• 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
  • Towards a Formal Modelling of Order-driven Trading Systems using Petri Nets: A Multi-Agent Approach
  • 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

?

Towards a Formal Modelling of Order-driven Trading Systems using Petri Nets: A Multi-Agent Approach

P. 92–103.
Карраскель Г. Х., Ломазова И. А., Itkin I.

Electronic trading systems provide the computational support for stock exchanges. Liquid markets use order-driven systems, i.e., where client requests, for trading financial instruments, are served through individual orders. This paper presents Petri net models assembling some crucial processes executed within order-driven systems such as orders submission, application of precedence rules, and the order matching mechanism. Such processes were modelled as types of agents running in a multi-agent system (MAS) using nested Petri nets (NP-nets) - a convenient formalism for modelling MAS. With NP-nets, we focus on the control-flow perspective (causal dependence between activities executed by agents) and in the synchronization between agents. Conversely, we have used coloured Petri nets to extend the model including orders as objects with attributes. Thus, this work with Petri nets represents an experimental & initial research phase to validate trading systems using related methods such as process mining, simulations and model checking.

Язык: английский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: nested Petri netsPetri netsmulti-agent systemsprocess miningcolored Petri netstrading systems
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Методы синтеза, исправления, проверки соответствия и анализа моделей процессов и распределенных информационных систем (2019)

В книге

Proceedings of the MACSPro Workshop 2019
Vol. 2478: CEUR Workshop Proceedings. , CEUR-WS.org, 2019.
Похожие публикации
A control strategy for monitoring unknown flood regions by multiple UAVs
Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 P. 1–13
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Enhancing the Effectiveness of Management Decisions in Public Transport through Multi-Agent Technologies
Трофимов С. И., Ymer 2025 Vol. 24 No. 11 P. 1–18
Добавлено: 24 января 2026 г.
Optimal Control for Stochastic Multi-agent Systems With the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm
Akopov A. S., Бекларян А. Л., , in: Numerical Computations: Theory and Algorithms. 4th International Conference, NUMTA 2023, Pizzo Calabro, Italy, June 14–20, 2023, Revised Selected Papers, Part IVol. 14476.: Springer Publishing Company, 2025. P. 273–280.
Добавлено: 23 ноября 2025 г.
2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.
Evaluating Structural Complexity of Workflow Nets Modeling Asynchronous Agent Interactions
Е. Zemlyanoy, R. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4-2 P. 47–68
Добавлено: 21 сентября 2025 г.
Merging Directly-Follows Graphs and Sankey Diagrams for Visualizing Acyclic Processes
Дерезовский И. Д., Шаимов Н. Д., Ломазова И. А. и др., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2024 Vol. 36 No. 4 P. 155–168
В данной статье предлагается метод визуализации моделей ациклических процессов, основанный на объединении графов непосредственного следования и диаграмм Санкей. Графы непосредственного следования - популярная графическая модель для визуализации моделей дискретных процессов, в то время как диаграммы Санкей используются для представления потоковых данных. Наш метод, основанный на потоковых диаграммах, позволяет выделять на общей модели отдельные экземпляры или группы экземпляров процесса. ...
Добавлено: 3 октября 2024 г.
Discovering hierarchical process models: an approach based on events partitioning
A. K. Begicheva, I. A. Lomazova, R. A. Nesterov, Modeling and Analysis of Information Systems 2024 Vol. 31 No. 3 P. 294–315
Process mining — это область компьютерных наук, которая занимается синтезом и анализом моделей процессов на основе автоматически генерируемых журналов событий. В настоящее время многие организации используют эту технологию для оптимизации и совершенствования бизнес-процессов. Однако синтезированная модель процесса может быть слишком подробной, сложной и трудной для понимания экспертами. В работе мы рассматриваем задачу синтеза иерархической модели ...
Добавлено: 14 сентября 2024 г.
Searching for Deviations in Trading Systems: Combining Control-Flow and Data Perspectives
Julio C. Carrasquel, Irina A. Lomazova, , in: 6th International Conference, TMPA 2021, Tomsk, Russia, November 25–27, 2021, Revised Selected Papers. Tools and Methods of Program AnalysisVol. 1559: CCIS .: Springer, 2024. P. 94–106.
Добавлено: 31 января 2024 г.
Разработка конструктора правил генерации и обработки событийных рядов
Лядова Л. Н., Платунов А. И., Информатизация и связь 2024 № 1 С. 84–89
Резюме. Цель проекта – разработка средств генерации и предобработки журналов событий для анализа процессов с помощью методов Process Mining. Подход к реализации основан на принципах low-code. Пользователи должны иметь возможность разрабатывать собственные правила формирования и обработки журналов событий, включающих дополнительные атрибуты, – событийных рядов. В основе – многоаспектная онтология, включающая описания правил (функций) и данных. ...
Добавлено: 19 января 2024 г.
Typed Petri Nets with Variable Arc Weights
Ломазова И. А., Мицюк А. А., Rivkin A., , in: Business Process Management Workshops. BPM 2023 International Workshops, Utrecht, The Netherlands, September 11–15, 2023, Revised Selected PapersVol. 492.: Switzerland: Springer, 2024. P. 483–495.
Добавлено: 17 января 2024 г.
Business Process Management Workshops. BPM 2023 International Workshops, Utrecht, The Netherlands, September 11–15, 2023, Revised Selected Papers
Switzerland: Springer, 2024.
Добавлено: 17 января 2024 г.
РАЗРАБОТКА КОНСТРУКТОРА ЖУРНАЛОВ СОБЫТИЙ С ДОПОЛНИТЕЛЬНЫМИ АТРИБУТАМИ
Платунов А. И., Лядова Л. Н., В кн.: ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ (ТРИС-2023): материалы конференции.: Таганрог: Издательство ЮФУ, 2023. С. 113–122.
Цель проекта – разработка средств генерации и обработки журналов событий с использованием дополнительных атрибутов для анализа процессов с помощью средств Process Mining. Реализация основана на принципах low-code. Это обеспечивает пользователей, не владеющих навыками программирования, возможностью разрабатывать собственные правила обработки данных для формирования и предобработки журналов событий с дополнительными атрибутами. Ядро системы – многоаспектная онтология, включающая ...
Добавлено: 16 декабря 2023 г.
An Approach to Developing Ontology-Based Tools for Event Series Analysis
Anton Platunov, Lyudmila Lyadova, Matta N. и др., , in: IC3K 2023: Proceedings of the 15th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management. Volume 2: KEOD, Rome - Italy, November 13 - 15, 2023Vol. 2: KEOD.: Lisbon: SciTePress, 2023. P. 323–330.
Добавлено: 22 ноября 2023 г.
Discovering Process Models from Event Logs of Multi-Agent Systems Using Event Relations
A. A. Sherstyugina, R. A. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2023 Vol. 35 No. 3 P. 11–32
Добавлено: 31 октября 2023 г.
Using Process Mining to Leverage the Development of a Family of Mobile Applications
L.А. Rezunik, A.I. Perevoznikova, D.V. Eremina и др., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2023 Vol. 35 No. 3 P. 171–186
Коммерческие предприятия часто предоставляют свои услуги с помощью семейства приложений, разработанных для работы на различных платформах. Приложения в таком семействе могут вести себя по-разному. Процессы их разработки также могут отличаться. Более того, современные процессы разработки часто сложны, а иногда и не вполне четко определены. Это может приводить к ошибкам, дефектам и нежелательным отличиям в поведении ...
Добавлено: 30 октября 2023 г.
Оптимизация характеристик интеллектуальной транспортной системы с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования на основе адаптивной мутации
Акопов А. С., Бекларян Л. А., Бекларян А. Л., Информационные технологии 2023 Т. 29 № 3 С. 115–125
Представлен новый генетический алгоритм (FCGA-AM) с вещественным кодированием, использующий предложенный оператор адаптивной мутации (AM) и предназначенный для оптимизации характеристик разработанной интеллектуальной транспортной системы. С использованием различных тестовых функций и известных метрик качества фронтов Парето выполнена оценка эффективности предложенного генетического алгоритма в сравнении с другими методами многокритериальной эвристической оптимизации. Далее FCGA-AM был применен для поиска наилучших ...
Добавлено: 4 июня 2023 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