Все выпуски

В статье рассматривается одна из задач транспортного моделирования — поиск равновесного распределения транспортных потоков в сети. Для описания временных издержек и распределения потоков в сети, представляемой с помощью графа, используется классическая модель Бэкмана. При этом поведение агентов не является полностью рациональным, что описывается посредством введения марковской логит-динамики: в каждый момент времени водительвыбирает маршрут случайно согласно распределению Гиббса с учетом текущих временных затрат на ребрах графа. Таким образом, задача сводится к поиску стационарного распределения для данной динамики, которое является стохастическим равновесием Нэша – Вардропа в соответствующей популяционной игре загрузки транспортной сети. Так как данная игра является потенциальной, эта задача эквивалентна минимизации некоторого функционала от распределения потоков, причем стохастичностьпро является в появлении энтропийной регуляризации. Для полученной задачи оптимизации построена двойственная задача. Для ее решения применен универсальный прямо-двойственный градиентный метод. Его особенность заключается в адаптивной настройке на локальную гладкость задачи, что особенно важно при сложной структуре целевой функции и невозможности априорно оценитьг ладкость с приемлемой точностью. Такая ситуация имеет место в рассматриваемой задаче, так как свойства функции сильно зависят от транспортного графа, на который мы не накладываем сильных ограничений. В статье приводится описание алгоритма, в том числе подробно рассмотрено применение численного дифференцирования для вычисления значения и градиента целевой функции. В работе представлены теоретическая оценка времени работы алгоритма и результаты численных экспериментов на примере небольшого американского города.

В статье рассматривается математическая модель декомпозиции сложного изделия на сборочные единицы. Это важная инженерная задача, которая влияет на организацию дискретного производства и его и оперативное управление. Приведен обзор современных подходов к математическому моделированию и автоматизированному синтезу декомпозиций. В них математическими моделями структур технических систем служат графы, сети, матрицы и др. Эти модели описывают механическую структуру как бинарное отношение на множестве элементов системы. Геометрическая координация и целостность машин и механических приборов в процессе изготовления достигаются при помощи базирования. В общем случае базирование может осуществляться относительно нескольких элементов одновременно. Поэтому оно представляет собой отношение переменной местности, которое не может быть корректно описано в терминах бинарных математических структур. Описана новая гиперграфовая модель механической структуры технической системы. Эта модель позволяет дать точную и лаконичную формализацию сборочных операций и процессов. Рассматриваются сборочные операции, которые выполняются двумя рабочими органами и заключаются в реализации механических связей. Такие операции называются когерентными и секвенциальными. Это преобладающий тип операций в современной промышленной практике. Показано, что математическим описанием такой операции является нормальное стягивание ребра гиперграфа. Последовательность стягиваний, трансформирующая гиперграф в точку, представляет собой математическую модель сборочного процесса. Приведены доказанные автором две важные теоремы о свойствах стягиваемых гиперграфов и подграфов. Введено понятие $s$-гиперграфа. $S$-гиперграфы являются корректными математическими моделями механических структур любых собираемых технических систем. Декомпозиция изделия на сборочные единицы поставлена как разрезание $s$-гиперграфа на $s$-подграфы. Задача разрезания описана в терминах дискретного математического программирования. Получены математические модели структурных, топологических и технологических ограничений. Предложены целевые функции, формализующие оптимальный выбор проектных решений в различных ситуациях. Разработанная математическая модель декомпозиции изделия является гибкой и открытой. Она допускает расширения, учитывающие особенности изделия и его производства.

Настоящая статья описывает разработанную авторами модель построения распределенной вычислительной сети и осуществления в ней распределенных вычислений, которые выполняются в рамках программно-информационной среды, обеспечивающей управление информационными, автоматизированными и инженерными системами интеллектуальных зданий. Представленная модель основана на функциональном подходе с инкапсуляцией недетерминированных вычислений и различных побочных эффектов в монадические вычисления, что позволяет применять все достоинства функционального программирования для выбора и исполнения сценариев управления различными аспектами жизнедеятельности зданий и сооружений. Кроме того, описываемая модель может использоваться совместно с процессом интеллектуализации технических и социотехнических систем для повышения уровня автономности принятия решений по управлению значениями параметров внутренней среды здания, а также для реализации методов адаптивного управления, в частности применения различных техник и подходов искусственного интеллекта. Важной частью модели является направленный ациклический граф, который представляет собой расширение блокчейна с возможностью существенным образом снизить стоимость транзакций с учетом выполнения смарт-контрактов. По мнению авторов, это позволит реализовать новые технологии и методы (распределенный реестр на базе направленного ациклического графа, вычисления на краю и гибридную схему построения искусственных интеллектуальных систем) и все это вместе использовать для повышения эффективности управления интеллектуальными зданиями. Актуальность представленной модели основана на необходимости и важности перевода процессов управления жизненным циклом зданий и сооружений в парадигму Индустрии 4.0 и применения для управления методов искусственного интеллекта с повсеместным внедрением автономных искусственных когнитивных агентов. Новизна модели вытекает из совокупного рассмотрения распределенных вычислений в рамках функционального подхода и гибридной парадигмы построения искусственных интеллектуальных агентов для управления интеллектуальными зданиями. Работа носит теоретический характер. Статья будет интересна ученым и инженерам, работающим в области автоматизации технологических и производственных процессов как в рамках интеллектуальных зданий, так и в части управления сложными техническими и социотехническими системами в целом.

WS-BPEL — это широко распространённый стандарт для спецификации распределенных и параллельных бизнес-процессов. Этот стандарт не подходит для алгебраических парадигм и парадигм направленных графов Петри. Исходя из этого, легко определить бизнес-процесс WS-BPEL с нежелательными особенностями. Именно поэтому проверка бизнес-процессов WS-BPEL очень важна. Цель этой статьи состоит в том, чтобы показать некоторые возможности для преобразования процессов WS-BPEL в более формальные спецификации, которые могут быть проверены. CSP и система обозначений Z используются как формальные модели. Система обозначений Z полезна для спецификации абстрактных типов данных. Web-сервисы могут рассматриваться как своего рода абстрактные типы данных.

Краткосрочное прогнозирование потока трафика является однойиз основных задач моделирования транспортных систем, основное назначение которой — контроль дорожного движения, сообщение об авариях, избежание дорожных пробок за счет знания потока трафика и последующего планирования транспортировки. Существует два типа подходов для решения этой задачи: математическое моделирование трафика и модель с использованием количественных данных трафика. Тем не менее большинство пространственно-временных моделейст радают от высокой математической сложности и низкой эффективности. Искусственные нейронные сети, один из видных подходов второго типа, показывают обещающие результаты в моделировании динамики транспортнойс ети. В данной работе представлена архитектура нейронной сети, используемойдля прогнозирования скоростейт ранспортного потока на графе дорожной сети. Модель основана на объединении рекуррентнойней ронной сети и сверточнойней ронной сети на графе, где рекуррентная нейронная сеть используется для моделирования временных зависимостей, а сверточная нейронная сеть — для извлечения пространственных свойств из трафика. Для получения предсказанийна несколько шагов вперед используется архитектура encoder-decoder, позволяющая уменьшить накопление шума из-за неточных предсказаний. Для моделирования сложных зависимостей мы используем модель, состоящую из нескольких слоев. Нейронные сети с глубокойархитек туройсло жны для тренировки; для ускорения процесса тренировки мы используем skip-соединения между каждым слоем, так что каждыйслой учит только остаточную функцию по отношению к предыдущему слою. Полученная объединенная нейронная сеть тренировалась на необработанных данных с сенсоров транспортного потока из сети шоссе в США с разрешением в 5 минут. 3 метрики — средняя абсолютная ошибка, средняя относительная ошибка, среднеквадратическая ошибка — использовались для оценки качества предсказания. Было установлено, что по всем метрикам предложенная модель имеет более низкую погрешность предсказания по сравнению с ранее опубликованными моделями, такими как Vector Auto Regression, Long Short-Term Memory и Graph Convolution GRU.

С 50-х годов XX века транспортное моделирование крупных мегаполисов стало усиленно развиваться. Появились первые модели равновесного распределения потоков по путям. Наиболее популярной (и использующейся до сих пор) моделью была модель Бэкмана и др. 1955 г. В основу этой модели положены два принципа Вардропа. На современном теоретико-игровом языке можно кратко описать суть модели как поиск равновесия Нэша в популяционной игре загрузки, в которой потери игроков (водителей) рассчитываются исходя из выбранного пути и загрузках на этом пути, при фиксированных корреспонденциях. Загрузки (затраты) на пути рассчитываются как сумма затрат на различных участках дороги (ребрах графа транспортной сети). Затраты на ребре (время проезда по ребру) определяется величиной потока автомобилей на этом ребре. Поток на ребре, в свою очередь, определяется суммой потоков по всем путям, проходящим через заданное ребро. Таким образом, затраты на проезд по пути определяются не только выбором пути, но и тем, какие пути выбрали остальные водители. Таким образом, мы находимся в стандартной теоретико-игровой постановке. Специфика формирования функций затрат позволяет сводить поиск равновесия к решению задачи оптимизации (игра потенциальная). Эта задача оптимизации будет выпуклой, если функции затрат монотонно неубывающие. Собственно, различные предположения о функциях затрат формируют различные модели. Наиболее популярной моделью является модель с функцией затрат BPR. Такие функции используются при расчетах реальных городов повсеместно. Однако в начале XXI века Ю. Е. Нестеровым и А. де Пальмой было показано, что модели типа Бэкмана имеют серьезные недостатки. Эти недостатки можно исправить, используя модель, которую авторы назвали моделью стабильной динамики. Поиск равновесия в такой модели также сводится к задаче оптимизации. Точнее, даже задаче линейного программирования. В 2013 г. А. В. Гасниковым было обнаружено, что модель стабильной ди- намики может быть получена предельным переходом, связанным с поведением функции затрат, из модели Бэкмана. Однако обоснование упомянутого предельного перехода было сделано в нескольких важных (для практики), но все- таки частных случаях. В общем случае вопрос о возможности такого предельного перехода, насколько нам известно, остается открытым. Данная работа закрывает данный зазор. В статье в общем случае приводится обоснование возможности отмеченного предельного перехода (когда функция затрат на проезд по ребру как функция потока по ребру вырождается в функцию, равную постоянным затратам до достижения пропускной способности, и равна плюс бесконечности, при превышении пропускной способности).

Специальные действия (партизанские, антипартизанские, разведывательно-диверсионные, подрывные, контртеррористические, контрдиверсионные и др.) организуются и проводятся силами обеспечения правопорядка и вооруженными силами и направлены на защиту граждан и обеспечение национальной безопасности. С начала 2000-х гг. проблематика специальных действий привлекла внимание специалистов в области моделирования, социологов, физиков и представителей других наук. В настоящей статье даны обзор и характеристика работ в области моделирования специальных действий и борьбы с терроризмом. Работы классифицированы по методам моделирования (описательные, оптимизационные и теоретико-игровые), по видам и этапам действий, фазам управления (подготовка и ведение деятельности). Во втором разделе представлена классификация методов и моделей специальных действий и борьбы с терроризмом, дан краткий обзор описательных моделей. Рассмотрены метод географического профилирования, сетевые игры, модели динамики специальных действий, функция победы в боевых и специальных действиях (зависимость вероятности победы от соотношения сил и средств сторон). В третьем разделе рассмотрены игра «атакующий – защитник» и ее расширения: игра Штакельберга и игра безопасности Штакельберга, а также вопросы их применения в задачах обеспечения безопасности. В игре «атакующий – защитник» и играх безопасности известные работы классифицируются по следующим основаниям: последовательность ходов, количество игроков и их целевые функции, временной горизонт игры, степень рациональности игроков и их отношение к риску, степень информированности игроков. Четвертый раздел посвящен описанию игр патрулирования на графе с дискретным временем и одновременным выбором сторонами своих действий (для поиска оптимальных стратегий вычисляется равновесие Нэша). В пятом разделе рассмотрены теоретико-игровые модели обеспечения транспортной безопасности как приложения игр безопасности Штакельберга. Последний раздел посвящен обзору и характеристике ряда моделей обеспечения пограничной безопасности на двух фазах управления: подготовка и ведение деятельности. Рассмотрен пример эффективного взаимодействия подразделений береговой охраны с университетскими исследователями. Перспективными направлениями дальнейших исследований являются следующие: во-первых, моделирование контртеррористических и специальных операций по нейтрализации террористических и диверсионных групп с привлечением разноведомственных и разнородных сил и средств, во-вторых, комплексирование моделей по уровням и этапам циклов деятельности; в-третьих, разработка теоретико-игровых моделей борьбы с морским терроризмом и пиратством.

Несмотря на многочисленные достижения современной науки, до сих пор остается нераскрытой проблема зарождения молниевого разряда в безэлектродном грозовом облаке, максимальная напряженность электрического поля в котором примерно на порядок меньше диэлектрической прочности воздуха. Хотя не вызывает сомнений тот факт, что развитие разряда начинается с появления в облаке положительных стримеров, развитие которых становится возможным при примерно вдвое меньших значениях электрического поля по сравнению с отрицательными, на настоящий момент остается неизученным вопрос о том, каким образом холодные слабопроводящие стримерные системы объединяются в горячий хорошо проводящий лидерный канал, способный к самостоятельному распространению за счет эффективной поляризации в относительно слабом внешнем поле. В данной работе представлена самоорганизующаяся транспортная модель, реализованная на примере формирования фрактального древа электрического разряда в грозовом облаке и направленная на численное моделирование процесса начальной стадии развития молниевого разряда. Среди инновационных особенностей нашего подхода, отсутствующих в других численных моделях развития молнии, можно выделитьот сутствие привязки элементов проводящей структуры графа к узлам пространственной решетки, высокое пространственно-временное разрешение и учет временной эволюции электрических параметров транспортных каналов. Кроме того, модельучи тывает известную из многочисленных экспериментов асимметрию полей развития положительных и отрицательных стримеров. В рамках используемого подхода результирующий хорошо проводящий лидерный канал формируется за счет коллективного эффекта объединения токов десятков тысяч взаимодействующих между собой стримеров, каждый из которых изначально обладает пренебрежимо малой проводимостью и температурой, не отличающейся от температуры окружающей среды. Модельное биполярное древо представляет собой направленный граф (имеет положительную и отрицательную части) и имеет морфологические и электро-динамические характеристики, промежуточные между лабораторной длинной искрой и развитой молнией. Модель имеет универсальный характер, что при необходимости позволяет использовать ее в рамках других задач, связанных с исследованием транспортных (в широком смысле слова) сетей.

Задача поиска PageRank вектора представляет большой научный и практический интерес ввиду своей применимости к работе современных поисковых систем. Несмотря на то, что данная задача сводится к поиску собственного вектора стохастической матрицы $P$, потребность в новых алгоритмах для ее решения обусловлена большими размерами входных данных. Для достижения не более чем линейного времени работы применяются различные рандомизированные методы, возвращающие ожидаемый ответ лишь с некоторой достаточно близкой к единице вероятностью. Нами рассматриваются два таких способа, сводящие задачу поиска вектора PageRank к задаче поиска равновесия в антагонистической матричной игре, которая затем решается с помощью алгоритма Григориадиса – Хачияна. При этом данная реализация эффективно работает в предположении о разреженности матрицы, подаваемой на вход. Насколько нам известно, до сих пор не было ни одной успешной реализации ни алгоритма Григориадиса – Хачияна, ни его применения к задаче поиска вектора PageRank. Данная статья ставит перед собой задачу восполнить этот пробел. В работе приводится описание двух версий алгоритма с псевдокодом и некоторые детали их реализации. Кроме того, в работе рассматривается другой вероятностный метод поиска вектора PageRank, а именно Markov chain Monte Carlo (MCMC), с целью сравнения результатов работы указанных алгоритмов на матрицах с различными значениями спектральной щели. Последнее представляет особый интерес, поскольку значение спектральной щели сильно влияет на скорость сходимости MCMC, и не оказывает никакого влияния на два других подхода. Сравнение проводилось на сгенерированных графах двух видов: цепочках и $d$-мерных кубах. Проведенные эксперименты, как и предсказывает теория, демонстрируют эффективность алгоритма Григориадиса – Хачияна по сравнению с MCMC для разреженных графов с маленьким значением спектральной щели. Весь код находится в открытом доступе, так чтобы все желающие могли воспроизвести полученные результаты самостоятельно, или же использовать данную реализацию в своих нуждах. Работа имеет чисто практическую направленность, никаких теоретических результатов авторами получено не было.

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.