгоритма.

В статье описывается  инновационная ментально-структурированная образовательная технология, ориентированная на подготовку специалистов технического профиля, построенная на основе учета закономерностей памяти и мышления. Такая подготовка обеспечивает высокую конкурентоспособность специалистов технического профиля в условиях быстро меняющихся требований рынков образовательных услуг и интеллектуального труда. Перечислены пять основных принципов построения ментально-структурированной образовательной технологии.

Рассмотрена задача приближенного построения множества достижимости динамической системы на основе комбинации метода мультифиниша и метода аппроксимации векторного поля модельной системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). Суть первого из этих методов состоит в многократном численном интегрировании модельной системы ОДУ при различных допустимых управлениях. Суть второго метода заключается в предварительной аппроксимации правых частей модельной системы ОДУ. Целью работы является исследование эффективности нейросетевой аппроксимации. Исследование выполнено для системы ОДУ седьмого порядка, описывающей движение центра масс летательного аппарата. Рассмотрена трехслойная опережающая сеть с прямым распространением сигнала, а также аналогичная каскадная нейронная сеть.

Работа выполнена в рамках исследований по разработке автоматической системы прогнозирования оптимальных доз инсулина, которая при объединении с инсулиновой помпой и сенсором непрерывного мониторинга уровня глюкозы в подкожной ткани пациента, могла бы выполнять функции искусственной поджелудочной железы. Работа посвящена исследованию эффективности нейросетевых алгоритмов прогнозирования значений уровня глюкозы в крови больных сахарным диабетом первого типа. Целью работы является выбор оптимальной нейронной сети и алгоритма ее обучения для использования в составе системы прогнозирования оптимальных доз инсулина. Исследование выполнено с использованием программной системы MatLab.

В работе дан обзор основных классов математических моделей, используемых в современных автоматизированных обучающих системах. Рассмотрены модель знаний предметной области, модели ученика, процесса обучения, контроля учебных достижений, а также некоторые другие модели. В качестве моделей знаний в обзор включены модели на основе продукций и фреймов, формально-логических модели, модели на основе семантических сетей. Рассмотрены такие классы моделей ученика, как оверлейные, имитационные, разностные, пертурбационные и стереотипичные модели. Из всего многообразия моделей процесса обучения в обзор вошли модели на основе сетей Петри, вероятностные модели и модели, основанные на теории конечных автоматов. В качестве моделей контроля учебных достижений ученика рассмотрены модели на основе классической теории тестов (Classical Test Theory - CTT) и модели на основе современной теории моделирования и параметризации педагогических тестов (Item Response Theory – IRT).

Рассматривается задача приближенного построения множества достижимости динамической системы. Исследуется эффективность использования комбинации методов мультифиниша и аппроксимации векторного поля модельной системы обыкновенных дифференциальных уравнений для решения данной задачи. Приведено описание указанных методов, а также результатов их использования при построении области достижимости летального аппарата, описываемого моделью шестого и седьмого порядков. На основе исследования сделан вывод об условиях применения рассматриваемой комбинации методов.

В работе рассмотрены общие вопросы, связанные с тестовым методом контроля качества обучения, а также различные способы классификации тестов и тестовых заданий. Дан обзор основных критериев оценки надежности, валидности, трудности и дискриминативности тестов. Предложен ряд мер валидности теста по плотности покрытия, основанных на модели знаний предметной области изучаемой дисциплины в виде семантической сети.

Рассматривается задача непрерывной многомерной глобальной условной оптимизации и алгоритм CIAC (алгоритм непрерывно взаимодействующей колонии муравьев) решения этой задачи. Приводятся результаты широкого исследования эффективности указанного алгоритма при решении ряда тестовых многоэкстремальных и овражных задач оптимизации. На основе результатов исследования даны рекомендации по оптимизации выбора свободных параметров алгоритма. Рассматривается также задача приближенного построения множества Парето при многокритериальной оптимизации. Исследуется эффективность комбинации алгоритмов CIAC и MOPSO для решения указанной задачи.

Рассмотрена задача приближенного построения границы области достижимости многосекционного робота-манипулятора типа «хобот». Предложен метод SPSO решения этой задачи. Идейной основой метода является известный метод MOPSO, предназначенный для решения задачи многокритериальной оптимизации. Метод SPSO, как и метод MOPSO, использует алгоритм роя частиц (PSO) для решения задачи глобальной оптимизации и -алгоритм для отбора недоминируемых решений. Эффективность метода SPSO продемонстрирована на нескольких задачах построения области достижимости, как в случае отсутствия препятствий, так и в случае их наличия.

Рассматривается задача параметрической оптимизации алгоритмов поисковой оптимизации (задача мета-оптимизации). Предложен метод мета-оптимизации, основная особенность которого заключается в отыскании оптимальной стратегии алгоритма в процессе нормальной эксплуатации реализующей его программы. Метод использует кластеризацию множества задач рассматриваемого класса с помощью сети Кохонена и решение собственно задачи мета-оптимизации с помощью непрерывного генетического алгоритма.

Рассматривается задача оптимизации формы и размеров секций многосекционного робота-манипулятора типа «хобот». При решении первой задачи используется подход на основе представления манипулятора в виде консольной балки круглого поперечного сечения и трех следующих критериев оптимальности: критерий равного сопротивления манипулятора изгибу, использующий теорию балок равного сопротивления; критерий равной удельной мощности; критерий равной удельной энергии. Перечисленные критерии применяются к оптимизации формы манипулятора при различных видах нагрузки: статическая нагрузка, вызванная внешними силами и моментами; статическая нагрузка, обусловленная весом балки; динамическая нагрузка, возникающая при ускоренном движении частей балки; динамическая нагрузка, вызванная наличием лобового сопротивления внешней среды при движении в ней балки.При решении второй задачи манипулятор также рассматривается, как консольная балка круглого сечения. Используется подход на основе критерия равной жесткости секций.

В работе рассматривается многосекционный манипулятор типа “хобот”, построенный на основе гексаподных механизмов параллельной кинематики. Целью работы является разработка математической модели и исследование динамики этого манипулятора. Средствами программного комплекса MatLab/Simulink разработаны динамические модели одноступенчатого и трехступенчатого манипуляторов. Выполнено исследование переходных процессов и максимальных нагрузок в их приводах при различных массах схвата и параметрах системы автоматического управления.

Рассматриваются онтологические базы знаний, ориентированные на поддержку принятия решений в корпоративных информационных системах.Предполагается, что поиск решений в базах знаний производится с использованием метаданных документа. Метаданные формируются на основе семантической сети соответствующей онтологии. Релевантность документа оценивается близостью в некоторой метрике семантической сети документа и семантической сети запроса

В работе рассматривается исполнительный уровень управления роботом-манипулятором типа «хобот», точнее говоря, рассматривается управление триподом, как секцией этого манипулятора. Работа включает в себя классическую непараметрическую идентификацию трипода. Выполнена также нейросетевая идентификация трипода на основе NNARX-модели, полученной средствами модуля NеuralNеtwоrkTооlbоx программного комплекса Matlab. Рассмотрены классические и нейросетевые неадаптивные системы управления триподом. В качестве классической САУ используется двухконтурная система на основе ПИД-регуляторов, в качестве нейросетевой САУ – одноконтурная система на основе инверсной модели объекта управления. кроме того, в работе рассмотрены адаптивные САУ, построенные также на основе классических и нейросетевых систем управления.        Во всех случаях нейросетевые компоненты систем автоматического управления реализованы с использованием модуля NеuralNеtwоrkTооlbоx.             Эффективность рассматриваемых моделей идентификации и систем автоматического управления исследуется с помощью модуля MatLab/Simulink.

В работе рассматриваются односекционный и двухсекционный манипуляторы, построенные на основе механизма параллельной кинематики типа «гексапод». Приводится постановка задачи оптимизации их угловых и линейных размеров. В качестве критерия оптимальности используется минимальная гарантированная податливость конструкции при нагружении ее внешней силой. Исследование выполнено средствами программной системы MatLab. Для решения задачи оптимизации использована MatLab-программа, реализующая метод оптимизации SQP. Математическиемоделиманипуляторовпостроенысредствамисистемы MatLab/Simulink.

В работе рассматривается метод пчелиного роя в задаче глобальной многопараметрической оптимизации. Изложены бионические предпосылки метода, схема используемого варианта метода, а также организация программного обеспечения, реализующего этот метод. Приведены результаты тестирования метода и программного обеспечения, а также результаты исследования их эффективности для ряда тестовых задач.

Работа выполнена в контексте исследований по разработке методов построения онтологических баз знаний, ориентированных на поддержку принятия решений в корпоративных информационных системах. Используются модели семантических сетей базы знаний и документов этой базы в виде взвешенных мультиграфов. Вводится ряд метрик этих сетей, основанных на их топологических свойствах. На основе указанных метрик осуществляется кластеризация семантической сети базы знаний. Далее с использованием тех же метрик определяются веса вершин и дуг мультиграфа этой сети. Наконец, предлагается ряд мер важности концептов в семантической сети базы знаний, которые могут быть использованы для оценки релевантности запросов к базе знаний. 

Рассматривается прямой адаптивный метод многокритериальной оптимизации на основе аппроксимации функции предпочтения лица, принимающего решение, с помощью аппарата нейро-нечеткого вывода. Приводятся результаты исследования эффективности метода при решении 2-х и 3-х критериальных тестовых задач.

Рассматривается параллельный метод глобальной безусловной оптимизации роем частиц. Описываются особенности реализации на графических процессорах архитектуры CUDA. Приводятся результаты исследования сходимости, производительности и масштабируемости метода

Рассматривается задача оптимального планирования целевой конфигурации многосекционного робота-манипулятора типа «хобот». Приводится постановка задачи, метод ее решения, соответствующая С - программа, двумерный и трехмерный примеры планирования.

Рассматривается задача приближенного построения области достижимости динамической системы. Исследуются подходы к решению этой задачи на основе последовательных и параллельных методов «мультифиниша», аппроксимации векторного поля соответствующей системы обыкновенных дифференциальных уравнений, а также на основе нейронных сетей. В качестве примера рассматривается применение указанных методов для приближенного построения границы области достижимости летального аппарата.

В работе рассматривается прямой адаптивный метод многокритериальной оптимизации на основе аппроксимации функции предпочтений лица, принимающего решения, с помощью аппарата нечеткой логики. Приводятся результаты исследования эффективности метода при решении 2-х и 3-х критериальных тестовых задач.

Рассматривается робот-манипулятор типа «хобот». Приводятся математические модели кинематики и динамики гексаподных параллельных механизмов, как секций указанного манипулятора.

Рассматривается робот-манипулятор типа «хобот». Приводятся математические модели кинематики и динамики триподных параллельных механизмов, как секций указанного манипулятора.

Приводится обзор англоязычных публикаций, посвященных методам прогнозирования оптимальных доз инсулина для больных сахарным диабетом I типа. Рассматриваются математические модели динамики инсулина и глюкозы в теле человека, а также нейросетевые и комбинированные алгоритмы и системы прогнозирования оптимальных доз инсулина.

Рассматривается метод роя частиц для задачи глобальной многопараметрической оптимизации (PSO), а также известные последовательные и параллельные модификации этого метода.

Рассматривается методика контроля понятийных знаний субъекта обучения в обучающей системе, база знаний которой построена на основе семантической сети. Для формализации представлений субъекта обучения о понятийном составе изучаемой дисциплины используются когнитивные карты.

В работе рассматривается параметризованная трехмерная модель механической подсистемы двигателя внутреннего сгорания (ДВС), как элемента системы автоматизированного проектирования ДВС. Модель учитывает трение между элементами, податливость материала и имеет модульную структуру, которая позволяет построить модели ДВС различной конструкции. Модельразработанавсредепрограммногокомплексадинамическогоанализа PRADIS.

Приводится обзор критериев подобия онтологий, а также методов отображения онтологий

В работе вводится понятие расширенной семантической сети обучающей системы, рассматривается ряд мер сложности фрагментов этой сети – меры сложности понятий, разделяемых единиц контента, репозитария единиц контента и обучающего курса

Рассматривается класс вычислительных задач, имеющих граф информационных связей в виде двухуровневого дерева с априори неизвестными вычислительными сложностями листьев. Описывается использование компонента LSF известной GRID-системы Globus для балансировки загрузки распределенной гетерогенной вычислительной системы при распараллеливании указанного класса задач.

В работе рассматривается ряд мер сложности понятия, разделяемой единицы контента, репозитария единиц контента и обучающего курса в интеллектуальной обучающей системе