?
A study of distributionally robust mixed-integer programming with Wasserstein metric: on the value of incomplete data
European Journal of Operational Research. 2024. Vol. 313. No. 2. P. 602–615.
Sergey S. Ketkov
Ключевые слова: Wasserstein metricmixed-integer programmingIncomplete dataробастно-стохастическая оптимизациясмешанно-целочисленное программированиеМетрика Вассерштейна distributionally robust optimizationUncertainty modelingМоделирование неопределенностиНеполные данные
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Физулин А. В., Степанянц В. Г., Американов А. А. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 6 Article 264
Добавлено: 12 ноября 2026 г.
Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6-1 С. 7–20
В статье исследуется длина адаптивной различающей последовательности для семейства инициальных полностью определенных наблюдаемых, возможно, недетерминированных автоматов. Приводится верхняя оценка длины такой последовательности и показывается ее достижимость. Обсуждается, каким образом полученные результаты можно применить при построении адаптивных диагностических тестов на основе конечно-автоматной модели. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-1 С. 7–24
В статье усовершенствуется предложенная в предыдущей статье авторов модель кластеризованной распределённой сети с опросом, соответствующая сервис-ориентированной архитектуре. Целью опроса является нахождение ближайшего узла, готового оказать требуемую услугу (сервис) как можно раньше. Предлагаемые алгоритмы обеспечивают достижимость узлов, отсутствие дублирования сообщений, и обмен сообщениями с найденным узлом по кратчайшему пути. Кластеризованность сети означает, что в графе сети ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Твардовский А. С., Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-2 С. 7–22
В статье вводятся понятия установочной и синхронизирующей последовательностей для конечных автоматов с временными ограничениями и таймаутами. Такие последовательности широко используются для идентификации финального состояния исследуемого автомата как при синтезе тестов на основе формальных моделей, так и при обучении конечно-автоматных моделей. Метод синтеза установочных и синхронизирующих последовательностей основан на использовании конечно-автоматной абстракции временного автомата, поскольку методы ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3-1 С. 7–32
В статье предложена модель кластеризованной распределённой сети для обработки запросов. В такой сети узлы являются вычислительными единицами, и каждый узел может запросить ту или иную услугу, которая может быть оказана каким-то другим, но заранее неизвестным, узлом сети. Для этого осуществляется опрос сети аналогичный поиску в ширину для того, чтобы найти ближайший узел с необходимыми свойствами. ...
Добавлено: 31 октября 2026 г.
Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 5 С. 7–32
Статья является продолжением предыдущей статьи авторов, в которой строится абстрактная модель распределенной сети, содержащей только хосты и коммутаторы. Хосты предлагают пользователям пакеты определенных услуг (сервисов), сообщения (запросы) между хостами пересылаются через промежуточные узлы по правилам коммутации, и настройка узлов определяет множество путей от хоста к хосту, по которым будут пересылаться пакеты. Ситуация моделируется с использованием ...
Добавлено: 30 октября 2026 г.
Гладин Е. Л., Крошнин А. В., Zhu J. и др., , in: Volume 306: International Conference on Machine Learning, 6-11 July 2026, Seoul, South Korea (ICML 2026).: Seul: PMLR, 2026. P. 35176–35196.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Утешева Г. Ш., Громов Ю. Ю., Стародубов К. В. и др., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2026 № 9 С. 33–41
Проблема извлечения знаний из больших массивов данных, характерных для медицины, финансов и промышленности, осложняется неполнотой значений атрибутов. Существующие методы удаления объектов или импутирования значений искажают истинные паттерны, что при обработке данных приводит к неверным выводам. Цель настоящей работы – разработка математически строгого подхода, позволяющего выявлять интерпретируемые нечеткие ассоциативные правила в условиях неопределенности и пропуска отдельных ...
Добавлено: 15 сентября 2026 г.
Максимова Е. А., Утешева Г. Ш., Громов Ю. Ю. и др., Научно-аналитический журнал "Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России" 2026 № 2 С. 92–103
Когда данные неполны, стандартные методы нечёткого интеллектуального анализа оказываются в ситуации, которую трудно назвать приемлемой: удаление объектов с пропусками теряет до трети выборки и вносит систематическое смещение при MAR-механизме, а импутирование средним разрушает ковариационную структуру и порождает правила с искусственно завышенной поддержкой. В работе предлагается иной выход - функция присутствия φ: U × A → ...
Добавлено: 6 сентября 2026 г.
Рамазян Т. А., Гущин М. И., Деркач Д. А., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 2394–2401.
Добавлено: 1 декабря 2024 г.