Все выпуски

Построена статическая трехуровневая теоретико-игровая модель системы управления судовыми балластными водами. Используются методы иерархического управления при одновременном учете условий поддержания экологической системы в заданном состоянии. Проводится сравнение результатов исследования модели с точки зрения игр Гермейера $\Gamma_1$ и $\Gamma_2$. Приведены примеры численных расчетов в ряде характерных случаев.

В работе предложен адаптивный алгоритм, моделирующий процесс формирования начальных поведенческих навыков на примере системы «глаза–манипулятор» анимата. Ситуация формирования начальных поведенческих навыков возникает, например, когда ребенок осваивает управление своими руками на основе понимания связи между исходно неидентифицированными пятнами на сетчатке своих глаз и положением реального предмета. Поскольку навыки управления телом не «вшиты» исходно в головной и спинной мозг на уровне инстинктов, то человеческому ребенку, как и большинству детенышей других млекопитающих, приходится осваивать эти навыки в режиме поискового поведения. Поисковое поведение начинается с метода проб и ошибок в чистом виде, затем его вклад постепенно уменьшается по мере освоения своего тела и окружающей среды. Поскольку образцов правильного поведения на этом этапе развития организм не имеет, то единственным способом выделения правильных навыков является положительное подкрепление при достижении цели. Ключевой особенностью предлагаемого алгоритма является фиксация в режиме импринтинга только завершающих действий, которые привели к успеху, или, что очень важно, привели к уже знакомой запечатленной ситуации, однозначно приводящей к успеху. Со временем непрерывная цепочка правильных действий удлиняется — максимально используется предыдущий позитивный опыт, а негативный «забывается» и не используется. Тем самым наблюдается постепенная замена случайного поиска целенаправленными действиями, что наблюдается и у реальных детенышей.

Тем самым алгоритм способен устанавливать соответствие между закономерностями окружающего мира и «внутренними ощущениями», внутренним состоянием самого анимата. В предлагаемой модели анимата использовалось 2 типа нейросетей: 1) нейросеть NET1, на вход которой подавались текущие положения кисти руки и целевой точки, а на выходе — двигательные команды, направляющие «кисть» манипулятора анимата к целевой точке; 2) нейросеть NET2, которая на входе получала координаты цели и текущей координаты «кисти», а на выходе формировала значение вероятности того, что анимату уже «знакома» эта ситуация и он «знает», как на нее реагировать. Благодаря такой архитектуре у анимата есть возможность опираться на «опыт» нейросети в распознанных ситуациях, когда отклик от сети NET2 близок к 1, и, с другой стороны, запускать случайный поиск, когда опыта функционирования в этой области зрительного поля у анимата нет (отклик NET2 близок к 0).

Надежность автоматизированных систем управления (АСУ) и безопасность автономных автомобилей основываются на предположении, что если система компьютерного зрения, установленная на автомобиле, способна идентифицировать объекты в поле видимости и АСУ способна достоверно оценить намерение и предсказать поведение каждого из этих объектов, то автомобиль может спокойно управляться без водителя. Однако как быть с объектами, которые не видны?

В данной статье мы рассматриваем задачу из двух частей: (1) статической (о потенциальных слепых зонах) и (2) динамической реального времени (об идентификации объектов в слепых зонах и информировании участников дорожного движения о таких объектах). Эта задача рассматривается в контексте городских перекрестков.

Видоспецифическими поведенческими признаками дикого северного оленя Rangifer tarandus L. традиционно признаны сезонные миграции и стадный инстинкт. В период миграций эти животные вынуждены преодолевать водные преграды. Особенности поведения рассматриваются как результат процесса селекции, когда среди множества стратегий выбрана единственно эволюционно-стабильная, определяющая репродукцию и биологическую выживаемость дикого северного оленя как вида. Ввиду эскалации промышленного освоения Арктики в настоящее время естественные процессы в популяциях диких северных оленей таймырской популяции происходят на фоне увеличения влияния негативных факторов, поэтому естественно возникла необходимость выявления этологических особенностей этих животных. В настоящей работе представлены результаты применения классических методов теории оптимального управления и дифференциальных игр к исследованию миграционных этограмм диких северных оленей при преодолении водных преград, в том числе крупных рек. На основе этологических особенностей этих животных и форм поведения стадо представляется в качестве управляемой динамической системы. Также оно делится на два класса особей: вожак и остальное стадо, для которых строятся свои модели, описывающие траектории их движения. В основу моделей закладываются гипотезы, представляющие собой математическую формализацию некоторых схем поведения животных. Данный подход позволил найти траекторию важенки с использованием методов теории оптимального управления, а при построении траекторий остальных особей — применить принцип управления с поводырем. Апробация полученных результатов, которые могут быть использованы в формировании общей «платформы» для систематического построения моделей адаптивного поведения и в качестве задела для фундаментальных разработок моделей когнитивной эволюции, проводится численно на модельном примере, использующем данные наблюдений на реке Верхняя Таймыра.

В работе представлена математическая модель, описывающая процесс получения биогаза из отходов животноводства. Данная модель описывает процессы, протекающие в биогазовой установке для мезофильной и термофильной сред, а также для непрерывного и периодического режимов поступления субстрата. Приведены найденные ранее для периодического режима значения коэффициентов этой модели, полученные путем решения задачи идентификации модели по экспериментальным данным с использованием генетического алгоритма.

Для модели метаногенеза сформулирована задача оптимального управления в форме задачи Лагранжа, критериальный функционал которой представляет собой выход биогаза за определенный промежуток времени. Управляющим параметром задачи служит скорость поступления субстрата в биогазовую установку. Предложен алгоритм решения данной задачи, основанный на численной реализации принципа максимума Понтрягина. При этом в качестве метода оптимизации применялся гибридный генетический алгоритм с дополнительным поиском в окрестности лучшего решения методом сопряженных градиентов. Данный численный метод решения задачи оптимального управления является универсальным и применим к широкому классу математических моделей.

В ходе исследования проанализированы различные режимы подачи субстрата в метантенк, температурные среды и виды сырья. Показано, что скорость образования биогаза при непрерывном режиме подачи сырья в 1.4–1.9 раза выше в мезофильной среде (в 1.9–3.2 — в термофильной среде), чем при периодическом режиме за период полной ферментации, что связано с большей скоростью подачи субстрата и большей концентрацией питательных веществ в субстрате. Однако выход биогаза за период полной ферментации при периодическом режиме вдвое выше выхода за период полной смены субстрата в метантенке при непрерывном режиме, что означает неполную переработку субстрата во втором случае. Скорость образования биогаза для термофильной среды при непрерывном режиме и оптимальной скорости подачи сырья втрое выше, чем для мезофильной среды. Сравнение выхода биогаза для различных типов сырья показывает, что наибольший выход биогаза наблюдается для отходов птицефабрик, наименьший — для отходов ферм КРС, что связано с содержанием питательных веществ в единице субстрата каждого вида.

В статье рассматривается проблема надежности эксплуатации открытой интеграционной платформы, обеспечивающей взаимодействие различных программных комплексов моделирования режимов транспорта газа, с учетом предоставления доступа к ним, в том числе через тонких клиентов, по принципу «программное обеспечение как услуга». Математически описаны функционирование, надежность хранения, передачи информации и реализуемость вычислительного процесса системы, что является необходимым для обеспечения работы автоматизированной системы диспетчерского управления транспортом нефти и газа. Представлено системное решение вопросов моделирования работы интеграционной платформы и тонких клиентов в условиях неопределенности и риска на базе метода динамики средних теории марковских случайных процессов. Рассматривается стадия стабильной работы — стационарный режим работы цепи Маркова с непрерывным временем и дискретными состояниями, которая описывается системами линейных алгебраический уравнений Колмогорова–Чепмена, записанных относительно средних численностей (математических ожиданий) состояний объектов исследования. Объектами исследования являются как элементы системы, присутствующие в большом количестве (тонкие клиенты и вычислительные модули), так и единичные (сервер, сетевой менеджер (брокер сообщений), менеджер технологических схем). В совокупности они представляют собой взаимодействующие Марковские случайные процессы, взаимодействие которых определяется тем, что интенсивности переходов в одной группе элементов зависят от средних численностей других групп элементов.

Через средние численности состояний объектов и интенсивностей их переходов из состояния в состояние предлагается многокритериальная дисперсионная модель оценки риска (как в широком, так и узком смысле, в соответствии со стандартом МЭК). Риск реализации каждого состояния параметров системы вычисляется как среднеквадратическое отклонение оцениваемого параметра системы объектов (в данном случае — средние численности и вероятности состояний элементов открытой интеграционной платформы и облака) от их среднего значения. На основании определенной дисперсионной модели риска функционирования элементов системы вводятся модели критериев оптимальности и рисков функционирования системы в целом. В частности, для тонкого клиента рассчитываются риск недополучения выгоды от подготовки и обработки запроса, суммарный риск потерь, связанный только с непроизводительными состояниями элемента, суммарный риск всех потерь от всех состояний системы. Для полученной многокритериальной задачи оценки рисков предлагаются модели (схемы компромисса) выбора оптимальной стратегии эксплуатации.

Автоматизированные системы мониторинга городского трафика широко используются для решения различных задач в интеллектуальных транспортных системах различных регионов. Такие системы включают комплексы фотовидеофиксации, видеонаблюдения, управления дорожным трафиком и т. д. Для эффективного управления транспортным потоком и своевременного реагирования на дорожные инциденты необходимы непрерывный сбор и анализ потока информации, поступающей с данных комплексов, формирование прогнозных значений для дальнейшего выявления аномалий. При этом для повышения качества прогноза требуется агрегирование данных, поступающих из различных источников. Это позволяет уменьшить ошибку прогноза, связанную с ошибками и пропусками в исходных данных. В данной статье реализован подход к краткосрочному и среднесрочному прогнозированию транспортных потоков (5, 10, 15 минут) на основе агрегирования данных, поступающих от комплексов фотовидеофиксации и систем видеонаблюдения. Реализован прогноз с использованием различных архитектур рекуррентных нейронных сетей: LSTM, GRU, двунаправленной LSTM с одним и двумя слоями. Работа двунаправленной LSTM исследовалась для 64 и 128 нейронов в каждом слое. Исследовалась ошибка прогноза для различных размеров входного окна (1, 4, 12, 24, 48). Для оценки прогнозной ошибки использована метрика RMSE. В ходе проведенных исследований получено, что наименьшая ошибка прогноза (0.032405) достигается при использовании однослойной рекуррентной нейронной сети LSTM с 64 нейронами и размером входного окна, равном 24.

В статье предлагается математическая модель терапии глиомы с учетом гематоэнцефалического барьера, радиотерапии и терапии антителами. Проведена оценка параметров по экспериментальным данным, а также оценка влияния значений параметров на эффективность лечения и прогноз болезни. Исследованы возможные варианты последовательного применения радиотерапии и воздействия антител. Комбинированное применение радиотерапии с внутривенным введением $mab$ $Cx43$ приводит к потенцированию терапевтического эффекта при глиоме. Радиотерапия должна предшествовать химиотерапии, поскольку радиовоздействие уменьшает барьерную функцию эндотелиальных клеток. Эндотелиальные клетки сосудовмоз га плотно прилегают друг к другу. Между их стенками образуются так называемые плотные контакты, роль которых во беспечении ГЭБ состоит в том, что они предотвращают проникновение в ткань мозга различных нежелательных веществ из кровеносного русла. Плотные контакты между эндотелиальными клетками блокируют межклеточный пассивный транспорт.

Математическая модель состоит из непрерывной части и дискретной. Экспериментальные данные объема глиомы показывают следующую интересную динамику: после прекращения радиовоздействия рост опухоли не возобновляется сразу же, а существует некоторый промежуток времени, в течение которого глиома не растет. Клетки глиомы разделены на две группы. Первая группа — живые клетки, делящиеся с максимально возможной скоростью. Вторая группа — клетки, пострадавшие от радиации. В качестве показателя здоровья системы гематоэнцефалического барьера выбрано отношение количества клеток ГЭБ вт екущий момент к количеству клеток всо стоянии покоя, то есть всре днем здоровом состоянии.

Непрерывная часть модели включает в себя описание деления обоих типов клеток глиомы, восстановления клеток ГЭБ, а также динамику лекарственного средства. Уменьшение количества хорошо функционирующих клеток ГЭБ облегчает проникновение лекарственного средства к клеткам мозга, то есть усиливает действие лекарства. При этом скорость деления клеток глиомы не увеличивается, поскольку ограничена не дефицитом питательных веществ, доступных клеткам, а внутренними механизмами клетки. Дискретная часть математической модели включает в себя оператор радиовоздействия, который применяется к показателю ГЭБ и к глиомным клеткам.

В рамках математической модели лечения раковой опухоли (глиомы) решается задача оптимального управления с фазовыми ограничениями. Состояние пациента описывается двумя переменными: объемом опухоли и состоянием ГЭБ. Фазовые ограничения очерчивают некоторую область в пространстве этих показателей, которую мы называем областью выживаемости. Наша задача заключается в поиске таких стратегий лечения, которые минимизируют время лечения, максимизируют время отдыха пациента и при этом позволяют показателям состояния не выходить за разрешенные пределы. Поскольку задача выживаемости состоит в максимизации времени жизни пациента, то ищутся именно такие стратегии лечения, которые возвращают показатели в исходное положение (и мы видим на графиках периодические траектории). Периодические траектории говорят о том, что смертельно опасная болезнь переведена враз ряд хронических.

В статье проводится краткий анализ разработанных робастных методов управления, а также исследование практических аспектов их использования для управления экономическими системами с неопределенными параметрами. Рассматриваются особенности использования разработанных методов управления системами при наличии структурированной неопределенности применительно к задачам стабилизации цены на мировом рынке нефти, а также инфляции в макроэкономических системах. В первом случае с использованием специально разработанной модели ставится задача определения такого управления, которое обеспечивает минимальное отклонение цены нефти от желаемого уровня. Во втором случае решается задача формирования стабилизирующего управления, обеспечивающего в среднесрочной перспективе минимальное отклонение инфляции от желаемого уровня (на основе агрегированной макроэкономической модели среднесрочного развития США).

В результате вычислительных экспериментов найдены предельные уровни неопределенности параметров и законы обратной связи, при которых используемый в работе подход обеспечивает стабилизируемость реальных экономических систем. Проведенные расчеты показывают, что полученные оценки предельных уровней неопределенности параметров являются достаточно консервативными. С помощью метода статистических испытаний исследуется динамика цены на нефть, а также показателя инфляции в условиях найденных предельных уровней неопределенности параметров при использовании рассчитанных робастных законов управления, в случае наихудшего и наилучшего сценариев. Полученные результаты показывают, что рассчитанные робастные законы управления могут быть успешно применены и при большей степени неопределенности параметров исследуемых моделей, чем гарантируется при найденных предельных уровнях неопределенности.

В статье показана актуальность научно-исследовательских работ в области создания систем управления беспилотными автомобилями на основе технологий компьютерного зрения. Средства компьютерного зрения используются для решения большого количества различных задач, в том числе для определения местоположения автомобиля, обнаружения препятствий, определения пригодного для парковки места. Данные задачи являются ресурсоемкими и должны выполняться в реальном режиме времени. Поэтому актуальна разработка эффективных моделей, методов и средств, обеспечивающих достижение требуемых показателей времени и точности для применения в системах управления беспилотными автомобилями. При этом важное значение имеет выбор модели представления изображений. В данной работе рассмотрена модель на основе вейвлет-преобразования, позволяющая сформировать признаки, характеризующие оценки энергии точек изображения и отражающие их значимость с точки зрения вклада в общую энергию изображения. Для формирования модели энергетических признаков выполняется процедура, основанная на учете зависимостей между вейвлет-коэффициентами различных уровней и применении эвристических настроечных коэффициентов для усиления или ослабления влияния граничных и внутренних точек. На основе предложенной модели можно построить описания изображений для выделения и анализа их характерных особенностей, в том числе для выделения контуров, регионов и особых точек. Эффективность предлагаемого подхода к анализу изображений обусловлена тем, что рассматриваемые объекты, такие как дорожные знаки, дорожная разметка или номера автомобилей, которые необходимо обнаруживать и идентифицировать, характеризуются соответствующими признаками. Кроме того, использование вейвлет-преобразований позволяет производить одни и те же базовые операции для решения комплекса задач в бортовых системах беспилотных автомобилей, в том числе для задач первичной обработки, сегментации, описания, распознавания и сжатия изображений. Применение такого унифицированного подхода позволит сократить время на выполнение всех процедур и снизить требования к вычислительным ресурсам бортовой системы беспилотного автотранспортного средства.