Все выпуски
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Использование коллектива агентов для распознавания графа
Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 4, с. 525-532В работе рассматривается задача распознавания графов коллективом агентов. Два агента-исследователя одновременно передвигаются по графу, считывают и изменяют метки элементов графа, передают необходимую информацию агенту-экспериментатору, который строит представление исследуемого графа. Построен алгоритм распознавания линейной (от числа вершин графа) временной сложности, квадратичной емкостной сложности и коммуникационной сложности равной O(n2·log(n)), где n — число вершин графа. Для распознавания два, передвигающиеся по графу, агента используют по две различные краски (всего три краски). Алгоритм основан на методе обхода графа в глубину.
Ключевые слова: распознавание графа, коллектив агентов.Просмотров за год: 4. Цитирований: 2 (РИНЦ). -
Нейросетевой подход к исследованию задач оптимального управления
Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 539-557В статье предлагается метод исследования задач оптимального управления с использованием нейронных сетей. Рассмотрение проводится на примере задачи контроля качества поверхностных вод. При моделировании системы контроля качества поверхностных вод используются теоретико-игровой и иерархический подходы. Исследуется случай динамической двухуровневой системы управления качеством поверхностных вод, включающий ведущего и нескольких ведомых. Рассмотрение ведется с точки зрения ведомых. В этом случае между ними возникает неантагонистическая игра, в которой строится равновесие Нэша. С математической точки зрения при этом решается задача оптимального управления при наличии фазовых ограничений. Для ее аналитического исследования в работе используется принцип максимума Понтрягина, на основе которого формулируются условия оптимальности. Для решения возникающих при этом систем дифференциальных уравнений используется обучаемая нейронная сеть прямого распространения (feedforward). Приводится обзор существующих методов решения подобных задач с помощью нейронных сетей и методов обучения нейронных сетей. Для оценки ошибки решения, получаемого с помощью нейронной сети, предлагается использовать метод анализа дефекта решения, адаптированный для нейронных сетей. Это позволяет получить количественную оценку ошибки численного решения. Приведены примеры использования нейросетевого подхода для решения модельной задачи оптимального управления и задачи контроля качества поверхностных вод. Полученные в этих примерах результаты сравниваются с точным решением и с результатами, полученными методом стрельбы. Во всех случаях величина ошибки оценивается методом анализа дефекта решения. Нейросетевым методом проводится также исследование системы контроля качества поверхностных вод для случаев, когда решение задачи другими методами получить не удалось (большой временной промежуток моделирования и случай нескольких агентов). В статье иллюстрируются возможность использования нейросетевого подхода для решения различных задач оптимального управления и дифференциальных игр, а также возможность количественной оценки точности решения. Полученные результаты численных экспериментов позволяют говорить о необходимости введения регулирующего органа для достижения устойчивого развития системы.
Ключевые слова: оптимальное управление, дифференциальные игры, нейронная сеть, равновесие Нэша, принцип максимума Понтрягина. -
Алгоритм распознавания простых графов коллективом агентов
Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 33-45Исследование, представленное в работе, посвящено проблеме распознавания конечных графов с помощью коллектива агентов. В работе рассматриваются конечные неориентированных графы без петель и кратных ребер. Коллектив агентов состоит из двух агентов-исследователей, которые имеют конечную память, независимую от числа вершин исследуемого ими графа, и используют по две краски каждый (в общей сложности используется три различные краски, так как цвет одной из красок у агентов совпадает), и одного агента-экспериментатора, который обладает конечной, неограниченно растущей внутренней памятью. Агенты-исследователи могут одновременно передвигаться по графу, считывать и изменять метки элементов графа, а также передавать необходимую информацию третьему агенту — агенту-экспериментатору. Агент-экспериментатор — это неподвижный агент, в памяти которого фиксируется результат функционирования агентов-исследователей на каждом шаге и, кроме того, постепенно выстраивается представление исследуемого графа (изначально неизвестного агентам) списком ребер и списком вершин.
В работе подробно описаны режимы работы агентов-исследователей с указанием приоритетности их активации, рассмотрены команды, которыми обмениваются агенты-исследователи с агентом-экспериментатором во время выполнения тех или иных процедур. Также подробно рассмотрены проблемные ситуации, возникающие в работе агентов-исследователей, например окрашивание белой вершины при одновременном попадании двух агентов в одну и ту же вершину или пометка и распознавание ребер перешей- ков (ребра, соединяющие подграфы, распознаваемые различными агентами-исследователями) и так далее. Представлен полный алгоритм работы агента-экспериментатора с подробным описанием процедур обработки полученных от агентов-исследователей сообщений, на основании которых и происходит построение представления исследуемого агентами графа. Также в работе проведен полный анализ временной, емкостной и коммуникационной сложностей построенного алгоритма.
Представленный алгоритм распознавания графов имеет квадратичную (от числа вершин исследуемого графа) временную сложность, квадратичную емкостную сложность и квадратичную коммуникационную сложность. Работа алгоритма распознавания основывается на методе обхода графа в глубину.
-
Моделирование кластерного движения беспилотных транспортных средств в гетерогенном транспортном потоке
Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 5, с. 1041-1058Одной из особенностей беспилотных автомобильных транспортных средств является их способность к организованному движению в форме кластеров: последовательности движущихся с единой скоростью транспортных средств. Влияние образования и движения этих кластеров на динамику транспортных потоков представляет большой интерес. В настоящей работе предложена качественная имитационная модель кластерного движения беспилотных транспортных средств в гетерогенной транспортной системе, состоящей из двух типов агентов (транспортных средств): управляемых человеком и беспилотных. В основу описания временной эволюции системы положены правила 184 и 240 для элементарных клеточных автоматов. Управляемые человеком транспортные средства перемещаются по правилу 184 с добавлением случайного торможения, вероятность которого зависит от расстояния до находящегося впереди транспортного средства. Для беспилотных транспортных средств используется комбинация правил, в том числе в зависимости от типа ближайших соседей, в некоторых случаях независимо от расстояния до них, что привносит в модель нелокальное взаимодействие. При этом учтено, что группа последовательно движущихся беспилотных транспортных средств может сформировать организованный кластер. Исследовано влияние соотношения типов транспортных средств в системе на характеристики транспортного потока при свободномд вижении на круговой однополосной и двухполосной дорогах, а также при наличии светофора. Результаты моделирования показали, что эффект образования кластеров имеет существенное влияние при свободномдвиж ении, а наличие светофора снижает положительный эффект приблизительно вдвое. Также исследовано движение кластеров из беспилотных автомобилей на двухполосных дорогах с возможностью перестроения. Показано, что учет при перестроении беспилотными транспортными средствами типов соседних транспортных средств (беспилотное или управляемое человеком) положительно влияет на характеристики транспортного потока.
-
Численное моделирование распространения прямоточных волн внутрипластового горения в инверсном режиме
Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 5, с. 993-1006Одной из перспективных технологий повышения нефтеотдачи при разработке нетрадиционных нефтяных пластов является метод термогазового воздействия. Метод основан на закачке в пласт кислородосодержащей смеси и ее трансформации в высокоэффективный смешивающийся с пластовой нефтью вытесняющий агент за счет самопроизвольных внутрипластовых окислительных процессов. В ряде случаев этот метод обладает большим потенциалом по сравнению с другими способами повышения нефтеотдачи. В данной работе рассматриваются некоторые вопросы распространения волн внутрипластового горения. В зависимости от параметров коллектора и закачиваемой смеси такие волны могут распространяться в различных режимах. В данной работе рассматривается только прямоточный инверсный режим распространения. В этом режиме волна горения распространяется в направлении течения окислителя и фронт реакции отстает от тепловой волны, в которой вещество (углеводородные фракции, пористый скелет и др.) прогреваются до температур, достаточных для протекания реакции окисления. В работе представлены результаты аналитического исследования и численного моделирования структуры инверсной волны внутрипластового горения при двухфазном течении в пористом слое. Сделаны упрощающие предположения о теплофизических свойствах флюидных фаз, которые позволяют, с одной стороны, сделать модель внутрипластового горения обозримой для анализа, а с другой — передать основные особенности этого процесса. Рассмотрено решение типа «бегущая волна» и указаны условия его реализации. Выделено два режима распространения инверсных волн внутрипластового горения: гидродинамический и кинетический. Численное моделирование распространения волны внутрипластового горения проводилось с помощью термогидродинамического симулятора, разработанного для численного интегрирования неизотермических многокомпонентных фильтрационных течений, сопровождающихся фазовыми переходами и химическими реакциями.
-
Теоретико-игровая модель согласования интересов при инновационном развитии корпорации
Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 4, с. 673-684Исследуются динамические теоретико-игровые модели инновационного развития корпорации. Предлагаемые модели основаны на согласовании частных и общественных интересов агентов. Предполагается, что структура интересов каждого агента включает как частную (личные интересы), так и общественную (интересы компании в целом, в первую очередь отражающие необходимость ее инновационного развития) составляющие. Агенты могут делить персональные ресурсы между этими направлениями. Динамика системы описывается не дифференциальным, а разностным уравнением. При исследовании предложенной модели инновационного развития используются имитация и метод перебора областей допустимых управлений субъектов с некоторым шагом. Основной вклад работы — сравнительный анализ эффективности методов иерархического управления для информационных регламентов Штакельберга/Гермейера при принуждении/побуждении (четыре регламента) с помощью индексов системной согласованности. Предлагаемая модель носит универсальный характер и может быть использована для научно обоснованной поддержки ПИР компаний всех отраслей экономики. Специфика конкретной компании учитывается в ходе идентификации модели (определения конкретных классов ис- пользуемых в модели функций и числовых значений параметров), которая представляет собой отдельную сложную задачу и предполагает анализ системы официальной отчетности компании и применение экспертных оценок ее специалистов. Приняты следующие предположения относительно информационного регламента иерархической игры: все игроки используют программные стратегии; ведущий выбирает и сообщает ведомым экономические управления либо административные управления, которые могут быть только функциями времени (игры Штакельберга) либо зависеть также от управлений ведомых (игры Гермейера); при известных стратегиях ведущего ведомые одновременно и независимо выбирают свои стратегии, что приводит к равновесию Нэша в игре ведомых. За конечное число итераций предложенный алгоритм имитационного моделирования позволяет построить приближенное решение модели или сделать вывод, что равновесия не существует. Достоверность и эффективность предложенного алгоритма следуют из свойств методов сценариев и прямого упорядоченного перебора с постоянным шагом. Получен ряд содержательных выводов относительно сравнительной эффективности методов иерархического управления инновациями.
Ключевые слова: игра Гермейера, игра Штакельберга, иерархия, имитационное моделирование, инновационное развитие, побуждение, принуждение.Просмотров за год: 9. Цитирований: 6 (РИНЦ).
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"