Прикладная математика и вопросы управления

Журнал «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences» является рецензируемым периодическим научным изданием с открытым доступом.

Полное официальное название: Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences 

Краткое название на русском языке: Прикладная математика и вопросы управления

Название журнала на английском языке: Applied Mathematics and Control Sciences

Аббревиатура журнала на английском языке (согласно ISO-4): Appl. Math. Control Sci.

Графическое оформление журнала:

На лицевой стороне обложки расположены название журнала Прикладная математика и вопросы управления, логотип ПНИПУ и знак десятилетия науки и технологий на русском языке. Миниатюра лицевой стороны обложки используется на первой странице каждой статьи, где приведены метаданные на русском языке.

На оборотной стороне обложки приведены название журнала Applied Mathematics and Control Sciences, логотип ПНИПУ и знак десятилетия науки и технологий на английском языке соответственно. Миниатюра оборотной стороны журнала используется на второй странице каждой статьи, где приведены метаданные на английском языке.

Учредитель и издатель: Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

Журнал «Прикладная математика и вопросы управления / Applied mathematics and control sciences» зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), свидетельство ПИ № ФС77-58826 от 28 июля 2014 года.

Подписной индекс в каталоге «Пресса России»: 45011.

ISSN журнала: 2499-9873.   eISSN журнала: 2782-4500.  DOI: 10.15593/2499-9873

Язык публикации: русский, английский

Главный редактор: д-р техн. наук, профессор Столбов Валерий Юрьевич

Заведующий редакцией: канд. экон. наук, доцент Алексеев Александр Олегович

Контакты редакции: 

Адрес: Редакция журнала "Прикладная математика и вопросы управления", Россия, Пермь, 614990, Комсомольский пр-кт, 29
Телефон: +7 (342) 219-85-87; + 7 (909) 1000-150
E-mail: aoalekseev@pstu.ru  

Периодичность выхода: 4 раза в год

За публикацию статей плата с авторов не взымается.

Контент доступен по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная. (CC BY-NC 4.0). Редакция журнала разрешает читателям читать, скачивать, копировать, распространять, распечатывать, искать или давать ссылки на полные тексты своих статей и позволяет читателям использовать их в любых других законных целях в соответствии с определением открытого доступа, данным Будапештской инициативой открытого доступа.

Журнал адресован научным сотрудникам, инженерам, системным программистам, руководителям промышленных предприятий и научно-исследовательских организаций, аспирантам, соискателям учёных степеней, преподавателям и студентам старших курсов технических вузов и классических университетов.

Журнал «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences» входит в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук по научным специальностям:
1.1.2. Дифференциальные уравнения и математическая физика (физико-математические науки) с 15.02.2023 г.
1.2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение (физико-математические науки) с 15.02.2023 г.
1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки) с 01.02.2022 г.
1.2.2. Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (физико-математические науки) с 15.02.2023 г.
2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (технические науки) с 01.02.2022 г.
2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки) с 01.02.2022 г.
2.3.4. Управление в социальных и экономических системах (технические науки) с 01.02.2022 г.
2.3.5. Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей (технические науки) с 15.02.2023 г.
2.3.7. Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования (технические науки) с 15.02.2023 г.
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы экономики (физико-математические науки) с 15.02.2023 г.
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы экономики (экономические науки) с 15.02.2023 г.

Журнал основан в 2000 году.

С 2014 года журнал издается под текущим названием «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences». 

До 2013 года Журнал назывался «Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная математика и механика».

До 2011 Журнал назывался «Вестник Пермского государственного технического университета. Прикладная математика и механика».

С 2010 года Журнал включен в проект Российский индекс научного цитирования в электронной научной библиотеке eLibrary.ru

С 2019 года Журнал включен в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук по научным специальностям

На основании рекомендаций Президиума Высшей аттестационной комиссии Распоряжением Минобрнауки России от 19 апреля 2019 №102-р журнал «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences», издаваемый ПНИПУ, вошел в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук по научным специальностям:

05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) (технические науки)
05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки)
05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)

По данным специальностям журнал действовал с 19 апреля 2019 г. по 16 октября 2022 г. 

В настоящее время журнал включен в Перечень рецензируемых журналов по специальностям указанным в начале страницы.

В соответствии с Информационным письмом Высшей аттестационной комиссии при Минобрнауки России от 6 декабря 2022 № 02-1198 "О категорировании Перечня рецензируемых научных изданий" журнал «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences» относился к Категории К1. 

По итогам категорирования рецензируемых научных изданий 2023 года с 1 января 2024 года по 31 декабря 2026 года журнал «Прикладная математика и вопросы управления / Applied Mathematics and Control Sciences» относится к категории К3. Редакция журнала связывает изменение категории журнала c расширением перечня научных специальностей в 2023 году. Так, с 15 февраля 2023 года вместо четырех специальностей (1.2.2; 2.3.1; 2.3.3 и 2.3.4) журнал стал входить в Перечень по восьми научным специальностям (1.1.2; 1.2.1; 1.2.2; 2.3.1; 2.3.3; 2.3.4; 2.3.7 и 5.2.2). Заявку на расширение научных специальностей редакция журнала подала в июле 2022 года до того, как появилась информация о каком-либо категорировании рецензируемых журналов. Редакция благодарит экспертов, давших высокую оценку журналу в 2022 году. Уверены, что усилия редакции и качественные статьи авторов журнала приведут к возвращению журнала к категории К1.

Указом Президента Российской Федерации 2022–2031 годы в Российской Федерации объявлены Десятилетием науки и технологий.

Текущий выпуск

№ 2 (2024)

Об априорных оценках интегральной нагрузки уравнения Кирхгофа
Бозиев О.Л.

Аннотация

Большое количество физических, биологических и других явлений и процессов описываются нагруженными уравнениями. Нелинейное гиперболическое уравнение Кирхгофа моделирует некоторые колебательные процессы и содержит нагрузку в виде рациональной степени m/n линейной функции от нормы искомого решения в пространстве H1(Ω). Подобную нагрузку будем называть интегральной. В работе для данного уравнения рассматривается вторая смешанная задача с однородными граничными условиями. В силу сложности интегрирования нелинейных дифференциальных уравнений во многих случаях они с разной степенью точности аппроксимируются линейными уравнениями. При этом может оказаться, что линеаризованное уравнение весьма условно моделирует исследуемое явление. Целью настоящей работы является установление априорных оценок для интегральной нагрузки уравнения Кирхгофа, которые используются для его «корректной» линеаризации. Соответствующие результаты формулируются в виде теорем. В случае положительной степени m/n полученная оценка действительна для любых значений m и n. В отрицательном случае устанавливаются отдельные оценки для m < n, m = n и m > n. Во всех случаях производится переход от нестрого равенства априорной оценки к равенству, связывающему интегральную нагрузку с некоторой линейной функцией, зависящей от начальных условий и правой части уравнения. Для редукции уравнения Кирхгофа к линейному уравнению его интегральная нагрузка заменяется полученной функцией. Способ применим к уравнениям с интегральной нагрузкой как в главной части, так и в младших членах.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):6–17
views
PDF
(Rus)
Использование принципа максимальной энтропии для конструирования робастных оценок при байесовском точечном засорении. Часть II
Лисицин Д.В., Гаврилов К.В.

Аннотация

Рассматривается развитие теории робастного оценивания параметров статистических моделей с привлечением аппарата теории информации. Анализируется подход А.М. Шурыгина, основанный на модели серии выборок со случайным точечным засорением (модели байесовского точечного засорения). В первой части нашей работы описан непараметрический способ выбора распределения засоряющей точки – посредством максимизации энтропии Шеннона или перекрестной энтропии в окрестности модельного распределения, ограниченной величиной дивергенции Кульбака – Лейблера. Такой способ нахождения плотности распределения засоряющей точки позволяет рассматривать получаемые оценки как робастные, причем обладающие свойством оптимальности. Полученные оценки мы называем обобщенными радикальными, поскольку их частным случаем являются радикальные оценки А.М. Шурыгина.Во второй части работы получено другое оптимальное решение на основе формализма А. Реньи (или эквивалентного с точки зрения нашей задачи формализма К. Цаллиса), дающее новое семейство оценок, частными случаями которого также являются некоторые известные оценки. Для выбора одной оценки из семейства, определяемого разными ограничениями на дивергенцию, предложен оптимизационный подход. Основные теоретические результаты, полученные в работе, иллюстрируются на примере оценивания параметра сдвига косинусного распределения.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):18–33
views
PDF
(Rus)
Нейро-окрестностные модели как новый класс иерархических динамических окрестностных моделей
Седых И.А., Истомин В.А.

Аннотация

Представлены основные особенности моделирования сложных распределенных процессов, отражена актуальность исследования и важность моделирования таких процессов. Рассматривается развитие окрестностного подхода, труды отечественных и зарубежных авторов, внесших значительный вклад в развитие математического моделирования сложных динамических систем. Приведены виды окрестностных моделей и отражено положение нового направления иерархических динамических нейро-окрестностных моделей в классе окрестностных моделей. Представлены преимущества развития данного подхода, а именно улучшение интерпретируемости модели при одновременном обеспечении достаточной точности с обобщающей способностью и устойчивостью к шуму. Выделены основные этапы построения и представлены сферы применения иерархических динамических нейро-окрестностных моделей. Отмечено три способа представления их структуры: графический, теоретико-множественный и матричный. Графический способ представления основывается на графах, разделенных на два слоя, которые описывают связи между узлами по переходам и по выходам соответственно. Показаны схемы слоев и общая схема узла исследуемой модели по переходам и выходам. Теоретико-множественный способ описывает модель в виде множеств узлов и иерархических окрестностных связей между ними. Матричный способ позволяет представить модель в виде матриц смежности для переходов и выходов по состояниям и по внешним воздействиям соответственно. Приведено подробное описание иерархических динамических нейро-окрестностных моделей и нейронных сетей в узлах. Описан алгоритм идентификации разработанного подхода, показана схема алгоритма идентификации. Приведен пример построения иерархической динамической нейро-окрестностной модели прогноза общего энергопотребления бытовой техники в доме с учетом отопления и погодных условий в реализованной программе Python с автоматическим подбором оптимальных параметров модели. Приведено описание исходных данных, взятых с сайта Kaggle. Проведена подготовка данных, на основе которых выполнено обучение и тестирование полученной модели. Показана схема иерархической динамической нейро-окрестностной модели прогнозируемого процесса. Сделаны выводы по проделанному исследованию.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):34–48
views
PDF
(Rus)
Исследование и оценка неразложимого остатка на степень влияния каждой переменной при факторном анализе
Баркалов С.А., Курочка П.Н., Серебрякова Е.А.

Аннотация

Основная задача факторного анализа – это выявление неявных факторов, объясняющих связи между наблюдаемыми переменными. Это дает возможность получить более полное и точное представление об изучаемых явлениях и процессах, что позволяет установить скрытые закономерности и тенденции, которые далеко не всегда возможно определить при визуальном анализе данных. Эти скрытые переменные могут быть использованы для упрощения данных и понимания основных механизмов, лежащих в основе изучаемого явления. Количественная оценка влияния каждой переменной на результат с помощью математических методов может быть выполнена с использованием различных подходов и инструментов. Приводится краткий обзор основного инструментария. Выбор конкретного метода зависит от характера данных, целей исследования и доступных ресурсов.Известно, что основным недостатком факторного анализа является невыполнение переместительного (коммуникативного) закона умножения, что объясняется возникновением неразложимого остатка. Неразложимый остаток объясняется тем, что рассматриваемая модель не полностью учитывает все факторы, влияющие на изучаемое явление, а поэтому вариация признака не будет определяться только рассматриваемыми факторами, то есть останется какая-то часть, не распределенная между факторами. В связи с этим величина влияния факторов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в детерминированной модели. С увеличением числа факторов-сомножителей резко возрастает количество равноправных вариантов расчетов, так как увеличивается число возможных перестановок факторов. Таким образом, вариантов расчета степени влияния факторов на результирующий показатель достаточно много и выбор способа расчета зависит от целей исследования. При этом следует отметить, что количество вариантов, рассматриваемых возможных перестановок факторов можно уменьшить за счет агрегирования некоторых факторов. Важно только четко обосновать экономический смысл такого агрегированного показателя. Это обстоятельство дает возможность построения процедуры, позволяющей оценить неразложимый остаток.В статье рассматривается методика оценки неразложимого остатка. Величина неразложимого остатка может быть определена как разность данных, полученных в двух формах расчета, между значениями показателя в мультипликативной модели, где этот показатель стоит на последнем месте, и по другому способу расчета, где этот же фактор поставлен на первое место. Показано, что в ходе проведения факторного анализа имеется инвариантная константа, не зависящая от способа расчета. Приводится также способы уменьшения размерности исходной задача за счет агрегирования исходных факторов. Важно только четко обосновать экономический смысл такого агрегированного показателя. В статье приводится пример трехфакторной модели производительности труда, когда результативный показатель будет определяться тремя факторами: фондоотдачей, механовооруженностью рабочих и долей рабочих в общей численности предприятия. За счет объединения первых двух факторов в один произошла редукция задачи к двухфакторной модели производительности труда, зависящей от двух факторов: средней выработки рабочих и доли рабочих в общей численности работников предприятия.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):49-66
views
PDF
(Rus)
Применение нейросетей глубокого обучения для детектирования пространственных ключевых точек при выполнении спортивных упражнений
Терехин А.Д., Федосеев С.А., Столбов В.Ю.

Аннотация

Рассматривается применение нейронных сетей для детектирования пространственных ключевых точек человека при выполнении спортивных упражнений. Технология детекции ключевых точек позволяет отслеживать движения спортсменов в реальном времени, проводить глубокий анализ их техники и автоматизировать выполнение упражнений. Это помогает тренерам выявлять слабые места и совершенствовать навыки спортсменов. Основное внимание уделено методам 2D- и 3D-детекции ключевых точек, их применению в спорте и анализу эффективности. Приводятся результаты 3D-детекции ключевых точек для спортсмена выполняющего упражнение.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):67-77
views
PDF
(Rus)
Сравнительный анализ методов построения виртуальных анализаторов качества продуктов колонны фракционирования в условиях пропусков данных в обучающей выборке
Плотников А.А., Штакин Д.В., Снегирев О.Ю., Торгашов А.Ю.

Аннотация

Рассматривается сравнительный анализ методов построения виртуальных анализаторов с использованием робастной регрессии, гребневой регрессии, метода ортогональных проекций на скрытые структуры на основе ядра (англ. K-OPLS), метода чередующихся условных математических ожиданий (англ. ACE) и нейросетей прямого распространения. Данные модели в составе виртуальных анализаторов предназначены для оценки значений точек фракционного состава керосиновой фракции – продукта колонны фракционирования – в режиме реального времени.В ходе построения моделей рассмотрен вопрос усреднения значений входных переменных за определенный промежуток времени для привязки к значениям выходных переменных. В отличие от существующих работ, в данном исследовании обучение и тестирование моделей осуществляется на ограниченных по значениям выходной переменной сегментах данных, т.е. в условиях пропусков данных в обучающей выборки. Показано влияние ширины интервала усреднения значений входной переменной на точность оценки получаемых моделей. Также показано, что наименьшее значение средней абсолютной ошибки при оценке точек фракционного состава обеспечивают модели на основе нейронных сетей и K-OPLS при различных вариантах обучения и тестирования.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):78–95
views
PDF
(Rus)
Управление рисками сокращения продолжительности жизни
Тасейко О.В., Бельская Е.Н.

Аннотация

Исследование направлено на разработку подходов управления рисками сокращения продолжительности жизни. Оценка рисков сокращения продолжительности жизни рассматривается как основа управления санитарно-гигиеническим благополучием населения. Разработаны алгоритмы управления и модели оценки риска сокращения продолжительности жизни с использованием контекстных диаграмм. Рассмотрена количественная модель оценки рисков сокращения продолжительности жизни, учитывающая характеристики негативных факторов окружающей среды и фоновые показатели здоровья населения территорий. Расчетные коэффициенты модели адаптированы к специфике данных санитарно-гигиенического мониторинга территорий РФ. Выполнена оценка рисков сокращения продолжительности жизни населения Сибирского федерального округа по четырем возрастным группам от воздействия загрязнения атмосферного воздуха диоксидом азота, являющегося одним из самых распространенных загрязняющих веществ. Оценка рисков выполнялась для болезней системы кровообращения и органов дыхания, характеризующихся наибольшей зависимостью состояния здоровья от влияния факторов окружающей среды. Выполнено сопоставление полученных значений рисков для населения Сибирского федерального округа с рисками для населения стран Европы. Наибольшее значение рисков сокращения продолжительности жизни получены для женщин в возрастной группе 75 лет и мужчин в возрасте от 60 до 74 лет. Предложены мероприятия по управлению рисками сокращения продолжительности жизни.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):96–109
views
PDF
(Rus)
Автоматизация поддержки выбора маркетинговой стратегии на основе интеллектуального прогнозирования спроса на услуги
Коцюба И.Ю., Алексеев П.А.

Аннотация

Представлен анализ различных методов прогнозирования спроса для телекоммуникационной компании «Триколор» с использованием как статистической модели SARIMA, так и современных подходов, включая XGBoost и рекуррентные нейронные сети. Исследование охватывает применение этих методов для оценки будущих изменений спроса на тарифные планы, учитывая сезонные колебания и другие влияющие факторы. Освещены вопросы настройки моделей, выбора параметров, а также вызовы и решения, связанные с каждым из методов, чтобы повысить точность прогнозов. Работа подчеркивает значимость интеграции разнообразных методов прогнозирования в стратегическое планирование и оперативное управление компанией в условиях рыночной конкуренции и изменчивости потребительских предпочтений. Результаты могут быть использованы для формирования гибких стратегий управления спросом и оптимизации предложений компании.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):110-122
views
PDF
(Rus)
Проблемы в проектном управлении при несовместимости требований в отношении вероятного срока окончания проекта
Пунтиков А.Н., Шиков А.Н.

Аннотация

Исследуется проблема разницы между требованиями к проекту в отношении сроков окончания, а именно повышение эффективности принятия решений в проектном управлении относительно вероятных сроков окончания проекта. На основе математических моделей, без специальных допущений относительно природы проекта показано, что задачи минимизации среднего значения длительности проекта, его наиболее вероятной продолжительности, медианного срока выполнения, а также такого срока, который гарантирует выполнение проекта с заданной вероятностью, не сводимы друг к другу и требуют различных управленческих решений. Сделан вывод, что популярные в проектном управлении математические модели, которые сводят неопределенность в сроках к единственному параметру, неадекватно отражают эту разницу в требованиях и могут быть усовершенствованы, чтобы их практические следствия были прозрачнее для проектных менеджеров, а также, что при принятии решений в рамках управления реальными проектами следует конкретизировать требования заказчика и однозначно определять, какой из сроков для него является ключевым. В результате исследования доказано, что в рамках любого достаточно сложного проекта всегда существуют такие управленческие решения, которые будут оправданы с точки зрения минимизации среднего срока, но приведут к увеличению медианного или наиболее вероятного срока завершения.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):123-138
views
PDF
(Rus)
Методика оценки эффективности деятельности организаций инновационной инфраструктуры
Кузора C.C., Олейник Е.Б.

Аннотация

Работа посвящена использованию методов математического моделирования для разработки методического подхода к оценке эффективности организаций, деятельность которых связана с инновационным развитием. Раскрывается особенность инновационного развития и определяется роль организаций, участвующих в научно-технической политике государства. В результате анализа отображаются основные виды организаций инновационной инфраструктуры, их функциональное назначение и поддержка со стороны органов исполнительной власти. Теоретической частью исследования является формирование сводного перечня показателей эффективности деятельности организаций инновационной инфраструктуры с целью дальнейшего использования в практической составляющей работы. На основании ранее проведенного исследования обосновывается выбор математического инструментария для разработки методики оценки, который предусматривает использование теории нечетких множеств и нечеткой логики, метода анализа иерархии, анализа временных рядов. Перечисленный набор методов моделирования применяется с точки зрения комплексности объекта исследования: учитываются количественные и качественные показатели, расставляются приоритеты задействованным переменным, принимаются во внимание проанализированные внешние факторы влияния. Такой подход позволяет повысить объективность результатов оценки. В качестве примера предлагаемый методический подход используется для оценки одного из элементов инновационной инфраструктуры. Подчеркивается необходимость комплексной оценки и уточняется практическая применимость предлагаемого подхода. Методика может быть использована органами государственной власти для целесообразного распределения финансовых ресурсов и других мер стимулирования организаций инновационной инфраструктуры. Также методика применима для внутреннего аудита деятельности рассмотренных в работе элементов с целью выработки рекомендаций по повышению собственной эффективности.
Прикладная математика и вопросы управления. 2024;(2):139-154
views
PDF
(Rus)

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах