Программные продукты и системы

Эффективность научной деятельности научно-исследовательского университета зависит от качества управления его функционированием и развитием. Такое управление необходимо осуществлять на основе знаний о текущем со-стоянии университета, которое можно определить с помощью оценки эффективности научной деятельности. Практическая реализация оценки научной деятельности затруднительна в связи с субъективной природой формирования научных знаний и необходимостью применения различных методов и показателей с привлечением экспертов. Для оценки эффективности научной деятельности научно-исследовательского университета предлагается рассчитывать интегральную оценку эффективности научных школ, в рамках которых ведутся научные исследования. Для ее расчета используется иерархическая система, включающая уровневую оценку градиентов, параметров, системных показателей и интегральную оценку в целом. Авторами обоснована необходимость создания автоматизированной информационной системы оценки эффективности научной школы, применение которой позволит повысить качество управления университетом на всех уровнях, а также обеспечить эти уровни управления необходимой информацией. Разработан комплекс моделей с применением структурного подхода к проектированию автоматизированных информационных систем: диаграммы потоков данных, диаграмма «сущность–связь». Для отражения взаимодействия основных подсистем автоматизированной системы разработана функциональная схема ПО.

Описаны модификация (специализация) универсального редактора продукционных баз знаний CLIPS, предназначенная для создания баз знаний в области оценки технического состояния и остаточного ресурса нефтехимического оборудования, архитектура, основные функции проблемно-ориентированного редактора, структура конфигурационных файлов. Особенностью модифицированного редактора является наличие семантического слоя как средства описания понятий и отношений предметной области, а также механизма интеграции с машинами вывода, что, в свою очередь, позволяет проверять (тестировать) разработанные базы знаний. Семантический слой реализован в виде шаблонов фактов и правил, описывающих причинно-следственные зависимости в задачах оценки технического состояния и остаточного ресурса и позволяющих абстрагироваться от синтаксиса языка представления знаний (языка программирования баз знаний, в частности, CLIPS), а также алгоритмического обеспечения для динамического создания (генерации) элементов интерфейса пользователя. Редактор использован при разработке баз знаний для проведения экспертизы промышленной безопасности нефтехимических объектов. Его применение позволяет уменьшить степень (время) участия инженера по знаниям в процессе создания базы знаний, обеспечивая возможность дополнения базы знаний специалистами-предметниками в процессе эксплуатации экспертной системы.

В работе рассматриваются вопросы реализации компонента продукционной экспертной системы в виде web-приложения. Данный компонент позволит специалисту-предметнику решать проблемы, используя сформированные им логические правила, описывающие динамику исследуемых процессов. Web-доступ к компоненту обеспечит возможность коллективного доступа, что особенно важно при междисциплинарных исследованиях, требующих работы коллектива специалистов из разных областей знаний. Компонент обладает следующей архитектурой: web-сервис; модуль взаимодействия с БД, реализующий программный интерфейс доступа к ней; модуль управления базами знаний, предназначенный для работы с правилами и фактами; графический редактор правил, основывающийся на RVML-нотации представления продукций; модуль связи с web-сервисом, реализующий пользовательский интерфейс доступа к web-сервису экспертной системы; БД для хранения базы знаний (фактов, правил и начальных условий). Более подробно рассмотрена реализация web-сервиса. Основная задача web-сервиса – подготовить информацию (факты и правила) из БД для ее последующей обработки машиной вывода, то есть преобразовать ее из обобщенного вида в формат JESS. Полученная информация будет использована машиной вывода для осуществления логического вывода на основе правил и фактов. Основные модули web-сервиса: интерфейс БД, реализующий программный интерфейс доступа к ней; продукционная машина вывода, осуществляющая процесс рассуждения по правилам и пред-ставленная в виде программной библиотеки, реализующей машину вывода JESS; модуль преобразования правил и фактов из обобщенного вида в формат машины вывода, реализация которого зависит от используемой машины вы-вода.

В статье рассматриваются актуальные вопросы применения прецедентного подхода в современных интеллектуальных (экспертных) системах, в частности, в системах поддержки принятия решений, ориентированных на помощь ЛПР при управлении сложными объектами и процессами в условиях наличия различного рода неопределенности в исходных данных и экспертных знаниях. Применение механизмов правдоподобных рассуждений и прецедентного подхода (CBR – Case-Based Reasoning) направлено на расширение возможностей и сферы применения интеллектуальных систем в условиях неопределенности и сокращение времени на поиск решения. Для реализации прецедентного подхода авторы предлагают использовать сетевую (онтологическую) модель представления прецедентов и гибридный алгоритм извлечения прецедентов, базирующийся на теории структурного отображения и методе ближайшего соседа. Кроме того, в статье обсуждается возможность оптимизации (сокращения) базы знаний (базы прецедентов) системы, основанной на прецедентах (CBR-системы), с использованием методов кластеризации. Предложена архитектура CBR-системы, базирующаяся на предложенной модели представления прецедентов и алгоритмах извлечения и оптимизации базы прецедентов (накопленного системой опыта). Описаны особенности программной реализации основных модулей прототипа CBR-системы в среде программирования MS Visual Studio 2010 с использованием редактора онтологий Protégé под операционную систему MS Windows. Оценка эффективности предлагаемого подхода и разработанных программных средств в составе прототипа CBR-системы была проведена на нескольких тестовых базах из наборов данных, предлагаемых кафедрой информатики и вычислительной техники Калифорнийского университета (UCI Machine Learning Repository).

Современные процессоры стали многоядерными. Процесс увеличения вычислительной мощности компьютеров за счет увеличения числа процессоров, числа ядер у каждого процессора будет только прогрессировать. Изменение «железа» не может не сказываться на изменении «софта». Как следствие – параллельные вычисления становятся од-ним из главных направлений развития современного программирования. При программировании на C# параллельные вычисления поддерживаются механизмом потоков, создаваемых операционной системой. В программах на С# можно создать поток – объект класса Thread и связать с ним определенный фрагмент кода. Кажется естественным, что при создании программного объекта класса Thread операционная система создает физический поток, который и будет выполнять код при запуске потока на выполнение. Так, например, происходит с файловыми объектами: создание файлового объекта в программе приводит к созданию физического файла. В работе показано, когда «естественная» семантика имеет место, а когда создание программного потока не при-водит к созданию физического потока. Даются рекомендации по оптимизации уровня распараллеливания и по ситуации ограничений распараллеливания в рекурсивных методах. Проведенные исследования позволили обнаружить ситуацию, когда взаимодействие двух важных механизмов (потоков и анонимных методов) приводит к некорректной работе. Сконструированы примеры, демонстрирующие некорректную работу анонимных методов при распараллеливании.

В статье рассматривается экспертная система, предназначенная для помощи в обработке и анализе данных технологам, работающим с процессами производства полиакрильного волокна или нити. Экспертная система является частью разработанной ранее системы мониторинга технологических процессов. Система мониторинга предназначена для сбора, хранения и обработки данных о состоянии параметров технологического процесса. Экспертная система позволяет автоматически анализировать накопленные данные и состоит из двух частей: блока формирования правил и блока использования правил. Блок формирования правил дает возможность технологу-эксперту совместно с инженером по знаниям создавать правила и сохранять их в базу правил. Это позволяет накапливать опыт и знания эксперта по ведению технологического процесса. Каждое правило состоит из набора логических выводов (условий ЕСЛИ – ТО). Левая сторона (ЕСЛИ) включает в себя предикаты логического вывода, которые могут быть различного типа, а именно: параметры технологического процесса, функции (действия) и факты которых влияют на результат логического вывода. Правая часть (ТО) представляет собой новый факт, который экспертная система получает в ходе своей работы и может использовать для дальнейших рассуждений. Система позволяет создавать сложные правила, которые могут зависеть от других. Блок использования правил предназначен для эксплуатационных технологов, которые могут применить некоторое правило к данным и получить конкретные рекомендации к дальнейшим действиям в зависимости от результата. В статье описываются общая архитектура программной системы, ее место в системе мониторинга и организация взаимодействия с другими модулями системы. Рассматривается алгоритм работы системы на примере оценки корреляции между параметрами.

Рассматриваются основные понятия нечетких продукционных экспертных систем. Данный тип экспертных систем базируется на наборе правил, представленном в терминах лингвистических переменных. Предлагается разработанная модификация алгоритма Rete для нечеткой базы правил, позволяющая формулировать правила и заключения на ограниченном естественном языке и обеспечивающая ускорение процесса работы системы за счет однократного вычисления одинаковых условий в различных правилах. Приводится созданная формальная модель дерева решений модифицированного алгоритма Rete для нечеткой продукционной базы знаний. Модель состоит из множеств вершин-условий, вершин-следствий, отношений между вершинами и отношений для описания правил нечеткой экспертной системы. Граф модификации алгоритма Rete формируется таким образом, что в каждом случае проверяется не точное значение условия правила, а значения лингвистических переменных в данном правиле. Предложенный алгоритм обрабатывает правила нечеткой базы правил и преобразует их в формат формальной модели дерева решений модифицированного алгоритма Rete. Модификация алгоритма Rete отличается от классического алгоритма тем, что он применяется для нечетких переменных. Поэтому на каждом этапе работы алгоритма выполняется построение не-четких оценок истинности вершин дерева решений с помощью нечетких операторов, что позволяет формулировать условия и следствия в базе правил, а также результаты работы алгоритма поиска решения на ограниченном естественном языке. Одинаковые условия объединяются и при построении дерева решений, что обеспечивает ускорение обработки дерева решений по сравнению с последовательным просмотром правил экспертной системы.

Программные системы с каждым днем становятся все более сложными и комплексными, поэтому необходимо наличие таких инструментов, которые позволяли бы относительно легко выполнять проверку их работы на соответствие заданным спецификациям, особенно, когда речь идет о больших и распределенных программных системах. В данной статье предлагается новая методика, представляющая собой отдельный этап процесса верификации систем подобного рода и позволяющая сделать верификацию в целом более эффективной. Поскольку методика – это от-дельный этап верификации для метода Model Checking или метода проверки на моделях и может быть с легкостью автоматизирована, ее внедрение в уже существующую технологию не является сложной задачей. В основе работы метода лежит принцип, согласно которому модели всех систем содержат избыточные вычисли-тельные последовательности, их анализ при проверке конкретных свойств системы необязателен и не оказывает влияния на конечный результат. Исключение данных вычислительных последовательностей из исходной модели пе-ред верификацией заданных свойств и является основной задачей метода. В статье дано подробное описание предлагаемого метода, а также выполнена оценка его эффективности. Теоретический материал подкреплен рядом наглядных примеров работы метода, в частности, примером для распределен-ной программной системы. Авторы полагают, что использование данного метода позволит существенно сократить число анализируемых при верификации вычислительных последовательностей для модели заданной системы и тем самым повысить производительность этого процесса.

Для проведения экспериментов на основе популярных синтетических тестов реализовано многопоточное приложение, позволяющее варьировать различные параметры, связанные с выделением памяти. Предложен критерий для оценки результатов профилирования памяти. На примере системы алгоритмической торговли Tbricks показано, что синтетические тесты не обладают достаточной степенью адекватности для анализа влияния профилирования памяти на характеристики оперативности реального приложения. Установлено, что неактивное профилирование не влияет на рассматриваемые характеристики, в то время как при активном профилировании наблюдаемые значения зависят от интервала выборки и могут ухудшаться в несколько раз. Проведен анализ исходного кода библиотеки jemalloc, отве-чающего за профилирование памяти, что помогло определить сбор стеков как основную причину накладных расхо-дов при профилировании. Выполнено сравнение рассматриваемых характеристик оперативности при использовании библиотек для сбора стеков libunwind и prof-libgcc: результаты экспериментов, выполненных с использованием би б-лиотеки для сбора стеков libunwind, в среднем на 20 % хуже, чем при использовании библиотеки prof-libgcc. На ос-нове проведенных экспериментов авторами рекомендован интервал выборки, при котором результаты профилирова-ния содержат информацию не менее чем о 90 % всей выделенной памяти. При этом увеличение времени выполнения приложения с высокой степенью параллелизма составляет порядка 5 % по сравнению с отключенным профилированием, что позволяет анализировать выделение памяти в приложениях в процессе их работы в промышленных условиях.

В статье описывается реализация инструментального комплекса ИРВИС (Интернет-разработка виртуальных интерактивных сред), предназначенного для разработки виртуальных сред на основе облачной платформы IACPaaS (Intellectual Applications, Control and Platform as a Service). Описаны основные принципы: автоматизация процесса разработки, включение в процесс разработки специалистов разного профиля, программы – облачные сервисы. В соответствии с этими принципами сформулирован ряд требований к комплексу ИРВИС и методам его реализации. Представлены основные сервисы комплекса: структурный редактор, графический редактор и интерпретатор. Структурный редактор применяется для разработки декларативной модели виртуальной среды. Описано, каким образом структурный редактор был реализован как выходной сервис редактора IWE (Improved Web Editor) облачной плат-формы. Графический редактор предназначен для визуального формирования элементов модели виртуальной среды с последующим дополнением декларативного представления. В статье описан метод реализации графического редактора как клиент-серверного облачного сервиса платформы, описана технология использования мультиагентного подхода с применением системы сообщений в реализации данного сервиса. Последний из описанных сервисов, интерпретатор, предназначен для запуска и работы разработанных виртуальных сред, каждая из которых становится самостоятельным сервисом облачной платформы. Аналогично графическому редактору представлен метод реализации интерпретатора как клиент-серверного облачного сервиса платформы с использованием мультиагентного под-хода. Приведены примеры использования комплекса ИРВИС для создания облачных виртуальных сред: компьютерный обучающий тренажер по классическим методам офтальмологии, виртуальная химическая лаборатория, вирту-альный редактор городского района.

В статье описывается гибкая архитектура системы управления умным домом, интегрированной в облачную среду. Данная облачная среда предоставляет пользователям инфраструктуру для удаленного управления исполнительными устройствами и для мониторинга и обработки данных с различных датчиков, которые составляют систему умного дома. В работе приведены преимущества, которые получают конечные пользователи от интеграции своих умных домов в облако. Удаленное управление при этом возможно с мобильных и стационарных устройств либо через Интернет, либо через домашнюю локальную сеть. Представленная архитектура соответствует концепции «Интернет вещей». В статье приводится типовая архитектура аппаратной составляющей системы управления умным домом, со-стоящая из трех уровней автоматизации. Рассматривается предложенная автором аппаратная схема системы управления умным домом, интегрированной в облако, состоящая из пяти уровней авто матизации. Подробно описываются все компоненты системы управления умным домом (облачный сервер, домашний сервер, контроллер, устройства управления и конечное оборудование) и способы их взаимодействия между собой. Помимо аппаратной составляю-щей архитектуры системы управления умным домом, рассматривается и программная составляющая. Для взаимодействия устройств управления, облачного и домашнего серверов необходимо применение технологии веб-сервисов. После проведенного анализа выявлено, что предпочтительным вариантом является использование RESTful веб-сервиса: запрос и передача данных осуществляются в формате JSON через HTTP-запросы (GET и POST). В данной работе также приводится алгоритм выполнения функции удаленного управления умным домом.

В статье рассматривается проблема прогнозирования курса акций с использованием нейронных сетей прямого распространения. В качестве основы для алгоритмов были использованы однослойный перцептрон (без скрытого слоя) и многослойный перцептрон (по Румельхарту). Реализованы метод обратного распространения ошибки для обучения сети, а также подбор оптимального значения параметра скорости обучения для алгоритмов. Приводятся условия сходимости алгоритмов (в смысле сходимости среднеквадратического значения к некоторой константе) и оценки асимптотической сложности для алгоритмов. Проведены испытание и анализ результатов прогнозирования с использованием временного ряда динамики изменения курса акций российской энергетической компании ОАО «Газпром». Традиционные методики оценки точности прогноза, основанные на измерении отклонения прогноза от реальных данных (например, вычисление средней абсолютной оценки в процентах (MAPE) или средней абсолютной ошибки (MSE)) не всегда позволяют адекватно оценить качество прогноза для динамики стоимости акций, которым свойственна высокая волатильность, поскольку для таких данных важнее определить, когда будет рост, а когда падение, а самое главное – трудно спрогнозировать скачки, отделяющие друг от друга стационарные периоды изменения стоимости. Поэтому в статье была использована методика оценки качества прогноза, альтернативная таким методикам, как подсчет MAPE и MSE. На основе результатов прогнозирования с использованием методики подсчета точности результатов прогнозирования и анализа графика прогноза делается вывод о возможности получения достоверных прогнозов роста курса акций с использованием нейронных сетей прямого распространения.

Особенности многономенклатурного производства наукоемких изделий обусловлены тем, что одновременно выполняется большое число заказов и при этом решаются задачи развития (эволюции) производства. Выполнение заказов должно осуществляться в русле некоторой концептуальной схемы, определяющей перспективные и тактические цели производства. Функционирование многономенклатурного производства происходит в условиях неопределенности, когда руководитель не может точно определить состояние внешней среды и, как следствие, испытывает трудности при выборе способа действия. Для снятия неопределенности при принятии решений используются субъективные оценки как ситуации, так и варианта решения, полученные на основе согласования мнений всех заинтересованных в выполнении заказа сторон. Такая проблема связана прежде всего с различием в восприятии ситуации выбора при выполнении заказов производственным персоналом структурных единиц производства. Для решения этой проблемы в качестве теоретической основы предложены информационная теория иерархических систем и теория активных систем. Однако разработка практически пригодных моделей принятия решения в иерархических системах, где в силу общности целей и интересов нет антагонистических противоречий, далека от завершения. По убеждению авторов, решение этой проблемы лежит в специфике современного наукоемкого производства, функционирующего в условиях риска, неопределенности и динамики как внешней, так и внутренней среды. В работе даны математическая постановка и описание задачи принятия согласованных решений, предполагающие, что агенты, управляющие своими подсистемами, на уровне своих представлений хорошо знают и чувствуют свои объекты управления, что позволяет им «проигрывать» производственные ситуации и оценивать полезность вариантов способов действия. Показаны модель и алгоритм принятия согласованных решений, и на основе их реализации представлен пример использования методики на базовом предприятии.

Эффективность информационных технологий при управлении многоагентной системой в условиях неопределенности зависит от того, как агенты с их помощью формируют субъективные представления о свойствах ситуации вы-бора. Для формирования «правильного представления» агент (субъект) организует сбор информации для «снятия» различного рода неопределенностей и формирования гипотетической модели ситуации выбора. Цель данной работы – развитие методов моделирования, направленных на выявление психических стратегий конкретного агента путем анализа его поведения, речевых паттернов, невербальных реакций в ситуациях целеустремленного состояния, выбора и реализации способов действия. Это предполагает интерактивное взаимодействие исследователя и агента. В процессе взаимодействия выявляются специфичные когнитивные, лингвистические и поведенческие навыки, которые использует субъект в ситуациях выбора для достижения желаемых результатов. Они, в свою очередь, отражают систему ценностей, норм, способностей, убеждений и знаний, присущих конкретному субъекту. Эти структуры выражаются в процедурах формирования решений и реализации их в поведении, поэтому представляют интерес разработка математических моделей, учитывающих поведение агента, на основе теории нечетких систем и теории отношений и обоснование возможности применения нечетких мер для включения субъективных оценок в модель выбора. Выбранные авторами методы исследования: общая методология и методы системного анализа, аналитического моделирования, а также методы теорий множеств, активных систем, принятия решений, искусственного интеллекта, нечетких систем и нечеткого логического вывода, теории игр. В работе исследованы структура и виды представлений агента о ситуации целеустремленного состояния. Формализована модель выбора на основе субъективных представлений о реальности. Показано, что описание представлений средствами языка, которым располагает агент, образует модель, оценку которой он делает с помощью термов лингвистической переменной «убежденность в полезности». Такая оценка выражает уверенность агента в полезности модели-представления для перехода из одного целеустремленного состояния в другое. Показано, как изменяется эта оценка при поступлении новой информации. Для вычисления функций принадлежности предложено использовать композиционное правило Заде. Введены оценки для описания уровня убежденности и степени сомнения агента в полезности своих представлений. Показано, что для случая, когда агент оценивает свои представления набором параметров, в условиях неопределенности оценку качества представлений можно выполнить с помощью нечеткого интеграла. Такой прием позволил предложить алгоритм формирования определенного уровня убежденности агента в полезности его представлений. Описано применение в задачах медицинской диагностики.

В разработке приложений для работы с базами данных есть ряд проблем. Основная причина проблем приложений баз данных лежит в неоптимизированных SQL-запросах и хранимых процедурах. Чтобы добиться хорошей производительности, нужно правильно составлять SQL-запросы, создавать (или удалять) дополнительные индексы, в определенных случаях денормализовывать базу данных, перекладывать часть логики на триггеры и хранимые процедуры. Необходимо поддерживать согласованными методы структурирования алгоритмов, методов структурирования использующихся в этих алгоритмах данных и методов структурирования (построения схем хранения) этих данных в базах данных, основанных на реляционной модели. Работа посвящена генерации и манипулированию в РСУБД структурами данных, чьи компоненты в языках программирования связаны явными указателями. Рассмотрена специфическая, относительно простая структура данных – линейный однонаправленный связный список.

Опыт разработки и внедрения САПР технологии ковки различных типов поковок на молотах и прессах показывает, что в перечне задач, которые необходимо решать в процессе автоматизированного проектирования, немало так называемых трудноформализуемых задач. Эти задачи опытный технолог при неавтоматизированном способе проектирования решает достаточно легко, а разработчики САПР вынуждены закладывать в систему приближенные алгоритмы и предлагать пользователям-технологам вносить свои исправления в полученные решения в режиме активно-го диалога. При таком подходе производственный опыт технолога используется системой только в конкретном варианте проектирования и не обобщается на другие варианты. В то же время сформированная БД ранее спроектированных технологических процессов с участием человека или без него в неявном виде отражает производственный опыт технологов и специфику кузнечного производства предприятия. Задача состоит в том, чтобы использовать эту информацию при решении трудноформализуемых задач. Перспективным при этом представляется применение идей и методов теории генетических алгоритмов, позволяющих системе использовать опыт предыдущих решений и развиваться на этой основе в процессе эксплуатации. В статье описан разработанный генетический алгоритм решения задачи проектирования подготовительных пере-ходов ковки валов в САПР технологических процессов ковки на прессах. Данный алгоритм обладает свойствами самоусовершенствования и автоподстройки к реальным условиям производства, что, в свою очередь, позволит изба-вить пользователей САПР от необходимости внесения большого количества корректировок в результаты проектирования. Описанный в статье подход к разработке генетических алгоритмов может быть использован и при решении других трудноформализуемых задач проектирования технологии ковки.

В данной статье рассматривается разработка системы поддержки принятия решений для учета экологического фактора административным центром при запуске инвестиционного проекта, включая как открытие новых производств, так и расширение действующих мощностей. Обосновывается необходимость в разработке вышеуказанной системы. Приводятся требования пользователя к системе и, соответственно, ее компонентный состав: информационный компонент (поиск и сбор информации для работы системы), моделирующий компонент (разработка математической модели и реализации ее в виде компьютерной программы), экспертный компонент (анализ результатов, полученных в ходе работы моделирующего компонента, и предоставление рекомендаций). Описывается роль каждого компонента в системе поддержки принятия решений. Приводится пример реализации разработанной автором системы, позволяющей облегчить конечному пользователю работу по поиску точного, объективного, научно обоснованного результата, помогающего администрации территории вести взвешенную политику по экономическому развитию с минимальным причинением вреда окружающей природной среде. Методика применения системы поддержки принятия решений иллюстрируется на основе использования авторской разработки «Экологический балансер».

В работе рассматриваются новые подходы к построению моделей и логических схем алгоритмов и процедур информационных технологий обработки, анализа и классификации больших потоков астрономических данных об орбитах и траекториях малых тел. Методология построения таких моделей и схем основана на построении оценок критериев близости и связанности орбит и траекторий в пространстве возможных состояний с помощью соответствующего математического аппарата фрактальных размерностей. Логическая, алгоритмическая и содержательная сущности методов и технологий теории заключаются, во-первых, в обработке и анализе потока данных орбит и траекторий с тем, чтобы определить, образует ли он фрактальную структуру (если да, то необходимо определить центры фрактальной связанности потока и получить оценки индекса информационной связанности орбит или траекторий), во-вторых, в выделении монофрактальных структур в потоке и классификации их по признаку принадлежности к классам перколирующего фрактала или фрактального агрегата. Фрактальная теория информационных технологий обработки, анализа и классификации больших потоков данных в отличие от традиционных методов и способов позволяет учитывать как свойства регулярности и нерегулярности структуры пространства состояний информационной шкалы данных потока, так и их динамическую и информационную связанность. Формализм и логика теории позволяют более полно раскодировать информацию, скрытую в потоках данных астрономических наблюдений или измерений. В этом случае получается более полная и недеформированная содержательно-смысловая информационная картина объекта исследования, что позволяет дать, с одной стороны, более полное математическое и логическое описание пространства возможных состояний наблюдаемых объектов на траекториях их эволюции в условиях замкнутости, ограничений, обмена и неопределенности, с другой – математическое описание и отражение распределения наблюдаемых объектов в реальном трехмерном пространстве их расположения как в локальные моменты времени, так и в эволюционном развитии. Методы и подходы теории в логических и алгоритмических схемах когнитивных информационных технологий обработки и анализа потоков данных астрономических наблюдений и результатов моделирования позволяют отразить, описать и интерпретировать их как генетическую информацию, которая является носителем доминантных и рецессивных признаков. Эти признаки определены как доминирующие для технологий раскодирования информации, содержащейся в данных наблюдений и результатах моделирования. Такой подход к математическому описанию и представлению, логической структуризации и организации потоков данных наблюдений и результатов моделирования позволяет выявить скрытые закономерности, которые в рамках традиционных ме-тодов анализа получить невозможно.

В наше время проблема информатизации и контроллинга оборудования в нефте- и газадобывающей отраслях очень актуальна. Важной составляющей процесса автоматизации является достаточность его информационной поддержки, помимо управляемого системой автоматизации оборудования с его характеристиками и проблемами со-вместимости. Работа буровой станции (аспекты информатизации и автоматизации), особенно при освоении больших глубин, сталкивается со множеством неопределенностей, что вызывает аварийные и чрезвычайные ситуации, возникающие с частотой, нехарактерной для других отраслей. Помимо недостаточности данных, существует также проблема высокой скорости их изменения. По мере движения к проектной глубине характер пород, давление, температура и прочие важные параметры резко изменяются и необходим постоянный сбор информации о них. В условиях неопределенности и высокого уровня вариативности существующих решений по дальнейшему ведению буровых операций перспективным является применение интеллектуальных систем принятия решений на основе нечеткой логики и мягких вычислений. Новая группа средств автоматизации может помочь преодолеть множество проблем, характерных для нефте- и газодобывающей отраслей промышленности, повысить эффективность разработки месторождений. К этой группе можно отнести новые разработки в сфере скважинных датчиков, которые позволят обеспечивать высокочастотные замеры; новые разработки в области конструирования бурильных труб с кабельной или опто-волоконной проводкой, при помощи которых станет возможной передача на поверхность больших объемов получаемой информации.

В настоящее время процесс очистки воды вызывает большой интерес в связи со сложной экологической ситуацией, обусловленной производственной и бытовой деятельностью людей. Очень важно поддерживать качество очистки воды на должном уровне, так как это напрямую влияет на здоровье человека. Поскольку со временем состояние водоисточника может меняться, необходимо адаптировать процесс водоочистки к данным изменениям. Требуется постоянно следить не только за состоянием источника поступающей воды, но и за результатами каждой водоочистки. С целью своевременного реагирования на возможную аномальную ситуацию, при которой показатели качества питьевой воды выходят за допустимые пределы, разработана система раннего предупреждения. Физико-химические показатели водоисточника и питьевой воды, полученной после очистки, а также управляемые факторы, оказывающие влияние на качество очистки, контролируются регулярно, результаты измерений образуют систему временных рядов. Процедура выявления возможной аномальной ситуации состоит из двух этапов. На первом этапе проводятся моделирование и прогнозирование факторов, характеризующих состояние источника водоснабжения, на основе под-хода векторной авторегрессии. На втором этапе для прогнозирования показателей качества питьевой воды используются кусочно-линейные регрессионные зависимости показателей качества (с разрывом по отклику) от физико-химических параметров источника водоснабжения и управляемых параметров, характеризующих работу системы водоочистки. При этом для каждого показателя качества питьевой воды строится своя модель оптимального порядка на основе моделирующей выборки оптимального объема. Качество работы системы оценивается с применением контрольной выборки.

Комплектация критически важных электронных узлов сложных систем качественной электронной компонентной базой – необходимое условие повышения надежности систем в целом. При этом важно, чтобы однотипные эле-менты схемы имели одинаковые характеристики, что обеспечивается наилучшим образом, если данные элементы изготовлены в рамках одной производственной партии из одной партии сырья. К различным категориям электронных узлов предъявляются разные требования по количеству используемых в них партий изделий. В настоящей работе за-дача выявления производственных партий в поставляемой партии изделий по результатам входных тестовых испытаний рассматривается как задача кластерного анализа. В статье обосновывается выбор прямоугольной метрики в задаче k-средних. В работе приведена необходимая при этом модификация используемой процедуры локального по-иска. Даны примеры результатов работы системы автоматической классификации электронных компонентов по производственным партиям, решающей задачи кластерного анализа на реальных данных с использованием метода k-средних с квадратичной евклидовой мерой расстояния и с прямоугольной метрикой. В качестве тестовых данных были использованы данные тестовых испытаний партий микросхем. Размерность данных – до 2 500 векторов данных, каждый из которых содержит результаты измерений до 230 параметров. Для визуального представления результатов классификации многомерного массива данных использовался метод многомерного масштабирования (MDS – Multidimensional Scaling).

Задача расчета возмущений среды, вызываемых движением объекта в ней, может ставиться во многих практических случаях и в разных целях: для оценки свойств корпуса и его обтекания при проектировании объекта, для расчета параметров движения объекта (все чаще таким образом натурный эксперимент заменяется численным моделированием), изучения самих течений, прорывов плотин, при создании технологий обработки жидких материалов, для синтеза 3D-изображения движения объекта во внешней среде. При рассмотрении объектов, движущихся по поверхности воды, встает задача формирования динамической картины возмущений на границе раздела двух сред – воды и воздуха. Когда речь идет о синтезе изображений в реальном времени, приемлемое решение должно быть найдено за ограниченное время. Изложенные в данной статье результаты были получены при поиске методов синтеза реалистичного 3D-видеоотображения динамики движения объекта по поверхности воды. Рассматривается объект, движущийся со сравнительно невысокой скоростью (порядка нескольких метров в секунду) в поверхностном слое жидкой среды с некоторым (любым и в общем случае изменяемым) заглублением. Требуется рассчитать возмущение поверхности жидкости, обусловленное движением объекта.

Проблема управления процессами и ресурсами в больших компьютерных системах, насчитывающих сегодня десятки и сотни тысяч компонентов, актуальна и практически не решена. Поэтому пользователь вынужден заранее самостоятельно определять необходимое количество компонентов этих систем и так распределять фрагменты параллельной программы на них, чтобы получить ускорение при выполнении программы и в то же время минимизировать объем используемых ресурсов. Однако даже для задач с простой логикой распараллеливания этот способ статического планирования процессов и ресурсов приводит к тому, что среднее использование ресурсов оказывается не более 15–20 %. Статья посвящена исследованию проблемы прогнозирования загруженности компонентов компьютерных систем с целью создания адаптивных методов и алгоритмов динамического управления ресурсами и оптимизации их использования. В ней приведены данные экспериментального исследования прогнозирования загруженности основного ресурса системы – ее процессора, которые основаны на различных методах фильтрации высокочастотного сигнала, каковым является измеряемая загруженность процессов компьютерных систем. Результаты исследования показывают, что медианные фильтры имеют наибольшую точность предсказания загруженности процессоров. На их основе разработаны адаптивные алгоритмы, предназначенные для оптимизации ресурсов, в частности, количества процессоров, в работе больших компьютерных систем: кластеров, систем управле-ния и обработки информации.

Управление предприятием рассматривается как последовательный или сетевой процесс принятия решений в расплывчатых условиях. Расплывчатость (нечеткость) является одним из основных источников неточности в процессах согласованной оптимизации. При принятии решений люди в основном оперируют расплывчатыми понятиями и выполняют расплывчатые инструкции. Кроме того, во многих случаях они имеют разные мнения относительно конкретной проблемы и способов ее устранения. Математический аппарат нечетких множеств и подход к принятию решений в расплывчатых условиях позволяют создавать системы поддержки принятия решений на таких «продвинутых» на практике информационных технологиях, как «1С: Предприятие 8.3». Принятие решений осуществляет группа принятия решений. Она состоит из центра или исследователя операции, ответственного за решение для всего предприятия, и агентов, отвечающих за решения для своих подразделений. Центр и агенты являются пользователями локальной сети, поддерживающей группу принятия решений. Если центр решает задачу оптимального решения исходя из интересов системы в целом, то это решение в общем случае не будет оптимальным для элементов. Отстаивая свои интересы, элементы будут искажать информацию, представляемую центру, или не прибегать к помощи информационной системы. Чтобы избежать этого, центр должен назначать эле-ментам выгодные для них решения. Однако сделать это одновременно и для центра, и для агентов далеко не всегда удается, поэтому применяется согласованная оптимизация решений. Метод системного анализа принятия решений по созданию системы электронного документооборота основан на принципе согласованного управления и законах согласованного планирования, включает эвристические процедуры и нечеткую логику.

Разработана система анализа пассажиропотока городского электротранспорта на основе информации об электронной оплате проезда и навигационных данных движения подвижной единицы. Задача исследования заключается в идентификации пассажиропотока в условиях неопределенности на основе сопоставления информации об электронной оплате проезда (транзакции) и навигационной системы движения подвижной единицы (моменты прохождения через контрольные пункты – остановки). Введено понятие транзакциопотока как множества транзакций, по которым можно определить перемещение пассажиров, оплачивающих проезд по электронной карте. Показана возможность «склеивания» набора транзакций пересадок в единый маршрут пассажира, при этом решена задача «последней мили»: определены неизвестные место и время прибытия пассажира. Получены выборочные распределения пассажиропотока городского электротранспорта, содержащие основную информацию о перемещении пассажира: время и место начальной и конечной точек его поездки. Оценка распределения пассажиропотока городского электротранспорта проведена между административными районами города с привязкой к маршрутной схеме движения трамвая. Количество остановок в каждом административном районе различно, но это позволило определить направленность движения пассажиропотока по районам и загруженность маршрутов, проходящих через несколько районов города. Анализ проведен для реального пассажиропотока в рабочий и выходной дни. Система работает в условиях неполно-ты исходных данных (рассматривается только один вид общественного транспорта). В результате группировки остановок по административным районам построен OLAP-куб с информацией о маршруте пассажира. Статистический анализ куба позволяет определить экстремумы пассажиропотока, и городская администрация может сгладить эти экстремумы путем модернизации городской транспортной сети.