Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 3 за 2012 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

21. Модели управления транспортными потоками в условиях затора [№3 за 2012 год]
Авторы: Михеева Т.И., Михеев С.В.
Просмотров: 9469
Объектом управления в интеллектуальной транспортной системе является транспортный поток, обладающий стохастичностью поведения, нестационарностью, временными колебаниями характеристик. Для непрерывного потока выделяются такие режимы движения: свободный поток, групповое движение и насыщенный поток. Свободный поток имеет малую интенсивность движения. При групповом появляются взаимные помехи движению, режим движения неустойчив, небольшое увеличение групп в потоке может привести к уменьшению скорости и интенсивности движения – к насыщенному потоку. При изменении плотности до критической (плотности в условиях затора) интенсивность уменьшается от пропускной способности до нуля. В области критической плотности может существовать точка разрыва функции V=f(k), что приводит к скачкообразному изменению скорости движения. Незначительное увеличение интенсивности потока может привести к ситуации, когда очередь автомобилей не умещается на перегоне и скапливается в зоне перекрестка. Неустойчивость транспортного потока в области пропускной способности и распространение возмущений в потоке приводят к разрывам в значениях его характеристик, флуктуация количества транспортных средств – к неустойчивости процесса движения в зоне пропускной способности и возникновению точки бифуркации. Выбрана теория катастроф, переход от моделей которой к моделям дорожного движения состоит в изучении потерь устойчивости, определении факторов, влияющих на скачкообразное изменение параметров, в интерпретации параметров катастрофы, построении и исследовании модели. Задача распознавания, предсказания и ликвидации предзаторной ситуации, предотвращения затора актуальна в управлении транспортными потоками.

22. Нейросетевые модели разнородных пространственно-координированных данных [№3 за 2012 год]
Авторы: Михеева Т.И., Сапрыкин О.Н., Михеев С.В.
Просмотров: 9213
Объектом управления в интеллектуальной транспортной системе является транспортный поток, обладающий стохастичностью поведения, нестационарностью, временными колебаниями характеристик. Для непрерывного потока выделяются такие режимы движения: свободный поток, групповое движение и насыщенный поток. Свободный поток имеет малую интенсивность движения. При групповом появляются взаимные помехи движению, режим движения неустойчив, небольшое увеличение групп в потоке может привести к уменьшению скорости и интенсивности движения – к насыщенному потоку. При изменении плотности до критической (плотности в условиях затора) интенсивность уменьшается от пропускной способности до нуля. В области критической плотности может существовать точка разрыва функции V=f(k), что приводит к скачкообразному изменению скорости движения. Незначительное увеличение интенсивности потока может привести к ситуации, когда очередь автомобилей не умещается на перегоне и скапливается в зоне перекрестка. Неустойчивость транспортного потока в области пропускной способности и распространение возмущений в потоке приводят к разрывам в значениях его характеристик, флуктуация количества транспортных средств – к неустойчивости процесса движения в зоне пропускной способности и возникновению точки бифуркации. Выбрана теория катастроф, переход от моделей которой к моделям дорожного движения состоит в изучении потерь устойчивости, определении факторов, влияющих на скачкообразное изменение параметров, в интерпретации параметров катастрофы, построении и исследовании модели. Задача распознавания, предсказания и ликвидации предзаторной ситуации, предотвращения затора актуальна в управлении транспортными потоками.

23. Некоторые особенности построения онтологии для мультиагентной системы внутрицехового планирования [№3 за 2012 год]
Автор: Андреев М.В.
Просмотров: 9864
Статья посвящена практическому использованию онтологии в мультиагентной системе внутрицехового плани-рования при решении задачи оперативного управления ресурсами инструментального цеха машиностроительного предприятия. Описывается опыт успешной разработки автоматизированной системы интеллектуального распределения ресурсов инструментального цеха в реальном масштабе времени, в которой активно участвовали выпускники, студенты и аспиранты кафедры информационных систем и технологий Самарского государственного аэрокосмического университета под техническим руководством автора в период 2010–2012 гг. В качестве основных концептов онтологии расписания производственного цеха предлагаются концепты «Задача» и «Ресурс». Для описания сложной структуры задач предлагается введение соответствующих онтологических отношений «являться подзадачей», «предшествовать» и «строго предшествовать», которые расширяют классическое описание технологических процессов, используемое в задачах производственного планирования. Формализация описания особенностей планирования задач и ресурсов вводится с помощью онтологических свойств, которые могут быть описаны в виде облаков тегов. Определение соответствия между задачами и ресурсами путем сопоставления онтологических свойств позволяет автоматизировать выбор ресурсов при планировании технологических операций в задачах стратегического и оперативного планирования деятельности производственного подразделения предприятия (цеха). Описанный в статье алгоритм позволяет реализовать ранжирование вариантов распределения задач по ресурсам с учетом индивидуальных свойств отдельных экземпляров и использовать инструментарий онтологического описания на практике. Полученные результаты следует рекомендовать разработчикам интеллектуальных систем производственного планирования, в частности, мультиагентных систем и технологий распределения производственных ресурсов.

24. О применимости игровых моделей в задачах автоматизации взаимодействия сотрудников производственного предприятия [№3 за 2012 год]
Автор: Пейсахович Д.Г.
Просмотров: 8524
Рассматривается проблема применимости игровой модели для имитационного моделирования взаимодействия сотрудников научно-производственного предприятия в процессе внутрицехового планирования. При формировании условий, протоколов и регламентов взаимодействия персонала предприятия в интегрированной информационной среде хорошие результаты показывают современные технологии имитационного моделирования, позволяющие формировать и исследовать игровые модели взаимодействия. Так, в задаче производственного планирования удается построить ситуации, в которых динамически формируемые противоречия между участниками производственного процесса позволяют обеспечить более высокие технико-экономические показатели производства по отношению к результатам, получаемым с помощью решения оптимизационной задачи. Сделаны выводы на основании сравнения результатов имитационного моделирования игры между экономистом и технологом, представляющими разные цели оптимизации производственного расписания, и результатов построения плана, оптимизированного по выбранному критерию. Показано, что для некоторых случаев зависимости стоимости заказов от времени их исполнения моделирование игры между экономистом и технологом позволяет найти более выигрышные решения по сравнению с классическим оптимизационным планированием. Работа расширяет возможности применения модели взаимодействия в многоакторной интегрированной информационной среде предприятия и может быть полезна при разработке и внедрении автоматизированных интеллектуальных систем производственного планирования, в том числе построенных с использованием распределенных сетевых архитектур, мультиагентных технологий и эвристических алгоритмов поддержки принятия согласованных решений.

25. Об одном способе представления знаний [№3 за 2012 год]
Автор: Бронфельд Г.Б.
Просмотров: 11463
Рассматривается новый способ моделирования знаний в виде молинг при создании баз знаний интеллектуальных систем. В данном подходе простые предложения представляются короткой семантической сетью экспертом-редактором ручным или полуавтоматическим способом, что давно применяется при создании экспертных систем, при этом исходная грамматическая структура сохраняется. Сложные предложения разбиваются на простые. Получаемая модель предложения названа молингой. В работе дано ее формальное описание. Молинги включают в себя множество идентификаторов, ядро, условие применимости ядра, кодовую последовательность номеров словарей, уровень достоверности, постусловия. Приводится вид семантической сети, которая может представлять ядро молинги. База знаний состоит из набора молинг. Описывается пошаговый порядок получения молинг как моделей текста. Простые предложения, имеющие семантический смысл уже введенных молинг, повторно в базу знаний не вводятся. На отрывке реального текста демонстрируется пример созданной базы знаний в виде набора молинг, приводится получаемый при этом словарь терминов, который затем используется вместе с данной базой знаний при логическом выводе. В тексте есть ссылка на новый патент автора на данную технологию моделирования знаний. Такой способ моделирования знаний из текстов позволяет реализовать технологию прямого наложения знаний. Близкий к описанному подход был использован Д. Греем при создании баз чисто числовых данных. Данный подход применим при разработке интеллектуальных систем для широкого круга знаний.

26. Оптический измеритель геометрических параметров криволинейных поверхностей [№3 за 2012 год]
Авторы: Заякин О.А., Белопухов В.Н.
Просмотров: 8813
Приведены вывод расчетных формул и алгоритмы получения контурных картин криволинейных поверхностей способом триангуляции с использованием зеркально отраженного зондирующего пучка света. Рассмотрена модель оптического сканирования в приближении геометрической оптики при условии, что падающий и отраженный пучки света являются тонкими. Получена математическая модель оптической схемы в виде системы из четырех уравнений. Для проверки полученных формул при значительных отклонениях от круглости создана компьютерная модель опти-ческой схемы измерений. Описан оптико-механический блок лабораторного макета, созданного авторами для экспе-римента. Проведенные эксперименты показали, что восстановленный профиль в деталях совпадал со сканируемым с заданной погрешностью. В другой серии экспериментов лабораторный макет работал так же, как если бы деталь вращалась, и в результате получался виртуальный радиальный профиль, свободный от кинематических погрешностей. В результате экспериментов выявлено, что погрешность измерений определялась кинематическими погрешностями поворота контролируемой детали при сканировании. Работа частично выполнялась в рамках научно-исследовательской работы «Анализ и синтез световых полей в лазерной метрологии и технологии» (№ гос. регистрации 01910042666) в Самарском филиале Физического института Российской академии наук с 2002 по 2004 годы.

27. Организация защищенного канала передачи информации [№3 за 2012 год]
Авторы: Шудрова К.Е., Почкаенко В.Ю.
Просмотров: 23292
В статье представлены результаты исследований, направленных на создание методической и программно-алгоритмической основы формирования защищенного канала передачи данных. Описана программная реализация разработанного алгоритма. На основе сформулированной задачи построена клиент-серверная архитектура решения, предложены некоторые варианты его использования. Важным аспектом описываемого в статье алгоритма является приоритизация трафика, что позволяет эффективно распределять нагрузку. Авторами предложен метод, основанный на встраивании дополнительной информации в заголовок TCP-пакета. Управление нагрузкой использует принцип идентификации по меткам и цикличную проверку, реализующую их применение в системе. Данный алгоритм назван авторами «Метка привилегий». При разработке методики организации защищенного канала передачи данных рассматривались два типа угроз: несанкционированный доступ к узлам сети, между которыми происходит передача информации, и несанкционированный доступ в процессе передачи по открытым каналам связи. Для решения задачи аутентификации, предотвращающей первый тип угроз, в алгоритме «Метка привилегий» используется принцип доверенной передачи меток. Для защиты канала передачи данных от не-санкционированного доступа используется стеганография. При этом в качестве контейнера для встраивания скрытой информации выбран видеопоток, что позволяет обеспечить большую пропускную способность решения. Приведено описание разработанного программного комплекса, реализующего созданную методику. Результаты могут найти применение как в практических задачах организации видеоконференций со встроенным защищенным режимом передачи данных, так и в теоретических исследованиях, связанных с распределением нагрузки и режимами использования и передачи стегоданных.

28. Основные этапы создания интеллектуальных обучающих систем [№3 за 2012 год]
Автор: Трембач В.М.
Просмотров: 20422
Основу современного непрерывного образования и его эффективность определяют электронные системы обуче-ния. Лидирующие позиции среди них постепенно занимают интеллектуальные обучающие системы (ИОС). В статье рассматриваются основные этапы создания ИОС. Дается краткая история электронных систем обучения, описываются появление и развитие ИОС. Показана структура ИОС на основе агентно-ориентированного подхода. В качестве основных этапов создания системы выделены вербальное описание предметной области, структурирование вербаль-ного описания предметной области с целью формирования учебных объектов, формирование метаданных об учебных объектах, создание базы знаний ИОС и тестовых объектов (заданий) для оценки изучения учебного объекта. В ИОС предлагается интегрированный подход к представлению знаний, позволяющий контролировать содержимое базы знаний через визуализацию. В статье описывается создание базы знаний об учебных объектах с применением сетей Петри. Использование формальных методов в виде сетей Петри для синтеза баз знаний с корректным содер-жанием может стать основой компьютерных методов создания ИИС. Методы анализа описаний компетенций с при-менением дерева достижимости, матричной теории сетей Петри привлекают возможностью компьютеризации многих процессов. Рассмотрены существующие подходы к тестированию, показаны примеры современных систем тес-тирования. Автором предложено построение индивидуальной траектории тестирования, которая должна формиро-ваться в зависимости от имеющихся компетенций и используемых форм обучения.

29. Особенности работы с документами в информационных системах управления данными [№3 за 2012 год]
Авторы: Вичугова А.А., Вичугов В.Н., Дмитриева Е.А.
Просмотров: 11999
Изложены аспекты управления документами в современных многопользовательских информационных системах, которые позволяют автоматизировать структурированное хранение электронной информации и управление ею. Рас-смотрены модели данных информационных систем. Проведен анализ понятия «электронный документ», включая метаданные и внутреннее содержимое, а также показаны основные отличия информационных систем управления данными об изделии (PDM) и информационных систем электронного документооборота (ECM) относительно объектов типа «документ». Перечислены возможные состояния жизненного цикла документа в информационной системе. Рассмотрены особенности методологии управления потоком работ Workflow на примере типовых процессов работы с документами. Приведен фрагмент разработанной модели данных информационной системы управления проектной информацией для примера управления технологическими данными в приборостроительном производстве. Выполнено сравнение возможностей управления документами на примере PDM-системы Enovia SmarTeam производства IBM и Dassault Systems и отечественной ECM-системы DIRECTUM, разработанной одноименной российской компанией.

30. Отображение разнородных видеоматериалов на гранях трехмерных объектов в подсистеме визуализации тренажерных обучающих систем [№3 за 2012 год]
Автор: Гиацинтов А.М.
Просмотров: 9219
Описаны новый метод воспроизведения разнородных видеоматериалов на гранях объектов виртуальной трехмерной сцены и архитектура декодера видеофайлов. Рассмотрены алгоритм синхронизации видео- и аудиоданных и методы загрузки декодированных видеокадров в память видеоадаптера. Определены ограничения, накладываемые на процесс воспроизведения видеофайлов в трехмерной виртуальной среде. Тренажерно-обучающие системы (ТОС) должны отвечать требованиям методик подготовки персонала и, как правило, содержат значительное количество информационных ресурсов. Одним из видов ресурсов, используемых при обучении, являются видеоматериалы. Главные преимущества их использования в ТОС – возможность визуализации процессов и внедрение изображения инструктора в виртуальное окружение. Воспроизведение видеоматериалов внутри виртуальной трехмерной сцены является сложной задачей, так как не-обходимо учитывать факторы, не актуальные при воспроизведении в медиаплеерах. Графическая подсистема должна визуализировать трехмерную сцену с приемлемой частотой кадров (не менее 25 кадров в секунду) и при этом быть способной реагировать на внешние воздействия, в том числе на изменения параметров трехмерной сцены или загрузку дополнительных объектов. Разработанная архитектура подсистемы воспроизведения видеоматериалов позволяет декодировать и отображать одновременно несколько видео высокой четкости в трехмерной сцене. В состав архитектуры входят: декодер видео, в котором происходит декодирование видео- и аудиопакетов; подсистема воспроизведения декодированного звука; управляющая структура, необходимая для запуска видео, паузы воспроизведения, выставления громкости воспроиз-водимого видео и т.д.; интерфейс взаимодействия с подсистемой визуализации, необходимый для обновления ви-деокадров.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | Следующая → ►