• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Automatic Search of Reliability Function by Symbolic Regression
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Automatic Search of Reliability Function by Symbolic Regression

P. 0061–0066.
Zhadnov V.V., Diveev A. I., Sofronova E. A., Shmalko E. Y.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Electronic engineeringgenetic algorithmreliability indexsymbolic regression

В книге

Proceedings of 2017 4th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT'17) / April 5-7, 2017
Proceedings of 2017 4th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT'17) / April 5-7, 2017
Barcelona: IEEE, 2017.
Похожие публикации
Agricultural Field Coverage with a Group of Mobile Robots Considering a Soil Compaction Risk and Energy Efficiency
Faizullin R., Imamov N., Tsoy T. и др., , in: Proceedings of the Fifth International Conference on Agriculture Digitalization and Organic Production (ADOP 2025), Volume 1. Robotics in Agriculture. (SIST, volume 453).: Springer, 2026. P. 25 – 34.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Hybrid domain based data embedding using quantization index modulation and metaheuristic optimization
Мельман А. С., Евсютин О. О., Knowledge-Based Systems 2025 Vol. 329 No. B Article 114429
Добавлено: 9 сентября 2025 г.
Множественное встраивание водяных знаков в пространственно-частотную область изображений на основе генетического алгоритма
Мельман А. С., Евсютин О. О., Сенюкова О. Е., Компьютерная оптика 2025 Т. 49 № 2 С. 273–281
Повсеместное использование цифрового контента повышает актуальность защиты прав авторов и обладателей такого контента, в частности, цифровых изображений. Технология цифровых водяных знаков (ЦВЗ) позволяет эффективно решать многие задачи, связанные с доказательством авторства на изображения, подтверждением их подлинности и отслеживанием незаконного копирования. Эффективный алгоритм встраивания ЦВЗ требует достижения высоких показателей незаметности и робастности, что является сложной задачей, ...
Добавлено: 8 марта 2025 г.
Use of Genetic Algorithm and Evolution Strategy when Revealing the Worst Case Effects of Crosstalk Propagation in PCB Bus of Spacecraft Autonomous Navigation System
Газизов Р. Р., Gazizov R. R., Zabolotsky A. M., , in: 2018 19th International Conference of Young Specialists on Micro/Nanotechnologies and Electron Devices (EDM)Issue 19.: IEEE, 2018. P. 93–97.
Добавлено: 17 мая 2024 г.
2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElCon)
IEEE, 2024.
Добавлено: 22 апреля 2024 г.
An Image Watermarking Algorithm in DCT Domain Based on Optimal Patterns
Anna Melman, Oleg Evsutin, Danil Smirnov, , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023. P. 1–5.
Добавлено: 5 января 2024 г.
Multisector Bounded-Neighborhood Model: Agent Segregation and Optimization of Environment’s Characteristics
Акопов А. С., Beklaryan L. A., Бекларян А. Л., Mathematical Models and Computer Simulations 2022 Vol. 14 No. 3 P. 503–515
Добавлено: 30 мая 2022 г.
Proceedings of the 2022 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus)
St. Petersburg: -, 2022.
Добавлено: 27 апреля 2022 г.
Machine Learning Approach for the Game Mechanics Problem in Computer Games
Белов А. В., Sapozhnikov A., Семичаснов И. В., , in: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (IT&QM&IS).: IEEE, 2021. P. 485–490.
Добавлено: 14 января 2022 г.
Мультисекторная модель ограниченного соседства: сегрегация агентов и оптимизация характеристик среды
Акопов А. С., Бекларян Л. А., Бекларян А. Л., Математическое моделирование 2021 Т. 33 № 11 С. 95–114
Представлен подход к исследованию эффектов сегрегации с использованием разработанной мультисекторной модели ограниченного соседства. Предложена модель эволюционной динамики сообщества, состоящего из местного (коренные жители) и внешнего населения (мигрантов), взаимодействующих в искусственной социально-экономической системе, в которой выделены ключевые секторы экономики: добыча сырья (первичный сектор, привлекающей преимущественно мигрантов), производственный сектор (вторичный сектор, привлекающий преимущественно коренных жителей) и сфера ...
Добавлено: 2 ноября 2021 г.
2020 Asia-Pacific Microwave Conference (APMC 2020), 8-11 December 2020, Hong Kong SAR, PR China
IEEE, 2020.
Добавлено: 29 сентября 2021 г.
2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus)
M.: IEEE, 2019.
Добавлено: 13 августа 2019 г.
Система поддержки принятия решений для рационального озеленения города на примере г. Ереван, Республика Армения
Акопов А. С., Бекларян А. Л., Сагателян А. К. и др., Программная инженерия 2019 Т. 10 № 2 С. 87–96
Представлена разработанная авторами система поддержки принятия решений для рационального управления озеленением на примере г. Ереван, Республика Армения. С использованием методов агентного моделирования разработана имитационная модель распространения выбросов вредных веществ в атмосферу, учитывающая их взаимодействие c зелеными насаждениями (деревьями). Целью моделирования является минимизация концентрации вредных выбросов в защищаемых (социально значимых) районах, в частности, в зонах расположения ...
Добавлено: 6 марта 2019 г.
Разработка нового тарифного плана телекоммуникационной компании с учетом предпочтений абонентов и инвесторов
Т.К. Богданова, Д.Ю.Неклюдов, О.М. Уварова, Бизнес-информатика 2018 Т. 43 № 1 С. 39–49
Рынок телекоммуникационных услуг – один из важнейших и перспективных секторов экономики России, эволюция, которого оказывает существенное влияние на стратегию развития всех отраслей. В последнее время наметилась тенденция перехода операторов из провайдеров услуг связи в поставщиков комплексных ИКТ-услуг. На ближайшие пять лет прогнозируется положительная динамика роста рынка. Тем не менее, проблема сохранения, а по возможности, и ...
Добавлено: 31 января 2019 г.
Hybrid neural network and bi-criteria tabu-machine: comparison of new approaches to maximum clique problem
Бабкина Т. С., Демидовский А. В., Бабкин Э. А., International Journal of Big Data Intelligence 2018 Vol. 5 No. 3 P. 143–155
В этой работе представлены два новых подхода к решению классической NP-трудной задачи по поиску максимальной клики. Эта задача, которая часто возникает в области управления информацией, включая проектирование структур баз данных и  обработку больших объемов данных. В нашем исследовании мы фокусируемся на решении этой задачи с использованием парадигмы искусственных нейронных сетей. Первый подход объединяет парадигму искусственных нейро-сетей и ...
Добавлено: 3 октября 2018 г.
УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕВОЗОЧНОГО ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
Сидоренко В. Г., Чжо М. А., В кн.: Труды XVIII научно-практической конференции «Безопасность движения поездов».: М.: МИИТ, 2017. С. I-23–I-23.
В настоящее время системы искусственного интеллектa, к который относятся и генетические алгоритмы (ГА), широко применяются для решения разнообразных научных и технических задач в транспортной отрасли. Авторами разработано программное обеспечение системы поддержки принятия решения (СППР), реализующей ГА применительно к решению задачи построения графика оборота (ГО) электроподвижного состава (ЭПС) Авторами реализована и апробирована для условии Московского метрополитена ...
Добавлено: 20 августа 2018 г.
Разработка адаптивного генетического оптимизационного алгоритма с использованием методов агентного моделирования
Акопов А. С., Бекларян А. Л., Хачатрян Н. К. и др., Информационные технологии 2018 Т. 24 № 5 С. 321–329
В данной статье представлен новый подход к разработке адаптивного генетического оптимизационного алгоритма (MAGAMO/A) с использованием методов агентного моделирования. Особенностью данного подхода является поддержка механизма адаптивного управления ключевыми характеристиками ГА, в частности, значениями вероятностей операторов кроссинговера и мутации, их типами и другими важными характеристиками, влияющими на разнообразие популяции и скорость сходимости ГА. Поддержка адаптивного управления обеспечивается ...
Добавлено: 11 мая 2018 г.
Planning Electric-Rolling-Stock Maintenance in Conditions of Limited Resources
Сидоренко В. Г., Уманский В. И., Чжо М. А. и др., Russian Electrical Engineering, Россия 2017 Vol. 88 No. 12 P. 839–841
Добавлено: 8 марта 2018 г.
Исследование возможности применения генетических алгоритмов к решению задач планирования работы электроподвижного состава метрополитена
Чжо М. А., Сидоренко В. Г., Электроника и электрооборудование транспорта 2017 № 6 С. 37–40
Работа является продолжением серии публикаций на тему применения генетических алгоритмов к решению задачи организации технического обслуживания электроподвижного состава метрополитена. Авторами выполнена адаптация алгоритмов кроссинговера, реализуемых в рамках генетического алгоритма, к особенностям решаемой задачи. Авторами исследованы возможность применения для решения задачи построения ГО различных типов кроссинговера и влияние параметров генетического алгоритма на полученные результаты. Представлены результаты ...
Добавлено: 16 января 2018 г.
ПЛАНИРОВАНИЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ ЭЛЕКТРОПОДВИЖНОГО СОСТАВА В УСЛОВИЯХ ОГРАНИЧЕННЫХ РЕСУРСОВ
Сидоренко В. Г., Чжо М. А., Алексеев В. М. и др., Электротехника 2017 № 12 С. 73–76
Планирование технического обслуживания (ТО) электроподвижного состава (ЭПС) в условиях ограниченных ресурсов может осуществляться на основе следующих критериев эаЬфективности построения графика оборота (ГО) ЭПС: — удовлетворение требований безопасности движения. обеспечиваемое путем коррекции планируемого времени движения ЭПС с целью недопустимости превышения времени между ТО над допустимым; — равномерность проведения ТО. Решение поставленной задачи с использованием теории графов ...
Добавлено: 16 января 2018 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору