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» относится к Категории К-1 (входит в 25% Рецензируемых научных изданий, отсортированных по показателю научной значимости).

 

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

Текущий выпуск

№ 4 (2023)

Обзор методов и систем генерации синтетических обучающих данных
Рабчевский А.Н.

Аннотация

Развитие современных систем искусственного интеллекта невозможно себе представить без нейросетевых технологий. В процессе проектирования исследователи часто сталкиваются с тем, что данных для обучения современных нейросетевых моделей недостаточно, эти данные могут быть несбалансированны или сильно разрежены. Нередко случается, что реальных данных просто не существует, так как область исследований еще только формируется. Актуальной является проблема обеспечения конфиденциальности реальных персональных данных или медицинских данных пациентов, которые используются в процессе обмена между исследователями или в процессе тестирования различных нейросетевых систем. Во многих предметных областях стоимость сбора и разметки реальных данных может быть чрезмерно высокой. Для решения этих проблем все чаще используются синтетические данные. Цель данной публикации состоит в том, чтобы познакомить читателей с достижениями в области генерации и использования обучающих синтетических данных. В работе представлено описание различных методов, систем и программных средств, используемых для генерации синтетических данных, которые могут помочь в улучшении нейросетевых моделей. Поскольку в настоящее время уже сформировалась целая индустрия по производству синтетических данных, представлены ведущие технологические платформы синтеза данных. Работа носит обзорный характер, поэтому содержит обширную библиографию. Ценность статьи заключается в том, что приведенный обзор поможет читателям расширить представления об использовании синтетических данных в решении широкого спектра нейросетевых задач, а также глубже познакомится с методами и инструментами для их генерации.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):6-45
views
PDF
(Rus)
Сравнение методов отбора значимых признаков для классификации геомагнитных данных
Гайнетдинова А.А., Воробьев А.В.

Аннотация

Рассматриваются основные этапы обработки и методы отбора признаков для их дальнейшего использования в алгоритмах машинного обучения для построения моделей, которые предназначены для прогнозирования полярных сияний. Целью работы является сравнение методов отбора признаков при построении модели диагностики наличия полярных сияний на основе интеллектуального анализа геомагнитных данных. В качестве исходных данных для настоящей работы использовались данные обсерватории «Ловозеро» (LOZ) за девять лет (2012–2020 гг.). Отличительной особенностью данных является их разнородность: в наборе содержатся как категориальные (часть которых являются бинарными, а часть – небинарными), так и количественные. Рассмотрены такие способы отбора признаков, как анализ главных компонент, метод опорных векторов, рекурсивное исключение признаков, алгоритм Extra-Trees. Результаты исследования показали, что использование отобранных признаков наоснове анализа в проекции главных компонент позволит преодолеть «проклятье размерности», устранить «шумы» и снизить переобучение модели.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):46-55
views
PDF
(Rus)
Многокритериальное ранжирование и выбор в ранговых градациях объектов, измеренных в разнотипных шкалах
Корнеенко В.П.

Аннотация

Для решений многокритериальных прикладных задач, связанных с построением рейтингов организаций, выбором эффективных объектов (альтернатив, вариантов решений), исходные данные которых представлены в разнотипных (количественных, порядковых) шкалах измерения, применение обобщенного критерия в виде аддитивной свертки частных критериев некорректно. В связи с этим распространение получили методы сужения исходного множества объектов, а также методы построения результирующего ранжирования (медианы Кемена – Снелла). Однако, если исходные оценки объектов преобразовать в результирующую однородную шкалу, т.е. шкалу с одинаковым размахом критериев, то применение аддитивного механизма агрегирования в этом случае будет корректно. В качестве такой результирующей шкалы может служить порядковая ранговая шкала. В работе обосновывается метод, при котором результаты преобразования количественных (балльных) оценок объектов в градации ранговой шкалы при решении многокритериальных задач будут инвариантны при любых количественных преобразованиях исходных шкал. Доказывается сохранение упорядочений объектов по обобщенным оценкам в виде суммы рангов по равноважным критериям. При этом также сохраняются упорядочения объектов, базирующиеся на отношениях с k-м порядком строгого предпочтения. Приводятся иллюстративные примеры.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):55-69
views
PDF
(Rus)
Стохастическая модель функционирования участка интеллектуальной электрической сети
Сидоров С.М., Обжерин Ю.Е.

Аннотация

Особенность больших систем, в частности электроэнергетических, заключается в том, что на физическое состояние всей системы влияет большое число взаимодействующих элементов, случайным образом находящихся в различных состояниях. Актуальность работы обусловлена тем, что разработка математических моделей, учитывающих специфику функционирования электрических сетей, позволяет решать важные задачи интеллектуализации энергетики. Цель исследования обусловлена стремлением показать преимущества, возникающие при использовании аппарата теории скрытых марковских мо-делей к полумарковским моделям интеллектуальных электрических систем. Для этого строится полумарковская модель участка распределительной электросети (интеллектуальной электрической сети). Используя теорию по-лумарковских процессов с общим фазовым пространством состояний, воз-можно определить временные характеристики надежности системы, получить более адекватную модель. Однако территориальная разбросанность, труднодоступность некоторых участков электрических сетей и широкое внедрение средств автоматизации порождают новые проблемы. Для своевременного реагирования на различные факторы становятся необходимыми оценка и прогноз состояний системы (участков системы) в зависимости от сигналов, получаемых в процессе ее работы. Достичь этого возможно с помощью применения теории скрытых марковских моделей. Определяются характеристики надежности, и строится укрупненная модель участка интеллектуальной распределительной электросети, которая позволяет перейти к конечному пространству состояний модели. Используя укрупненную модель, определяются параметры и разрабатывается скрытая марковская модель, для которой по заданному вектору сигналов находятся наиболее вероятные состояния, соответствующие ему, прогнозируются по-следующие состояния элементов моделируемой системы и сигналы. В заключительной части статьи приводится пример нахождения характеристик надежности системы и решения ряда задач теории скрытых марковских моделей.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):70-82
views
PDF
(Rus)
Автономная система предупреждения столкновений безэкипажных судов: алгоритмы и программная реализация
Баракат Л.А., Квятковская И.Ю.

Аннотация

Столкновение судов – одна из наиболее серьезных проблем на международном морском транспорте. Поэтому вопрос безопасности судовождения является широко обсуждаемой темой исследования в специализированной научной литературе. На протяжении последнего времени технология безэ-кипажного судовождения постепенно находит все более широкое примене-ние в области морской робототехники. В связи с этим исследуется проблема безопасности судоходства при управлении движением безэкипажных судов. Объектом исследования является процесс предупреждения столкновений безэкипажных судов. Предмет исследования – алгоритмы работы системы автономного принятия решений и программное обеспечение по предотвращению столкновения судов при безэкипажном судовождении. Основной целью является повышение безопасности безэкипажного судовождения пу-тем разработки новых алгоритмов для автономного предупреждения столк-новений безэкипажных судов в режиме реального времени с учетом Международных правил предупреждения столкновений на море и рекомендаций Федерального агентства морского и речного транспорта (Росморречфлот). Рассматриваются фундаментальная концепция и набор ключевых задач автономной системы предупреждения столкновений безэкипажных судов, которые являются морскими транспортными средствами, способными воспринимать окружающую среду и работать без участия человека. В контексте исследования особое внимание уделяется вопросу разработки алгоритма программного обеспечения по определению наиболее опасного препятствия, находящегося в радиусе 12 миль от безэкипажного судна (требования Росморречфлота), на основе геометрии предотвращения столкновений судов, оценки риска столкновения и характеристик препятствий. Кроме того, разработанные алгоритмы могут предотвратить столкновение и решать проблемы предупреждения столкновений безэкипажных судов в реальном времени. Результаты моделирования также демонстрируют перспективность применения предложенных алгоритмов для повышения безопасности безэкипажного судовождения. Тем не менее исследование дает возможность разработать новую информационную систему принятия решений для автоном-ного предотвращения столкновений судов. В настоящее время информационная система находится в разработке и будет предложена позже.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):83-93
views
PDF
(Eng)
Применение компьютерного зрения для определения реперных точек при оценке нарушения осанки
Шитоев И.Д., Никитин В.Н., Иванова М.Д., Клоян Г.З., Муравьев С.В.

Аннотация

Применение компьютерного зрения для определения реперных точек на спине человека является относительно новым подходом в медицине. Актуальность данного исследования обусловлена не только необходимостью разработки новых методов и подходов в определении нарушения осанки, но и растущим интересом к развитию и применению искусственного интеллекта в медицине. Настоящее исследование посвящено созданию и обучению нейронной сети для нахождения реперных точек спины при диагностике нарушений осанки. Использована совокупность готовых нейросетевых инструментов, находящихся в свободном доступе. Обучение проводилось на моделях фотографируемых добровольцев для определения реперных точек спины. Результаты исследования свидетельствуют, что был выполнен поиск альтернативных (реперных) точек, определяющих геометрию спины при помощи разработанных нейросетевых алгоритмов. Показано, что точность обнаружения точек обученной на 2400 группированных фотографий нейронной сетью достигает 85 %, что свидетельствует о хорошем определении границ объектов и их классификации. Применение компьютерного зрения для определения реперных точек для оценки нарушения осанки может принести значительные преимущества в медицинской практике. Этот инструмент может быть более точным и эффективным, чем традиционные методы диагностики, а также более доступным и удобным для пациента. Кроме того, использование нейронных сетей может ускорить процесс диагностики и снизить затраты на проведение исследования.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):94-106
views
PDF
(Rus)
Формирование оценочных средств компетентностных моделей в области информационной безопасности
Коцюба И.Ю., Шестаков А.В.

Аннотация

Исследованы процедуры формирования оценочных средств при подготовке ведомственных специалистов, реализующих функции планирования, реализации и контроля организационных систем высшего и дополнительного образования, направленные на совершенствование механизмов формирования политики обеспечения информационной безопасности и оценки эффективности систем, средств и принятых мер для объектов информатизации различных уровней иерархии. Исследуемые проблемные вопросы связаны с развитием теоретических основ управления в организационных системах, методов и алгоритмов решения задач управления, в том числе информационного и программного обеспечения. Проанализированы результаты научных исследований, прикладных научных исследований и квалификационных работ по проблематике формирования учебно-методического обеспечения образовательных организаций и фондов оценочных средств в области информационной безопасности с учетом особенностей компетентностных моделей для подготовки ведомственных специалистов. Обобщены механизмы и детализированы процедуры формирования оценочных средств, ориентированные на перспективные технологии обеспечения соответствия знаний, мотивационных установок и умений – компетенциям специалиста в области информационной безопасности. Предложены концептуальные модели компетентностного пространства в парадигмах объектно-ориентированного программирования, новые математические модели для управления индивидуальными образовательными траекториями и проектирования компетентностно-ориентированных заданий для оценивания сформированности компетенций.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):107-125
views
PDF
(Rus)
Оптимизационный алгоритм взаимодействующих стран и его применение для решения задач фармакокинетики
Крашенинников Р.С., Митричев И.И.

Аннотация

С ростом сложности оптимизационных задач в научной среде, все более популярными становятся эволюционные алгоритмы, вдохновленные теми или иными процессами в мире. Предложен новый эволюционный алгоритм взаимодействующих стран, в большей степени вдохновленный классическим генетическим алгоритмом, островным алгоритмом и миграционным алгоритмом. Проведено исследование работоспособности алгоритма на классических тестовых функциях. Результаты работы алгоритма демонстрируют его пригодность для решения оптимизационных задач и перспективность его дальнейшего изучения. В завершении рассматривается применение данного алгоритма для поиска фармакокинетических констант двухкамерной модели.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):126-135
views
PDF
(Rus)
Модель духканального колл-центра с обменом заявками и повторными звонками
Баркалов С.А., Серебрякова Е.А.

Аннотация

Представлена численная модель стационарного распределения состояний колл-центра для двухканальной RQ-системы с обменом заявками. Такие системы становятся все более актуальными в связи с параллельным применением для обслуживания звонков как диспетчеров-людей, так и голосовых интеллектуальных ботов. Расчеты основаны на решении системы стационарных уравнений Чепмена - Колмогорова для марковского процесса, описывающего RQ-систему. Предложенная в работе система уравнений отличается от предшествующих моделей наличием обмена заявками между каналами обслуживания в соответствии с предпочтениями клиентов. В ней учитывается возможность случайных повторных звонков в течение заданного среднего времени. Время обслуживания в каналах и время задержки заявок на орбитах имеют экспоненциальные законы распределения. Заявки на орбите обладают свойством нетерпеливости, т.е. покидают систему после некоторого случайного времени. Для нахождения стационарного распределения состояний на орбитах используется итерационный численный метод Гаусса - Зейделя, обеспечивающий быструю сходимость вычислений. Для каждого канала учитывается своя орбита заявок. Точность решения контролируется увеличением максимального числа заявок на орбите до стабилизации результата. Модель демонстрирует чувствительность пропускной способности системы к асимметрии предпочтений клиентов при смене канала. Численное моделирование проведено для колл-центра жилищной управляющей компании «СтройТехника» г. Воронежа. Потоки заявок и параметры повторных звонков рассчитывались на основе данных сайта компании и анализа социальных сетей. Учет повторных звонков снижает пропускную способность системы по сравнению с вариантом полностью нетерпеливых клиентов, которые не используют повторные звонки. Случай полностью нетерпеливых клиентов описывает предельное состояние системы обслуживания. В то же время перераспределение звонков в пользу более производительного канала улучшает общие характеристики системы. Полученные результаты показывают целесообразность применения высокопроизводительных многоканальных голосовых ботов при одновременном стимулировании смещения предпочтений клиентов в пользу интеллектуальных автоматов.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):136-145
views
PDF
(Rus)
Математическое моделирование процедуры формирования регионального бюджета
Шаланов Н.В., Злобина С.Л., Шаланова О.Н., Пешкова М.Н., Яковлева А.А.

Аннотация

Бюджет региона является ключевым звеном региональной финансовой системы. Согласно бюджетному законодательству, формирование бюджета субъекта Российской Федерации осуществляется органами государственной власти субъекта Российской Федерации в соответствии с требованиями, установленными Бюджетным кодексом Российской Федерации, а также принятыми в соответствии с ним законами субъекта Российской Федерации и другими нормативными документами. Процедура формирования регионального бюджета достаточно хорошо регламентирована, но слабо формализована. Необходимо отметить, что существенными различиями обладают тактика бюджетного планирования и его стратегия, поскольку долгосрочные цели ставятся на основе разработки стратегических планов. Целью данного исследования является реализация подхода к формированию регионального бюджета согласно оптимальной структуре. Особенность концепции заключается в разработке вектора цели и позиционировании бюджетного планирования как байесовского процесса. Критерием оптимальности выступает расположение многомерной точки, выражающей состав бюджета, на прямой, отражающей вектор цели. Такой подход применительно к процедуре формирования регионального бюджета ранее не рассматривался. Решение данной задачи предполагает формирование вектора цели как доходной, так и расходной его частей. В качестве методического инструментария в работе выступают классические методы аналитической геометрии и алгоритм формирования регионального бюджета. Для повышения адекватности результатов при моделировании регионального бюджета целесообразно дополнить условием принадлежности случайного процесса к байесовскому типу, тогда, кроме полученных значений, еще учитывается доля статьи в региональном бюджете. Байесовский процесс учитывает условные вероятности. В данной работе в качестве условных вероятностей выступает относительная мера достижения каждой статьей бюджета целевого состояния в базовом периоде. На иллюстративном примере показано применение предлагаемого методологического подхода для формирования оптимального регионального бюджета в рамках доходной и расходной частей по статьям, утвержденным российским законодательством. Построение и анализ регионального бюджета позволяют по-новому подойти к решению такой задачи, а самое главное - сформировать оптимальный бюджет при экономии интеллектуальных и временных затрат участников бюджетного процесса. Результаты математического моделирования регионального бюджета представлены в виде алгоритма, что дает возможность закрепления соответствующих процедур расчета доходной и расходной частей бюджета в нормативных документах (на федеральном и/или региональном уровне) с целью их дальнейшего использования в бюджетном процессе.
Прикладная математика и вопросы управления. 2023;(4):146-156
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