bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Modified genetic algorithm for project scheduling
Authors: Коротков В.В. 
Published: July 2024

В работе описывается модифицированный генетический алгоритм решения задачи составления расписания выполнения проекта с учетом ресурсных ограничений. Актуальность исследования обусловлена обширной распространенностью проектной формы организации деятельности и крайне высокой вычислительной сложностью рассматриваемой задачи, что требует дальнейшего улучшения существующих эвристических алгоритмов для возможности эффективного планирования крупных проектов. Имеющиеся генетические алгоритмы основаны на методах кодирования порядка работ и реализациях генетических операторов, которые слабо учитывают особенности задачи. В связи с этим предлагается использование альтернативного метода кодирования и соответствующего оператора кроссовера, которые, в отличие от классических подходов, позволяют вычленять в качестве наследуемых признаков относительные, а не абсолютные положения работ. В работе рассматриваются основные свойства подобного кодирования, представимого в виде квадратных булевых матриц. Представлен оператор отображения, позволяющий привести булевы матрицы к каноническому строчному виду. Было проведено сравнение полученного генетического алгоритма и классических реализаций на тестовой выборке задач. Предложенные подходы продемонстрировали потенциальную эффективность, особенно при планировании крупных проектов. Результаты работы могут представлять практическую ценность при разработке систем поддержки принятия решений в проектном менеджменте.
The paper describes a modified genetic algorithm for solving resource-constrained project scheduling problem. The relevance of the study is due to the widespread prevalence of project organization of activities and the extremely high computational complexity of the problem under consideration. Further improvement of existing heuristic algorithms is needed to enable efficient planning of large projects. The available genetic algorithms are based on activity order encoding methods and implementations of genetic operators, which does not fully take into account the specifics of the problem. Therefore, the paper proposes an alternative encoding method and the corresponding crossover operator, which, unlike classical approaches, highlights relative rather than absolute positions of activities as inherited features. The study regards the main properties of such encoding which can be represented as square Boolean matrices. A mapping operator that helps to reduce Boolean matrices to a canonical row form is also introduced. The resulting genetic algorithm and classical implementations were compared using a test set of tasks. The suggested approach has shown potential efficiency, especially with large projects. The findings can be of practical importance in the development of decision support systems for project management.
Mathematical model of salt ion stationary transport in the cross section of the channel at equilibrium
Authors: Чубырь Н.О. , Коваленко А.В. , Уртенов М.Х. , Гудза И.В. 
Published: July 2024

Равновесие на межфазных границах во многом определяет процессы переноса и поэтому ее исследование является важной задачей. В работе предлагается математическая модель задачи стационарного переноса ионов соли при наступлении равновесия, а именно при нулевом токе, в сечении канала обессоливания, образованного анионообменной и катионообменной мембраной, в виде краевой задачи для систем уравнений Нернста-Планка и Пуассона в потенциостатическом режиме. Получено численное и асимптотическое решение этой краевой задачи. Проведено сравнение численного и асимптотического решения, показывающее их совпадения с хорошей точностью. Полученное асимптотическое решение позволяет провести исчерпывающий анализ состояния равновесия в зависимости от начальной концентрации, скачка потенциалов, свойств ионообменных мембран и установить основные закономерности переноса. Показано, что стационарное состояние процесса переноса ионов соли через сечение канала совпадает с равновесным. Установлены расположение и размеры областей пространственного заряда и электронейтральности. Получена зависимость напряженности электрического поля и концентраций от скачка потенциала и граничных значений концентраций катионов и анионов. Результаты работы могут быть использованы для определения оптимальных режимов работы электродиализных аппаратов очистки воды.
The equilibrium at the interphase boundaries largely determines the transfer processes and therefore studying it is an important task. The paper proposes a mathematical model of the problem of salt ion stationary transfer at the onset of equilibrium, namely at zero current, in the cross section of the desalination channel formed by anion exchange and cation exchange membrane in the form of a boundary value problem for systems of Nernst-Planck and Poisson equations in the potentiostatic mode. A numerical and asymptotic solution of this boundary value problem is obtained. The numerical and asymptotic solutions are compared, and their coincidences were shown with good accuracy. The acquired asymptotic solution allows for an exhaustive analysis of the equilibrium state depending on the initial concentration, potential jump, and properties of ion-exchange membranes and helps to establish the basic transfer patterns. It is shown that the stationary state of salt ion transfer process through the channel section coincides with the equilibrium state. The location and dimensions of the spatial charge and electroneutrality regions are established. The dependence of the electric field strength and concentration on the potential jump and the boundary values for cation and anion concentrations is obtained. The results of the research can be used to determine the optimal operating modes of electrodialysis water purification devices.
The method of design and increments in solving linear programming problems
Authors: Ганичева А.В. , Ганичев А.В. 
Published: July 2024

В настоящее время проблема выбора оптимального решения является одной из самых важных и актуальных проблем в промышленности, экономике, сельском хозяйстве и военной сфере. Для решения многих прикладных задач оптимизации применяются методы и подходы теории линейного программирования. Основной метод линейного программирования – симплекс-метод – характеризуется большим объемом вычислительных действий и процедур. Поэтому для решения данной проблемы используются модификации основного метода, обладающие более высокой алгоритмической эффективностью. В данной статье разработан новый метод решения задач линейного программирования. Меньшая, чем у симплекс-метода, алгоритмическая сложность обеспечивается рассмотрением класса задач с полностью ограниченными областями допустимых решений. Новый метод обоснован результатами, анонсированными в доказанных утверждениях. Реализация метода описана двумя алгоритмами: 1) поиск квазиоптимального решения с помощью анализа координат проекций на гиперплоскости (алгоритм проектирования); 2) поиск оптимального решения путем задания приращений ограничениям (алгоритм приращений). Для пояснения работы алгоритмов рассмотрены конкретные числовые примеры. Оценка алгоритмической сложности разработанного метода осуществляется подсчетом количества использованных арифметических операций. Получены формульные выражения для расчета сложности вычислений.
Currently, the issue of choosing the optimal solution is one of the most important and urgent in industry, economy, agriculture, and the military sector. Methods and approaches of linear programming theory are used to solve many applied optimization tasks. The simplex method, which is the principal method of linear programming, is characterized by a large amount of computational actions and procedures. Owing to this, modifications of the main method with higher algorithmic efficiency are employed to address this problem. In this article, a new method for solving linear programming problems has been developed. The algorithmic complexity, which is less than that of the simplex method, is provided by considering a class of problems with completely limited areas of acceptable solutions. The new method is justified by the results announced in the proven statements. The implementation of the method is described by two algorithms: 1) search for a quasi-optimal solution by analyzing the coordinates of projections on hyper planes (design algorithm); 2) search for an optimal solution by setting increments to constraints (increment algorithm). To explain the functioning of the algorithms, specific numerical examples are analyzed. Algorithmic complexity estimates of the developed method are carried out by counting the number of arithmetic operations undertaken. Formula expressions for estimating the complexity of calculations are obtained.
Joint application of artificial immune system mechanisms in the integrated system for detecting attacks on Industrial Internet of Things
Authors: Васильев В.И. , Вульфин А.М. , Гвоздев В.Е. , Шамсутдинов Р.Р. 
Published: July 2024

В статье рассматривается проблема обнаружения сетевых атак на сети и системы промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT). Широкое применение таких систем обусловливает рост уязвимости корпоративных сетей по причине низкой защищенности умных устройств, распределенной архитектуры сетей промышленного Интернета и гетерогенного характера IIoT-устройств. В статье предлагается использование усовершенствованной искусственной иммунной системы, нацеленной на обнаружение вторжений в сети IIoT. Проанализированы основные концепции и механизмы искусственного иммунитета, применяемые в настоящее время для решения различных задач в области информационной безопасности и интеллектуального анализа данных. Рассмотрено использование таких алгоритмов, как алгоритмы отрицательного отбора, клональной селекции, автоматического обновления детекторов, теории опасности, дендритных клеток, идиопатической иммунной сети. Указаны особенности каждого из этих подходов, подчеркиваются преимущества их комбинированного использования в составе интегрированной системы обнаружения атак. Для обучения и оценки эффективности данной системы использован открытый набор тестовых данных относительно сетевого взаимодействия устройств Интернета вещей – Bot-IoT. Результаты вычислительных экспериментов подтверждают высокую эффективность предложенного подхода.
The article considers the issue of detecting network attacks on the Industrial Internet of Things (IIoT) systems. The widespread use of such systems causes an increase in the vulnerability of corporate networks due to the low security of smart devices, the distributed architecture of IIoT networks, and the heterogeneous nature of IIoT devices. The article proposes to employ an advanced artificial immune system aimed at intrusion detection in the IIoT network. The main concepts and mechanisms of artificial immunity currently utilized to solve various kinds of information security and data mining problems are analyzed. Such algorithms as algorithms of negative selection, clonal selection, automatic updating of detectors, danger theory, dendritic cells and idiopathic immune network theory are examined. The features of each approach are regarded; the advantages of their joint application in integrated intrusion detection system are demonstrated. For the purposes of training and evaluating the efficiency of the given system, a set of testing data on the network interaction of Internet of things devices (Bot-IoT) was used. The results of the computational experiments verify the high efficiency of the suggested approach.
Identification of technological complementarity of enterprises based on the analysis of the patent database
Authors: Коробкин Д.М. , Безрученко А.Ю. , Фоменков С.А. , Колесников С.Г. 
Published: July 2024

Технологическая взаимодополняемость (комплементарность) играет все более важную роль в принятии стратегических решений о том, с какими партнерами вести бизнес, а также для расширения разнообразия инновационной деятельности путем создания альянсов или слияний. Современные количественные измерения взаимодополняемости технологий в значительной степени основаны на исследованиях, основанных на патентных классификационных кодах. Однако этот подход игнорирует конкретные технологии в той или иной области и, следовательно, полученные результаты являются лишь общими указателями. Предлагается разработать подход к количественному измерению комплементарности технологий предприятий на основе статистического машинного анализа патентного массива. Целью исследования является разработка технологии кластеризации документов патетного ведомства США USPTO (United States Patent and Trademark Office) и выявления технологической взаимодополняемости предприятий на основе сравнения кластерной информации. Теоретическая ценность заключается в разработанных алгоритмах парсинга патентов; кластеризации патентного массива на основе метода hLDA (Hierarchical Latent Dirichlet Allocation, иерархическое латентное размещение Дирихле); формирования матрицы «Предприятия – Кластеры (Темы)»; визуализации связей предприятий в кластеризованном патентном пространстве. Практическая значимость работы заключается в разработанном программном приложении выявления технологической взаимодополняемости предприятий, эффективность работы которого была проверена на ряде тестовых примеров.
Technological complementarity plays an increasingly important role in making strategic decisions regarding the choice of partners to work with as well as for expanding the diversity of innovation activities through the creation of alliances or mergers. Modern quantitative measurements of technology complementarity are largely based on research founded on patent classification codes. However, this approach ignores specific technologies in a particular field and, therefore, the results obtained are only general pointers. It is proposed to develop an approach to the quantitative measurement of the complementarity of enterprise technologies in reliance on statistical machine analysis of the patent array. The aim of the study is to develop a technology for clustering USPTO patent documents and identifying technological complementarity of enterprises based on the comparison of cluster information. The theoretical value lies in the following: the developed algorithms for patent parsing; clustering of the patent array based on the hLDA method; formation of "Enterprises – Clusters (Topics)" matrix; visualization of enterprise connections in a clustered patent space. The practical significance of the research lies in the developed software for identifying technological complementarity of enterprises, the effectiveness of which has been tested on a number of test examples.
Hidden Markov model of a GI/G/2/0 queuing system with losses
Authors: Сидоров С.М. , Обжерин Ю.Е. 
Published: July 2024

Полумарковские процессы широко применяются для моделирования систем массового обслуживания. Актуальность исследования обусловлена расширением возможностей анализа и функционирования систем массового обслуживания, для которых построены полумарковские модели, применением к ним теории скрытых марковских моделей. В связи с этим, в данной статье рассмотрено применение аппарата теории скрытых марковских моделей к системе массового обслуживания с потерями, описываемой полумарковским процессом с фазовым пространством состояний общего вида. Это позволяет не только уйти от экспоненциального закона распределения времен обслуживания и потока заявок при описании системы, но и решать задачи прогнозирования и оценки состояний и сигналов, корректировки модели в процессе функционирования системы. Для перехода к конечному множеству состояний полумарковской модели применяется стационарное фазовое укрупнение. В качестве иллюстрирующего примера в статье построена укрупненная полумарковская модель системы массового обслуживания GI/G/2/0 с потерями. На ее основе разработана скрытая марковская модель, для которой решаются задачи анализа динамики и прогнозирования состояний. Проводится уточнение параметров скрытой марковской модели, используя алгоритм Баума-Велша, определена наиболее вероятная последовательность смены состояний системы по полученному вектору сигналов.
Semi-Markov processes are widely used to model queuing systems. The relevance of the study is due to the increase in the capabilities for analysis and performance of queuing systems for which semi-Markov models are constructed. The application of the hidden Markov model theory to them also underscores the importance of this research. In this regard, this article discusses the application of the apparatus of the hidden Markov models theory to a lossy queuing system described by a semi-Markov process with a general phase state space. This makes it possible not only to move beyond the exponential law of the distribution of service times and the flow of applications when describing the system, but also to solve the problems of forecasting and evaluating states and signals, correcting the model while the system is in operation. For transition to a discrete set of states of the Semi-Markov model, the algorithm of stationary phase enlargement is employed. As an illustrative example, a merged semi-Markov model of the GI/G/2/0 queuing system with losses is constructed. Based on it, a hidden Markov model is developed for which the problems of analyzing dynamics and predicting states are solved. The parameters of the hidden Markov model are refined by means of the Baum-Welsh algorithm; the most probable sequence of changing states of the system is determined by the received signal vector.
Consensus management and multi-agent reinforcement learning in the problems of structuring project networks
Authors: Соколова Е.С. , Разинкин К.А. 
Published: July 2024

В статье рассматривается подход к построению технологических платформ (проектных сетей), предназначенных для предоставления возможности самоорганизации участников, обладающих ключевыми компетенциями, в команду, для выполнения мероприятий с изначально установленными целями, достижение которых определяет завершение проекта. На начальном этапе проектная сеть находится в «спящем режиме», то есть в сети происходит обычный для социальной сети информационный обмен между потенциальными участниками проектных команд и, следовательно, в сети взаимодействуют «традиционные агенты» или акторы. Предлагается двухуровневая схема организации процесса взаимодействия агентов проектной сети рабочих команд: внутрикластерное и межкластерное. Результативность первого взаимодействия оценивается как результат моделирования консенсуса в асинхронных мультиагентных системах с дискретным и непрерывным временем. При этом, если консенсус достигается, то на втором уровне иерархии кластер можно рассматривать как единый узел-агент, участвующий в следующем цикле взаимодействия – межкластерном. На этом уровне формируемые решения рассматриваются как марковские процессы принятия и, соответственно, в качестве математического аппарата моделирования такого вида взаимодействия планируется привлечение одного из методов машинного обучения – обучения с подкреплением при решении задачи оптимального распределения ресурсов между процессами в рамках единого проекта.
An approach to the construction of technological platforms (project networks) designed to enable self-organization of participants with key competencies into a team to carry out activities with initially set goals, the achievement of which determines the completion of the project, is considered. At the initial stage, the project network is in ‘the sleep mode’, i.e. the usual for a social network information exchange between potential project team members takes place on the network and, consequently, ‘traditional agents’ or actors interact on the network. A two-level scheme is proposed for organizing the process of interaction between agents of the project network in work teams: intra-cluster and inter-cluster. The effectiveness of the first interaction is estimated as the result of consensus modeling in asynchronous multi-agent systems with discrete and continuous time. At the same time, if consensus is reached, then the cluster at the second level of the hierarchy can be considered as a single agent node participating in the next cycle of interaction – inter-cluster. At this level, the solutions being formed are considered as Markov decision-making processes. Accordingly, as a mathematical apparatus for modeling this type of interaction, it is planned to use one of the machine learning methods – reinforcement learning when solving the problem of optimal resource allocation between processes within a single project.
Process optimization algorithm for forming the production schedule of custom production enterprises
Authors: Харсекин И.Р. , Кузнецова Е.А. , Князева И.О. 
Published: July 2024

В статье рассматривается проблема простоев производственных предприятий с повременной оплатой труда. Нерациональное использование ресурсов ведет к потерям. Решить данную проблему можно посредством автоматизации процессов формирования производственного расписания. В представленной работе авторами используется терминология теории расписаний. В результате проведенных исследований, разработан алгоритм, который является решением задачи дискретной оптимизации посредством эвристических алгоритмов. Алгоритм предполагает случайный выбор операции на основе критериев с проверкой свободного в данный временной период ресурса и назначением его на соответствующую операцию. Алгоритм выполняется циклично до тех пор, пока не будут задействованы все операции или ресурсы на заданный временной промежуток. Построение алгоритма опирается на вычисленный рекорд, превышение которого ведет к прекращению реализации алгоритма, и его повторному запуску. Описанный алгоритм по истечению количества итераций, заданных пользователем, визуализирует решение, представляя его в виде диаграммы Ганта, для обеспечения диспетчеризации производственных процессов. Полученные авторами результаты позволят создать систему интеллектуального формирования производственного расписания и внедрить ее в существующую систему управления производственным предприятием, занимающимся производством изделий из полимерных композиционных материалов.
This article deals with the problem of downtime in production enterprises with time-based wages. Irrational allocation of resources leads to losses. This problem can be solved through the automation of production schedule process formation. In the presented paper, the authors use the terminology of schedule theory. As a research result, an algorithm that is a solution to the problem was developed. The algorithm assumes a random selection of an operation based on the criteria; the resource availability in a given time period is checked and then assigned to the appropriate operation. The algorithm is executed cyclically until all operations or resources are involved for a given time period. The construction of the algorithm is based on a calculated record, the excess of which leads to the termination of algorithm implementation and its re-launch. The described algorithm, after the expiration of the number of iterations specified by the user, visualizes the solution through the Gantt chart to ensure dispatching of production processes. The results obtained by the authors will make it possible to form a system for the intelligent formation of a production schedule and introduce it into the existing management system of a manufacturing enterprise engaged in the production of products from polymer composite materials.