On the global search in d.c. optimization problem

Математическое моделирование в информационных технологиях

143

Существует простой и эффективный способ выделения нужных понятий из размеченного текста на естественном языке, схожий с обычными регулярными выражениями (Stanford NLP, TokenSequencePattem [2] или библиотека Natural Language Toolkit для языка Python [3]). После выделения набора сущностей мы сопоставляем найденные слова с набором строк, которым идентифицирует (именует) себя каждая ЭМ в конкретной библиотеке MTSS. Похожим образом выделяются затем свойства найденных ЭЭМ, и затем - их взаимодействия.

Список литературы

1. S. V. Rudometov, "MTSS simulation system," 2011-10-28. Accessed on: 30.10.2011Available: URL: http://fap. sbras.ru/node/2325 (In Russian).

2. (2018). Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger. Available: https://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml.

3. E. K. Steven Bird, Edward Loper, Natural Language Processing with Python - Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. O'Reilly Media, 2009, p. 504.

Моделирование работы очистного забоя угольной шахты

С. В. Рудометов1, В. В. Окольнишников2, А. А. Ордин2

1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

2Институт вычислительных технологий СО РАН

Email: rsw@inbox.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10291

В системе имитационного моделирования MTSS [1-2] реализована специализированная библиотека моделей горных машин, используемых при добыче угля в длинном очистном забое угольной шахты. С использованием специализированной библиотеки имитационных моделей горных машин разработана комплексная модель технологических процессов подземной добычи угля в очистном забое угольной шахты. Исследованы подходы повышения производительности очистного забоя в зависимости от технических характеристик горных машин, размеров лавы, технологических схем добычи угля в условиях изменяющихся горно-геологических и геомеханических характеристик угольного пласта.

Список литературы

1. Рудометов С.В. Визуально-интерактивная система имитационного моделирования технологических систем // Вестник СибГУТИ. 2011. №3. С. 14-27.

2. Rudometov S.V, Okolnishnikov VV A System for Computer Simulation of Technological Processes // Proceedings of 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control (MIM 2013). 2013. P. 653-658.

On the global search in d.c. optimization problem

A. S. Strekalovsky

Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory SB RAS

Email: strekal@icc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10292

We consider the general optimization problem with the cost function and equality and inequality constraints given by d.c. functions. The original problem is reduced to a problem without constraints with the help of the exact penalization theory. Besides, the goal function of the auxiliary penalized problem turns out to be d.c. function. On the base of the idea of consecutive solution of linearized problems we develop a special local search method for the penalized problem and study its convergence [1].

In addition, we study the case when the sets of minimizing sequences of both problems coincide. Further we prove necessary and sufficient conditions for the sequence to be minimizing in the penalized problem [2]. In addition we propose a theoretical method that generates a minimizing sequence for the penalized problem. We also develop a global search scheme and prove that it produces a minimizing sequence in the penalized problem.

Finally, as applications, we consider the problems of numerical finding of a Nash equilibrium point, an optimistic solution of bilevel problems, and solution of system of nonlinear equations by variational approach.

144

Секция 8

References

1. Strekalovsky A. S., Minarchenko I. M. A local search method for optimization problem with d.c. inequality constraints // Applied Mathematical Modelling. 2018. V. 58. P. 229-244

2. Strekalovsky A. S. Global optimality conditions and exact penalization // Optimization Letters. 2019. DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10001 10.1007/s11590-017-1214-x.

Эволюционный подход к оптимизации сетей инженерных коммуникаций

Г. Ы. Токтошов

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: gulzhigit@sscc.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10293

В настоящей работе рассматривается мультикритериальная задача оптимизации сетей инженерных коммуникаций по критериям экономичность и надежность их функционирования. В качестве математического объекта описания для структуры сетей была использована двухуровневая гиперсеть, позволяющая отобразить одной структуру в другую с учетом зависимости параметров элементов этих подсистем. При этом, структура в которой отображается физический объект (трубопровод, кабель и т. п.) описывается математической или цифровой модели местности. Такая модель, включающая в себя все особенности области размещения и рельефа местности, называется первичная сеть. Структура, соответствующая конфигурации реальной сети, которая вследствие отображается в первичную сеть называется вторичная сеть. Тогда задача вставиться следующим образом: необходимо отобразить конфигурации вторичной сети в первичную сеть, по критерию минимума суммарных строительных и эксплуатационных затрат, при условии, что надежность проектируемой сети не была меньше чем наперед заданное пороговое значение. Отметим, что впервые задачи построения гиперсетей с учетом их надежности была рассмотрена в [1,2]. В качестве показателей надежности гиперсети предполагается использовать различные критерии, таким как 2-х терминальная связность выделенных пар вершин, средняя надежность сети и вероятность существования путей между выделенных пар вершин [3,4].

Так как не существует однозначного точного решения поставленной задачи, то его выбор осуществлялся эвристическими подходами, основанные на моделях теории гиперсетей [5] и различных метаэв-ристик, такой как алгоритм муравьиной колонии [6]. Для построения гиперсети, имеющей минимальной стоимости и удовлетворяющей заданный порог надежности, был разработан модифицированный алгоритм муравьиной колонии. Предложенный алгоритм основывается на методах эволюционного синтеза и модели гиперсети, что позволяет построить гиперсеть, соотвествующие условиям экономичность и заданный порог надежность функционирования проектируемой сети.

Список литературы

1. Rodionov, A.S., Rodionova, O.K.: Random Hypernets in Reliability Analysis of Multilayer Networks. J. Lecture Notes in Electrical Engineering, 343, 307-315

2. Rodionov, A.S., Rodionova, O.K.: Using Random Hypernets for Reliability Analysis of Multilevel Networks. In: 1st Int. Conf. on Mathematical Methods and Computational Techniques in Science and Engineering

3. Guljigit Toktoshov, Anastasiya Yurgenson, Denis Migov. Design of Utility Network Subject to Reliability Constraint // Proc. of International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, IEEE SIBIRCON 2017, Novosibirsk, Russia, 18-22 Sept. 2017. P. 172-17.

4. Gulzhigit Y. Toktoshov, Anastasia N. Yurgenson and Denis A. Migov On a Problem of the Utility Network Design //OPTA-SCL 2018, (Springer), 8-14 July.2018, vol.2098, P.385-395

5. Попков В.К. О моделировании городских транспортных систем гиперсетями // Автоматика и телемеханика. — 2011. —72. № 6. — С. 179-189.

6. Dorigo M. Swarm Intelligence, Ant Algorithms and Ant Colony Optimization // Reader for CEU Summer University Course "Complex System". Budapest, Central European University, 2001. P. 1-38.