Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика

Принять

Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

Модели условий испытаний береговых объектов систем обеспечения безопасности мореплавания в диапазонах средних и очень высоких частот

2025. T.13. № 4. id 2050

Коваленко В.И. Громоздин В.В. Искандеров Ю.М. Беспалов А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.050

В работе исследован вопрос создания моделей при проведении испытаний береговых объектов систем обеспечения безопасности мореплавания в диапазонах средних и очень высоких частот при отсутствии возможности непосредственного обеспечения наихудших условий проведения испытаний и параметров судового оборудования при обеспечении соответствия таких испытаний определению термина «натурные испытания». Определены объект испытаний, испытательное оборудование и условия испытаний и их распределение на стороне судна и на стороне береговой станции. Определены критерии подтверждения границ рабочих зон в виде напряженности поля на стороне судна и в виде электродвижущей силы на стороне береговой станции. Предложены и проанализированы соответствующие математические модели учета наихудших значений условий испытаний, обусловленные воздействием внешних факторов, и наихудших значений допустимых параметров судового оборудования для основных технических средств, применение которых обеспечивает соответствие испытаний определению термина «натурные испытания». Отмечена необходимость внесения требований в соответствующие нормативные документы по проценту требуемой доступности технических средств диапазона очень высоких частот и допустимости испытаний, не соответствующих в полной мере определению термина «натурные испытания» в случае отсутствия организационной или технической возможности отправки испытательного судна на границы рабочих зон.

Ключевые слова: натурные испытания, береговой объект, морская радиосвязь, граничная дальность, рабочая зона, отношение сигнал/шум, напряженность электромагнитного поля, фактическая чувствительность радиоприемника, средние частоты, очень высокие частоты

Архитектура и реализация клиент-серверного решения для организации мобильного доступа к учебным данным

2025. T.13. № 4. id 2048

Абрамов А.М. Аникин И.В. Бурдина А.А. Гайфуллин Д.Р. Грудцин А.А. Добрынин И.С. Лупанов Б.И. Мулюков Р.А. Плотник А.Э.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.033

Представлена архитектура и реализация клиент-серверного решения, обеспечивающего мобильный доступ к учебным данным университета. Целью работы являлось повышение эффективности реализации ряда процессов образовательной деятельности, обеспечивающих работу с такими учебными данными, как расписание занятий, результаты текущего и промежуточного контроля, информация по преподавателям и учебной группе, новостной портал. Проект не только устраняет ряд недостатков, свойственных текущей ИТ-инфраструктуре университета, но и создает основу для дальнейшей цифровой трансформации образовательного процесса. Описана архитектура решения и особенности ее реализации, в том числе выбор стека технологий. Подробно рассмотрены основные компоненты архитектуры приложения, такие как gRPC-мост для интеграции с устаревшими системами, REST API для взаимодействия с внешними сервисами и система мониторинга на основе Prometheus и Grafana. Применение современных технологий, таких как Golang, PostgreSQL, gRPC и облачных сервисов Yandex Cloud, обеспечило высокую производительность, масштабируемость и безопасность. Интеграция с существующими системами университета посредством gRPC-моста обеспечила совместимость и эффективный обмен данными. Представлены результаты внедрения приложения в реальную IT-инфраструктуру вуза, демонстрирующие повышение доступности и удобства работы с учебными данными и снижение нагрузки. Разработанный подход может быть успешно адаптирован и применен для других высших учебных заведений. В перспективе планируется расширение функциональности приложения за счет интеграции с AI-алгоритмами для прогнозирования академических рисков и формирования индивидуальных образовательных траекторий.

Ключевые слова: цифровизация образовательного процесса, микросервисная архитектура, gRPC, REST API, postgreSQL

Определение модели управления доступом для телекоммуникационной системы

2025. T.13. № 4. id 2047

Калининский Д.С. Тремасова Л.А. Гадасин Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.010

В статье проведено исследование и сравнительный анализ современных моделей управления доступом, применяемых в телекоммуникационных системах. Рассмотрены три основные модели: управления доступом на основе ролей (RBAC), управления доступом на основе атрибутов (ABAC), управления доступом на основе полномочий (PBAC). В качестве примера использована телекоммуникационная инфраструктура банка, включающая 800 рабочих станций, 200 серверов, 800 сотрудников в офисной зоне и центр обработки данных с 50 серверами, обрабатывающими критические приложения. Пропускная способность между офисами и центром обработки данных составляет 10 Гбит/с, в публичной зоне – 1 Гбит/с. Для обеспечения безопасности используется Active Directory с поддержкой Kerberos и система мониторинга SIEM. В ходе исследования оценивались показатели производительности, такие как время отклика, пропускная способность и устойчивость к пиковым нагрузкам. Был проведен эксперимент безопасности, который включал в себя устойчивость к атакам, гибкость реагирования и уровень защиты в различных сценариях функционирования системы: при ежедневной нагрузке, отражающей стандартную работу сотрудников; при пиковой нагрузке, возникающей в моменты массового обращения к ресурсам (например, в конце отчетного периода); а также в условиях аварийной нагрузки, связанных с инцидентами безопасности или сбоями оборудования. Такой подход позволил выявить различия в эффективности моделей доступа в реальных эксплуатационных ситуациях.

Ключевые слова: модели управления доступом, телекоммуникационные системы, модель управления доступом на основе ролей, модель управления доступом на основе атрибутов, модель управления доступом на основе полномочий

Моделирование обеспечения защищенности объектов критической информационной инфраструктуры финансового сектора на основе данных об организационной структуре и управлении

2025. T.13. № 4. id 2046

Журавлева М.Г. Сурова Н.Ю. Хасанова З.Р.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.008

Рассмотрены современные стандарты и подходы в области обеспечения защищенности объектов критической информационной инфраструктуры применительно к организациям банковской системы. В качестве исследуемых аспектов выделены организационная структура и управления, которые оказывают влияние на уровень защищенности с точки зрения степени подготовленности персонала, распределения ролей и полномочий, готовности организации к восстановлению после возникновения инцидентов нарушения безопасности. На основе методики внутреннего аудита, применяемой в организациях банковской системы для поддержания защищенности объектов информационной инфраструктуры на достаточном уровне, предложена модель, учитывающая экспертные оценки заданных показателей организационной структуры и управления. Показаны направления улучшения метода: возможность учитывать иерархию требований к обеспечению безопасности, использовать логические правила в экспертном оценивании, на основании чего построена улучшенная модель. В качестве результатов представлена иерархия заданных частных показателей, полученная по их вербальным формулировкам, смоделированы данные и выполнена оценка уровня обеспечения информационной безопасности с помощью рассмотренных подходов. Практическая ценность работы состоит в возможности на ее основе совершенствовать мероприятия внутреннего аудита субъектов банковской системы для обеспечения достаточного уровня защищенности объектов критической информационной инфраструктуры.

Ключевые слова: обеспечение информационной безопасности, показатели требований к безопасности, уровень защищенности объектов, организации банковской системы, методика оценки соответствия, критическая информационная инфраструктура

Система оценки продолжительности жизненного цикла разработки программного обеспечения на основе интеллектуальной обработки информации

2025. T.13. № 4. id 2045

Храмов Д.Э.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.011

В статье представлена система оценки продолжительности жизненного цикла разработки программного обеспечения, основанная на применении технологий искусственного интеллекта. Проведен анализ существующих подходов к оценке трудозатрат и сроков разработки, на основе которого обоснован выбор нейросетевых технологий как наиболее перспективного направления для решения задач прогнозирования в условиях неопределенности. Выделены и классифицированы основные группы факторов, оказывающих влияние на длительность процесса разработки: технические, организационные, командные, исторические, ресурсные, внешние. На основе классов факторов определены множества входных параметров, используемых для обучения нейронных сетей, а также их гиперпараметры. Приведены архитектурные характеристики нейронных сетей, включая количество слоев, типы функций активации, методы оптимизации и параметры регуляризации, обученных в ходе экспериментов. Разработан алгоритм оценки сроков, реализованный в виде программной системы, обеспечивающей автоматизированное прогнозирование продолжительности разработки проектов на основе анализа исторических данных и текущих характеристик проекта. Приведен пример проведения оценки сроков разработки с помощью разработанной системы и проведено сравнение полученных результатов с экспертной оценкой. Предложенная система сокращает длительность анализа и повышает точность оценки по сравнению с традиционными методами.

Ключевые слова: нейронная сеть, жизненный цикл разработки программного обеспечения, прогнозирование сроков, программная система, программная инженерия

Исследование эффективности эволюционных алгоритмов в задачах дискретной оптимизации высокой размерности

2025. T.13. № 3. id 2042

Баранов Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.048

Проблема оптимального принятия решения во множестве прикладных областей сводится к задачам дискретной оптимизации, для решения которых широко применяются эволюционные алгоритмы. Несмотря на их эффективность, эти алгоритмы требуют точной настройки параметров под конкретную задачу и, как правило, исследуются изолированно, без учета возможностей взаимной работы и динамического переключения. При этом существующие работы ограничивались сравнительно небольшими размерностями, что не позволило оценить масштабируемость алгоритмов в реальных крупных задачах (до нескольких тысяч переменных). В связи с этим, данная статья направлена на уточнение перечня эффективных конфигураций эволюционных алгоритмов в целях оптимизации работы разрабатываемой интеллектуальной системы переключения алгоритмов. В работе проведен сравнительный анализ конфигураций четырех классов эволюционных алгоритмов: генетического, муравьиного, пчелиного и имитации отжига. Эксперименты выполнялись на тестовых задачах большой размерности (до 20000 точек). Основными методами исследования стали метод сравнения и группировки результатов, а также анализ серий вычислительных экспериментов для оценки масштабируемости и устойчивости алгоритмов к «проклятию размерности». В проведенных ранее экспериментах с задачами малой размерности различия конфигураций одного алгоритма практически незаметны, тогда как на задачах высокой размерности выявляются значимые различия в производительности. В результате были определены оптимальные конфигурации каждого класса алгоритмов. Полученные результаты имеют практическую ценность для разработки автоматизированных систем поддержки принятия решений в области логистики, производства и других инженерных приложений, где требуется надежный и масштабируемый инструмент оптимизации.

Ключевые слова: дискретная оптимизация, эволюционные алгоритмы, моделирование цепочек поставок, планирование производственных расписаний, муравьиный алгоритм, генетический алгоритм

Оценка точности и производительности моделей машинного обучения для прогнозирования удовлетворенности клиентов страховой компании

2025. T.13. № 3. id 2041

Мадияров К.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.046

В работе представлено исследование по прогнозированию удовлетворенности клиентов страховой компании на основе методов машинного обучения. Актуальность темы обусловлена высокой конкуренцией на страховом рынке и необходимостью удержания клиентов за счет повышения их удовлетворенности обслуживанием. Цель исследования – оценить точность и производительность моделей, способных предсказать уровень удовлетворенности клиента страховой услугой по данным о взаимодействии клиента с компанией. В качестве методов использованы алгоритмы классификации. Проведена оценка точности и производительности моделей на реальных данных опросов клиентов страховых компаний. Лучшими оказались ансамблевые методы – случайный лес и градиентный бустинг, продемонстрировавшие точность прогноза удовлетворенности до 85 %, существенно превосходя более простые модели. Показано, что градиентный бустинг позволяет учитывать нелинейные зависимости факторов, например, наличие эскалации обращения, и тем самым более точно выявлять «неудовлетворенных» клиентов. В настоящее время подобное прогнозирование в страховых компаниях либо не осуществляется, либо существенно опирается на случайные факторы. Это приводит либо к слишком частым жалобам, либо к низкой удовлетворенности клиентов с их последующим оттоком. Материалы статьи представляют практическую ценность для страховых организаций: внедрение разработанных моделей позволит оперативно идентифицировать клиентов с риском неудовлетворенности и обоснованно применять превентивные меры, например, дополнительные сервисные меры или компенсации для повышения их удовлетворенности.

Ключевые слова: удовлетворенность клиентов, страховая компания, машинное обучение, прогнозирование, градиентный бустинг, точность модели

Ресурсно-ориентированная технология организации информационного процесса распределения вычислительных ресурсов при интеграции концепций Интернета вещей и краевых вычислений

2025. T.13. № 3. id 2038

Клименко А.Б.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.045

Статья посвящена формированию ресурсно-ориентированной технологии организации информационного процесса распределения вычислительных ресурсов в условиях интеграции концепций Интернета вещей и краевых вычислений. В ходе исследования был проведен анализ существующих моделей и методов и выявлены их недостатки, а именно: отсутствие учета ресурсной стоимости транзита данных для вычислительных узлов, участвующих в передаче данных и вычислительном процессе и отсутствие учета ресурсных затрат, которые требуются для операции распределения вычислительных ресурсов. При этом, учитывая ресурсную ограниченность устройств на краю сети, перечисленные недостатки весьма актуальны. Целью данного исследования является минимизация ресурсных затрат на распределение ресурсов и решение вычислительных задач в системах с ограниченными ресурсами устройств. Основу предложенной технологии составляют предложенная общая математическая модель информационного процесса распределения вычислительных ресурсов, представляющая собой задачу оптимизации, предложенные методы решения указанной задачи, основанные на эвристических правилах и метаэвристиках, алгоритмы учета ресурсной стоимости транзита данных и миграции вычислительных задач, носящие вспомогательный характер и используемые в рамках разработанных методов, а также репозиторий метаэвристических алгоритмов, используемый для выбора оптимального алгоритма решения задачи распределения ресурсов. Предлагаемая технология реализует процесс распределения вычислительных ресурсов, минимизируя ресурсные издержки на транзит данных как при решении вычислительной задачи, так и при принятии решения о распределении ресурсов, учитывая ресурсные ограничения устройств и динамику изменения нагрузки и топологии сети. Проведенное экспериментальное моделирование подтвердило целесообразность применения предложенной технологии. Показано значительное снижение ресурсных затрат на распределение вычислительных ресурсов и достижение улучшенных результатов по показателям эффективности распределенных вычислений. Результаты исследования демонстрируют перспективность предложенной технологии для организации распределенных вычислений в системах с ограниченными ресурсами, таких как системы Интернета вещей и краевые вычисления.

Ключевые слова: распределение вычислительных ресурсов, распределенные вычисления, технология, оптимизация ресурсной стоимости, моделирование распределенных вычислений

Разработка прототипа системы компьютерной автоматизированной диагностики с использованием платформы 3D Slicer

2025. T.13. № 4. id 2037

Кружалов А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.017

Статья посвящена разработке прототипа системы компьютерной автоматизированной диагностики для распознавания аневризм сосудов головного мозга с использованием платформы 3D Slicer. Актуальность работы обусловлена растущей нагрузкой на специалистов, занимающихся интерпретацией медицинских изображений, что требует автоматизации диагностических процессов для повышения качества оказания медицинской помощи. Важность предварительного прототипирования систем компьютерной автоматизированной диагностики на начальных этапах работы над системой определяется необходимостью проверки концепции системы и используемых алгоритмов, выявления потенциальных проблем и улучшения взаимодействия между техническими специалистами и экспертами в области медицины. В статье описываются ключевые аспекты разработки, включая использование открытых библиотек и плагинов, а также применение шаблонов проектирования для повышения гибкости и модульности программного кода. Основное внимание уделяется проектированию системы, включая архитектуру программного обеспечения, выбор используемых технологий и реализацию ключевых компонентов. Разработанный прототип системы позволяет пользователю выбирать изображения и модели распознавания, а также строить 3D-визуализации выделенных областей. Результаты работы демонстрируют эффективность предложенного подхода, а также возможности последующей интеграции разработанного прототипа с медицинскими информационными системами и системами архивации и передачи изображений (PACS).

Ключевые слова: система компьютерной автоматизированной диагностики, прототипирование программного обеспечения, медицинская визуализация, 3D Slicer, искусственный интеллект в медицине

Критерий освоения кластерного окна терминов в адаптивно-обучающих системах

2025. T.13. № 4. id 2036

Полянский К.В. Ковалев И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.024

В работе предложен критерий освоения кластерного окна терминов в адаптивно-обучающей системе. За основу исследования взята адаптивно-обучающая методика Л.А. Растригина. Рассмотрено ее применение в комплексе с частотным словарем терминов. Критерий освоения кластерного окна терминов вычисляется как взвешенная сумма вероятностей незнания терминов, нормированная на сумму их весов. Данный критерий позволяет регулировать выдачу к обучению кластерных терминов, обеспечивая их приоритетный показ при обучении по адаптивно-обучающей методике. Также модифицирован основной критерий качества обучения, для него введено пороговое значение, изменение которого меняет поведение системы в процессе тестирования ученика. Таким образом, до достижения порогового значения выдача терминов происходит из кластерного окна, после – осуществляется в соответствии с классическим критерием качества обучения. Тестирование обучаемого смоделировано на выборке из 210 терминов частотного словаря по системному анализу продолжительностью 100 сеансов. Осуществлен анализ работы модифицированной адаптивно-обучающей системы. Произведено сравнение предложенного критерия качества обучения с используемым ранее. Для кластерных (целевых) терминов было выявлено снижение вероятностей незнания и увеличение частоты их появления при тестировании на разработанном алгоритме. Что является хорошим показателем достижения целей, поставленных в ходе исследования.

Ключевые слова: адаптивно-обучающая система, частотный словарь, критерий освоения кластерного окна, критерий качества обучения, тестирование ученика

Метод интеллектуального анализа информации адаптивной обратной связи в цифровой образовательной среде

2025. T.13. № 3. id 2033

Смоленцева Т.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.044

В условиях цифровизации образования фактором повышения эффективности учебного процесса становится развитие механизмов адаптивной обратной связи в условиях многопоточности, обеспечивающих персонализацию взаимодействия участников образовательного процесса. Анализ существующих подходов и инструментов персонализации учебных маршрутов в условиях многопоточности на примере дисциплин вузов позволил сформулировать проблему исследования, заключающуюся в недостаточной автоматизации сопровождения учебного процесса в условиях многопоточности. Целью статьи является описание разработки метода интеллектуального анализа информации с семантической обработкой текста при реализации адаптивной обратной связи участников цифровой образовательной среды. Научная новизна исследования состоит в разработке подхода интеллектуальной обработки ответов в свободной форме, что обеспечивает повышение эффективности образовательного процесса в цифровой образовательной среде. Рассмотрена реализация этапов метода интеллектуальной обработки информации в обратной связи с многоформатным цифровым оцениванием. К основным этапам метода относятся: подготовка данных, лингвистическая предобработка, семантическое сопоставление, обучение модели, генерация обратной связи и анализ результатов взаимодействия участников образовательного процесса. В заключении приведен анализ результатов применения рассматриваемого в работе метода в учебном процессе на примере потоковых дисциплин вуза.

Ключевые слова: цифровая образовательная среда, адаптивная обратная связь, обработка естественного языка, система дистанционного обучения, токензация, метрики оценки

Применение глубокого обучения с подходом «один против всех» для задачи многоклассовой классификации дефектов металлических поверхностей

2025. T.13. № 4. id 2032

Сосновская В.Е. Гаврилова А.Д. Волкова Е.А. Котилевец И.Д. Ильин Д.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.025

В статье исследуется задача многоклассовой классификации дефектов металлических поверхностей с использованием методов глубокого обучения. В качестве основного подхода применяется стратегия «один против всех», позволяющая эффективно разделять различные классы дефектов. Для первоначального анализа использовался датасет «NEU», который включал в себя 6 классов повреждений. Полученные оценки качества классификации сравнивались с другими существующими решениями, после чего набор данных был дополнен одним классом из датасета «Severstal: Steel Defect Detection». Предложены две архитектуры сверточных нейронных сетей, каждая из которых была адаптирована под соответствующие классы. Первая архитектура включает в себя 5 сверточных слоев, 5 слоев максимизирующей подвыборки и 2 полносвязных слоя. Вторая содержит на 2 слоя больше: дополнительный сверточный слой и слой максимизирующей подвыборки. Тестирование на данных датасета «NEU» показало высокую эффективность: доля правильных ответов итоговой модели достигает 98,33 %, точность – 98,39 %, полнота – 98,33 % и F1-мера – 98,33 %. Анализ результатов показал, что предложенный подход продемонстрировал эффективность, сравнимую с результатами из других исследований, а предложенные архитектуры не уступают современным решениям. Модель демонстрирует хорошую скорость обработки, до 103 кадров в секунду на центральном процессоре, что делает ее применимой в производстве, позволяя обнаруживать повреждения в реальном времени. После добавления дополнительного класса доля правильных ответов стала равна 97,14 %, точность – 97,24 %, полнота – 97,14 % и F1-мера – 97,12 %, что указывает на устойчивость и масштабируемость предложенного решения на основе подхода «one-vs-all».

Ключевые слова: нейронные сети, сверточные нейронные сети, датасет, классификация, дефекты металлических поверхностей, глубокое обучение

Автоматизация программирования: от первых компиляторов до генеративного искусственного интеллекта

2025. T.13. № 4. id 2031

Бершадский А.М. Евсеева Ю.И. Гудков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.009

Стремительное развитие средств автоматизации программирования является ключевым фактором цифровой трансформации общества. Целью работы является комплексный анализ эволюции инструментов автоматизации, включая языки программирования высокого уровня, структурное и объектно-ориентированное программирование, интегрированные среды разработки, low-code/no-code платформы и большие языковые модели. В исследовании рассматриваются принципы работы генеративного искусственного интеллекта, его возможности и ограничения, а также специфика российских решений в данной области. Особое внимание уделено вызовам, связанным с широким внедрением автоматизации: проблемам интеллектуальной собственности, безопасности сгенерированного кода, трансформации роли программиста и адаптации образовательных программ. Сделан вывод о формировании новой парадигмы совместной работы человека и искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. Практическая значимость работы заключается в предоставлении разработчикам и руководителям структурированной информации для принятия решений о внедрении инструментов автоматизации, выборе технологий и оценке связанных с ними рисков.

Ключевые слова: автоматизация программирования, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, история программирования, интегрированные среды разработки, low-code/no-code, devOps, машинное обучение

Тензорные методы повышения устойчивости цифровых экосистем к DDoS-атакам: интегрированный подход на основе CP-разложения и энтропийного анализа

2025. T.13. № 3. id 2030

Аснина Н.Г. Нетесов Е.В. Ушакова А.К.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.034

В статье рассматривается метод обнаружения DDoS-атак в цифровых экосистемах с использованием тензорного анализа и энтропийных метрик. Сетевой трафик формализован как 4D-тензор с измерениями: IP-адреса, временные метки, типы запросов и страны происхождения. Для анализа данных применено CP-разложение с рангом 3, что позволяет выявлять скрытые закономерности в трафике. Разработан алгоритм расчета показателя аномальности (AS), который учитывает факторные нагрузки тензорного разложения и энтропию временных распределений. Эксперименты на реальных данных показали, что предложенный метод обеспечивает точность обнаружения атак 92 % при уровне ложных срабатываний 1,2 %. В сравнении с традиционными сигнатурными методами точность повысилась на 35 %, а количество ложных срабатываний снизилось на 86 %. Метод показал эффективность при выявлении сложных low-rate атак, которые трудно обнаружить стандартными способами. Результаты исследования могут быть полезны для защиты различных цифровых экосистем, включая финансовые сервисы, телекоммуникационные сети и государственные платформы. Предложенный подход расширяет возможности анализа сетевого трафика и может быть интегрирован в современные системы кибербезопасности. Дальнейшие исследования могут быть направлены на оптимизацию вычислительной сложности алгоритма и адаптацию метода для различных типов сетевых инфраструктур.

Ключевые слова: тензорный анализ, DDoS-атаки, кибербезопасность, цифровые экосистемы, CP-разложение, энтропийный анализ, обнаружение аномалий

Онтологическая модель информационных потоков в цифровой образовательной среде

2025. T.13. № 4. id 2029

Смоленцева Т.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.007

Цифровизация образования обусловливает необходимость формализованного представления и системной организации информационных потоков, обеспечивающих эффективное взаимодействие участников образовательного процесса в цифровой образовательной среде (ЦОС). Целью исследования является моделирование информационных потоков на основе онтологического представления взаимодействия лица, принимающего решение (ЛПР), и обратной связи. Разработана онтологическая модель, отражающая ключевые классы, экземпляры с идентификацией отношений между ними и семантикой информационных потоков, циркулирующих между компонентами ЦОС. В статье приведена декомпозиция экземпляра класса «алгоритм адаптивной обратной связи» онтологической модели информационных потоков. Цифровые инструменты работают в едином контуре образовательной среды, реализуя непрерывный цикл оценки, анализа, обратной связи и коррекции. Экземпляр класса онтологической модели «единый банк тестовых заданий», включающий технологии искусственного интеллекта для реализации автоматизированной проверки ответов в свободной форме в условиях потокового обучения, позволяет осуществлять вариативное и уровневое оценивание. К инструментам реализации обратной связи относятся LMS, социальные сети и виртуальный информационно-коммуникационный ассистент. Взаимосвязь инструментов, дополненных в ЦОС показана в онтологической модели при описании информационных потоков связи «ЛПР – обратная связь». Применение рассмотренной в статье модели позволит структурировать и унифицировать описание образовательных процессов с автоматизацией анализа цифрового следа. В заключении приведены выводы с декомпозицией онтологической модели на примере процесса оценивания знаний в условиях цифровизации и многопоточности с идентификацией отношений в форме пререквизитов экземпляров классов онтологической модели.

Ключевые слова: онтология, цифровая образовательная среда, система дистанционного обучения, информационные потоки, образовательные технологии, экземпляры классов

Повышение качества обучения сверточных нейронных сетей в задачах технического зрения беспилотных поездов

2025. T.13. № 4. id 2028

Федоров В.А. Огородникова О.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.002

Беспилотные поезда являются ключевым составным элементом следующего уровня автоматизации железных дорог. Запуск локомотивов в беспилотном режиме требует разработки надежных систем технического зрения с применением технологий искусственного интеллекта. В статье представлен метод повышения качества обучения сверточных нейронных сетей в задачах обнаружения объектов железнодорожной инфраструктуры. Достоверность визуального обнаружения объектов системой компьютерного зрения достигается за счет алгоритмического расширения наборов данных для обучения. Предложенный метод учитывает вариативность погодных условий, в которых необходимо обнаружить идентичные объекты, и позволяет генерировать модификации изображений с добавлением эффектов дождя, снега или тумана. В качестве исходного набора данных использовано 21700 аннотированных изображений, содержащих 7 классов объектов. На их основе сформирован расширенный набор из 65100 изображений с использованием разработанного метода. Для оценки эффективности предложенного подхода проведено сравнительное обучение современной модели YOLOv11 на исходном и расширенном наборах данных. Для сравнения результатов использованы метрики F1-меры и mean Average Precision (mAP). Результаты вычислительных экспериментов подтверждают, что применение расширенного набора данных способствует улучшению качества обучения. В частности, F1-мера для модели YOLO, обученной на исходном наборе данных, составила 0,72, тогда как на расширенном наборе данный параметр достиг повышенного значения 0,90. Значение второй использованной метрики mAP (50–95) увеличилось с 0,67 на исходном наборе данных до 0,83 на расширенном. Сравнительные значения метрик были получены при одинаковом пороге достоверности 0,8. Разработанный метод реализован в аппаратно-программном комплексе, который готов к тестовым испытаниям в составе комплексной системы управления и обеспечения безопасности движения грузовых поездов.

Ключевые слова: техническое зрение, машинное обучение, сверточные нейронные сети, YOLOv11, автоматизация железнодорожного транспорта, беспилотный транспорт

Применение uplift-моделирования в задачах повышения эффективности маркетинговых коммуникаций

2025. T.13. № 3. id 2023

Азарнова Т.В. Ярош Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.031

В условиях высокой конкуренции для крупных современных компаний, производящих массовую продукцию или оказывающих массовые услуги, характерен рост затрат на рекламу, которая не всегда приносит ожидаемый эффект. Возрастает потребность в инструментах точной сегментации аудитории, которая способна повысить эффективность маркетинговых коммуникаций. Традиционные модели предсказания отклика не позволяют определить, изменилось ли поведение клиента именно под влиянием маркетингового воздействия, что снижает возможности конструктивного анализа маркетинговых кампаний. Данная статья направлена на исследование uplift-моделирования как инструмента оценки эффекта прироста положительных откликов от коммуникации и оптимизации таргетинга. Результаты исследования демонстрируют существенное преимущество подхода uplift-моделирования для выявления клиентских сегментов с максимальной чувствительностью к воздействию. Проведенный в рамках статьи сравнительный анализ различных подходов к построению uplift-моделей (таких как SoloModel, TwoModel, Class Transformation, Class Transformation with Regression), базирующийся на использовании специализированных uplift-метрик (uplift@k, Qini AUC, Uplift AUC, weighted average uplift, Average Squared Deviation), демонстрирует сильные и слабые стороны каждого из подходов моделирования. Исследование базируется на открытых данных X5 RetailHero Uplift Modeling Dataset, предоставленных X5 Retail Group для исследования методов uplift-моделирования в контексте ритейла.

Ключевые слова: uplift-моделирование, машинное обучение, маркетинговые коммуникации, таргетинг, оценка отклика, метрики качества uplift-моделей

Защита от атак в режиме RTU протокола Modbus на основе криптографической верификации узлов ведущий-ведомый

2025. T.13. № 3. id 2021

Южаков А.А. Кротова Е.Л. Ощепков Н.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.042

В данной работе анализируются особенности протокола Modbus, с акцентом на его уязвимость в контексте безопасности и защиты передаваемой информации. Рассмотрены основные риски, связанные с использованием Modbus в системах автоматизации и управления технологическими процессами (АСУ ТП), включая отсутствие механизмов шифрования и аутентификации, что делает его уязвимым к различным видам атак, таким как перехват данных или несанкционированный доступ, а также варианты решения проблемы верификации узлов. Протокол Modbus является одним из наиболее распространённых и востребованных промышленных протоколов, активно используемых в системах автоматизации и управления различными технологическими процессами. Протокол отличается простотой реализации и широким распространением, что делает его привлекательным для внедрения в разнообразных отраслях промышленности. Тем не менее в режиме RTU протокола Modbus имеются недостатки, такие как уязвимость к атакам «человек посередине» и «подмена», что несёт в себе потенциальные риски для промышленных предприятий, использующих данный протокол на производстве. Наличие уязвимости обусловлено отсутствием встроенных механизмов аутентификации и верификации узлов, участвующих в передаче данных. Это создаёт риски, связанные с возможностью несанкционированного доступа и подмены информации в процессе обмена. В статье предложен метод повышения конфиденциальности при взаимодействии между узлами путём внедрения криптографических операций, позволяющих обеспечить проверку подлинности источника передаваемых данных посредством внедрения легковесного криптографического алгоритма, основанного на операции XOR с 16-битным секретом. Преимуществом предложенного метода является его совместимость с существующей реализацией протокола Modbus, минимальное влияние на производительность системы и отсутствие необходимости в глубокой модификации архитектуры. Также стоит отметить незначительное увеличение задержки при передаче данных (менее чем на 2 %) и потребления процессорного времени.

Ключевые слова: modbus RTU, «человек посередине», фрейм, криптографическая защита, промышленный протокол

Программный комплекс улучшения качества распознавания номерных знаков на основе нейросетевых моделей суперрезолюции

2025. T.13. № 3. id 2020

Ахметов Л.М. Аникин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.036

Распознавание государственных регистрационных знаков (ГРЗ) является одной из ключевых задач для интеллектуальных транспортных систем. На практике такие факторы, как размытие, шум, неблагоприятные погодные условия или съемка с большого расстояния, приводят к получению изображений низкого разрешения (Low Resolution, LR), что существенно снижает надежность распознавания. Перспективным решением данной проблемы является применение методов суперрезолюции (Super-Resolution, SR), способных восстанавливать изображения высокого разрешения (High Resolution, HR) из соответствующих им LR-версий. Настоящая работа посвящена исследованию и разработке программного комплекса, использующего нейросетевые модели суперрезолюции для улучшения качества и точности распознавания номерных знаков. Программный комплекс реализует нейросетевые архитектуры обнаружения объектов YOLO (You Only Look Once), алгоритм трекинга объектов SORT (Simple Online and Realtime Tracking) и модели суперрезолюции для улучшения изображений номерных знаков. Такой подход обеспечивает достижение высокой точности распознавания ГРЗ даже при работе с изображениями, полученными в сложных условиях съемки, характеризующихся низким качеством или разрешением. Результаты экспериментов демонстрируют, что предложенный подход способен повысить точность распознавания ГРЗ на изображениях низкого разрешения. Качество восстановления изображений оценивалось с использованием метрик PSNR и SSIM, подтвердивших улучшение визуальных характеристик номерных знаков для наиболее эффективных моделей. Разработанный программный комплекс обладает широким потенциалом практического применения и может быть интегрирован в различные системы, например, для контроля доступа на охраняемые территории, мониторинга и анализа дорожного движения, автоматизации парковочных комплексов, а также в составе решений для обеспечения общественной безопасности. Гибкость реализованной архитектуры позволяет адаптировать систему под специфические требования с модификациями, что подчеркивает ее универсальность и практическую значимость.

Ключевые слова: распознавание номерных знаков, машинное зрение, глубокие нейронные сети, суперрезолюция, обнаружение объектов, трекинг объектов

Миварная система принятия решений по оптимизационному распределению грузов для групп складских роботов

2025. T.13. № 3. id 2019

Гун Ш.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.047

В статье предлагается интеллектуальная миварная система принятия решений (МСРП), предназначенная для оптимизационного распределения и перевозки грузов группами складских роботов. Данная МСРП объединяет три группы разных складских роботов: робота-погрузчика (РП), робота-транспортировщика (РТ) и робота-разгрузчика (РР). Выбор и определение состояния каждого робота (робота-погрузчика, робота-транспортировщика и робота-разгрузчика) основывается на соответствующих расчетах, которые выполняются с использованием специально разработанных алгоритмов. Эти алгоритмы основаны на ряде ключевых систем уравнений, таких как система уравнений робота-транспортировщика, система уравнений робота-погрузчика, система уравнений робота-разгрузчика и система переменных команды. В системе уравнений учитываются состояние робота, работоспособность робота, способность завершения перевозки груза, совместимость с перевозкой груза и т. д. Кроме того, учитывается манхэттенское расстояние, что позволяет определить способность робота завершить задачу. В статье представлено детальное описание систем уравнений и алгоритма расчета, а также формализованное описание предметной области, в которой функционирует миварная система логического искусственного интеллекта. Также изложена логическая принципиальная схема МСПР и правила принятия решений, которые помогут в выборе роботов, что делает систему более эффективной. Экспериментальные результаты показывают, что данная система может функционировать нормально в соответствии с заранее установленной логикой и целями. Она точно выполнила все задачи распределения, продемонстрировав хорошую стабильность и надежность.

Ключевые слова: мивар, миварные системы принятия решений, логический ИИ, распределительная система, группа складских роботов, робот-погрузчик, робот-транспортировщик, робот-разгрузчик

Анализ современного состояния и особенностей использования спутниковой связи в Арктической зоне РФ

2025. T.13. № 4. id 2018

Кокорич М.Г. Носкова Н.В. Рускова Е.О.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.51.4.001

В статье рассмотрены вопросы доступности спутниковой связи в Арктической зоне Российской Федерации. Приведены сведения о действующих системах спутниковой связи, число которых в настоящее время ограничено из-за санкций и географических особенностей региона. После анализа фактически доступных систем спутниковой связи отмечается, что системы спутниковой связи с использованием геостационарной орбиты (ГСО) в настоящее время являются безальтернативным вариантом предоставления услуг передачи данных. Дан анализ проблем, характерных для использования геостационарной орбиты в условиях высоких широт, сделан обзор российских геостационарных спутников и условий их применения в Арктике с учетом зон покрытия лучей и диапазонов частот. Приведен результат расчета геометрических соотношений при организации связи спутника на ГСО с земными станциями в Арктическом регионе. Для дальнейшего исследования качества связи в самых северных участках региона рассчитан диапазон значений наклонной дальности и угла места, характерных для акватории Северного морского пути. Приведены результаты расчетов требуемого удаления земной станции от наземных объектов, позволяющие рационально расположить земную станцию как с точки зрения обеспечения прямой видимости спутника и требуемого угла места, так и для снижения шумовой температуры приемника.

Ключевые слова: спутниковая связь, геостационарная орбита, арктический регион, угол места, наклонная дальность

Вычислительная сложность в реальном времени

2025. T.13. № 3. id 2017

Зеленский А.А. Грибков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.038

В статье излагаются результаты исследования, направленного на расширение теоретической базы в области вычислений в реальном времени. К числу рассматриваемых вопросов относятся: определение показателей вычислительной сложности в реальном времени, методология их количественной оценки, выявление способов достижения вычислимости алгоритмов в реальном времени, формализация подходов к оптимальной технической реализации вычислительных систем реального времени. Проведенные исследования опираются на существующие представления теории алгоритмов и теории вычислений, в том числе, вычислений в реальном времени. К числу значимых новых научных результатов проведенного исследования относятся: введение, наряду с известными показателями временной и пространственной вычислительной сложности, дополнительного показателя конфигурационной вычислительной сложности, необходимого для оценки вычислительной сложности в реальном времени; констатация возможности управления временной, пространственной и конфигурационной сложностью в рамках заданного функционала алгоритма исключительно за счет изменения числа потоков исполнения вычислений; теоретическое обоснование возможности снижения времени выполнения алгоритма конфигурирования с экспоненциального до полиномиального или даже линейного за счет конденсации исходного графа алгоритма с образованием из сильно связанных компонент совокупности функций-акторов и получения в результате ациклического ориентированного графа, топологическая сортировка которого выполнима за линейное время; определение подходов к оптимальной технической реализации алгоритма с заданной конфигурацией, в том числе, в виде интегральной схемы с разводкой, оптимизируемой на основе решения прямоугольной задачи Штейнера.

Ключевые слова: вычислительная сложность, реальное время, вычислимость, конфигурация, поисковый алгоритм, функции-акторы, портовость

Модифицированная оконная функция на базе окна Хемминга для повышения точности определения спектра голоса на аудиозаписи

2025. T.13. № 3. id 2016

Шульженко А.Д. Горбунова Д.А. Новосельцева А.М. Давидчук А.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.037

В данной работе рассматривается проблема повышения точности определения спектральных характеристик голосовых сигналов на аудиозаписях. Для решения этой задачи предложена модификация классической оконной функции Хэмминга путем введения оптимизируемого параметра. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения надежности систем распознавания и идентификации голоса, особенно в контексте биометрических приложений и задач аутентификации. Основной целью является разработка алгоритма для вычисления оптимального значения этого параметра, максимизирующего качество спектрального анализа для конкретных диапазонов частот голоса. Для достижения цели использовался метод градиентного спуска для оптимизации параметра модифицированной функции. Оценка качества производилась на основе взвешенной суммы характеристик спектра (пик-фактор, ширина спектральной линии, отношение сигнал/шум). Были проведены эксперименты на тестовых сигналах, имитирующих мужской (200–400 Гц) и женский (220–880 Гц) голос. Результаты показали, что предложенный подход позволяет повысить точность определения спектральных составляющих, особенно в диапазоне мужского баритона (прирост до 5,42 %), за счет более четкого выделения основных частот и снижения уровня боковых лепестков по сравнению с классическим окном Хэмминга. Выводы исследования показывают перспективность адаптации оконных функций для конкретных диапазонов частот голосовых сигналов. Предложенный алгоритм может быть использован для улучшения работы систем биометрической идентификации и других приложений, требующих точного спектрального анализа голоса.

Ключевые слова: оконная функция, окно Хэмминга, спектральный анализ, обработка голосовых сигналов, оптимизация параметров, градиентный спуск, биометрическая идентификация, точность определения спектра, STFT

Оценка и оптимизация систем с гетерогенными данными с учетом показателей эффективности на основе интегрированного алгоритма

2025. T.13. № 3. id 2014

Атласов Д.И. Васми И. Коптелова А.С. Кочегаров А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.025

В исследовании представлен интегрированный алгоритм оценки и оптимизации систем с гетерогенными данными с учетом управленческих и организационных показателей эффективности. Предлагаемый алгоритм состоит из анализа охвата данных (АОД), нечеткого анализа данных (НАОД) и набора статистических методов для оценки правдоподобия полученных результатов. Разработан интегрированный алгоритм определения наиболее эффективных гетерогенных показателей эффективности, отличающийся способом выбора достоверных показателей, позволяющий сформулировать стратегии совершенствовании организационных систем. Для верификации выбран набор из 12 критериев, указывающих на применение интегрированного метода. Результаты показали, что результаты АОД имеют меньшую среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE), чем результаты нечеткого АОД. В исследовании также анализируются и взвешиваются показатели, и результаты продемонстрировали, что показатели «инвестиции в исследования и разработки в отношении стоимости производства» и «инвестиции в образование и переподготовку в расчете на одного сотрудника» являются наиболее эффективными. В исследовании представлен уникальный алгоритм учета гетерогенных управленческих и организационных факторов. Он может справиться с неопределенностью данных из-за наличия в алгоритме механизмов нечеткого вывода. Веса показателей определяются с помощью набора надежных статистических алгоритмов.

Ключевые слова: интегрированный алгоритм, гетерогенные данные, анализ охвата данных, нечеткость, верификация, статистический критерий, интеллектуальный анализ, вес показателя

Структурное моделирование графических пользовательских интерфейсов на основе алгебро-логических методов

2025. T.13. № 3. id 2013

Сапожников В.О. Тарасов А.В. Кузнецова Е.В. Суркова А.С. Жевнерчук Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.041

Работа посвящена актуальным вопросам синтеза средств человеко-машинного взаимодействия, в рамках которых рассматривается модель сопряжения компонентов графических пользовательских интерфейсов (ГПИ) на основе алгебро-логических методов. Компоненты ГПИ представляются в виде компонентов открытых информационных систем, имеющих стандартизированные интерфейсы, определяющие их пространственную совместимость. Для формализации компонентов ГПИ предлагается использовать семантические сети, при этом совместимость компонентов определяется правилами логического вывода, представленных в форме дизъюнкта Хорна. Приведено представление интегрированного визуального компонента «Именованное поле ввода» в виде семантической сети, содержащей описание пространственной совместимости входящих в его состав неделимых компонентов. Разработано расширение спецификации OpenAPI для решения проблемы унификации и стандартизации описания компонентов ГПИ, обеспечения интероперабельности инструментальных средств синтеза экранных форм и поддержки UX-тестирования. В статье представлены результаты синтеза цепочек геометрических фигур, имитирующих компоненты ГПИ, которые также могут быть представлены декларативно в виде семантических сетей, а, следовательно, и в формате RDF. Кроме самих компонентов семантические сети включают описание фильтров, с помощью которых можно управлять выбором способов пространственного сопряжения компонентов ГПИ.

Ключевые слова: человеко-машинное взаимодействие, графический пользовательский интерфейс, спецификация, компонент, дизъюнкт Хорна

Оптимизация инвестиционного процесса субсидирования воздушных перевозок

2025. T.13. № 3. id 2010

Иванов Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.033

Одним их существенных направлений инвестирования гражданской авиации является субсидирование воздушных перевозок. В статье рассматривается возможность оптимизировать принятие управленческих решений по распределению объема инвестиций авиакомпаниям, участвующим в программе выбора маршрутов воздушных перевозок, которые обеспечивают рост показателей эффективности при ограниченном инвестиционном ресурсе. Для постановки задачи оптимизации вводятся непрерывные оптимизируемые переменные, определяющие объемы инвестиций, и альтернативные переменные, соответствующие выбору определенного маршрута перевозок. Исходные данные, предоставляемые авиакомпаниями, используются для оценки выполнения экстремальных и граничных требований к процессу субсидирования. Каждый показатель, на основе которого формируются указанные требования, рассчитывается по параметрам, зафиксированным в исходных данных, в зависимости от значений переменных. При этом возникает необходимость разбиения условия ограниченного интегрированного ресурса на два частных граничных условия. В результате имеем многокритериальную задачу оптимизации с ограничениями, заданную на множествах непрерывных и альтернативных оптимизируемых переменных. Для ее решения предложено использовать комбинацию адаптивного алгоритма направленного рандомизированного поиска и алгоритма роя частиц. Проведем вычислительный эксперимент с использованием оптимизационного подхода, который сравнивается с фактическими данными субсидирования воздушных перевозок. Оптимизированный вариант распределения инвестиций и выбора маршрутов характеризуется значениями показателей эффективности, лучше фактически достигнутых.

Ключевые слова: управление инвестированием, централизованное управление, субсидирование воздушных перевозок, авиакомпании, оптимизация

Теоретические основы мониторинга изменений больших данных в крупномасштабных разреженных невзвешенных сетях с облачной обработкой

2025. T.13. № 3. id 2004

Аль-Имари М. Гетманская Д.В. Кравец О.Я. Сотников Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.026

Сети широко используются для представления интерактивных взаимосвязей между отдельными элементами в сложных системах больших данных, таких как облачный Интернет. Определяемые причины в системах могут приводить к резкому увеличению или уменьшению частоты взаимодействия в соответствующей сети, что позволяет выявлять такие определяемые причины, отслеживая уровень взаимодействия в сети. Один из методов обнаружения изменений заключается в том, что сначала между каждой парой узлов, которые взаимодействовали в течение заданного интервала времени, проводится ребро, чтобы создать сетевой граф. Затем топологические характеристики графа, такие как степень, близость и посредничество, могут рассматриваться как одномерные или многомерные данные для онлайн-мониторинга. Однако существующие методы статистического управления процессами (SPC) для невзвешенных сетей почти не учитывают ни разреженность сети, ни направление взаимодействия между двумя узлами сети, то есть парное взаимодействие. При исключении неактивных парных взаимодействий предложенная процедура оценки параметров обеспечивает более высокую согласованность при меньших вычислительных затратах, чем альтернативный вариант, когда сети являются крупномасштабными и разреженными. Разработанные на основе матричной вероятностной модели для описания направленных парных взаимодействий в рамках независимых от времени невзвешенных сетей больших данных с облачной обработкой матрицы значительно упрощают оценку параметров, эффективность которой повышается за счет автоматического исключения парных взаимодействий, которые на самом деле не происходят. Затем предложенная модель интегрируется в функцию многомерного распределения для онлайн-мониторинга уровня коммуникации в сети.

Ключевые слова: облачные вычисления, большие данные, изменения состояния сети, мониторинг в режиме реального времени, невзвешенные сети, парное взаимодействие, матричная вероятностная модель

Анализ эффективности применения неортогонального разделения каналов (NOMA) в широкополосных сетях радиосвязи

2025. T.13. № 3. id 2002

Егоров С.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.043

В настоящее время известно, что применение методов неортогонального разделения каналов (NOMA) позволяет повысить спектральную эффективность и абонентскую емкость сетей связи. При наличии нелинейных искажений или нарушения синхронизации ортогональность сигналов абонентов внутри CDMA-группы нарушается, что приводит к возникновению межканальной интерференции и снижению помехоустойчивости с ростом числа абонентов, что необходимо учитывать при анализе помехоустойчивости в широкополосных сетях радиосвязи. В работе приведены результаты моделирования, показывающие, возможность использовании ортогонального синхронного кодового разделения каналов совместно с неортогональным методом разделения каналов, а помехоустойчивость системы определяется исключительно характеристиками NOMA. Показано влияние распределения мощностей абонентов на помехоустойчивость сети связи в зависимости от удаленности абонентов. Для анализа использованы математические модели и программные реализации в Matlab, которые позволяют исследовать ключевые параметры системы, включая вероятность ошибки (BER), пропускную способность и стратегии распределения мощности. Результаты работы демонстрируют, что предложенный подход позволяет эффективно анализировать и оптимизировать NOMA-системы, учитывая влияние нелинейных искажений и распределения мощности. Приведены примеры расчетов, подтверждающие целесообразность применения NOMA в широкополосных сетях радиосвязи.

Ключевые слова: неортогональное разделение каналов, спектральная эффективность, помехоустойчивость, нелинейные искажения, распределение мощности, сети радиосвязи

Интеграция RAG-системы для автоматизации поиска связей показателей и мероприятий национальных проектов

2025. T.13. № 3. id 2001

Каширина И.Л. Кириллов В.В. Албычев А.С. Старичкова Ю.В. Магомедов Ш.Г. Червяков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.027

В условиях возрастающей сложности управления Национальными проектами, направленными на достижение Национальных целей развития РФ, актуальной задачей становится автоматизация анализа взаимосвязей между запланированными в рамках этих проектов мероприятиями и показателями, которые отражают степень достижения поставленных в проекте задач. Традиционные методы ручной обработки документов характеризуются высокой трудоемкостью, субъективностью и значительными временными затратами, что обусловливает необходимость разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. В данной статье представлен подход к автоматизации анализа связей и показателей национальных проектов, который позволяет автоматически выявлять и верифицировать семантические связи «мероприятие-показатель» в документах национальных проектов, значительно повышая эффективность аналитической работы. Данный подход основан на использовании Retrieval-Augmented Generation (RAG) системы, сочетающей локально адаптированную языковую модель с технологиями векторного поиска. Работа демонстрирует, что интеграция RAG-подхода с векторным поиском и учетом онтологии проектов позволяет достичь необходимой точности и релевантности анализа. Особую ценность системе придает не только способность генерировать интерпретируемые обоснования выявленных связей, но и возможность определять ключевые мероприятия, влияющие на достижение показателей сразу нескольких национальных проектов, включая те из них, чье воздействие на реализацию данных показателей неочевидно. Предложенное решение открывает новые возможности для цифровизации государственного управления и может быть адаптировано для других задач, например, определения рисков реализации мероприятий и генерации новых мероприятий.

Ключевые слова: RAG-системы, большие языковые модели, национальные проекты, семантический поиск, автоматизация, национальные цели, искусственный интеллект в государственном управлении

Процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования индивидов в генетическом алгоритме

2025. T.13. № 3. id 2000

Малашин И.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.040

В статье представлена процедура динамической модификации схемы бинарного кодирования в генетическом алгоритме (ГА), обеспечивающая адаптивную коррекцию области поиска в процессе работы алгоритма. В предложенной процедуре шаг дискретизации каждой координаты изменяется от поколения к поколению в зависимости от текущих границ областей с качественными решениями и плотности распределения индивидов в них. Для каждого такого диапазона рассчитывается число бит бинарной строки, представляющей решения в алгоритме, на основе количества кодируемых точек, после чего пересчитывается шаг дискретизации области поиска. При этом схема кодирования перестраивается таким образом, чтобы обеспечить корректность выполнения генетических операторов при наличии разрывов в области поиска, сохранить постоянную мощность множества перебираемых решений на каждом поколении, а также повысить точность найденных решений за счет динамически изменяющегося шага дискретизации. Экспериментальные результаты на многомодальных тестовых функциях, таких как Растригина и Стыблински-Танга, показали, что предложенная модификация ГА последовательно корректирует область поиска в ходе эволюции, концентрируя найденные решения вокруг глобальных экстремумов. В случае функции Растригина изначально разрозненные диапазоны постепенно фокусируются на области с максимальными значениями. Для функции Стыблински-Танга из заведомо неверного начальной области алгоритм смещает поиск к одному из глобальных оптимумов.

Ключевые слова: адаптивное кодирование, генетический алгоритм, дискретизация, многомодальная оптимизация, область поиска