?
УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ПРИМЕНЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕВОЗОЧНОГО ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
С. I-23–I-23.
Сидоренко В. Г., Чжо М. А.
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 процедура построения ГО на основе ГА.
Язык:
русский
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.
Мельман А. С., Евсютин О. О., Knowledge-Based Systems 2025 Vol. 329 No. B Article 114429
Добавлено: 9 сентября 2025 г.
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.
Акопов А. С., Бекларян А. Л., Экономика и математические методы 2023 Т. 59 № 3 С. 117–131
В статье представлена новая имитационная модель многоагентной социально-экономической системы (МСЭС), в которой реализуются индивидуальные, в том числе межпродуктовые, взаимодействия. В рамках МСЭС изучаются модели поведения агентов-производителей и агентов-потребителей со своими целевыми функционалами. В частности, производители реализуют собственную производственную стратегию посредством выбора моментов времени для ввода новых основных фондов и трудовых ресурсов. Потребители участвуют в бартерных ...
Добавлено: 25 мая 2024 г.
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.
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.
Andranik S. Akopov, Armen L. Beklaryan, Zhukova A., Cybernetics and Information Technologies 2023 Vol. 23 No. 2 P. 87–104
Добавлено: 8 июня 2023 г.
Бекларян А. Л., Вестник ЦЭМИ 2023 Т. 6 № 1 Статья 5
В статье представлена новая программная платформа для моделирования транспортных потоков с участием беспилотных автомобилей, использующая ряд передовых технологических решений, в частности, инструменты суперкомпьютерного агентного моделирования FLAME GPU, интеллектуальные программные модули на основе нечёткой и иерархической кластеризации, генетические оптимизационные алгоритмы, подсистему визуализации состояния агентов-транспортных средств (ТС) на основе OpenGL и др. В результате, обеспечивается возможность моделирования ...
Добавлено: 4 июня 2023 г.
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.
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.
Акопов А. С., Бекларян Л. А., Thakur M., IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2022 Vol. 23 No. 8 P. 12648–12664
Добавлено: 7 октября 2021 г.
Акопов А. С., Beklaryan L., Beklaryan A. L., Cybernetics and Information Technologies 2020 Vol. 20 No. 3 P. 45–63
Добавлено: 19 августа 2020 г.
Каленкова А. А., Колесников Д. А., Моделирование и анализ информационных систем 2018 Т. 25 № 6 С. 711–725
Поиск редакционного расстояния между графовыми моделями (определение схожести графовых моделей) является важной задачей в различных областях компьютерных наук, таких как анализ изображений, машинное обучение, химическая информатика. В последнее время, в связи с развитием методов извлечения и анализа процессов, появилась необходимость в адаптации существующих методов сравнения графовых моделей для анализа моделей процессов (аннотированных графов), извлекаемых из ...
Добавлено: 13 октября 2019 г.
Чжо М. А., Сидоренко В. Г., Бучирин В. Г. и др., , in: 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus).: M.: IEEE, 2019. P. 2148–2151.
В данной работе рассматривается применение генетических алгоритмов для планирования технического обслуживания электроподвижного состава. Основная цель заключается в совершенствовании автоматизированной системы планирования движения поездов, обеспечивающей единообразие процесса технического обслуживания при различных ресурсах технического обслуживания, включая ограниченные ресурсы. Методы теории графов и принципа Беллмана позволяют получить весь набор подходящих графиков технического обслуживания и выбрать, какое техническое обслуживание ...
Добавлено: 13 августа 2019 г.
Акопов А. С., Beklaryan L. A., Thakur M. и др., Knowledge-Based Systems 2019 Vol. 174 P. 103–122
Добавлено: 18 апреля 2019 г.
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.
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.
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.
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.
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.