bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
METHOD OF THE SOLUTION OF SOME CLASSES OPTIMISING TASKS
Authors: Ганичева А.В. 
Published: July 2024

Актуальность данной работы обусловлена широким распространением во всех сферах жизнедеятельности важных практических задач, которые могут быть решены методами линейного программирования. Основной трудностью при применении универсального способа решения таких задач (симплекс-метода) является его вычислительная сложность. Для решения данной проблемы разрабатываются специальные методы решения частных задач линейного программирования, например, для положительных или ограниченных исходных данных. Эти частные случаи обоснованы экономическим, социальным, техническим, технологическим смыслом. В данной статье разработан метод максимизация линейной функции при одном линейном ограничении с положительными коэффициентами. Этот метод обобщен на случай максимизации линейной функции при нескольких линейных ограничениях. Полученные теоретические результаты обоснованы доказательством соответствующих теорем. Для иллюстрации полученных результатов приведены числовые примеры. Алгоритмическая сложность разработанного метода оценена для решаемых задач путем подсчета числа использованных операций и сравнении с их количеством при использовании симплекс-метода. Полученные результаты позволяют решать прикладные оптимизационные задачи в различных областях, в том числе в задачах планирования выпуска продукции, рационального питания и диеты, управления образовательным процессом и т.д.The relevance of this work is caused by wide circulation in all spheres of activity of important practical tasks which can be solved by methods of linear programming. The main difficulty at application of a universal way of the solution of such tasks (a simplex - a method) is its computing complexity. For the solution of this problem special methods of the solution of private problems of linear programming, for example, are developed for positive or limited basic data. These special cases are proved by economic, social, technical, technological sense. In this article the method maximizing linear function at one linear restriction with positive coefficients is developed. This method is generalized on a case of maximizing linear function at several linear restrictions. The received theoretical results are proved by the proof of the corresponding theorems. For an illustration of the received results numerical examples are given. The algorithmic complexity of the developed method is estimated for solvable tasks by calculation of number of the used operations and comparison with their quantity when using a simplex - a method. The received results allow to solve applied optimizing problems in various areas, including in problems of planning of production, a balanced diet and a diet, management of educational process, etc.
MULTI-ASPECT DIGITAL ENVIRONMENT DESIGN OPTIMIZATION OF HOMOGENEOUS OBJECTS SYSTEM BASED ON THE PROCEDURES OF DECOMPOSITION AND AGGREGATION
Authors: Львович Я.Е. , Питолин А.В. , Сорокин С.О. 
Published: July 2024

В статье рассматривается функционирование системы однородных объектов в условиях активной цифровизации. Показано, что интегральной структурой, объединяющей все аспекты цифровой трансформации, является многоаспектная цифровая среда, которая требует постоянного совершенствования по мере развития новых инструментов цифровизации. Возникающая задача проектирования такой среды носит оптимизационный характер. Предложено систему оптимального проектирования построить на основе сочетания нисходящего и восходящего процессов принятия проектных решений. Основой нисходящего проектирования является формализация процесса декомпозиции многоаспектной цифровой среды с использованием модели бинарного дерева. Процедуры восходящего проектирования базируются на моделях и алгоритмах многоальтернативной оптимизации с определением множества доминирующих вариантов на основе переходной матрицы марковской цепи и применения экспертного оценивания.This article examines the functioning of the homogeneous objects system in the conditions of active digitalization. It is shown that the integral structure uniting all aspects of digital transformation is a multiaspect digital environment, which requires constant improvement as new tools of digitalization develops. The arising task of designing that sort of an environment has an optimization nature. The optimal design system is proposed to build on the basis of a combination of descending and ascending processes of decisionmaking. The descending design basis is the formalization of the decomposition process of a multidimensional digital environment using a binary tree model. The ascending design procedures are based on models and algorithms of multialternative optimization with the determination of the dominant variants set based on the transition matrix of the Markov chain and the use of expert evaluation.
CONSTRUCTION OF DECISION RULES USING THE ARTMAP NEURAL NETWORK
Authors: Каширина И.Л. , Федутинов К.А. 
Published: July 2024

В статье рассматривается нейросетевая архитектура ARTMAP, совместимая с символическим представлением, основанным на IF THEN правилах. В частности, знания, полученные в процессе обучения сети ARTMAP, могут быть трансформированы в компактный набор решающих правил для классификации исходных данных, которые могут быть проанализированы экспертами предметной области, по аналогии с интерпретируемыми методами машинного обучения, такими, как деревья решений или линейная регрессия. Аналогичным образом, знания в априорной области, представленные в форме правил IF THEN могут быть преобразованы в нейросетевую архитектуру ARTMAP. Наличие предварительного набора правил, используемых при инициализации сети, повышает точность классификации и эффективность обучения. Исходный набор правил может быть дополнен с помощью алгоритма обучения ARTMAP. Каждое правило, сформированное в процессе обучения сети имеет коэффициент достоверности, который можно интерпретировать как его важность или полезность. Описание архитектуры, алгоритмов обучения и функционирования сети ARTMAP для извлечения правил представлено в терминах предложенной авторами ранее обобщенной модели сетей семейства АRT.This article discusses the ARTMAP neural network architecture, compatible with a symbolic representation based on IFTHEN rules. In particular, the knowledge gained during the training of the ARTMAP network can be transformed into a compact set of decision rules for classifying the source data, which can be analyzed by domain experts, by analogy with interpreted machine learning methods, such as decision trees or linear regression. Similarly, knowledge in the a priori area presented in the form of IFTHEN rules can be transformed into the ARTMAP neural network architecture. The presence of a preliminary set of rules used in the initialization of the network increases the accuracy of classification and the effectiveness of training. The original set of rules can be supplemented using the learning algorithm ARTMAP. Each rule formed in the process of learning a network has a confidence factor that can be interpreted as its importance or usefulness. The architecture, training algorithms and functioning of the ARTMAP network for the extraction of rules are described in terms of the previously proposed generalized model of networks of the ART family proposed by the authors.
OACH TO ESTABLISHING A DECISION MAKING SYSTEM OF RESOURCES DISTRIBUTION FOR AUTO TRANSPORTATION COMPANY
Authors: Салих Х.С. , Егоров С.Я. 
Published: July 2024

Совершенствования методов оптимального распределения ресурсов предприятий является одной из приоритетных задач развития экономики. В статье предложен подход к созданию системы поддержки принятия решений при управлении распределением транспортных и технологических машин автотранспортного предприятия по строительным объектам. В качестве примера рассмотрено автотранспортное предприятие, имеющее обширный парк грузового автотранспорта и специализированных машин для выполнения строительных работ. Для реализации механизмов управления, основанных на использовании оперативных данных со строительных объектов в работе предлагается модель управления, для которой характерно наличие гибкой обратной связи. Разработан алгоритм формирования управляющих воздействий в системе управления с обратной связью, минимизирующий расходы автотранспортного предприятия при решении комплекса задач по распределению ресурсов предприятия (машин и механизмов) по удаленным объектам.В основе подхода лежит принцип координации выполнения работ проектов по сетевым планам построенным с учетом технического состояния машин и механизмов автотранспортного предприятия. Координация решения задач производственной и технической эксплуатации парка машин и механизмов позволяет принимать обоснованные решения по использованию техники и способствует повышению общей технической готовности автотранспортного парка, что в свою очередь ведет к повышению эффективности деятельности всего предприятия, к менее затратному решению задач, поставленных в рамках крупных проектов государством.
One of the primary tasks of economics is to improve methods of the optimal distribution of company resources.The article proposes an approach to creating a decision-making system for managing the distribution of transport and technological vehicles of an auto transportation company across its construction sites. As an example, we consider a truck company that has an extensive fleet of freight vehicles and specialized vehicles for construction work.To implement control mechanisms based on the use of operational data from construction sites, a resources management model is proposed, which is characterized by the implementation of flexible feedback.We developed an algorithm for generating managing actions in a feedback-based control system that minimizes the costs of am auto transport company when solving a set of tasks for distributing the companys transport resources to remote objects.The approach is based on coordinating the implementation of projects according to the network plans that were built, taking into account the vehicles technical condition. Coordination of solving the problems of production and technical operation of a transport vehicle fleet allows us to make informed decisions on the use of the vehicles and helps to increase the overall technical readiness of the fleet. That, in turn, leads to an increase in the efficiency of the entire company and provides a less costly solution to large governmental projects.
STUDY OF THE EFFECTIVENESS OF VARIOUS CONTROL ALGORITHMS TO ENSURE THE PROTECTION OF QUEUES FROM CONGESTION IN RESOURCE RESERVATION SYSTEMS
Authors: Алькади У. 
Published: July 2024

Контроль перегрузки сети является весьма актуальной задачей при обеспечении защиты очередей в системах резервирования ресурсов. Это - один из ключевых элементов, так как многие контроллеры вводились с целью контроля перегрузки для решения проблемы. Статья посвящена анализу влияния рабочей нагрузки сети на производительность различных активных контроллеров управления очередями, включая традиционный контроллер Drop Tail, для обеспечения защиты очередей от перегрузок в системах резервирования ресурсов. Данная работа представляет анализ четырех возможных сценариев с одинаковыми сетевыми параметрами за исключением рабочей нагрузки сети. Производительность каждого контроллера измеряется при помощи различных метрик производительности. Влияние нагрузки сетевого трафика на производительность сетевых контроллеров можно легко наблюдать в четырех представленных сценариях. Поведение всех контроллеров четко указывало на влияние нагрузки сетевого трафика на их производительность. Полученные результаты показали, что нагрузка на сетевой трафик прямо пропорциональна пропускной способности, потере пакетов и задержке. Результаты могут быть использованы при создании отказоустойчивых систем резервирования ресурсами.Controlling network congestion is a very urgent task while securing queues in resource reservation systems. This is one of the key elements, as many controllers were introduced to control overload to solve the problem. This article analyzes the impact of network workload on the performance of various active queue management controllers, including the traditional Drop Tail controller, to ensure that queues are protected from congestion in resource reservation systems. This paper presents an analysis of four possible scenarios with the same network parameters except for the network workload. The performance of each controller is measured using various performance metrics. The effect of network traffic load on the performance of network controllers can be easily observed in the four presented scenarios. The behavior of all controllers clearly indicated the effect of network traffic load on their performance. The results showed that the load on network traffic is directly proportional to bandwidth, packet loss and delay. The results can be used to create fault-tolerant resource reservation systems.
STRUCTURIZATION OF ENVIRONMENTAL INFORMATION WITH APPLICATION OF GEOINFORMATION TECHNOLOGIES
Authors: Федутинов К.А. 
Published: July 2024

В статье рассматриваются вопросы разработки управленческих решений по улучшению состояния окружающей среды на основе внедрения геоинформационных технологий, включающих методы оценки и прогнозирования экологической ситуации на основе мониторинговых подходов. Развитие технологий обработки больших данных определило тенденции широкого внедрения систем мониторинга, функционирующих в реальном времени. В связи с этим, задачу мониторинга природных объектов предлагается решать как задачу определения и контроля свойств и состояний сложного объекта в режиме реального времени и активного взаимодействия с окружающей средой, а также выработки управленческих решений и рекомендаций. В качестве математического аппарата для структуризация экологической информации предлагается использовать нейронную сеть Fuzzy ART, хорошо зарекомендовавшую себя при обработке данных в режиме реального времени. Для визуализации получаемой информации и интеграции результатов работы сети сети Fuzzy ART в геоинформационную систему предлагается использовать Python-библиотеку Folium, предназначенную для графического отображения географических данных, и содержащую всю необходимую картографическую информацию. С помощью Folium результаты структуризации экологических данных можно изображать непосредственно на Google-картах, что дает возможность при увеличении масштаба карты визуально определять границы кластеров и возможные буферные зоны.The article discusses the development of managerial decisions to improve the environment through the introduction of geographic information technologies, including methods for assessing and predicting the environmental situation based on monitoring approaches. The development of big data processing technologies has identified trends in the widespread implementation of real-time monitoring systems. In this regard, the task of monitoring natural objects is proposed to be solved as the task of determining and controlling the properties and states of a complex object in real time and actively interacting with the environment, as well as developing managerial decisions and recommendations. It is proposed to use the Fuzzy ART neural network as a mathematical apparatus for structuring environmental information, which has proven itself in real-time data processing. To visualize the received information and integrate the results of the network operation of the Fuzzy ART network into a geographic information system, it is proposed to use the Folium Python library, which is intended for graphical display of geographic data and contains all the necessary cartographic information. Using Folium, the results of the structuring of environmental data can be displayed directly on Google maps, which makes it possible to visually determine the boundaries of clusters and possible buffer zones when the map is scaled up.
Stream data classification based on bayesian criteria
Authors: Ломакина Л.С. , Субботин А.Н. 
Published: July 2024

рассматривается проблема классификации потоковых данных, поступающих из различных источников в случайные моменты времени. Это может быть поток данных, содержащих результаты измерения датчиков, расположенных в прибрежных зонах океанов, позволяющий оценивать параметры состояния экосистемы, и также поток текстов, получаемых, например, в письмах электронной почты и т. д. Интернет содержит большие объёмы неструктурированной информации, отсутствие организации которых делает работу с данными неудобной и ресурсоёмкой. Преодоление указанного недостатка является актуальной задачей. Классификация служит инструментом, позволяющим облегчить работу с неструктурированной информацией. Разработан алгоритм классификации потоковых данных на основе байесовского критерия. Построена математическая модель потоковых текстовых данных, позволяющая применять алгоритмы классификации текстов на естественном языке на потоковых данных. Предложена модификация наивного байесовского классификатора, использующая характеристику tf-idf как меру принадлежности терминов классам, позволяющая улучшить качество классификации. Классификатор был обучен с помощью машинного фонда русского языка. Разработано программное обеспечение, позволяющее извлекать потоковые текстовые данные из сети Интернет и производить классификацию разработанным алгоритмом в реальном времени
The paper describes the issue of stream data classification. Stream data is described as a set of objects arriving from different sources at random moments of time. It might be a stream of data containing ocean coastal area sensors measure information and describing the parameters of the ecosystem condition, as well, it might be a stream of texts acquired from incoming emails attachments, etc. The Internet contains vast volumes of unstructured information. The lack of organization makes data inconvenient and resource-intensive to work with. Addressing to such an issue considered to be a relevant problem. Classification provides an opportunity to make it easier to work with unstructured information. The paper describes the algorithm for stream data classification based on Bayesian criteria. Text stream data model is proposed. This model allows applying natural language text classification algorithms to stream data. Naive Bayes classifier modification using tf-idf measure for evaluating the proximity of a classified document to a particular class that allows improving the classification quality is proposed. The classifier has been trained using the machine Fund of the Russian language. Software allowing text data stream extraction from the Internet and its classification using the proposed algorithm in real-time scale is proposed
Configuration of commercial bank project portfolio based on simulation model
Authors: Усманова З.А. , Ханова А.А. 
Published: July 2024

Решается задача построения имитационной модели конфигурирования портфеля проектов коммерческого банка. Рассмотрены основные процессы имитационной модели проектной деятельности коммерческого банка. Рассмотрена логическая схема моделирующего алгоритма, представляющая собой структуру модели процесса функционирования системы. Осуществлен анализ стохастических факторов, выявленных на основе консультаций со специалистами из различных структурных подразделений коммерческого банка, изучения специализированной литературы. Факторы случайности классифицированы в соответствие с вызываемыми ими видами банковских рисков. Подобраны распределения вероятностей для каждого из выделенных факторов случайности. Формализована задача вычисления совокупного риска портфеля проектов коммерческого банка, на основе имитационной модели. Определены структура и взаимосвязи субмоделей в имитационной модели проектной деятельности коммерческого банка. Описаны элементы имитационной модели конфигурирования портфеля проектов коммерческого банка, формирующие субмодели с использованием различных способов представления. Определены взаимосвязи между типами риска банковских проектов (входными параметрами) и совокупным риском портфеля проектов коммерческого банка (результирующим показателем). Проведены эксперименты с моделью, на основе факторного плана. Показана возможность уточнения и оценки конфигурации портфеля проектов коммерческого банка на основе теории планирования экспериментов с имитационной моделью.
The task of building a simulation model of configuration of a portfolio of commercial bank projects is solved. The main processes of simulation model of commercial bank project activity are considered. The logic scheme of the modeling algorithm is considered, which is the structure of the model of the system functioning process. The analysis of stochastic factors identified on the basis of consultations with specialists from various structural divisions of the commercial bank, study of specialized literature was carried out. The factors are classified according to the types of banking risks they cause. Probability distributions are selected for each of the selected accident factors. The task of calculating the total risk of a portfolio of commercial bank projects, based on a simulation model, has been formalized. The structure and relationships of submodels in the simulation model of commercial bank project activity are defined. Elements of simulation model of configuration of portfolio of commercial bank projects forming submodels using different presentation methods are described. Relationships between risk types of bank projects (input parameters) and the aggregate risk of the business bank portfolio (result indicator) are defined. Experiments were carried out with the model, based on the factor plan. The possibility of clarifying and evaluating the configuration of the portfolio of commercial bank projects based on the theory of planning experiments with the simulation model is shown.