?
Оптимизация характеристик интеллектуальной транспортной системы с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования на основе адаптивной мутации
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 альтернатив, повышающих безопасность дорожного движения с участием наземных беспилотных транспортных средств (БТС), взаимодействующих с обычными наземными транспортными средствами (ОТС), пешеходами и другими агентами.
Ключевые слова: многокритериальная оптимизацияmulti-agent systemsбезопасность дорожного движениямногоагентные системыинтеллектуальные транспортные системыIntelligent transportation systemsReal-coded genetic algorithmsгенетический алгоритм вещественного кодированияunmanned ground vehiclestraffic safetymulti-obective optimisationdigital road networksбеспилотные наземные транспортные средствацифровые дорожные сети
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами».
Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Наумов А. А., Рубцов А. С., Самсонов С. В. и др., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 4 (490) С. 161–162
Краткое сообщение рассматривает Моментные оценки для стохастической аппроксимации ...
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Roman Avdeev, Yulia Zaitseva, Mediterranean Journal of Mathematics 2026 Vol. 23 No. 7 Article 224
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Гордин В. А., Ефременко Д. С., Boundary-Layer Meteorology 2026 Vol. 192 No. 51
An inverse problem of reconstructing the turbulent exchange tensor from large archives of observed wind profiles within the Åkerblom–Ekman (A-E) model framework is investigated using high-vertical-resolution radiosonde observations. The reconstructed tensor provides improved agreement between modeled and observed wind profiles compared to classical formulations based on real turbulent exchange coefficient. Instead of the classical A-E ...
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Станкевич Н. В., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 12 Article 119309
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Мамедов И. Г., Fofanov M., Lukianchenko P. и др., IEEE Access 2026 No. 14 P. 26662–26671
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Parkhomenko V., Куликова С. П., Бузмаков А. В., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 6 P. 2979–2992
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Sataev I. R. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2027 Vol. 2 P. 574–592
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species
Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Лебедев О. Б., Котов Д. В., Известия ЮФУ. Технические науки 2024 № 1(237) С. 155–167
Основным способом решения задач планирования и управления движением является использование интеллектуальных технологий. При этом интеллектуальные технологии применяются для решения задач постановки и корректировки целей управления и программы действий по реализации этих целей, а также для формирования алгоритма управления в условиях неопределенности, обусловленной различными факторами, в исполнительных элементах, подсистеме управления движением, подсистеме планирования и поведения. Данная ...
Добавлено: 13 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Beskhmelnov M. I., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 543–548
В работе описан гибридный алгоритм динамического формирования траектории движения робота в недетерминированных средах с обходом стационарных и нестационарных препятствий в двумерном пространстве, основанный на интеграции волнового и муравьиного алгоритмов, что позволяет строить траектории минимальной длины в реальном времени с одновременной оптимизацией ряда критериев качества построенного пути. Ограничения, препятствующие построению траектории из текущей позиции, выявляются в ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Лебедев Б. К., Известия ЮФУ. Технические науки 2026 № 2(250) С. 151–173
Предложены методика и метод построения модели исследуемой территории в виде конечной совокупности покрывающих ее зон (участков), отличающиеся тем, что все участки имеют форму прямоугольников. В работе рассматривается методы формирования на поле большой площади минимального набора участков, полностью покрывающих доступную территорию, исследуемую датчиками беспилотных летательных аппаратов. Размеры, ориентация и взаимное расположение участков направлены на минимизацию времени ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Ali J. Dayoub, Ehab S. Suleiman, , in: Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE).: IEEE, 2026. Ch. 159 P. 1–5.
Добавлено: 30 апреля 2026 г.