Все выпуски

Моделирование боевых и военных действий является важнейшей научной и практической задачей, направленной на предоставление командованию количественных оснований для принятия решений. Первые модели боя были разработаны в годы первой мировой войны (М. Осипов, F. Lanchester), а в настоящее время они получили широкое распространение в связи с массовым внедрением средств автоматизации. Вместе с тем в моделях боя и войны не в полной мере учитывается моральный потенциал участников конфликта, что побуждает и мотивирует дальнейшее развитие моделей боя и войны. Рассмотрена вероятностная модель боя, в которой параметр боевого превосходства определен через параметр морального (отношение процентов выдерживаемых потерь сторон) и параметр технологического превосходства. Для оценки последнего учитываются: опыт командования (способность организовать согласованные действия), разведывательные, огневые и маневренные возможности сторон и возможности оперативного (боевого) обеспечения. Разработана теоретико-игровая модель «наступление–оборона», учитывающая действия первых и вторых эшелонов (резервов) сторон. Целевой функцией наступающих в модели является произведение вероятности прорыва первым эшелоном одного из пунктов обороны на вероятность отражения вторым эшелоном контратаки резерва обороняющихся. Решена частная задача управления прорывом пунктов обороны и найдено оптимальное распределение боевых единиц между эшелонами. Доля войск, выделяемая сторонами во второй эшелон (резерв), растет с увеличением значения агрегированного параметра боевого превосходства наступающих и уменьшается с увеличением значения параметра боевого превосходства при отражении контратаки. При планировании боя (сражения, операции) и распределении своих войск между эшелонами важно знать не точное количество войск противника, а свои и его возможности, а также степень подготовленности обороны, что не противоречит опыту ведения боевых действий. В зависимости от условий обстановки целью наступления может являться разгром противника, скорейший захват важного района в глубине обороны противника, минимизация своих потерь и т. д. Для масштабирования модели «наступление–оборона» по целям найдены зависимости потерь и темпа наступления от начального соотношения боевых потенциалов сторон. Выполнен учет влияния общественных издержек на ход и исход войн. Дано теоретическое объяснение проигрыша в военной кампании со слабым в технологическом отношении противником и при неясной для общества цели войны. Для учета влияния психологических операций и информационных войн на моральный потенциал индивидов использована модель социально-информационного влияния.

Simulation of combat and military operations is the most important scientific and practical task aimed at providing the command of quantitative bases for decision-making. The first models of combat were developed during the First World War (M. Osipov, F. Lanchester), and now they are widely used in connection with the massive introduction of automation tools. At the same time, the models of combat and war do not fully take into account the moral potentials of the parties to the conflict, which motivates and motivates the further development of models of battle and war. A probabilistic model of combat is considered, in which the parameter of combat superiority is determined through the parameter of moral (the ratio of the percentages of the losses sustained by the parties) and the parameter of technological superiority. To assess the latter, the following is taken into account: command experience (ability to organize coordinated actions), reconnaissance, fire and maneuverability capabilities of the parties and operational (combat) support capabilities. A game-based offensive-defense model has been developed, taking into account the actions of the first and second echelons (reserves) of the parties. The target function of the attackers in the model is the product of the probability of a breakthrough by the first echelon of one of the defense points by the probability of the second echelon of the counterattack repelling the reserve of the defenders. Solved the private task of managing the breakthrough of defense points and found the optimal distribution of combat units between the trains. The share of troops allocated by the parties to the second echelon (reserve) increases with an increase in the value of the aggregate combat superiority parameter of those advancing and decreases with an increase in the value of the combat superiority parameter when repelling a counterattack. When planning a battle (battles, operations) and the distribution of its troops between echelons, it is important to know not the exact number of enemy troops, but their capabilities and capabilities, as well as the degree of preparedness of the defense, which does not contradict the experience of warfare. Depending on the conditions of the situation, the goal of an offensive may be to defeat the enemy, quickly capture an important area in the depth of the enemy’s defense, minimize their losses, etc. For scaling the offensive-defense model for targets, the dependencies of the losses and the onset rate on the initial ratio of the combat potentials of the parties were found. The influence of social costs on the course and outcome of wars is taken into account. A theoretical explanation is given of a loss in a military company with a technologically weak adversary and with a goal of war that is unclear to society. To account for the influence of psychological operations and information wars on the moral potential of individuals, a model of social and information influence was used.

Accurate segmentation of liver plays important in contouring during diagnosis and the planning of treatment. Imaging technology analysis and processing are wide usage in medical diagnostics, and therapeutic applications. Liver segmentation referring to the process of automatic or semi-automatic detection of liver image boundaries. A major difficulty in segmentation of liver image is the high variability as; the human anatomy itself shows major variation modes. In this paper, a proposed approach for computed tomography (CT) liver segmentation is presented by combining exponential entropy and fuzzy c-partition. Entropy concept has been utilized in various applications in imaging computing domain. Threshold techniques based on entropy have attracted a considerable attention over the last years in image analysis and processing literatures and it is among the most powerful techniques in image segmentation. In the proposed approach, the computed tomography (CT) of liver is transformed into fuzzy domain and fuzzy entropies are defined for liver image object and background. In threshold selection procedure, the proposed approach considers not only the information of liver image background and object, but also interactions between them as the selection of threshold is done by find a proper parameter combination of membership function such that the total fuzzy exponential entropy is maximized. Differential Evolution (DE) algorithm is utilizing to optimize the exponential entropy measure to obtain image thresholds. Experimental results in different CT livers scan are done and the results demonstrate the efficient of the proposed approach. Based on the visual clarity of segmented images with varied threshold values using the proposed approach, it was observed that liver segmented image visual quality is better with the results higher level of threshold.

Accurate segmentation of liver plays important in contouring during diagnosis and the planning of treatment. Imaging technology analysis and processing are wide usage in medical diagnostics, and therapeutic applications. Liver segmentation referring to the process of automatic or semi-automatic detection of liver image boundaries. A major difficulty in segmentation of liver image is the high variability as; the human anatomy itself shows major variation modes. In this paper, a proposed approach for computed tomography (CT) liver segmentation is presented by combining exponential entropy and fuzzy c-partition. Entropy concept has been utilized in various applications in imaging computing domain. Threshold techniques based on entropy have attracted a considerable attention over the last years in image analysis and processing literatures and it is among the most powerful techniques in image segmentation. In the proposed approach, the computed tomography (CT) of liver is transformed into fuzzy domain and fuzzy entropies are defined for liver image object and background. In threshold selection procedure, the proposed approach considers not only the information of liver image background and object, but also interactions between them as the selection of threshold is done by find a proper parameter combination of membership function such that the total fuzzy exponential entropy is maximized. Differential Evolution (DE) algorithm is utilizing to optimize the exponential entropy measure to obtain image thresholds. Experimental results in different CT livers scan are done and the results demonstrate the efficient of the proposed approach. Based on the visual clarity of segmented images with varied threshold values using the proposed approach, it was observed that liver segmented image visual quality is better with the results higher level of threshold.

Рассматривается технология создания паттернов из слов (понятий) естественного языка по текстовым данным в модели «мешок слов». Паттерны применяются для снижения размерности исходного пространства в описании документов и поиска семантически связанных слов по темам. Процесс снижения размерности реализуется через формирование по паттернам латентных признаков. Исследуется многообразие структур отношений документов для разбиения их на темы в латентном пространстве.

Считается, что заданное множество документов (объектов) разделено на два непересекающихся класса, для анализа которых необходимо использовать общий словарь. Принадлежность слов к общему словарю изначально неизвестна. Объекты классов рассматриваются в ситуации оппозиции друг к другу. Количественные параметры оппозиционности определяются через значения устойчивости каждого признака и обобщенные оценки объектов по непересекающимся наборам признаков.

Для вычисления устойчивости используются разбиения значений признаков на непересекающиеся интервалы, оптимальные границы которых определяются по специальному критерию. Максимум устойчивости достигается при условии, что в границах каждого интервала содержатся значения одного из двух классов.

Состав признаков в наборах (паттернах из слов) формируется из упорядоченной по значениям устойчивости последовательности. Процесс формирования паттернов и латентных признаков на их основе реализуется по правилам иерархической агломеративной группировки.

Набор латентных признаков используется для кластерного анализа документов по метрическим алгоритмам группировки. В процессе анализа применяется коэффициент контентной аутентичности на основе данных о принадлежности документов к классам. Коэффициент является численной характеристикой доминирования представителей классов в группах.

Для разбиения документов на темы предложено использовать объединение групп по отношению их центров. В качестве закономерностей по каждой теме рассматривается упорядоченная по частоте встречаемости последовательность слов из общего словаря.

Приводятся результаты вычислительного эксперимента на коллекциях авторефератов научных диссертаций. Сформированы последовательности слов из общего словаря по четырем темам.

The technology of creating patterns from natural language words (concepts) based on text data in the bag of words model is considered. Patterns are used to reduce the dimension of the original space in the description of documents and search for semantically related words by topic. The process of dimensionality reduction is implemented through the formation of patterns of latent features. The variety of structures of document relations is investigated in order to divide them into themes in the latent space.

It is considered that a given set of documents (objects) is divided into two non-overlapping classes, for the analysis of which it is necessary to use a common dictionary. The belonging of words to a common vocabulary is initially unknown. Class objects are considered as opposition to each other. Quantitative parameters of oppositionality are determined through the values of the stability of each feature and generalized assessments of objects according to non-overlapping sets of features.

To calculate the stability, the feature values are divided into non-intersecting intervals, the optimal boundaries of which are determined by a special criterion. The maximum stability is achieved under the condition that the boundaries of each interval contain values of one of the two classes.

The composition of features in sets (patterns of words) is formed from a sequence ordered by stability values. The process of formation of patterns and latent features based on them is implemented according to the rules of hierarchical agglomerative grouping.

A set of latent features is used for cluster analysis of documents using metric grouping algorithms. The analysis applies the coefficient of content authenticity based on the data on the belonging of documents to classes. The coefficient is a numerical characteristic of the dominance of class representatives in groups.

To divide documents into topics, it is proposed to use the union of groups in relation to their centers. As patterns for each topic, a sequence of words ordered by frequency of occurrence from a common dictionary is considered.

The results of a computational experiment on collections of abstracts of scientific dissertations are presented. Sequences of words from the general dictionary on 4 topics are formed.

В представленной работе разработана гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы. Для построения гибридной модели использовались подходы, объединяющие дискретно-событийное моделирование и агентное в единую модель с интегрирующим взаимодействием. В рамках данной работы описан механизм функционирования сложной производственной системы, состоящей из нескольких участников-агентов. Каждому агенту соответствует класс, в котором задается определенный набор параметров агента. В имитационной модели были учтены три основные группы операции, выполняющиеся последовательно, определена логика работы с забракованными комплектами. Процесс сборки изделия представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием. Также есть признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки. При создании распределительной системы в сегменте окончательного контроля используются законы выполнения заявок в очереди типа FIFO. Для функциональной оценки производственной системы в имитационной модели включены несколько функциональных переменных, описывающих количество готовых изделий, среднее время подготовки изделий, количество и доля брака, результат моделирования для проведения исследований, а также функциональные переменные, в которых будут отображаться расчетные коэффициенты использования. Были проведены серии экспериментов по моделированию с целью изучения влияния поведения агентов системы на общие показатели эффективности производственной системы. В ходе эксперимента было установлено, что на показатель среднего времени подготовки изделия основное влияние оказывают такие параметры, как средняя скорость подачи комплекта заготовки, среднее время выполнения операций. На заданном промежутке ограничений удалось подобрать оптимальный набор параметров, при котором удалось достичь наиболее эффективной работы сборочной линии. Данный эксперимент подтверждает основной принцип агентного моделирования: децентрализованные агенты вносят личный вклад и оказывают влияние на работу всей моделируемой системы в целом. Вре зультате проведенных экспериментов, благодаря подбору оптимального набора параметров, удалось улучшить основные показатели функционирования сборочного цеха, а именно: увеличить показатель производительности на 60%; снизить показатель средней продолжительности сборки изделия на 38%.

In the presented work, a hybrid optimal simulation model of an assembly shop in the AnyLogic environment has been developed, which allows you to select the parameters of production systems. To build a hybrid model of the investigative approach, discrete-event modeling and aggressive modeling are combined into a single model with an integrating interaction. Within the framework of this work, a mechanism for the development of a production system consisting of several participants-agents is described. An obvious agent corresponds to a class in which a set of agent parameters is specified. In the simulation model, three main groups of operations performed sequentially were taken into account, and the logic for working with rejected sets was determined. The product assembly process is a process that occurs in a multi-phase open-loop system of redundant service with waiting. There are also signs of a closed system — scrap flows for reprocessing. When creating a distribution system in the segment, it is mandatory to use control over the execution of requests in a FIFO queue. For the functional assessment of the production system, the simulation model includes several functional functions that describe the number of finished products, the average time of preparation of products, the number and percentage of rejects, the simulation result for the study, as well as functional variables in which the calculated utilization factors will be used. A series of modeling experiments were carried out in order to study the behavior of the agents of the system in terms of the overall performance indicators of the production system. During the experiment, it was found that the indicator of the average preparation time of the product is greatly influenced by such parameters as: the average speed of the set of products, the average time to complete operations. At a given limitation interval, we managed to select a set of parameters that managed to achieve the largest possible operation of the assembly line. This experiment implements the basic principle of agent-based modeling — decentralized agents make a personal contribution and affect the operation of the entire simulated system as a whole. As a result of the experiments, thanks to the selection of a large set of parameters, it was possible to achieve high performance indicators of the assembly shop, namely: to increase the productivity indicator by 60%; reduce the average assembly time of products by 38%.

В работе решается задача установления зависимости потенциала пространственной селекции полезных и мешающих сигналов по критерию отношения «сигнал/помеха» от погрешности позиционирования устройств при диаграммообразовании по местоположению на базовой станции, оборудованной антенной решеткой. Конфигурируемые параметры моделирования включают планарную антенную решетку с различным числом антенных элементов, траекторию движения, а также точность определения местоположения по метрике среднеквадратического отклонения оценки координат устройств. В модели реализованы три алгоритма управления формой диаграммы направленности: 1) управление положением одного максимума и одного нуля; 2) управление формой и шириной главного лепестка; 3) адаптивная схема. Результаты моделирования показали, что первый алгоритм наиболее эффективен при числе элементов антенной решетки не более 5 и погрешности позиционирования не более 7 м, а второй алгоритм целесообразно использовать при числе элементов антенной решетки более 15 и погрешности позиционирования более 5 м. Адаптивное диаграммообразование реализуется по обучающему сигналу и обеспечивает оптимальную пространственную селекцию полезных и мешающих сигналов без использования данных о местоположении, однако отличается высокой сложностью аппаратной реализации. Скрипты разработанных моделей доступны для верификации. Полученные результаты могут использоваться при разработке научно обоснованных рекомендаций по управлению лучом в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона пятого и последующих поколений.

The work solves the problem of establishing the dependence of the potential for spatial selection of useful and interfering signals according to the signal-to-interference ratio criterion on the positioning error of user equipment during beamforming by their location at a base station, equipped with an antenna array. Configurable simulation parameters include planar antenna array with a different number of antenna elements, movement trajectory, as well as the accuracy of user equipment location estimation using root mean square error of coordinate estimates. The model implements three algorithms for controlling the shape of the antenna radiation pattern: 1) controlling the beam direction for one maximum and one zero; 2) controlling the shape and width of the main beam; 3) adaptive beamforming. The simulation results showed, that the first algorithm is most effective, when the number of antenna array elements is no more than 5 and the positioning error is no more than 7 m, and the second algorithm is appropriate to employ, when the number of antenna array elements is more than 15 and the positioning error is more than 5 m. Adaptive beamforming is implemented using a training signal and provides optimal spatial selection of useful and interfering signals without device location data, but is characterized by high complexity of hardware implementation. Scripts of the developed models are available for verification. The results obtained can be used in the development of scientifically based recommendations for beam control in ultra-dense millimeter-wave radio access networks of the fifth and subsequent generations.

В статье рассматривается проблема рационального использования водных ресурсов на уровне региона. Приводится обзор существующих методов контроля качества и количества водных ресурсов на различных уровнях — от отдельных домохозяйств до мирового. В самой работе проблема рассматривается для регионов России с малой водообеспеченностью — количеством воды на человека в год. Особое внимание уделяется регионам, в которых данный показатель мал из-за природных особенностей региона, а не большого числа жителей. В таких регионах много ресурсов выделяется на различную водную инфраструктуру, в том числе водохранилища, переброску воды из соседних регионов. При этом основными потребителями воды являются промышленность и сельское хозяйство. В работе представлена динамическая двухуровневая модель, сопоставляющая потребление регионом воды и объем производства в регионе (валовый региональный продукт, ВРП). На верхнем уровне модели находится администрация региона (центр), назначающая плату за использование воды, а на нижнем — предприятия региона (агенты). Проведены аналитическое исследование и идентификация модели. Аналитическое исследование позволяет с помощью принципа максимума Понтрягина найти оптимальные управления агентов. Идентификация модели позволяет, используя статистические данные для региона, определить коэффициенты модели таким образом, чтобы она соответствовала данному региону. Для идентификации модели используются данные Росстата. Далее следует численное исследование модели для конкретных регионов с использованием алгоритма trust region reflective.

Для ряда регионов РФ с низким уровнем водообеспеченности приведены результаты идентификации модели на основе данных Росстата, а также возможные значения ВРП и потребления воды в зависимости от выбранной стратегии центра. Для многих регионов расчеты показывают возможность существенного (>20%) сокращения потребления воды при некотором сокращении производства (≈10%).

Приведенная в работе модель позволяет рассчитывать размер дополнительной платы за использование воды для достижения оптимального соотношения экономических и экологических последствий.

This paper considers the problem of water consumption in the regions of Russia with low water availability. We provide a review of the existing methods to control quality and quantity of water resources at different scales — from households to worldwide. The paper itself considers regions with low “water availability” parameter which is amount of water per person per year. Special attention is paid to the regions, where this parameter is low because of natural features of the region, not because of high population. In such regions many resources are spend on water processing infrastructure to store water and transport water from other regions. In such regions the main water consumers are industry and agriculture.

We propose dynamic two-level hierarchical model which matches water consumption of a region with its gross regional product. On the top level there is a regional administration (supervisor) and on the lower level there are region enterprises (agents). The supervisor sets fees for water consumption. We study the model with Pontryagin’s maximum principle and provide agents’s optimal control in analytical form. For the supervisor’s control we provide numerical algorithm. The model has six free coefficients, which can be chosen so the model represents a particular region. We use data from Russia Federal State Statistics Service for identification process of a model. For numerical analysis we use trust region reflective algorithms. We provide calculations for a few regions with low water availability. It is shown that it is possible to reduce water consumption of a region more than by 20% while gross regional product drop is less than 10%.

Механические свойства клеток эукариот играют важную роль в условиях жизненного цикла и при развитии патологических процессов. В работе обсуждается проблема идентификации и верификации параметров вязкоупругих конститутивных моделей на основе данных силовой спектроскопии клеток эукариот. Предлагается использовать одномерное непрерывное вейвлет-преобразование для расчета ядра релаксации. Приводятся аналитические выкладки и результаты численных расчетов, позволяющие на основе экспериментально установленных силовых кривых и теоретических зависимостей «напряжение – деформация» с применением алгоритмов вейвлет-дифференцирования получать аналогичные друг другу функции релаксации. Анализируются тестовые примеры, демонстрирующие корректности программной реализации предложенных алгоритмов. Рассматриваются модели клетки, на примере которых демонстрируется применение предложенной процедуры идентификации и верификации их параметров. Среди них структурно-механическая модель с параллельно соединенными дробными элементами, которая является на данный момент наиболее адекватной с точки зрения соответствия данным атомно-силовой микроскопии широкого класса клеток, и новая статистико-термодинамическая модель, которая не уступает в описательных возможностях моделям с дробными производными, но имеет более ясный физический смысл. Для статистико-термодинамической модели подробно описывается процедура ее построения, которая в себя включает следующее: введение структурной переменной, параметра порядка, для описания ориентационных свойств цитоскелета клетки; постановку и решение статистической задачи для ансамбля актиновых филаментов представительного объема клетки относительно данной переменной; установление вида свободной энергии, зависящей от параметра порядка, температуры и внешней нагрузки. Также предложено в качестве модели представительного элемента клетки использовать ориентационно-вязкоупругое тело. Согласно теории линейной термодинамики получены эволюционные уравнения, описывающие механическое поведение представительного объема клетки, которые удовлетворяют основным термодинамическим законам. Также поставлена и решена задача оптимизации параметров статистико-термодинамической модели клетки, которая может сопоставляется как с экспериментальными данными, так и с результатами симуляций на основе других математических моделей. Определены вязкоупругие характеристики клеток на основе сопоставления с литературными данными.

Mechanical properties of eukaryotic cells play an important role in life cycle conditions and in the development of pathological processes. In this paper we discuss the problem of parameters identification and verification of viscoelastic constitutive models based on force spectroscopy data of living cells. It is proposed to use one-dimensional continuous wavelet transform to calculate the relaxation function. Analytical calculations and the results of numerical simulation are given, which allow to obtain relaxation functions similar to each other on the basis of experimentally determined force curves and theoretical stress-strain relationships using wavelet differentiation algorithms. Test examples demonstrating correctness of software implementation of the proposed algorithms are analyzed. The cell models are considered, on the example of which the application of the proposed procedure of identification and verification of their parameters is demonstrated. Among them are a structural-mechanical model with parallel connected fractional elements, which is currently the most adequate in terms of compliance with atomic force microscopy data of a wide class of cells, and a new statistical-thermodynamic model, which is not inferior in descriptive capabilities to models with fractional derivatives, but has a clearer physical meaning. For the statistical-thermodynamic model, the procedure of its construction is described in detail, which includes the following. Introduction of a structural variable, the order parameter, to describe the orientation properties of the cell cytoskeleton. Setting and solving the statistical problem for the ensemble of actin filaments of a representative cell volume with respect to this variable. Establishment of the type of free energy depending on the order parameter, temperature and external load. It is also proposed to use an oriented-viscous-elastic body as a model of a representative element of the cell. Following the theory of linear thermodynamics, evolutionary equations describing the mechanical behavior of the representative volume of the cell are obtained, which satisfy the basic thermodynamic laws. The problem of optimizing the parameters of the statisticalthermodynamic model of the cell, which can be compared both with experimental data and with the results of simulations based on other mathematical models, is also posed and solved. The viscoelastic characteristics of cells are determined on the basis of comparison with literature data.

В первой части работы получена оценка скорости сходимости ранее известного ускоренного метода первого порядка AGMsDR на классе задач минимизации, вообще говоря, невыпуклых функций с $M$-липшицевым градиентом и удовлетворяющих условию Поляка – Лоясиевича. При реализации метода не требуется знать параметр $\mu^{PL}>0$ из условия Поляка – Лоясиевича, при этом метод демонстрирует линейную скорость сходимости (сходимость со скоростью геометрической прогрессии со знаменателем $\left.\left(1 - \frac{\mu^{PL}}{M}\right)\right)$. Ранее для метода была доказана сходимость со скоростью $O\left(\frac1{k^2}\right)$ на классе выпуклых задач с $M$-липшицевым градиентом. А также сходимость со скоростью геометрической прогрессии, знаменатель которой $\left(1 - \sqrt{\frac{\mu^{SC}}{M}}\right)$, но только если алгоритму известно значение параметра сильной выпуклости $\mu^{SC}>0$. Новизна результата заключается в том, что удается отказаться от использования методом значения параметра $\mu^{SC}>0$ и при этом сохранить линейную скорость сходимости, но уже без корня в знаменателе прогрессии.

Во второй части представлена новая модификация метода AGMsDR для решения задач, допускающих альтернированную минимизацию (Alternating AGMsDR). Доказываются аналогичные оценки скорости сходимости на тех же классах оптимизационных задач.

Таким образом, представлены адаптивные ускоренные методы с оценкой сходимости $O\left(\min\left\lbrace\frac{M}{k^2},\,\left(1-{\frac{\mu^{PL}}{M}}\right)^{(k-1)}\right\rbrace\right)$ на классе выпуклых функций с $M$-липшицевым градиентом, которые удовлетворяют условию Поляка – Лоясиевича. При этом для работы метода не требуются значения параметров $M$ и $\mu^{PL}$. Если же условие Поляка – Лоясиевича не выполняется, то можно утверждать, что скорость сходимости равна $O\left(\frac1{k^2}\right)$, но при этом методы не требуют никаких изменений.

Также рассматривается адаптивная каталист-оболочка неускоренного градиентного метода, которая позволяет доказать оценку скорости сходимости $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Проведено экспериментальное сравнение неускоренного градиентного метода с адаптивным выбором шага, ускоренного с помощью адаптивной каталист-оболочки с методами AGMsDR, Alternating AGMsDR, APDAGD (Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent) и алгоритмом Синхорна для задачи, двойственной к задаче оптимального транспорта.

Проведенные вычислительные эксперименты показали более быструю работу метода Alternating AGMsDR по сравнению как с неускоренным градиентным методом, ускоренным с помощью адаптивной каталист-оболочки, так и с методом AGMsDR, несмотря на асимптотически одинаковые гарантии скорости сходимости $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Это может быть объяснено результатом о линейной скорости сходимости метода Alternating AGMsDR на классе задач, удовлетворяющих условию Поляка – Лоясиевича. Гипотеза была проверена на квадратичных задачах. Метод Alternating AGMsDR показал более быструю сходимость по сравнению с методом AGMsDR.

In the first part of the paper we present convergence analysis of AGMsDR method on a new class of functions — in general non-convex with $M$-Lipschitz-continuous gradients that satisfy Polyak – Lojasiewicz condition. Method does not need the value of $\mu^{PL}>0$ in the condition and converges linearly with a scale factor $\left(1 - \frac{\mu^{PL}}{M}\right)$. It was previously proved that method converges as $O\left(\frac1{k^2}\right)$ if a function is convex and has $M$-Lipschitz-continuous gradient and converges linearly with a~scale factor $\left(1 - \sqrt{\frac{\mu^{SC}}{M}}\right)$ if the value of strong convexity parameter $\mu^{SC}>0$ is known. The novelty is that one can save linear convergence if $\frac{\mu^{PL}}{\mu^{SC}}$ is not known, but without square root in the scale factor.

The second part presents modification of AGMsDR method for solving problems that allow alternating minimization (Alternating AGMsDR). The similar results are proved.

As the result, we present adaptive accelerated methods that converge as $O\left(\min\left\lbrace\frac{M}{k^2},\,\left(1-{\frac{\mu^{PL}}{M}}\right)^{(k-1)}\right\rbrace\right)$ on a class of convex functions with $M$-Lipschitz-continuous gradient that satisfy Polyak – Lojasiewicz condition. Algorithms do not need values of $M$ and $\mu^{PL}$. If Polyak – Lojasiewicz condition does not hold, the convergence is $O\left(\frac1{k^2}\right)$, but no tuning needed.

We also consider the adaptive catalyst envelope of non-accelerated gradient methods. The envelope allows acceleration up to $O\left(\frac1{k^2}\right)$. We present numerical comparison of non-accelerated adaptive gradient descent which is accelerated using adaptive catalyst envelope with AGMsDR, Alternating AGMsDR, APDAGD (Adaptive Primal-Dual Accelerated Gradient Descent) and Sinkhorn's algorithm on the problem dual to the optimal transport problem.

Conducted experiments show faster convergence of alternating AGMsDR in comparison with described catalyst approach and AGMsDR, despite the same asymptotic rate $O\left(\frac1{k^2}\right)$. Such behavior can be explained by linear convergence of AGMsDR method and was tested on quadratic functions. Alternating AGMsDR demonstrated better performance in comparison with AGMsDR.

Цель настоящего исследования заключается в разработке методологии выявления точек разворота на временных рядах, включая в том числе финансовые данные. Теоретической основой исследования послужили работы, посвященные анализу структурных изменений на финансовых рынках, описанию предложенных алгоритмов обнаружения точек разворота и особенностям построения моделей классического и глубокого машинного обучения для решения данного типа задач. Разработка подобного инструментария представляет интерес для инвесторов и других заинтересованных сторон, предоставляя дополнительные подходы к эффективному анализу финансовых рынков и интерпретации доступных данных.

Для решения поставленной задачи была обучена нейронная сеть. В ходе исследования было рассмотрено несколько способов формирования тренировочных выборок, которые различаются характером статистических параметров. Для повышения качества обучения и получения более точных результатов была разработана методология формирования признаков, служащих входными данными для нейронной сети. В свою очередь, эти признаки формируются на основе анализа математического ожидания и стандартного отклонения временных рядов на некоторых интервалах. Также исследуется возможностьих комбинации для достижения более стабильных результатов.

Результаты модельных экспериментов анализируются с целью сравнения эффективности предложенной модели с другими существующими алгоритмами обнаружения точек разворота, получившими широкое применение в решении практических задач. В качестве тренировочных и тестовых данных используется специально созданный датасет, генерация которого осуществляется с использованием собственных методов. Кроме того, обученная на различных признаках модельте стируется на дневных данных индекса S&P 500 в целях проверки ее эффективности в реальном финансовом контексте.

По мере описания принципов работы модели рассматриваются возможности для дальнейшего ее усовершенствования: модернизации структуры предложенного механизма, генерации тренировочных данных и формирования признаков. Кроме того, перед авторами стоит задача развития существующих концепций определения точек изменения в режиме реального времени.

The purpose of this study is to develop a methodology for change points detection in time series, including financial data. The theoretical basis of the study is based on the pieces of research devoted to the analysis of structural changes in financial markets, description of the proposed algorithms for detecting change points and peculiarities of building classical and deep machine learning models for solving this type of problems. The development of such tools is of interest to investors and other stakeholders, providing them with additional approaches to the effective analysis of financial markets and interpretation of available data.

To address the research objective, a neural network was trained. In the course of the study several ways of training sample formation were considered, differing in the nature of statistical parameters. In order to improve the quality of training and obtain more accurate results, a methodology for feature generation was developed for the formation of features that serve as input data for the neural network. These features, in turn, were derived from an analysis of mathematical expectations and standard deviations of time series data over specific intervals. The potential for combining these features to achieve more stable results is also under investigation.

The results of model experiments were analyzed to compare the effectiveness of the proposed model with other existing changepoint detection algorithms that have gained widespread usage in practical applications. A specially generated dataset, developed using proprietary methods, was utilized as both training and testing data. Furthermore, the model, trained on various features, was tested on daily data from the S&P 500 index to assess its effectiveness in a real financial context.

As the principles of the model’s operation are described, possibilities for its further improvement are considered, including the modernization of the proposed model’s structure, optimization of training data generation, and feature formation. Additionally, the authors are tasked with advancing existing concepts for real-time changepoint detection.

В работе представлена система, обеспечивающая подбор наилучших в смысле времени выполнения настроек алгоритма. В качестве алгоритма был взят пакет решения задач частично-целочисленного линейного и нелинейного программирования SCIP. Возможность параллельного перебора множества вариантов настроек обеспечивается кластером из виртуальных машин, автоматически создаваемых в облаке. Представлены результаты работы системы на нескольких наборах задач.

The paper presents a software system aimed at finding best (in some sense) parameters of an algorithm. The system handles both discrete and continuous parameters and employs massive parallelism offered by public clouds. The paper presents an overview of the system, a method to measure algorithm's performance in the cloud and numerical results of system's use on several problem sets.