Все выпуски

Данная работа предлагает новый подход к построению высокоточных маршрутов на основе данных от транспортных детекторов в пакете моделирования трафика SUMO. Существующие инструменты, такие как flowrouter и routeSampler, имеют ряд недостатков, таких как отсутствие взаимодействия с сетью в процессе построения маршрутов. Наш rlRouter использует мультиагентное обучение с подкреплением (MARL), где агенты — это входящие полосы движения, а окружающая среда — дорожная сеть. Добавляя в сеть транспортные средства с определенными маршрутами, агенты получают вознаграждение за сопоставление данных с детекторами транспорта. В качестве алгоритма мультиагентного обучения с подкреплением использовался DQN с разделением параметров между агентами и LSTM-слоем для обработки последовательных данных.

Поскольку rlRouter обучается внутри симуляции SUMO, он может лучше восстанавливать маршруты, принимая во внимание взаимодействие транспортных средств внутри сети друг с другом и с сетевой инфраструктурой. Мы смоделировали различные дорожные ситуации на трех разных перекрестках, чтобы сравнить производительность маршрутизаторов SUMO с rlRouter. Мы использовали среднюю абсолютную ошибку (MAE) в качестве меры отклонения кумулятивных данных детекторов и от данных маршрутов. rlRouter позволил добиться высокого соответствия данным с детекторов. Мы также обнаружили, что, максимизируя вознаграждение за соответствие детекторам, результирующие маршруты также становятся ближе к реальным. Несмотря на то, что маршруты, восстановленные с помощью rlRouter, превосходят маршруты, полученные с помощью инструментов SUMO, они не полностью соответствуют реальным из-за естественных ограничений петлевых детекторов. Чтобы обеспечить более правдоподобные маршруты, необходимо оборудовать перекрестки другими видами транспортных счетчиков, например, детекторами-камерами.

This work provides a new approach for constructing high-precision routes based on data from transport detectors inside the SUMO traffic modeling package. Existing tools such as flowrouter and routeSampler have a number of disadvantages, such as the lack of interaction with the network in the process of building routes. Our rlRouter uses multi-agent reinforcement learning (MARL), where the agents are incoming lanes and the environment is the road network. By performing actions to launch vehicles, agents receive a reward for matching data from transport detectors. Parameter Sharing DQN with the LSTM backbone of the Q-function was used as an algorithm for multi-agent reinforcement learning.

Since the rlRouter is trained inside the SUMO simulation, it can restore routes better by taking into account the interaction of vehicles within the network with each other and with the network infrastructure. We have modeled diverse traffic situations on three different junctions in order to compare the performance of SUMO’s routers with the rlRouter. We used Mean Absoluter Error (MAE) as the measure of the deviation from both cumulative detectors and routes data. The rlRouter achieved the highest compliance with the data from the detectors. We also found that by maximizing the reward for matching detectors, the resulting routes also get closer to the real ones. Despite the fact that the routes recovered using rlRouter are superior to the routes obtained using SUMO tools, they do not fully correspond to the real ones, due to the natural limitations of induction-loop detectors. To achieve more plausible routes, it is necessary to equip junctions with other types of transport counters, for example, camera detectors.

Данная работа посвящена применению двуслойных интервальных взвешенных графов в прогнозировании нестационарных временных рядов и оценке по полученным прогнозам рыночных рисков. Первый слой графа с интервальными вершинами, формируемый во время первичного обучения системы, отображает все возможные флуктуации системы в отрезке времени, в котором обучали систему. Интервальные вершины второго слоя графа (надстройка над графом первого слоя), отображающие степень ошибки моделируемых значений временного ряда, соединены ребрами с вершинами графа первого слоя. Предложенная модель апробирована на получении 90-дневного прогноза цен на стальные биллеты. Средняя ошибка прогноза составила 2,6 %, что меньше средней ошибки авторегрессионных прогнозов.

This scientific work is dedicated to applying of two-layer interval weighted graphs in nonstationary time series forecasting and evaluation of market risks. The first layer of the graph, formed with the primary system training, displays potential system fluctuations at the time of system training. Interval vertexes of the second layer of the graph (the superstructure of the first layer) which display the degree of time series modeling error are connected with the first layer by edges. The proposed model has been approved by the 90-day forecast of steel billets. The average forecast error amounts 2,6 % (it’s less than the average forecast error of the autoregression models).

В настоящей работе представлены результаты кинетического моделирования индукции и репарации двунитевых разрывов ДНК, а также формирования скоплений (фокусов) фосфорилированного гистона H2AX ($\gamma$-H2AX) и белка Rad 51 в местах образования двунитевых разрывов, индуцированных воздействием редкоионизирующего излучения с различной мощностью и продолжительностью, в первичных фибробластах человека. Модель описывает основные механизмы репарации двунитевых разрывов: НГСК (негомологичное соединение концов) и ГР (гомологическая рекомбинация) и учитывает взаимодействия ряда белков (ДНК-ПКкс, ATM, Ku70/80, XRCC1, XRCC4, Rad51, ФРА и др.), участвующих в репарации двунитевых разрывов ДНК, на основе закона действующих масс и кинетики Михаэлиса-Ментен. Для тренировки и подтверждения статистической достоверности модели были использованы литературные данные по кинетике репарации двунитевых разрывов, а также данные по кинетике формирования и деградации фокусов белков репарации $\gamma$-H2AX и Rad51 в местах репарации двунитевых разрывов ДНК после облучения с различной мощностью дозы, полученные ранее нашим коллективом.

Here we demonstrate the results of kinetic modeilng of DNA double-strand breaks induction and repair and phosphorilated histone H2AX ($\gamma$-H2AX) and Rad51 foci formation in primary human fibroblasts exposed to low-LET ionizing radiation (IR). The model describes two major paths of DNA double-strand breaks repair: non-homologous end joining (NHEJ) and homologous recombination (HR) and considers interactions between DNA and several repair proteins (DNA-PKcs, ATM, Ku70/80, XRCC1, XRCC4, Rad51, RPA, etc.) using mass action equations and Michaelis–Menten kinetics. Experimental data on DNA rejoining kinetics and $\gamma$-H2AX and Rad51 foci formation in vicinity of double strand breaks in primary human fibroblasts exposed to low-LET IR with various dose rates and exposure times was utilized for training and statistical validation of the model.

В исследовании мы сосредоточились на задаче классификации невербальной речи для разработки интерфейса «мозг–компьютер» (ИМК) на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ), который будет способен помочь людям с ограниченными возможностями и расширить возможности человека в повседневной жизни. Ранее наши исследования показали, что беззвучная речь для некоторых слов приводит к почти идентичным распределениям ЭЭГ-данных. Это явление негативно влияет на точность классификации нейросетевой модели. В этой статье предлагается метод обработки данных, который различает статисти- чески удаленные и неразделимые классы данных. Применение предложенного подхода позволяет достичь цели максимального увеличения смысловой нагрузки словаря, используемого в ИМК.

Кроме того, мы предлагаем статистический прогностический критерий точности бинарной классификации слов в словаре. Такой критерий направлен на оценку нижней и верхней границ поведения классификаторов только путем измерения количественных статистических свойств данных (в частности, с использованием метода Колмогорова – Смирнова). Показано, что более высокие уровни точности классификации могут быть достигнуты за счет применения предложенного прогностического критерия, позволяющего сформировать оптимизированный словарь с точки зрения семантической нагрузки для ИМК на основе ЭЭГ. Кроме того, использование такого обучающего набора данных для задач классификации по словарю обеспечивает статистическую удаленность классов за счет учета семантических и фонетических свойств соответствующих слов и улучшает поведение классификации моделей распознавания беззвучной речи.

In our research, we focus on the problem of classification for silent speech recognition to develop a brain– computer interface (BCI) based on electroencephalographic (EEG) data, which will be capable of assisting people with mental and physical disabilities and expanding human capabilities in everyday life. Our previous research has shown that the silent pronouncing of some words results in almost identical distributions of electroencephalographic signal data. Such a phenomenon has a suppressive impact on the quality of neural network model behavior. This paper proposes a data processing technique that distinguishes between statistically remote and inseparable classes in the dataset. Applying the proposed approach helps us reach the goal of maximizing the semantic load of the dictionary used in BCI.

Furthermore, we propose the existence of a statistical predictive criterion for the accuracy of binary classification of the words in a dictionary. Such a criterion aims to estimate the lower and the upper bounds of classifiers’ behavior only by measuring quantitative statistical properties of the data (in particular, using the Kolmogorov – Smirnov method). We show that higher levels of classification accuracy can be achieved by means of applying the proposed predictive criterion, making it possible to form an optimized dictionary in terms of semantic load for the EEG-based BCIs. Furthermore, using such a dictionary as a training dataset for classification problems grants the statistical remoteness of the classes by taking into account the semantic and phonetic properties of the corresponding words and improves the classification behavior of silent speech recognition models.

Частота сердечных сокращений (ЧСС) является наиболее доступным для измерения показателем. С целью контроля индивидуальной реакции на нагрузочность физических упражнений ЧСС измеряется при выполнении спортсменами мышечной работы разных типов (работа на силовых тренажерах, различные виды тренировочных и соревновательных нагрузок). По величине ЧСС и динамике ее изменения при мышечной работе и восстановлении можно объективно судить о функциональном состоянии сердечно-сосудистой системы спортсмена, об уровне его индивидуальной физической работоспособности, а также об адаптивной реакции на ту или иную физическую нагрузку. Однако ЧСС не является самостоятельным детерминантом физического состояния спортсмена. Величина ЧСС формируется в результате взаимодействия основных физиологических механизмов, определяющих гемодинамический режим сердечного выброса. Сердечный ритм зависит, с одной стороны, от сократимости сердца, от венозного возврата, от объемов предсердий и желудочков сердца, а с другой стороны — от сосудистой нагрузки сердца, основными компонентами которой являются эластическое и периферическое сопротивление артериальной системы. Величины сосудистых сопротивлений артериальной системы зависят от мощности мышечной работы и времени ее выполнения. Чувствительность ЧСС к изменениям сосудистой нагрузки сердца и его сократимости определялась у спортсменов по результатам парного регрессионного анализа одновременно зарегистрированных данных ЧСС, периферического $(R)$ и эластического $(E_a)$ сопротивлений (сосудистая нагрузка сердца), а также механической мощности $(W)$ сердечных сокращений (сократимость сердца). Коэффициенты чувствительности и коэффициенты парной корреляции между ЧСС и показателями сосудистой нагрузки и сократимости левого желудочка сердца спортсмена определялись в покое и при выполнении мышечной работы на велоэргометре. Показано, что с ростом мощности велоэргометрической нагрузки и увеличением ЧСС возрастают также коэффициенты корреляции и чувствительности между ЧСС и показателями сосудистой нагрузки сердца $(R, E_a)$ и его сократимости $(W)$.

Heart rate (HR) is the most affordable indicator for measuring. In order to control the individual response to physical exercises of different load types heart rate is measured when the athletes perform different types of muscular work (strength machines, various types of training and competitive exercises). The magnitude of heart rate and its dynamics during muscular work and recovery can be objectively judged on the functional status of the cardiovascular system of an athlete, the level of its individual physical performance, as well as an adaptive response to a particular exercise. However, the heart rate is not an independent determinant of the physical condition of an athlete. HR size is formed by the interaction of the basic physiological mechanisms underlying cardiac hemodynamic ejection mode. Heart rate depends on one hand, on contractility of the heart, the venous return, the volumes of the atria and ventricles of the heart and from vascular heart load, the main components of which are elastic and peripheral resistance of the arterial system on the other hand. The values of arterial system vascular resistances depend on the power of muscular work and its duration. HR sensitivity to changes in heart load and vascular contraction was determined in athletes by pair regression analysis simultaneously recorded heart rate data, and peripheral $(R)$ and elastic $(E_a)$ resistance (heart vascular load), and the power $(W)$ of heartbeats (cardiac contractility). The coefficients of sensitivity and pair correlation between heart rate indicators and vascular load and contractility of left ventricle of the heart were determined in athletes at rest and during the muscular work on the cycle ergometer. It is shown that increase in both ergometer power load and heart rate is accompanied by the increase of correlation coefficients and coefficients of the heart rate sensitivity to $R$, $E_a$ and $W$.

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.

В работе рассматривается задача поиска в научной статье фрагментов с недостающими библиографическими ссылками с помощью автоматической бинарной классификации. Для обучения модели предложен метод контрастного семплирования, новшеством которого является рассмотрение контекста ссылки с учетом границ фрагмента, максимально влияющего на вероятность нахождения в нем библиографической ссылки. Обучающая выборка формировалась из автоматически размеченных семплов — фрагментов из трех предложений с метками классов «без ссылки» и «со ссылкой», удовлетворяющих требованию контрастности: семплы разных классов дистанцируются в исходном тексте. Пространство признаков строилось автоматически по статистике встречаемости термов и расширялось за счет конструирования дополнительных признаков — выделенных в тексте сущностей ФИО, чисел, цитат и аббревиатур.

Проведена серия экспериментов на архивах научных журналов «Правоприменение» (273 статьи) и «Журнал инфектологии» (684 статьи). Классификация осуществлялась моделями Nearest Neighbours, RBF SVM, Random Forest, Multilayer Perceptron, с подбором оптимальных гиперпараметров для каждого классификатора.

Эксперименты подтвердили выдвинутую гипотезу. Наиболее высокую точность показал нейросетевой классификатор (95%), уступающий по скорости линейному, точность которого при контрастном семплировании также оказалась высока (91–94 %). Полученные значения превосходят результаты, опубликованные для задач NER и анализа тональности на данных со сравнимыми характеристиками. Высокая вычислительная эффективность предложенного метода позволяет встраивать его в прикладные системы и обрабатывать документы в онлайн-режиме.

The paper studies the problem of searching for fragments with missing bibliographic links in a scientific article using automatic binary classification. To train the model, we propose a new contrast resampling technique, the innovation of which is the consideration of the context of the link, taking into account the boundaries of the fragment, which mostly affects the probability of presence of a bibliographic links in it. The training set was formed of automatically labeled samples that are fragments of three sentences with class labels «without link» and «with link» that satisfy the requirement of contrast: samples of different classes are distanced in the source text. The feature space was built automatically based on the term occurrence statistics and was expanded by constructing additional features — entities (names, numbers, quotes and abbreviations) recognized in the text.

A series of experiments was carried out on the archives of the scientific journals «Law enforcement review» (273 articles) and «Journal Infectology» (684 articles). The classification was carried out by the models Nearest Neighbors, RBF SVM, Random Forest, Multilayer Perceptron, with the selection of optimal hyperparameters for each classifier.

Experiments have confirmed the hypothesis put forward. The highest accuracy was reached by the neural network classifier (95%), which is however not as fast as the linear one that showed also high accuracy with contrast resampling (91–94%). These values are superior to those reported for NER and Sentiment Analysis on comparable data. The high computational efficiency of the proposed method makes it possible to integrate it into applied systems and to process documents online.

В работе излагаются подходы к математическому моделированию механизмов, лежащих в основе широко используемых в биологии и медицине методов корреляционной адаптометрии. Построение базируется на конструкциях, лежащих в основе описания структурированных биологических систем. Предполагается, что плотность распределения численности биологической популяции удовлетворяет уравнению Колмогорова–Фоккера–Планка. С использованием данной методики оценивается эффективность лечения больных с ожирением. Все пациенты, в зависимости от степени ожирения и характера сопутствующей патологии, были разделены на три группы. Показано уменьшение веса корреляционного графа, вычисленного на измеренных у пациентов показателях для трех групп пациентов, что характеризует эффективность проведенного лечения для всех исследуемых групп. Данная методика также была использована для оценки напряженности тренировочных нагрузок у гребцов академической гребли трех возрастных групп. Было показано, что с наибольшим напряжением работали спортсмены молодежной группы. Также с использованием методики корреляционной адаптометрии оценивается эффективность лечения заместительной гормональной терапии (ЗГТ) у женщин. Все пациентки, в зависимости от назначенного препарата, были разделены на четыре группы. При стандартном анализе динамики средних величин показателей было показано, что в ходе всего лечения наблюдалась нормализация средних показателей для всех групп пациенток. Однако с использованием методики корреляционной адаптометрии было получено, что в течение первых шести месяцев вес корреляционного графа снижался, а в течение вторых шести месяцев этот вес повышался для всех исследуемых групп. Это свидетельствует о чрезмерной продолжительности годового курса ЗГТ и целесообразности перехода к полугодовому курсу.

The paper outlines the approaches to mathematical modeling correlation adaptometry techniques widely used in biology and medicine. The analysis is based on models employed in descriptions of structured biological systems. It is assumed that the distribution density of the biological population numbers satisfies the equation of Kolmogorov-Fokker-Planck. Using this technique evaluated the effectiveness of treatment of patients with obesity. All patients depending on the obesity degree and the comorbidity nature were divided into three groups. Shows a decrease in weight of the correlation graph computed from the measured in the patients of the indicators that characterizes the effectiveness of the treatment for all studied groups. This technique was also used to assess the intensity of the training loads in academic rowing three age groups. It was shown that with the highest voltage worked with athletes for youth group. Also, using the technique of correlation adaptometry evaluated the effectiveness of the treatment of hormone replacement therapy in women. All the patients depending on the assigned drug were divided into four groups. In the standard analysis of the dynamics of mean values of indicators, it was shown that in the course of the treatment were observed normalization of the averages for all groups of patients. However, using the technique of correlation adaptometry it was found that during the first six months the weight of the correlation graph was decreasing and during the second six months the weight increased for all study groups. This indicates the excessive length of the annual course of hormone replacement therapy and the practicality of transition to a semiannual rate.

В работе описывается метод распознавания авторов литературных текстов по близости фрагментов, на которые разделен отдельный текст, к эталону автора. Эталоном является эмпирическое распределение частот буквосочетаний, построенное по обучающей выборке, куда вошли экспертно отобранные достоверно известные произведения данного автора. Совокупность эталонов разных авторов образует библиотеку, внутри которой и решается задача об идентификации автора неизвестного текста. Близость между текстами понимается в смысле нормы в L1 для вектора частот буквосочетаний, который строится для каждого фрагмента и для текста в целом. Автором неизвестного текста назначается тот, эталон которого чаще всего выбирается в качестве ближайшего для набора фрагментов, на которые разделен текст. Длина фрагмента оптимизируется исходя из принципа максимального различия расстояний от фрагментов до эталонов в задаче распознавания «свой–чужой». Тестирование метода проведено на корпусе отечественных и зарубежных (в переводе) авторов. Были собраны 1783 текста 100 авторов суммарным объемом примерно 700 млн знаков. Чтобы исключить тенденциозность отбора авторов, рассматривались авторы, фамилии которых начинались на одну и ту же букву (в данном случае Л). Ошибка идентификации по биграммам составила 12%. Наряду с достаточно высокой точностью данный метод обладает еще одним важным свойством: он позволяет оценить вероятность того, что эталон автора рассматриваемого текста в библиотеке отсутствует. Эта вероятность может быть оценена по результатам статистики ближайших эталонов для малых фрагментов текста. В работе исследуются также статистические цифровые портреты писателей: это совместные эмпирические распределения вероятности того, что некоторая доля текста идентифицируется на заданном уровне доверия. Практическая важность этих статистик в том, что носители соответствующих распределений практически не пересекаются для своих и чужих эталонов, что позволяет распознать эталонное распределение буквосочетаний на высоком уровне доверия.

The paper describes a method for recognizing authors of literary texts by the proximity of fragments into which a separate text is divided to the standard of the author. The standard is the empirical frequency distribution of letter combinations, built on a training sample, which included expertly selected reliably known works of this author. A set of standards of different authors forms a library, within which the problem of identifying the author of an unknown text is solved. The proximity between texts is understood in the sense of the norm in L1 for the frequency vector of letter combinations, which is constructed for each fragment and for the text as a whole. The author of an unknown text is assigned the one whose standard is most often chosen as the closest for the set of fragments into which the text is divided. The length of the fragment is optimized based on the principle of the maximum difference in distances from fragments to standards in the problem of recognition of «friend–foe». The method was tested on the corpus of domestic and foreign (translated) authors. 1783 texts of 100 authors with a total volume of about 700 million characters were collected. In order to exclude the bias in the selection of authors, authors whose surnames began with the same letter were considered. In particular, for the letter L, the identification error was 12%. Along with a fairly high accuracy, this method has another important property: it allows you to estimate the probability that the standard of the author of the text in question is missing in the library. This probability can be estimated based on the results of the statistics of the nearest standards for small fragments of text. The paper also examines statistical digital portraits of writers: these are joint empirical distributions of the probability that a certain proportion of the text is identified at a given level of trust. The practical importance of these statistics is that the carriers of the corresponding distributions practically do not overlap for their own and other people’s standards, which makes it possible to recognize the reference distribution of letter combinations at a high level of confidence.

Распределенные седловые задачи имеют множество различных приложений в оптимизации, теории игр и машинном обучении. Например, обучение генеративных состязательных сетей может быть представлено как минимаксная задача, а также задача обучения линейных моделей с регуляризатором может быть переписана как задача поиска седловой точки. В данной статье исследуются распределенные негладкие седловые задачи с липшицевыми целевыми функциями (возможно, недифференцируемыми). Целевая функция представляется в виде суммы нескольких слагаемых, распределенных между группой вычислительных узлов. Каждый узел имеет доступ к локально хранимой функции. Узлы, или агенты, обмениваются информацией через некоторую коммуникационную сеть, которая может быть централизованной или децентрализованной. В централизованной сети есть универсальный агрегатор информации (сервер или центральный узел), который напрямую взаимодействует с каждым из агентов и, следовательно, может координировать процесс оптимизации. В децентрализованной сети все узлы равноправны, серверный узел отсутствует, и каждый агент может общаться только со своими непосредственными соседями.

Мы предполагаем, что каждый из узлов локально хранит свою целевую функцию и может вычислить ее значение в заданных точках, т. е. имеет доступ к оракулу нулевого порядка. Информация нулевого порядка используется, когда градиент функции является трудно вычислимым, а также когда его невозможно вычислить или когда функция не дифференцируема. Например, в задачах обучения с подкреплением необходимо сгенерировать траекторию для оценки текущей стратегии. Этот процесс генерирования траектории и оценки политики можно интерпретировать как вычисление значения функции. Мы предлагаем подход, использующий технику сглаживания, т. е. применяющий метод первого порядка к сглаженной версии исходной функции. Можно показать, что стохастический градиент сглаженной функции можно рассматривать как случайную двухточечную аппроксимацию градиента исходной функции. Подходы, основанные на сглаживании, были изучены для распределенной минимизации нулевого порядка, и наша статья обобщает метод сглаживания целевой функции на седловые задачи.

Distributed saddle point problems (SPPs) have numerous applications in optimization, matrix games and machine learning. For example, the training of generated adversarial networks is represented as a min-max optimization problem, and training regularized linear models can be reformulated as an SPP as well. This paper studies distributed nonsmooth SPPs with Lipschitz-continuous objective functions. The objective function is represented as a sum of several components that are distributed between groups of computational nodes. The nodes, or agents, exchange information through some communication network that may be centralized or decentralized. A centralized network has a universal information aggregator (a server, or master node) that directly communicates to each of the agents and therefore can coordinate the optimization process. In a decentralized network, all the nodes are equal, the server node is not present, and each agent only communicates to its immediate neighbors.

We assume that each of the nodes locally holds its objective and can compute its value at given points, i. e. has access to zero-order oracle. Zero-order information is used when the gradient of the function is costly, not possible to compute or when the function is not differentiable. For example, in reinforcement learning one needs to generate a trajectory to evaluate the current policy. This policy evaluation process can be interpreted as the computation of the function value. We propose an approach that uses a smoothing technique, i. e., applies a first-order method to the smoothed version of the initial function. It can be shown that the stochastic gradient of the smoothed function can be viewed as a random two-point gradient approximation of the initial function. Smoothing approaches have been studied for distributed zero-order minimization, and our paper generalizes the smoothing technique on SPPs.