Публикационная активность
(сведения по итогам 2021 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,441
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,408
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,704
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,417
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,382
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 9837
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 149
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 384
Десятилетний индекс Хирша: 71
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год: 196
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 4
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год по тематике "Кибернетика" 2
Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2021 гг. на сайте РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№2
Ожидается:
19 Июня 2023
Статьи журнала №1 2017
1. Проектирование интерфейса программного обеспечения с использованием элементов искусственного интеллекта [№1 за 2017 год]Авторы: Зубкова Т.М. (bars87@mail.ru) - Оренбургский государственный университет (профессор), доктор технических наук; Наточая Е.Н. (en_ischa@mail.ru) - Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (Оренбургский филиал) (доцент), кандидат педагогических наук;
Аннотация: Для разработки качественного ПО необходимо в техническом задании отразить все требования и пожелания заказчика, чтобы у него и у исполнителя сложилось единое представление о будущем программном продукте. Одним из вариантов достижения данного взаимопонимания является разработка прототипа пользовательского интерфейса. В статье описана методика подбора альтернативного варианта шаблона интерфейса, использующая такие методы искусственного интеллекта, как экспертная оценка и теория нечетких множеств. На основе индивидуальных характеристик пользователей можно разделить на пять групп: новичок, обычный, уверенный, квалифицированный, администратор. Выявлены основные параметры индивидуальных характеристик, по которым можно классифицировать пользователей при проектировании интерфейсов: компьютерная грамотность, системный опыт, опыт работы с подобными программами, машинопись, мышление, память, моторика, дальтонизм, концентрация внимания, эмоциональная устойчивость. В статье описано программное и математическое обеспечение для решения задач интеллектуального проектирования пользовательского интерфейса. Поставленная задача выполняется в три этапа. На первом этапе – «Формирование и оценка компетентности группы экспертов» – определяются характеристики экспертов. Количественное описание характеристик экспертов основывается на вычислении относительных коэффициентов компетентности по результатам высказываний специалистов о составе экспертной группы. На втором этапе – «Групповая экспертная оценка объектов при непосредственном оценивании» – определяются рекуррентные отношения для итераций. Третий этап – «Построение нечеткой модели на бинарных нечетких отношениях» – оперирует двумя нечеткими множествами: совокупность групп пользователей и множество шаблонов интерфейсов, максимально эффективных для пользователей с данными характеристиками. Входными данными нечеткой модели являются выделенные нечеткие множества, а выходными – степени соответствия шаблонов интерфейса пользователям. На основе предложенной методики автоматизирован процесс проектирования пользовательского интерфейса с целью повышения объективности и оперативности решений, принимаемых разработчиками ПО.
Abstract: In order to develop high-quality software it is necessary to reflect all customer requirements in the specification, thus, to have a global view on the future software for customers and performers. One of the options to achieve mutual understanding is to develop a prototype of a user interface.
The article describes the methods of selecting an alternative version of the interface template using such artificial intelligence methods as expert evaluation and the fuzzy-set theory. Users might be are divided into five groups on the basis of individual characteristics (a newbie, usual, experienced, skilled, an administrator). The article defines the basic parameters of individual characteristics which may help to classify users when designing interfaces (computer literacy, systematic experience, experience of working with similar programs, typing, thinking, memory, motor skills, blindness, concentration, emotional stability).
The paper describes mathematical support and software for solving the problems of intelligent user interface design. Task implementation is performed in three stages. The first stage is “Forming and assessing expert group competence”. It defines the characteristics of experts. A quantitative description of experts’ characteristics is based on the calculation of relative ratios of competence according to the results of experts’ statements on the Advisory group. The second stage is “Group expert assessment of the object with direct assessment”. It determines recurrent relations for iterations. The third phase is “Building a fuzzy model on fuzzy binary relations”. It operates by two fuzzy sets: a set of user groups and a variety of interface templates that are maximally effective for users with these characteristics. Fuzzy model input data are selected fuzzy sets, the output data are the degrees of matching interface patterns to users.
The user interface design process is automated on the basis of the proposed methodology in order to improve objectivity and optimize decisions taken by software developers.
Ключевые слова: по, пользовательский интерфейс, шаблон интерфейса, прототип интерфейса, техническое задание, экспертная оценка, база знаний, нечеткие отношенияKeywords: software, user interface, template interface, interface prototype, technical specification, expert estimation, knowledge base, fuzzy relations
Просмотров: 10876
2. Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей [№1 за 2017 год]
Авторы: Пучков Е.В. (puchkoff@i-intellect.ru) - Академия строительства и архитектуры Донского государственного технического университета, ул. Социалистическая, 162, г. Ростов-на-Дону (доцент), кандидат технических наук; Терехов С. (isergeiterehov@gmail.com) - Академия строительства и архитектуры Донского государственного технического университета (магистрант);
Аннотация: Важным инструментом в работе специалиста по анализу данных и машинному обучению является ПО для организации экспериментов. Прежде всего это связано с большим количеством этапов в обработке данных и спецификой их выполнения. В ходе работы был спроектирован и разработан прототип системы хранения ансамблей нейросетевых моделей, обеспечивающий структурированное хранение данных на различных этапах решения задачи прогнозирования временных рядов. Рассмотрены модель данных, архитектура системы хранения и механизмы поступления и перераспределения информации в ней. Разработана модель классов для программного взаимодействия с хранилищем. Для хранения данных об объектах и связей между этими объектами была использована MySQL, а для хранения временных рядов – нереляционная БД InfluxDB. Создан пользовательский интерфейс с возможностями наглядного отображения данных и удобного взаимодействия с хранилищем ансамблей нейросетевых моделей. Апробация системы проводилась на примере задачи прогнозирования солнечной активности за период с января 1700 года по февраль 2015 года. Проведенный эксперимент с применением рекуррентной сети LSTM показал, что ошибка ансамбля нейросетевых моделей ниже ошибки каждой отдельно взятой нейросетевой модели. LSTM построена с применением библиотеки Keras, для формирования ансамбля использован подход Blending. Результаты проделанной работы показывают перспективность разработки, обеспечивающей высокую степень интеграции в расширяемые программные продукты на языке Python. Разработка полнофункциональной системы позволит не только организовать процесс анализа данных, но и повысить качество результирующих моделей за счет автоматизации процесса формирования ансамблей.
Abstract: An important tool in the work of a data analysis and machine learning expert is software for an experiment organization. This is primarily related to a large number of stages in data processing and the characteristic aspects of their im-plementation. In the course of this work the authors have designed and developed a prototype of neural network ensemble storage for data structured storing on various stages of time series forecasting. The article considers a data model, data storage architecture and mechanisms of data acquiring and redistribution in the storage. There is also a description of the developed class model for software-based interaction with the storage. In order to store data on objects and relationships between these objects there has been used MySQL. For storing time series we used non-relational database InfluxDB. There is also user interface with data visualization and easy interaction with the neural network ensembles storage. The system has been tested using solar activity data in the period from January 1700 to February 2015. The experiment (using LSTM recurrent network) showed that an error of a neural network ensemble was lower than an error of each individual neural network model. LSTM was built using the library Keras, the Blending approach was used to form an ensemble.
The results of this work indicate the prospects of the developed software solution and provide a high degree of integration into scalable Python software. The development of a fully functional system will allow not only organizing the data analysis process, but also improving the performance of resulting models due to ensemble formation process automation.
Ключевые слова: хранилище, нереляционная бд, рекуррентные нейронные сети, lstm, ансамбль, stacking, прогнозирование временных рядовKeywords: storage, non-relational database, recurrent neural networks, lstm, ensemble, stacking, forecasting time series
Просмотров: 9324
3. Интеллектуальная поддержка принятия решений при диспетчировании технологических процессов в многономенклатурном машиностроении [№1 за 2017 год]
Авторы: Бурдо Г.Б. (gbtms@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор, зав. кафедрой «Технология и автоматизация машиностроения»), доктор технических наук; Семенов Н.А. (dmitrievtstu@mail.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор кафедры «Информационные системы»), доктор технических наук;
Аннотация: В последние пятнадцать лет структура машиностроительного и приборостроительного производств претерпела серьезные изменения, обусловленные требованиями заказчиков продукции получать наукоемкие изделия в определенное время. Предприятия указанных отраслей стали разрабатывать и производить одновременно большое число различных изделий, то есть стали многономенклатурными. Исторически многономенклатурные машиностроительные и приборостроительные предприятия не были оснащены автоматизированными инструментальными средствами, позволяющими эффективно управлять технологическими процессами. Это объясняется высокой динамичностью их производственных систем, отсутствием повторяемости находящихся в изготовлении заказов и возникающих производственных ситуаций, а также влиянием значительного числа случайных факторов, нарушающих нормальный ход технологических процессов. В результате срываются сроки поставки продукции и, таким образом, ухудшаются экономические показатели деятельности предприятий и фирм. В связи с этим понятна актуальность создания автоматизированных систем поддержки принятия решений в автоматизированных системам управления технологическими процессами. Диспетчирование технологических процессов имеет своей целью введение их в нормальный график и является одной из важнейших составляющих при управлении ими. В данной работе реализован комбинированный подход к выработке управляющих воздействий. Исходя из наличия большого числа случайных возмущающих воздействий, в автоматизированной системе выполняется учет наиболее значимых и наиболее вероятных из них. Поэтому путем сравнения и анализа планируемых и фактических времен (времена начала и окончания) операций технологических процессов, тенденции развития ситуации (накапливание или уменьшение рассогласования) накапливающимся итогом выявляются наиболее вероятные причины невыполнения плана и возможные управляющие воздействия. Анализ производится с помощью базы знаний, построенной на основе продукционных моделей. Выявленные причины являются «подсказками» для второго этапа. На этом этапе с заранее оговоренной периодичностью или при возникновении исключительной ситуации группой экспертов из числа работников предприятия обсуждаются и оцениваются альтернативы. На основании методики нечеткого управления определяется взвешенная оценка уверенности экспертов в достижимости нужного результата реализацией того или иного управляющего воздействия и принимается окончательное решение.
Abstract: In the last fifteen years the structure of machine-building and instrument-making production has undergone major changes due to the requirements of customers to receive high-tech products at a certain time. This fact made relevant companies to design and manufacture a large number of different products simultaneously. It has led them to diversification.
Historically, diversified engineering and instrumentation enterprises were not equipped with automated tools to manage technological processes effectively. This fact might be explained by high acceleration capacity of their production systems, lack of repeatability in a production list and manufacturing situations, as well as influence of random factors that violate a normal process flow status. All this leads to elongation and disruption of product delivery time, and as a result, to the deterioration of financial and economic performance data of enterprises and firms.
In this regard, it becomes clear that creation of automated decision-making support systems in automated technological process control systems is an important problem.
Dispatching of technological process is focused on their introduction into a normal schedule. It is one of the most important components in management.
In this work we implemented a combined approach to making controlling actions. Based on a large number of random disturbances, an automated system records the most important and most probable of them.
Therefore, by comparing and analyzing planned and actual times (start and end times) of technological process operations, possible situation development (accumulation or reduction of disagreement) the system accumulates the results and identifies the most likely causes of plan failure and possible control actions. The analysis is performed using a knowledge base constructed on the basis of production models. The identified causes are “tips” for the second phase.
At this stage with a predetermined frequency or at the occurrence of the exception a group of experts from company employees discusses and evaluates alternatives. Fuzzy control defines a weighted assessment of experts’ confidence in achievability of a desired result by executing various control action and the final decision is accepted.
Ключевые слова: машиностроительное многономенклатурное производство, автоматизированная система управления технологическими процессами, продукционная модель знаний, нечеткое управлениеKeywords: multiproduct machinery production, automated control system of technological processes, production knowledge model, fuzzy control
Просмотров: 6377
4. Реализация методов обучения с подкреплением на основе темпоральных различий и мультиагентного подхода для интеллектуальных систем реального времени [№1 за 2017 год]
Авторы: Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Кожухов А.А. (saaanchezzz@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (аспирант);
Аннотация: В работе описана реализация методов обучения с подкреплением на основе временных (темпоральных) различий и мультиагентной технологии. Рассмотрены возможности комбинирования методов обучения со статистическими и экспертными методами прогнозирования с целью последующей интеграции в инструментальную программную среду для использования в современных перспективных интеллектуальных системах реального времени типа интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. Даны анализ методов обучения с подкреплением (RL-обучения) в плане использования в интеллектуальных системах реального времени, их основные компоненты, преимущества и решаемые задачи. Основное внимание уделено методам RL-обучения на основе временных (темпоральных) различий (TD-методам), разработаны соответствующие алгоритмы. Рассмотрены возможности включения методов RL-обучения в мультиагентную среду и их комбинирования со статистическими и экспертными методами прогнозирования с целью последующей интеграции в инструментальную среду для использования в интеллектуальных системах реального времени типа интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени для управления и диагностики сложных технических объектов. Разработана архитектура прототипа подсистемы прогнозирования, включающая эмулятор, моделирующий состояние проблемной области (объекта и внешнего окружения), и модули прогнозирования, анализа и принятия решений, RL-обучения. Выполнена программная реализация прототипа подсистемы прогнозирования с применением мультиагентного подхода для решения задачи экспертного диагностирования сложного технического объекта. Результаты тестирования и апробации разработанной системы показали ее достаточную эффективность и целесообразность включения в состав современных интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени.
Abstract: The paper describes implementation of reinforcement learning methods based on time (temporal) differences and a multi-agent technology. The authors examine the possibilities of combining learning methods with statistical and expert methods of forecasting for further integration into an instrumental software environment to use in modern and advanced real-time intelligent systems (RT IS), a type of real-time intelligent decision support systems (RT IDSS).
There is an analysis of reinforcement learning (RL-learning) methods in terms of using them in RT IS, main components, benefits and tasks. The paper focuses on the methods of RL-learning based on time (temporal) differences (TD-methods) and presents the developed corresponding algorithms. The authors consider the possibility of including RL-learning methods into a multi-agent environment and combining them with statistical and expert forecasting methods in terms of integration into the environment, which was developed for RT IDSS for complex technical object control and diagnosis.
The paper proposes the architecture of the forecasting subsystem prototype consisting of an emulator, which simulates the state of environment, forecasting module, analysis and decision-making module and a multi-agent RL-learning module. There is software implementation of the forecasting subsystem prototype using a multi-agent approach in order to solve the problem of the complex technological object expert diagnosis.
According to the results of testing and validation of the developed system, the paper considers the conclusions about the efficiency and expediency of including into the RT IDSS.
Ключевые слова: искусственный интеллект, интеллектуальная система, реальное время, обучение с подкреплением, прогнозирование, поддержка принятия решений, программное средствоKeywords: artificial intelligence, intellectual system, real time, time, reinforcem ent learnin, forecasting, decision support, software
Просмотров: 11017
5. Моделирование воздействия атаки Black Hole на беспроводные сети [№1 за 2017 год]
Авторы: Шахов В.В. (shakhov@rav.sscc.ru) - Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН (доцент, старший научный сотрудник), кандидат физико-математических наук; Юргенсон А.Н. (nastya@rav.sscc.ru) - Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН (научный сотрудник), кандидат физико-математических наук; Соколова О.Д. (olga@rav.sscc.ru) - Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН (старший научный сотрудник), кандидат технических наук;
Аннотация: Технологии, основанные на беспроводных сенсорных сетях, проникают в самые важные сферы жизнедеятельности общества. Многие решения в области архитектуры Интернета вещей опираются на результаты исследований беспроводных сенсорных сетей, в частности, это касается предложений, разработанных в рамках ряда проектов Седьмой рамочной программы Европейского союза по развитию научных исследований и технологий. Следовательно, особое внимание необходимо уделять обеспечению безопасности таких сетей. В статье обсуждаются проблемы функционирования сетей в условиях несанкционированных вторжений. Обеспечить абсолютную защиту, полностью нивелировать последствия вторжений возможно далеко не во всех случаях. Однако эффективный выбор механизмов защиты позволит существенно снизить ущерб. Для этого необходимо разрабатывать и исследовать адекватные математические модели. Авторы рассматривают моделирование атаки Black Hole на узлы беспроводных сенсорных сетей и исследуют оценку нанесенного ущерба. Эта атака является одним из наиболее опасных разрушающих информационных воздействий, в результате ее может теряться более 90 % информации, передаваемой в сток. В качестве модели беспроводной сети используются графы единичных кругов (UDG-графы), которые наиболее адекватно описывают связи в этих сетях, где передача информации между узлами возможна, если они находятся в пределах взаимной достижимости радиосигнала. Для моделирования передачи данных по выбранному алгоритму маршрутизации в графе строится остовное дерево. Авторами получены формулы для вычисления аналитических оценок для некоторых случаев вида остовного дерева. Чтобы оценить уязвимость дерева передачи данных к атакам, использовалась величина «нормированное число вершин, от которых потеряна информация» – среднее число вершин, от которых потеряна информация, деленное на общее число вершин в дереве. Полученные аналитические результаты согласуются с результатами имитационного моделирования. Предложен метод противодействия атакам типа Black Hole, оценена его эффективность.
Abstract: The technologies based on wireless sensor networks can be used in a wide range of vital applications. There are several implementations of the Internet of Things architecture based on wireless sensor networks. For example, the core objective in the projects of the 7th Framework Programme funded by the European Union was to provide the technical foundation for WSN technology in IoT products and services. As wireless sensor networks based applications are deployed, security becomes an essential requirement.
In this paper the authors discuss the state-of-arts for security issues in WSN. It is impossible in all cases to provide absolute protection and eliminate the consequences of intrusion. However, the effective range of protection mechanisms will significantly reduce the damage. To achieve this it is necessary to develop and explore appropriate mathematical models.
The paper focuses on the attack named Black Hole. This attack has one of the most dangerous destructive information impacts. As a result, more than 90 % of the information transmitted to the sink may be lost. The direct transmission of information between the nodes in WSN is possible if they are within each other's radio reachability. Therefore, the unit disk graphs (UDG-graphs) might be used as a wireless network model. Communication in these networks are described by UDG-models the most appropriate. To simulate data transmission by the routing algorithm in the graph, a spanning tree is constructed. The authors have obtained the formula for calculating analytical estimates for some cases of a spanning tree structure. To assess the vulnerability of this tree to attacks the authors used the value “normalized number of vertices with lost information”. It shows the average number of vertices which lose information, divided by the total number of nodes on the tree. The analytical results are consistent with simulation results. The paper offers a counteracting method against Black Hole and provides the corresponding performance analysis as well.
Ключевые слова: беспроводные сенсорные сети, безопасность, атака black holeKeywords: wireless sensor networks, security, black hole attack
Просмотров: 8013
6. Прогнозирование при управлении динамическими системами [№1 за 2017 год]
Авторы: Тиханычев О.В. (tow65@yandex.ru) - 27 Центральный научно-исследовательский институт Минобороны России (старший научный сотрудник), кандидат технических наук;
Аннотация: Условие адекватности управления сложными системами – наличие сведений об их текущем состоянии и условиях функционирования. Обычно такие данные получаются от систем мониторинга обстановки. Но для динамических систем обычный мониторинг не всегда обеспечивает эффективность управления. В ряде случаев ситуацию спасает введение в контур управления обратной связи. Однако этот подход не всегда срабатывает, особенно при управлении крупными распределенными системами, обладающими высокой инерционностью. Для обеспечения эффективности управления необходимо использовать обратную связь: не просто отслеживать состояние системы и окружающей среды, но и получать информацию об их возможных изменениях заблаговременно, то есть использовать методы прогнозирования. В настоящее время принято разделять все методы прогнозирования на активные, оценивающие возможные последствия принимаемых решений, и пассивные, обеспечивающие прогноз изменения состояния в текущих условиях. Предлагается использовать пассивное прогнозирование для формирования обратной связи активного типа, позволяющей формировать управляющие воздействия заблаговременно с учетом прогноза развития обстановки. Анализ состава исходных данных и требований по оперативности прогноза позволяет сделать вывод о целесообразности применения для организации активного мониторинга в существующих условиях именно моделей на основе временных рядов.
Abstract: The condition of complex systems management adequacy is a stock of information on their current state and operation conditions. Typically, such data is obtained from environment monitoring systems. But usual monitoring of dynamic systems does not always provide effective management. In some cases it is appropriate to introduce a feedback to a control loop. But this approach does not always work, especially when managing large distributed systems with high inertia. In order to ensure management efficiency it is necessary to use feedback. It means not only monitor the status of a system and the environment, but also to obtain information on their possible changes in advance, that is to use forecasting methods.
Now it is common practice to divide all forecasting methods on active (which evaluate possible consequences of the decisions made) and passive (which provide a forecast of changing a state under current conditions). It is proposed to use passive forecasting for active type feedback formation. It allows a user to form control actions in advance taking into account the forecast of a situation development.
Ключевые слова: прогнозирование, активный мониторинг, математическое моделирование, управление динамическими системамиKeywords: forecasting, proactive monitoring, mathematical and computer modeling, dynamic systems control
Просмотров: 8820
7. Системы автоматического управления объектами с запаздыванием: робастность, быстродействие, синтез [№1 за 2017 год]
Автор: Тхан В.З. (dungvietthan@gmail.com) - Национальный исследовательский Томский политехнический университет (аспирант); Берчук Д.Ю. (berchukdy@gmail.com) - Национальный исследовательский Томский политехнический университет (аспирант);
Аннотация: Рассматривается задача синтеза систем автоматического управления объектами с запаздыванием. Особенность ее постановки связана с формированием и решением уравнения синтеза численным методом без аппроксимации передаточной функции звена запаздывания. Этим создаются потенциальные возможности для повышения точности синтеза регуляторов. В работе они раскрываются за счет привлечения численного подхода к синтезу регуляторов – вещественного интерполяционного метода. Метод позволяет найти стабилизирующий регулятор по модели желаемой системы автоматического управления, известному неаппроксимированному математическому описанию объекта управления и принятой структуре регулятора. Вторая особенность задачи также связана с принятым методом и звеном запаздывания и реализуется на этапе получения желаемой модели. Для усиления демонстрационных возможностей и наглядности подхода в работе использован минимальный набор показателей – перерегулирование и время установления переходного процесса. Модель желаемой системы совместно с неаппроксимированным описанием объекта управления и принятой структурой регулятора позволили сформировать более точное уравнение синтеза по сравнению с традиционным подходом, основанным на приближении модели звена запаздывания дробно-рациональным выражением. Рассмотрены численный способ решения уравнения синтеза, а также исследование процедуры синтеза и свойств робастности систем с запаздыванием. На этой основе предложен алгоритм достижения максимального быстродействия систем автоматического управления с запаздыванием в условиях поддержания перерегулирования в заданных пределах и показан механизм ухудшения робастности синтезированной системы при увеличении запаздывания сигнала в объекте управления даже в условиях подстройки параметров регулятора под изменяющееся время запаздывания.
Abstract: The article considers synthesis of time delay automatic control systems (ACS). A synthesis statement is connected to equation solving by a numerical technique without approximation of a time delay element. This issue has a potential to improve synthesis accuracy of regulators. A real interpolation method (RIM) has number of advantages in synthesis of time delay ACS. RIM allows finding a regulator that compensates time delay using a targeted model, a defined non-approximated mathematical model of object and a regulator structure. Moreover, RIM allows building transfer function with direct quality factors on the stage of developing a targeted model. It’s simpler and more useful for a developer.
The article demonstrates potentials of the method using minimal quantity of factors: overshoot and settings time. The targeted model with a defined non-approximated mathematical model and a regulator structure allows building accurate synthesis equation, which is useful for numerical research of synthesis and robust properties of time delay systems. The article proposes an algorithm of a maximal control rate for a time delay system in terms of specified overshoot. It also shows a negative effect of increasing time delay to robustness of the system. A result is graphically illustrated and proved by a number of examples.
Ключевые слова: синтез систем управления с запаздыванием, робастность, быстродействиеKeywords: synthesis of time delay control systems, robustness, speed
Просмотров: 9837
8. Об одном подходе к реализации системы управления мастер-данными об активах [№1 за 2017 год]
Авторы: Сухобоков А.А. (artem.sukhobokov@yandex.ru) - Компания «САП СНГ», кандидат технических наук; Строгонова В.И. (vctrog@gmail.com) - Компания «Оптимальное Управление» (инженер);
Аннотация: В статье рассматриваются возможности современных MDM-систем (систем Master Data Management) и перспективные направления разработки мультидоменных и мультивекторных MDM-систем. Показаны причины, по которым однодоменные системы управления мастер-данными об активах не нашли широкого применения в отличие от существующих систем управления мастер-данными о клиентах, поставщиках, продуктах, сотрудниках и других типах бизнес-объектов. Рассматриваются сложности совмещения различных представлений одних и тех же активов в системе управления мастер-данными об активах. Делается вывод, что, пока не будут разработаны и не начнут успешно внедряться однодоменные системы управления мастер-данными об активах, переносить эту предметную область в мультидоменные системы преждевременно. Для решения описанных проблем предложена модель мастер-данных об активах, позволяющая совместить их различные представления. Эта модель включает множество независимых иерархий для различных представлений одного и того же парка активов, неиерархические связи, специфические для каждой предметной области, решетки связей, позволяющие переходить между разными представлениями одного и того же актива, набор классификаторов активов, классы в которых определяют наборы описывающих активы атрибутов, классификаторы связей активов, а также структурные и функциональные модели отдельных типов активов. Для реализации модели мастер-данных об активах разработана архитектура MDM-системы, а также предложен алгоритм проверки корректности межракурсных связей всей модели в целом. Выдвинуты основные требования к инструментарию для разработки прототипа системы управления мастер-данными об активах: он должен одновременно обеспечивать функциональность графовой СУБД и графового энджина для выполнения сложных алгоритмов над графом в целом. Из двух существующих инструментов, отвечающих этим требованиям, для разработки выбран SAP HANA Graph.
Abstract: The paper describes capabilities of current MDM (Master Data Management) solutions and prospects of multidomain and multivector MDM solutions. The paper presents the reasons for which MDM of asset data solutions for single data domain are not used successfully in contrast to the existing MDM solutions for other data domains such as customers, suppliers, products, employees, etc. There are challenges of combining several different representations of the same assets in MDM of asset data solution. The conclusion shows that as long as relevant single-domain MDM of asset data solutions are not developed and not implemented successfully, it is too early to move this subject area to multidomain systems.
To solve the problems described above, the authors propose a model of assets master data, which enable to combine different representations. This model includes multiple independent hierarchies for different representations of the same assets, non-hierarchical links specific for each subject area, grids of links allowing to go between different representations of the same asset, a set of asset classifiers whose classes define sets of attributes for describing assets, classifiers of links between assets, as well as structural and functional models for individual asset types. In order to implement the proposed model of master data on assets, the authors have developed a special architecture of MDM of asset data solution, as well as an algorithm for checking the integrity of links between different representations across the whole data model.
Key requirements are defined to the tools for developing a prototype of MDM of asset data solution. It must provide the functionality of a graph DBMS and at the same time a graph engine to perform complex algorithm on the graph as a whole.
Ключевые слова: mdm-система, система управления мастер-данными об активах, модель данных, архитектура системы, алгоритм проверки корректности связей, sap hana graphKeywords: mdm solution, master data management of asset data solution, Data Model, system architecture, links integrity checking algorithm, sap hana graph
Просмотров: 8950
9. Построение моделей систем на базе эквациональной характеристики формул LTL [№1 за 2017 год]
Авторы: Кораблин Ю.П. (y.p.k@mail.ru) - Российский государственный социальный университет, г. Москва (профессор), доктор технических наук; Шипов А.А. (a-j-a-1@yandex.ru) - Московский технологический университет (МИРЭА) (старший инженер-программист), кандидат технических наук;
Аннотация: Задача верификации как программных, так и технических систем всегда была и остается одной из самых значимых с момента появления первых вычислительных устройств. Сегодня уже существует достаточно большое количество подходов к решению данной проблемы. Однако именно развитие такого метода формальной верификации, как Model Checking, позволило решить проблему представления верифицируемых систем и унифицировать процесс верификации программных и технических систем. Идея, лежащая в его основе, состоит в приведении исходной системы к некоторой унифицированной форме, то есть для выполнения верификации требуется лишь наличие модели, которая максимально точно описывала бы ее поведение. В данной статье рассматривается возможность построения моделей систем с помощью RLTL-нотации (Recursive Linear Temporal Logic), которая является рекурсивным представлением формул логики линейного времени. Однако ее использование не ограничивается только этим аспектом. Преимущество от использования для этих целей именно RLTL состоит в том, что модели, заданные с ее помощью, могут быть верифицированы относительно требований, заданных на основе RLTL, без перехода к другим структурам данных, что, безусловно, будет способствовать упрощению и повышению быстродействия процесса верификации. Кроме того, в работе предложены формальные средства, позволяющие во многих случаях существенно упростить модель, построенную на основе RLTL, за счет сокращения числа ее состояний и переходов.
Abstract: Verification of software and technical systems has always been and still remains one of the most significant tasks since appearance of first computing devices. Today there are quite a lot of approaches to solve this problem. However, development of such formal verification method as Model Checking helped to solve the problem of verifying systems representation and to unify verification process for software and technical systems. Its main idea is to transform an original system into a unified form. It means that a verification process requires only a model that would most precisely describe system’s behavior.
The article considers the possibility of system model construction using RLTL-notations (Recursive Linear Temporal Logic), which are a recursive representation of formulas of linear temporal logic. However, its usage is not limited to this aspect. The advantage of using RLTL for these purposes is that models based on it might be verified in respect to requirements which are also RLTL-based without casting to any another data structure. It will certainly help to simplify and improve the performance of a verification process. Furthermore, the article describes the formal tools, which allow simplifying RLTL-based models in many cases reducing the number of their states and transitions.
Ключевые слова: верификация, model checking, эквациональная характеристика rltl, модель крипке, автомат бюхи, формула временной логики, ltl, ctlKeywords: verification, model checking, rltl equation characteristics, kripke structure, Buchi automaton, temporal logic formula, ltl, ctl
Просмотров: 6960
10. Использование формулы Байеса при оценивании выполнения практик модели CMMI® [№1 за 2017 год]
Авторы: Кожомбердиева Г.И. (kgi-pgups@yandex.ru) - Петербургский государственный университет путей сообщения (доцент кафедры «Информационные и вычислительные системы»), кандидат технических наук; Бураков Д.П. (burakovdmitry8@gmail.com) - Петербургский государственный университет путей сообщения (доцент кафедры «Математика и моделирование»), кандидат технических наук; Гарина М.И. (migarina@gmail.com) - Петербургский государственный университет путей сообщения (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: Статья посвящена методике экспертного оценивания (на основе объективных свидетельств) степени осуществления практик, обеспечивающих реализацию целей процессных областей модели CMMI®, разработанной в Институте программной инженерии Университета Карнеги–Меллона (SEI). Формирование подобных оценок необходимо для получения вывода об уровне зрелости процессов разработки ПО, достигнутом организацией-разработчиком. В условиях неопределенности и/или неполноты исходной информации о выполнении практик CMMI® с целью повышения степени доверия к принимаемым экспертами-оценщиками решениям целесообразно использовать ин-струментарий, применяемый для принятия решений в слабо формализованных предметных областях. Ранее в работах авторов рассматривались два подхода к формированию оценок: методы нечеткой логики и методы многокритериальной классификации. В настоящей статье предпринимаются попытки сделать процедуру экспертного оценивания еще более простой и гибкой, расширить возможности ее использования, повысить объективность оценки. Предлагается подход, основанный на использовании известной в теории вероятностей теоремы гипотез (формулы Байеса). При этом степень реализации практики CMMI® оценивается через распределение вероятностей на множестве гипотез о том, что степень реализации достигла одного из предопределенных уровней. Под байесовской оценкой степени реализации практики понимается апостериорное распределение вероятностей, пересмотренное и уточненное в ходе оценивания. Значения условных вероятностей, используемых при вычислении байесовской оценки, показывают, насколько гипотезы об уровне выполнения практики подтверждаются полученными объективными свидетельствами.
Abstract: The article is devoted to the expert estimation methodology (based on objective evidence) for appraising the extent of implementation of practices, which ensure achievement of the goals of CMMI® model process areas. The model has been developed by the Software Engineering Institute (SEI) at Carnegie Mellon University. Such appraisals are necessary to understand the software development processes maturity level in a developer company.
In case of uncertainty and/or incompleteness of information on CMMI® practice implementation, it is reasonable to use a toolkit for decision-making in weakly formalized subject domains. It helps to increase a degree of belief to decisions of appraisal team members. In the previously published work, the authors have considered two approaches to construction of the estimation: fuzzy logic methods and multi-criteria classification methods.
This article makes an attempt to make the appraisal procedure even more simple and flexible, to expand the opportunities for its use and to increase its objectivity. The proposed approach is based on the known Bayes' theorem. An extent of CMMI® practice implementation is estimated via the distribution of probabilities on a set of hypothesizes. Each of hypotheses assumes that an implementation level reached one of predefined ones. The Bayesian estimation of a practice implementation extent is understood as a posteriori probability distribution, which is revised and refined during the estimation. Values of conditional probability that are used when calculating the Bayesian estimation, show how much hypothesis on a practices implementation level are supported by the obtained objective evidences.
Ключевые слова: cmmi®, процессная область, уровни зрелости, уровни возможностей, оценивание, объективные свидетельства, теория принятия решений, формула байеса, байесовский подход, экспертное оцениваниеKeywords: cmmi®, process area, capability levels, maturity levels, appraisement, objective evidence, decision theory, Bayes' formula, bayesian approach, expert estimation
Просмотров: 9193
| 1 | 2 | 3 | Следующая → ►
