На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

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: 151
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 6

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2021 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
25 Сентября 2022

Статьи из выпуска № 1 за 2022 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Интеллектуальный анализ и обработка больших  разнородных данных для парирования угроз  в сложных распределенных системах [№1 за 2022 год]
Авторы: Брекоткина Е.С., Павлов А.С., Павлов С.В., Христодуло О.И.
Просмотров: 1211
Предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. Метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения. Такой контроль позволяет повысить эффективность планирования и реализации мероприятий по парированию подобных угроз. Будущее значение уровня воды в точке измерения выбирается по результатам обработки данных, накопленных за все предыдущие паводковые периоды. В качестве анализируемых данных используются измеренные в равноотстоящие моменты времени значения температуры воздуха и уровня воды, вычислительные значения изменения уровня воды и температуры воздуха, а также прогнозные значения (по официальным данным гидрометслужбы) изменения температуры воздуха. На основании вычисления ретроспективной частоты изменения этой температуры и уровня воды в соответствующей точке в качестве прогнозируемого значения предлагается выбрать то, которому соответствует максимальная частота появления такого сочетания измеряемых параметров. Результаты экспериментальной оценки точности прогнозирования уровня воды в водных объектах Республики Башкортостан в паводковый период 2021 г. подтверждают применимость предложенного метода прогнозирования для поддержки принятия решений по парированию угроз в сложных распределенных системах от резкого подъема воды даже при недостаточно автоматизированной системе наблюдений. При более широком изменении высокоавтоматизированных программно-аппаратных комплексов мониторинга паводковой ситуации существенно возрастает количество анализируемых и обрабатываемых программными средствами данных. Это, с одной стороны, усложнит применение традиционных методов использования данных, а с другой – повысит эффективность и востребованность предложенного в данной работе метода.

2. Архитектура программной платформы разработки  и тестирования нейросетевых моделей  для создания специализированных словарей [№1 за 2022 год]
Авторы: Пуртов Д.Н., Сидоркина И.Г.
Просмотров: 1136
Предложена реализация программной платформы для создания нейросетевых моделей с их тестированием, используемых для формирования специализированных словарей автоматизиро-ванных систем. Она позволяет ускорить процесс поиска оптимального метода для разработки нейросетевой модели. В основе платформы лежит обзор существующих инструментов и методов, используемых для создания моделей анализа текстов и технологий виртуализации ПО. Авторами исследования разработана архитектура программной платформы для формирования специализированных словарей, обеспечивающая одновременное создание разных нейросетевых моделей в виртуальных контейнерах. Контейнерная виртуализация программных элементов, создающих и тестирующих нейросетевые модели, обеспечивает проведение всех математических расчетов по обработке текстовой информации, обучению и тестированию нейросетевой модели децентрализованно, параллельно и изолированно друг от друга. Обмен данными между виртуальными контейнерами, а также хранение результатов их работы осуществляются через специальную шину данных, представляющую собой дисковое пространство, к которому имеют доступ все контейнеры. Применение разработанной платформы позволит ускорить процесс поиска алгоритма создания специализированных словарей через проверку гипотез, основанных на использовании различных методов построения моделей. Ускорение процесса происходит благодаря параллельности и повторному использованию математических результатов общих этапов алгоритмов, математические расчеты которых проведены похожим алгоритмом. Это позволяет масштабировать и дробить процесс обучения за счет параллельного создания различных моделей, а также на уровне отдельных этапов создания моделей. Предложенная платформа была успешно применена для поиска локально-оптимального метода создания модели в текстах узкой тематики.

3. Системы и подходы для обработки информации,  представленной большими динамическими графами [№1 за 2022 год]
Автор: Гуляевский С.Е.
Просмотров: 1163
В статье сделан обзор ключевых особенностей и преимуществ основных существующих под-ходов и систем обработки больших графов на персональном компьютере, таких как GraphChi, TurboGraph, GraphChi-DB и другие, а также распределенных систем, таких как Apache GraphX. Особое внимание уделено задачам, требующим в процессе вычислений существенных изменений в структуре графа, и особенностям реализации таких задач в системах обработки графов. Проведены сравнительные эксперименты с использованием известного алгоритма восстановления сети связей между узлами по наблюдаемому распространению инфекций среди населения или распространению новостей и мемов в социальных сетях. В используемом алгоритме для по-лучения оценок изменяющейся во времени структуры и временной динамики предполагаемой сети применяется стохастический градиент. Алгоритм был реализован для моделей вычисления GraphChi и Apache Spark, измерена скорость выполнения для различных наборов реальных и синтетических данных, описаны ограничения для этих моделей вычисления, обнаруженные в процессе экспериментов. Для реализации GraphChi вычисления проведены на одиночном компьютере, для Apache Spark – на различном количестве серверов в кластере. Показано, что существующие системы разделяются на три класса: быстрые системы со стати-ческим разбиением графа на разделы и дорогим переразбиением при существенных изменениях структуры; в среднем более медленные системы, способные эффективно обрабатывать большие объемы изменений; еще более медленные, но хорошо масштабируемые системы, компенсирующие низкую удельную производительность возможностью масштабировать вычисления на кластеры из большого количества узлов. Сделан вывод, что проблема эффективного хранения и об-работки динамических графов в полной мере не решена и требует дополнительного исследования.

4. Метод адаптивной классификации изображений  с использованием обучения с подкреплением [№1 за 2022 год]
Автор: Елизаров А.А.
Просмотров: 1173
В статье представлен метод классификации изображений с использованием, помимо базовой нейронной сети, дополнительной, способной адаптивно концентрироваться на классифицируемом объекте изображения. Задача дополнительной сети является задачей о контекстном многоруком бандите и сводится к предсказанию такой области на исходном изображении, при вырезании которой в процессе классификации возрастет уверенность базовой нейронной сети в принадлежности объекта на изображении правильному классу. Обучение дополнительной сети происходит с помощью методов обучения с подкреплением и стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием при выборе действий для решения задачи о контекстном многоруком бандите. На подмножестве набора данных ImageNet-1K проведены различные эксперименты по выбору архитектуры нейронной сети, алгоритма обучения с подкреплением и стратегии исследования при обучении. Рассмотрены такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C, и такие стратегии исследования, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1. Большое внимание уделено описанию проведенных экспериментов и обоснованию полученных результатов. Предложены варианты применения разработанного метода, демонстрирующие увеличение точности классификации изображений по сравнению с базовой моделью ResNet. Дополнительно рассмотрен вопрос о вычислительной сложности данного метода. Дальнейшие исследования могут быть направлены на обучение агента на изображениях, не задействованных при обучении сети ResNet.

5. Формальная модель многоагентных систем  для федеративного обучения [№1 за 2022 год]
Авторы: Юлейси Г.П., Холод И.И.
Просмотров: 1308
В статье представлена формальная модель многоагентных систем для федеративного обучения. Концепция федеративного обучения очень близка к многоагентным системам, поскольку агенты позволяют обучать модели машинного обучения на локальных устройствах, сохраняя при этом конфиденциальную информацию. Возможности агентов взаимодействовать друг с другом позволяют обобщать (агрегировать) такие модели и повторно их использовать. В работе описываются взаимодействие и координация агентов, которые должны осуществляться с учетом стратегий обучения: последовательно, когда модель обучается по очереди на каждом узле; централизованно, когда модели обучаются параллельно на каждом узле и агрегируются на центральном сервере; децентрализованно, когда обучение и агрегация выполняются на каждом из узлов. Выделены основные типы агентов, необходимые для выполнения полного цикла федеративного обучения: принимающий задачу от пользователя, собирающий информацию о среде, выполняющий планирование обучения, выполняющий обучение на узле с данными, предоставляющий информацию и доступ к данным, осуществляющий агрегацию моделей. Для каждого из агентов определены основные действия и типы сообщений, которыми они обмениваются. Проанализированы и описаны конфигурации размещения агентов для каждой из стратегий федеративного обучения. На основе предложенной формальной модели можно осуществлять разработку многоагентных систем, используемых для задач федеративного обучения, а на основе выделенных типов агентов и видов сообщений – платформы агентов, сами агенты и протоколы их взаимодействия.

6. Прототип программного комплекса для анализа аккаунтов пользователей социальных сетей: веб-фреймворк Django [№1 за 2022 год]
Авторы: Олисеенко В.Д., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л., Иванов К.А.
Просмотров: 1134
В статье рассматриваются вопросы реализации прототипа исследовательско-практического комплекса для автоматизации анализа аккаунтов пользователей в социальных сетях. Данный прототип используется в качестве инструмента для косвенной оценки выраженности психологиче-ских особенностей пользователей, их уязвимостей к социоинженерным атакам и выработки рекомендаций по защите от них. Прототип разработан на языке программирования Python 3.8 с применением веб-фреймворка Django 3.1, а также PostgreSQL 13.2 и Bootstrap 4.6. Цель работы заключается в повышении оперативности процесса извлечения информации из размещаемых в социальных сетях данных, позволяющей косвенно оценить психологические, поведенческие и иные особенности пользователей, и достигается через автоматизацию извлечения указанных данных и разработку инструментария для их анализа. Предметом исследования являются методы автоматизированного извлечения, предобработки, унификации и представления данных из аккаунтов пользователей социальных сетей в контексте их защиты от социоинженерных атак. Предложенный прототип приложения на основе веб-фреймворка Django решает задачу автоматизированного извлечения, предобработки, унификации и представления данных со страниц пользователей социальных сетей, что является одним из важных этапов в построении системы анализа защищенности пользователей от социоинженерных атак, опирающейся, в свою очередь, на синтез профиля пользователей. Теоретическая значимость работы заключается в комбинировании и апробации через автоматизацию разработанных ранее методов и подходов для восстановления пропущенных значений атрибутов аккаунта и сопоставления аккаунтов пользователей социальных сетей на предмет их принадлежности одному пользователю. Практическая значимость состоит в разработке прикладного инструмента, размещенного на поддомене sea.dscs.pro и позволяющего производить первичный анализ аккаунтов пользователей социальных сетей.

7. Программное обеспечение для решения обобщенной задачи коммивояжера с ограничениями предшествования [№1 за 2022 год]
Авторы: Петунин А.А., Уколов С.С., Хачай М.Ю.
Просмотров: 1082
В статье рассматривается обобщенная задача коммивояжера с ограничениями предшествования (PCGTSP), в которой подобно классической задаче коммивояжера (TSP) ищется замкнутый цикл минимальной стоимости, при этом множество вершин разбито на непустые попарно непересекающиеся подмножества – кластеры и каждый допустимый маршрут обязан посетить каждый из кластеров в единственной вершине. Кроме того, множество допустимых маршрутов стеснено дополнительным ограничением на порядок посещения кластеров, то есть некоторые кластеры должны посещаться раньше других. Такая задача в отличие от TSP и обобщенной задачи коммивояжера (GTSP) является слабо исследованной как теоретически, так и с точки зрения проектирования и реализации алгоритмов. В данной работе предлагаются первые специализированные алгоритмы ветвей и границ, использующие в качестве начального приближения решения, полученные при помощи недавно разработанной эвристики PCGLNS. Исходная задача PCGTSP подвергается нескольким релаксациям, в результате чего получаются несколько нижних оценок на решение исходной задачи, наибольшая из которых используется для отсечения ветвей дерева поиска и сокращения тем самым перебора. Алгоритмы реализованы в виде открытого ПО на языке программирования Python 3 с использованием специализированной библиотеки NetworkX. Производительность предложенных алгоритмов оценивается на тестовых примерах из общедоступной библиотеки PCGTSPLIB в сравнении с общеизвестным солвером Gurobi, использующим недавно предложенную авторами модель MILP, и представляется вполне конкурентоспособной даже в текущей реализации. Разработанные алгоритмы могут применяться в широком классе практических задач, например, для оптимальной маршрутизации инструмента машин листовой резки с ЧПУ, а также для оценки качества решений, получаемых другими методами.

8. Алгоритм поиска идиом в исходных текстах программ, использующий подсчет поддеревьев [№1 за 2022 год]
Автор: Орлов Д.А.
Просмотров: 1050
Статья посвящена разработке алгоритма извлечения программных идиом из корпуса исходных текстов программ. Программные идиомы – это фрагменты исходных текстов программ, которые встречаются в исходных текстах различных программ и служат для решения одной типичной за-дачи. В данной работе программная идиома рассматривается как поддерево абстрактного синтаксического дерева (Abstract Syntax Tree, AST) программы, обеспечивающее максимальное сокращение информации в исходном коде программы при замене всех его вхождений на отдельную синтаксическую конструкцию (например, на вызов функции). Разработана метрика ценности поддерева в качестве идиомы, оценивающая сокращение количества информации от такой замены. Таким образом, поиск программных идиом сводится к поиску максимума функции ценности поддерева на множестве поддеревьев AST. Чтобы сократить перебор поддеревьев, поиск максимума функции ценности поддерева предлагается осуществлять методом наискорейшего спуска: на каждом шаге в поддерево добавляется узел, обеспечивающий наибольшее увеличение ценности поддерева. Для хранения поддеревьев используется структура, являющаяся обобщением префиксного дерева. Предложен алгоритм ускоренного извлечения программных идиом. Ускорение достигается за счет повторного использования результатов поиска максимума функции ценности поддерева. Для программной реализации разработанных алгоритмов, а также для исследования выбран язык Python, поскольку он имеет большой корпус исходных текстов и удобные средства построения AST. С помощью разработанной программной реализации проведен эксперимент по извлечению программных идиом из корпусов исходных текстов программ с открытым исходным кодом на языке Python. Полученные в результате программные идиомы являются осмысленными фрагментами исходных текстов программ. Показано, что применение разработанных алгоритмов к исходному коду одного проекта позволяет выявить варианты рефакторинга исследуемой программы.

9. Анализ эффективности процесса обслуживания потока заявок на создание ИТ-сервисов с использованием имитационной модели [№1 за 2022 год]
Авторы: Абдалов А.В., Гришаков В.Г., Логинов И.В.
Просмотров: 1064
В статье анализируется эффективность процесса обслуживания потока заявок на создание ИТ-сервисов с использованием метода имитационного моделирования. Показано, что известные средства имитационного моделирования не позволяют полностью сымитировать процесс обслуживания заявок в подразделениях администрирования инфокоммуникационными инфраструктурами, отличающийся управляемым характером потока ресурсов. В рамках исследования разработано ПО имитационного моделирования процесса обслуживания потока заявок на создание ИТ-сервисов. Основным отличием разработки является возмож-ность управления источником ресурсов в процессе обслуживания заявок и одновременного про-ведения экспериментов на одних исходных данных с несколькими дисциплинами обслуживания. Имитационная модель разработана в среде Microsoft Visual Studio и состоит из пяти макроблоков: генератор заявок, генератор ресурсов, обслуживающий прибор, блок алгоритма и блок про-ведения эксперимента. Блок алгоритма позволяет подключать внешние модели в виде блоков библиотек, реализующих через унифицированный интерфейс обработку потока заявок, включая возможность генерации команд на управление источником ресурсов. Блок эксперимента позволяет выполнять потоковые эксперименты на основе заданных настроек, а также сохраненных файлов экспериментов. Главным отличием разработанной имитационной модели является создание множества независимых потоков обслуживания заявок для различных алгоритмов. Возможность проведения сравнительного анализа проиллюстрирована серией экспериментов со стационарными и нестационарными потоками заявок и стационарным, нестационарным и управляемым потоками ресурсов на базе семейства альтернативных алгоритмов управления. Результаты применения имитационной модели процесса обслуживания заявок на создание инфокоммуникационных сервисов позволили оценить эффективность перспективных алгоритмов управления, разработанных в рамках исследования.

10. Метод создания параллельных программных средств  моделирующих комплексов военного назначения [№1 за 2022 год]
Автор: Аксенов М.А.
Просмотров: 1033
В статье рассмотрены вопросы выбора алгоритмов распараллеливания, реализованных в инструментальных средствах разработки параллельных программ для многоядерных (многопроцессорных) вычислительных систем с общей памятью. Целью данного исследования является оценка влияния времени выполнения распараллеленных циклических участков целевой программы при многопоточном параллельном выполнении программы в многоядерных (многопроцессорных) ПЭВМ на показатели результатов имитационного моделирования боевых действий. Научная новизна заключается в разработке нового метода создания параллельных программных средств моделирующих комплексов военного назначения. Проведенный анализ современных программных средств моделирующих комплексов военного назначения показал, что на оперативность их применения при использовании по назначению в значительной степени оказывает влияние продолжительность расчетов при проведении моделирования. В работе приведены примеры расчетов в среде Mathcad. Для исключения ошибок выбора предпочтительных алгоритмов распараллеливания анализ производился на основе элементов математической статистики с введением вероятности доверительного интервала для оценки времени выполнения цикла определенным алгоритмом по верхней границе доверительного интервала. Предложен вариант построения программных средств на примере внедрения технологических разработок в программную архитектуру моделирующего комплекса.

| 1 | 2 | Следующая →