Все выпуски

В статье решается актуальная научно-практическая задача математического моделирования и прогнозирования процессов диффузии инноваций и технологических замещений на рынках с ограниченной емкостью. Целью работы является преодоление структурных ограничений классических феноменологических подходов, таких как модели Басса, Гомперца и Мэнсфилда, связанных с жестко фиксированной асимметрией S-образных кривых и отсутствием явного микроэкономического обоснования динамики систем. В основу исследования положен междисциплинарный подход, основанный на переносе экологической концепции рационирования ограниченных ресурсов (модель Ардити–Гинзбурга–Контуа) в теорию операционного менеджмента посредством использования клиринговой функции Кармаркара и производственной функции Леонтьева–Либиха. Автором аналитически выведен альтернативный закон диффузии технологических инноваций, представленный в виде неявной зависимости времени от кумулятивного объема продаж или общего числа потребителей. Для идентификации неизвестных параметров модели по эмпирическим данным применен численный метод инвертирования неявной функции на основе нелинейной оптимизации наименьших квадратов, обеспечивающий высокую вычислительную стабильность алгоритма. Проведена сравнительная эмпирическая верификация предложенного закона в сопоставлении с классическими мировыми аналогами на двух контрастных макроэкономических кейсах: динамике кумулятивных продаж потребительской электроники Apple iPod (сорок девять квартальных точек) и развитии рынка подписок на мобильный интернет в Германии (восемнадцать годовых точек). Оценка качества аппроксимации осуществлялась по критерию остаточной суммы квадратов и коэффициенту детерминации. Показано математическое преимущество авторской модели, продемонстрировавшей наименьшую ошибку невязки на макроэкономических данных высокотехнологичных рынков за счет гибкого параметра асимметрии, адаптирующегося под стартовый лаг-период рынка. Научная новизна работы заключается в фундаментальном обосновании макроэкономической S-кривой через баланс уравнений системы «потребитель–ресурс». Разработанный математический аппарат может быть непосредственно использован аналитическими агентствами, регуляторами сектора информационно-коммуникационных технологий и менеджментом компаний для среднесрочного планирования емкости рынков и прогнозирования точек перегиба, соответствующих пикам темпов технологического замещения.

Предложена методика решения задачи логистики топливоснабжения региона, включающая в себя взаимосвязанные задачи маршрутизации, кластеризации, оптимального распределения ресурсов и управления запасами. Расчеты проведены на примере системы топливоснабжения Удмуртской Республики.

Предлагается новая методика построения ортогональной факторной модели на основе метода корреляционных плеяд и конфирматорного факторного анализа. Предложен новый алгоритм конфирматорного факторного анализа. На основе оригинальной методики построена факторная модель артериальной гипертензии первой стадии. Проведен анализ корреляционных зависимостей и показателей артериальной гипертензии.

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.

Современная цифровизация городов происходит по законам, которые пока не четко определены. Сложность понимания этих законов связана с высокой неопределенностью городских событий и трудностей формирования их адекватных аналитических моделей. Для обоснования целесообразных управляющих решений по цифровизации городов в этих условиях необходимо наличие эффективных методов обработки многомерных временных рядов. Ставится задача по разработке одного из перспективных методов. Основу предлагаемого метода составляют новая модель нейросетевой системы управления и алгоритмы реализации ее основных функций. К отличительным особенностям модели относятся как структурные аспекты, так и новые правила нейросетевого обоснования управляющих решений по цифровизации города с обучением применяемой рекуррентной нейронной сети без учителя. Эта модель предусматривает адаптивное нейросетевое управление цифровизацией города по скользящей программе. Предложены новые правила прямого и обратного преобразования многомерных временных рядов, моделирования работы потоковой импульсной рекуррентной нейронной сети, поиска целесообразных программ цифровизации города. Предложенные правила позволяют исключить потери информации в такой сети и обеспечить ее устойчивое функционирование. Отражены особенности работы этой нейронной сети при обосновании целесообразных программ цифровизации города. Обоснованы требования к программной реализации предложенного метода. Приведены результаты экспериментов на данных по Санкт-Петербургу. В качестве этих данных выступали месячные объемы отгруженных компьютеров, электронных и оптических изделий, а также месячные объемы отгруженной продукции по всем обрабатывающим производствам за вычетом значений первого ряда на интервале с января 2021 года по декабрь 2025 года. Прогнозирование эффективности управляющих решений по цифровизации города осуществлялось по суммарным объемам отгруженной продукции на горизонт с января по декабрь 2026 года. Показано, что применение предложенного метода позволяет расширить возможности по адаптивному обоснованию целесообразных управляющих решений по цифровизации города со снижением затрат на компьютерное моделирование.

Высокочастотная алгоритмическая торговля — это подкласс трейдинга, ориентированный на получение прибыли на субсекундных временных интервалах. Такие торговые стратегии не зависят от большинства факторов, подходящих для долгосрочной торговли, и требуют особого подхода. Было много попыток использовать методы машинного обучения как для высоко-, так и для низкочастотной торговли. Однако они по-прежнему имеют ограниченное применение на практике из-за высокой подверженности переобучению, требований к быстрой адаптации к новым режимам рынка и общей нестабильности результатов. Мы провели комплексное исследование по сочетанию известных количественных теорий и методов обучения с подкреплением, чтобы вывести более эффективный и надежный подход при построении автоматизированной торговой системы в попытке создать поддержку для известных алгоритмических торговых техник. Используя классические теории поведения цен, а также современные примеры применения в субмиллисекундной торговле, мы применили модели обучения с усилением для улучшения качества алгоритмов. В результате мы создали надежную модель, использующую глубокое обучение с усилением для оптимизации параметров статических торговых алгоритмов, способных к онлайн-обучению на живых данных. Более конкретно, мы исследовали систему на срочном криптовалютном рынке, который в основном не зависит от внешних факторов в краткосрочной перспективе. Наше исследование было реализовано в высокочастотной среде, и итоговые модели показали способность работать в рамках принятых таймфреймов высокочастотной торговли. Мы сравнили различные комбинации подходов глубинного обучения с подкреплением и классических алгоритмов и оценили устойчивость и эффективность улучшений для каждой комбинации.

Вариационные неравенства представляют собой широкий класс задач, имеющих применение во множестве областей, включая теорию игр, экономику и машинное обучение. Однако, методы решения современных вариационных неравенств становятся все более вычислительно требовательными. Поэтому растет необходимость использовать распределенных подходов для решения таких задач за разумное время. В распределенной постановке вычислительным устройствам необходимо обмениваться данными друг с другом, что является узким местом. Существует три основных приема снижения стоимости и количества обменов данными: использование похожести локальных операторов, сжатие сообщений и применение локальных шагов на устройствах. Известен алгоритм, который использует эти три техники одновременно для решения распределенных вариационных неравенств и превосходит все остальные методы с точки зрения коммуникационных затрат. Однако этот метод работает только с так называемыми несмещенными операторами сжатия. Между тем использование смещенных операторов приводит к лучшим результатам на практике, но требует дополнительных модификаций алгоритма и больших усилий при доказательстве сходимости. В этой работе представляется новый алгоритм, который решает распределенные вариационные неравенства, используя похожесть локальных операторов, смещенное сжатие и локальные обновления на устройствах; выводится теоретическая сходимость такого алгоритма и проводятся эксперименты.

В то время как каждая задача воссоздания артефактов уникальна, моделирование фасадов, фундаментов и конструктивных элементов строений может быть параметризовано. В работе рассмотрен комплекс существующих программных библиотек и решений, которые необходимо объединить в единую вычислительную систему для решения такой задачи. Представлен алгоритм генерации трехмерного заполнения реконструируемых объектов. Рассмотрена архитектура решения, необходимая для переноса системы в облачную среду.

В данной статье рассматривается проблема централизованного планирования маршрутов передачи данных в сетях, устойчивых к задержкам и разрывам. Исходная проблема расширяется дополнительными требованиями к хранению узлов и процессу связи. Во-первых, предполагается, что связь между узлами графа устанавливается с помощью антенн. Во-вторых, предполагается, что каждый узел имеет хранилище конечной емкости. Существующие работы не рассматривают и не решают задачу с этими ограничениями. Предполагается, что заранее известны информация о сообщениях, подлежащих обработке, информация о конфигурации сети в указанные моменты времени, взятые с определенными периодами, информация о временных задержках для ориентации антенн для передачи данных и ограничения на объем хранения данных на каждом спутнике группировки. Два хорошо известных алгоритма — CGR и Earliest Delivery with All Queues — модифицированы для удовлетворения расширенных требований. Полученные алгоритмы решают задачу поиска оптимального маршрута в сети, устойчивой к разрывам, отдельно для каждого сообщения. Также рассматривается проблема валидации алгоритмов в условиях отсутствия тестовых данных. Предложены и апробированы возможные подходы к валидации, основанные на качественных предположениях, описаны результаты экспериментов. Проведен сравнительный анализ производительности двух алгоритмов решения задачи маршрутизации. Два алгоритма, названные RDTNAS-CG и RDTNAS-AQ, были разработаны на основе алгоритмов CGR и Earliest Delivery with All Queues соответственно. Оригинальные алгоритмы были значительно расширены и была разработана дополненная реализация. Валидационные эксперименты были проведены для проверки минимальных требований «качества» к правильности алгоритмов. Сравнительный анализ производительности двух алгоритмов показал, что алгоритм RDTNAS-AQ на несколько порядков быстрее, чем RDTNAS-CG.

Предлагается семейство методов Гаусса – Ньютона для решения оптимизационных задачи систем нелинейных уравнений, основанное на идеях использования верхней оценки нормы невязки системы уравнений и квадратичной регуляризации. В работе представлено развитие схемы метода трех квадратов с добавлением моментного члена к правилу обновления искомых параметров в решаемой задаче. Получившаяся схема обладает несколькими замечательными свойствами. Во-первых, в работе алгоритмически описано целое параметрическое семейство методов, минимизирующих функционалы специального вида: композиции невязки нелинейного уравнения и унимодального функционала. Такой функционал, целиком согласующийся с парадигмой «серого ящика» в описании задачи, объединяет в себе большое количество решаемых задач, связанных с приложениями в машинном обучении, с задачами восстановления регрессионной зависимости. Во-вторых, полученное семейство методов описывается как обобщение нескольких форм алгоритма Левенберга – Марквардта, допускающих реализацию в том числе и в неевклидовых пространствах. В алгоритме, описывающем параметрическое семейство методов Гаусса – Ньютона, используется итеративная процедура, осуществляющая неточное параметризованное проксимальное отображение и сдвиг с помощью моментного члена. Работа содержит детальный анализ эффективности предложенного семейства методов Гаусса – Ньютона, выведенные оценки учитывают количество внешних итераций алгоритма решения основной задачи, точность и вычислительную сложность представления локальной модели и вычисления оракула. Для семейства методов выведены условия сублинейной и линейной сходимости, основанные на неравенстве Поляка – Лоясиевича. В обоих наблюдаемых режимах сходимости локально предполагается наличие свойства Липшица у невязки нелинейной системы уравнений. Кроме теоретического анализа схемы, в работе изучаются вопросы ее практической реализации. В частности, в проведенных экспериментах для субоптимального шага приводятся схемы эффективного вычисления аппроксимации наилучшего шага, что позволяет на практике улучшить сходимость метода по сравнению с оригинальным методом трех квадратов. Предложенная схема объединяет в себе несколько существующих и часто используемых на практике модификаций метода Гаусса – Ньютона, в добавок к этому в работе предложена монотонная моментная модификация семейства разработанных методов, не замедляющая поиск решения в худшем случае и демонстрирующая на практике улучшение сходимости метода.