Optimization of Characteristics for a Stochastic Agent-Based Model of Goods Exchange with the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm

Andranik S. Akopov; Armen L. Beklaryan; Zhukova A.

doi:10.2478/cait-2023-0015

Публикации

?

Optimization of Characteristics for a Stochastic Agent-Based Model of Goods Exchange with the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm

Cybernetics and Information Technologies. 2023. Vol. 23. No. 2. P. 87–104.

Andranik S. Akopov, Armen L. Beklaryan, Zhukova A.

Научное направление: Математика Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: генетические алгоритмы методы машинного обучения Real-coded genetic algorithms FLAME GPU FLAME GPU Particle swarm optimization Machine learning methods stochastic simulation model agent-based modeling of barter and monetary interactions optimal control in agent models стохастическая имитационная модель агентное моделирование бартерных и денежных взаимодействий оптимальное управление в агентных моделях роевые алгоритмы

Upper bounds for Steklov eigenvalues of a hypersurface of revolution

Denis Seliutskii, Russian Journal of Mathematical Physics 2025 Vol. 32 No. 2 P. 399–407

Добавлено: 19 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Кондратьев С., Никитин Г. Э., Дырченкова Ю. А. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

Добавлено: 19 мая 2026 г.

On smooth Fano threefolds with coregularity zero

Жакупов О. Б., European Journal of Mathematics 2025 Vol. 11 Article 84

Добавлено: 18 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies. PCT 2025

Springer, 2025.

Добавлено: 18 мая 2026 г.

KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security

Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15

Добавлено: 16 мая 2026 г.

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

2-Elliptic Periodic Orbits near a Nonsimple Homoclinic Tangency in Four-Dimensional Symplectic Maps

Lerman L. M., Turaev D. V., Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 3 P. 349–369

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Bibliometric Analysis by Network Models

Алескеров Ф. Т., Якуба В. И., Khutorskaya O. и др., Springer, 2026.

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Neural-network maps for two-parameter modeling of bistability and codimension-two bifurcations in two-dimensional flow dynamical systems

Купцов П. В., Панюшев А. А., Станкевич Н. В., Chaos 2026 Vol. 36 No. 5 Article 053138

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Bifurcations and Structural Stability of Generic PC-HC Families

Доровский А. А., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 14 мая 2026 г.

The Sobolev space W_2^{1/2}: Simultaneous improvement of functions by a homeomorphism of the circle

Лебедев В. В., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2026 Vol. 563 No. 2 Article 130787

Добавлено: 14 мая 2026 г.

Forecasting the Birth Rate in Russia Based on Google Trends Search Query Statistics

Liliya А. Rodionova, Elena D. Kopnova, Kamalendinova S. и др., Population and Economics 2026 No. 10(2) P. 92–114

Добавлено: 7 апреля 2026 г.

Применение моделей машинного обучения для многомерного среднесрочного прогнозирования стоимости акций

Сизых Н. В., Кудрявцева Н. С., Управление большими системами: сборник трудов 2025 № 118 С. 250–285

Многочисленные исследования в области прогнозирования котировок ценных бумаг, в частности акций, направлены на поиск более точных и эффективных моделей. Однако внимание к многомерному прогнозированию, которое позволяет получить более точный прогноз, остается недооцененным, поскольку для его реализации требуется значительное увеличение вычислительных ресурсов. Поэтому актуальным является подбор более упрощенных, но эффективных моделей, с помощью которых можно получать ...

Добавлено: 3 февраля 2026 г.

A Clustering Model for Stocks that Considers Hidden Dynamics and Price Trajectory

Morychev G., Сизых Д. С., Сизых Н. В., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 213194–213210

Одним из основных инструментов анализа больших объемов финансовых данных является использование методов и моделей кластеризации, позволяющих выявлять различные закономерности. В данном исследовании рассматривается проблема кластеризации временных рядов, отражающих поведение цен, доходности, мод, трендов и ряда связанных с ними показателей акций. Актуальность и новизна исследования заключаются в предложении оригинальных алгоритмов кластеризации акций, которые представляют собой сочетание ...

Добавлено: 3 февраля 2026 г.

Optimization of the Accelerator Control by Reinforcement Learning: A Simulation-Based Approach

Ибрахим А., Деркач Д. А., Petrenko A. и др., Physics of Particles and Nuclei 2025 Vol. 56 No. 6 P. 1476–1481

Добавлено: 16 марта 2025 г.

Метод масштабирования признаков для потоковой интеллектуальной образовательной системы

Ермаков С. Р., Зыков С. В., Научно-технический вестник Поволжья 2025 № 2 С. 118–122

В данной научной работе авторами предлагается метод масштабирования признаков для потоковой интеллектуальной образовательной системы. Описано функционирование метода и приведена схема. Проведено экспериментальное исследование метода, результаты которого отражены в виде графика. Полученные выводы подтверждают эффективность предложенного метода по сравнению с рассмотренными аналогами. ...

Добавлено: 14 марта 2025 г.

Применение методов ИИ для оценки качества проведения занятий в системе дополнительного профессионального образования

Белов А. В., Антышев А. А., Интернет изнутри 2023 № 18 С. 30–34

Начиная с 1990-х годов рост онлайн-обучения происходил на фоне развития интернет-сервисов. Особенно интенсивно цифровизация обучения проходила в сфере высшего образования. Активно развивались системы управления образовательным контентом (Learning management System), а также массовые открытые онлайн-курсы (MOOC). В связи с пандемией коронавируса и переводом большинства бизнес-процессов предприятий и компаний на удаленный формат появилась возможность получения дополнительных данных ...

Добавлено: 10 марта 2025 г.

Comparison of Machine Learning Methods for IoT and IIoT Traffic Prediction

Osovsky A., Kutuzov D., Starov D. и др., , in: 2024 International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED).: IEEE, 2024. P. 1–6.

Добавлено: 5 февраля 2025 г.

Моделирование риска дефолта российских банков, 2015–2020 гг.

Щепелева М. А., Тусипкалиев К., Столбов М. И., Экономическая наука современной России 2024 № 2(105) С. 101–124

Исследование посвящено моделированию вероятности дефолта российских банков на данных за период 2015–2020 гг. Исследований дефолтов российских банков после 2015 г. сравнительно немного. Наша работа призвана восполнить этот пробел. Цель исследования состоит в выявлении переменных, статистически значимо влияющих на риск дефолта российских банков в условиях относительно стабильного развития российской экономики (2015–2020 гг.) без таких внешних шоков, как COVID‑19 или ...

Добавлено: 5 сентября 2024 г.

Репродуктивные намерения россиян в 2022—2023 гг.: роль субъективных факторов

Вакуленко Е. С., Горский Д. И., Кондратьева В. П. и др., Вопросы экономики 2024 № 9 С. 138–157

В работе исследуются изменения репродуктивных намерений россиян в период социально-экономических шоков 2022-2023 гг, возникшие во время российско-украинского конфликта. На данных репрезентативного опроса населения репродуктивных возрастов (N=7967), проведенного в мае 2023 года, оцениваются модели множественного выбора для определения факторов изменения решений о рождении ребенка. Большая часть респондентов из тех, кто хотел иметь детей до начала кризиса, ...

Добавлено: 14 августа 2024 г.