Все выпуски

В работе представлены ключевые проблемы теории самоорганизации или синергетики, а также прогноз ее развития на ближайшие десятилетия. Показано, что будущее этого междисциплинарного подхода, вероятно, определит создание и становление сетевой парадигмы. Рассмотрены постановки нескольких фундаментальных научных и принципиальных технологических задач, а также конкретные результаты, приводящие к этим выводам.

Улично-дорожная сеть является основой инфраструктуры любой урбанистической территории. В данной статье сравниваются структурные характеристики (коэффициент сетчатости, коэффициент кластеризации) дорожных сетей центра Москвы (старая Москва), сформированных в результате самоорганизации, и сети дорог вблизи Ленинского проспекта (послевоенная Москва), которая формировалась в процессе централизованного планирования. Данные для построения дорожных сетей в виде первичных графов взяты из интернет-ресурса OpenStreetMap, позволяющего точно идентифицировать координаты перекрестков. По вычисленным характеристикам в зарубежных публикациях найдены города, дорожные сети которых имеют сходные с этими двумя районами Москвы структуры. С учетом двойственного представления дорожных сетей центров Москвы и Петербурга, изучались информационно-когнитивные свойства навигации по этим туристическим районам двух столиц. При построении двойственного графа исследуемых районов не принимались во внимание различия в типах дорог (одностороннее или двусторонне движение и т. п.). То есть построенные двойственные графы являются неориентированным. Поскольку дорожные сети в двойственном представлении описываются степенным законом распределения вершин по числу ребер (являются безмасштабными сетями), вычислены показатели степеней этих распределений. Показано, что информационная сложность двойственного графа центра Москвы превышает когнитивный порог в 8.1 бит, а этот же показатель для центра Петербурга ниже этого порога. Это объясняется тем, что дорожная сеть центра Петербурга создавалась на основе планирования и потому более проста для навигации. В заключение, с использованием методов статистической механики (метод расчета статистических сумм) для дорожных сетей некоторых российских городов, вычислялась энтропия Гиббса. Обнаружено, что с ростом размеров дорожных сетей их энтропия уменьшается. Обсуждаются задачи изучения эволюции сетей городской инфраструктуры различной природы (сети общественного транспорта, снабжения, коммуникации и т. д.), что позволит более глубоко исследовать и понять фундаментальные закономерности процесса урбанизации.

Работа посвящена описанию авторских формальных постановок задачи кластеризации при заданном числе кластеров, алгоритмам их решения, а также результатам применения этого инструментария в медицине.

Решение сформулированных задач точными алгоритмами реализаций даже относительно невысоких размерностей до выполнения условий оптимальности невозможно за сколько-нибудь рациональное время по причине их принадлежности к классу NP.

В связи с этим нами предложен гибридный алгоритм, сочетающий преимущества точных методов на базе кластеризации в парных расстояниях на начальном этапе с быстродействием методов решения упрощенных задач разбиения по центрам кластеров на завершающем этапе. Для развития данного направления разработан последовательный гибридный алгоритм кластеризации с использованием случайного поиска в парадигме роевого интеллекта. В статье приведено его описание и представлены результаты расчетов прикладных задач кластеризации.

Для выяснения эффективности разработанного инструментария оптимальной кластеризации многомерных объектов по множеству разнородных показателей был выполнен ряд вычислительных экспериментов с использованием массивов данных, включающих социально-демографические, клинико-анамнестические, электроэнцефалографические и психометрические данные когнитивного статуса пациентов кардиологической клиники. Получено эксперимен- тальное доказательство эффективности применения алгоритмов локального поиска в парадигме роевого интеллекта в рамках гибридного алгоритма при решении задач оптимальной кластеризации. Результаты вычислений свидетельствуют о фактическом разрешении основной проблемы применения аппарата дискретной оптимизации — ограничения доступных размерностей реализаций задач. Нами показано, что эта проблема снимается при сохранении приемлемой близости результатов кластеризации к оптимальным.

Прикладное значение полученных результатов кластеризации обусловлено также тем, что разработанный инструментарий оптимальной кластеризации дополнен оценкой стабильности сформированных кластеров, что позволяет к известным факторам (наличие стеноза или старший возраст) дополнительно выделить тех пациентов, когнитивные ресурсы которых оказываются недостаточны, чтобы преодолеть влияние операционной анестезии, вследствие чего отмечается однонаправленный эффект послеоперационного ухудшения показателей сложной зрительно-моторной реакции, внимания и памяти. Этот эффект свидетельствует о возможности дифференцированно классифицировать пациентов с использованием предлагаемого инструментария.