Все выпуски

В данной статье предлагается фреймворк sumo-atclib, который предоставляет удобный единообразный интерфейс для апробации разных по ограничениям алгоритмов адаптивного управления, например ограничения на длительности фаз, последовательности фаз, ограничения на минимальное время между управляющими воздействиями, который использует среду микроскопического моделирования транспорта с открытым исходным кодом SUMO. Фреймворк разделяет функционал контроллеров (класс TrafficController) и систему наблюдения и детектирования (класс StateObserver), что повторяет архитектуру реальных светофорных объектов и систем адаптивного управления и упрощает апробацию новыха лгоритмов, так как можно свободно варьировать сочетания разных контроллеров и систем детектирования транспортных средств. Также в отличие от большинства существующих решений добавлен класс дороги Road, который объединяет набор полос, это позволяет, например, определить смежность регулируемых перекрестков, в случаях когда на пути от одного перекрестка к другому количество полос меняется, а следовательно, граф дороги разбивается на несколько ребер. При это сами алгоритмы используют одинаковый интерфейс и абстрагированы от конкретных параметров детекторов, топологии сети, то есть предполагается, что это решение позволит транспортному инженеру протестировать уже готовые алгоритмы для нового сценария, без необходимости их адаптации под новые условия, что ускоряет процесс разработки управляющей системы и снижает накладные расходы на проектирование. В настоящий момент в пакете есть примеры алгоритмов MaxPressure и метода обучения с подкреплением Q-learning, база примеров также пополняется. Также фреймворк включает в себя набор сценариев SUMO для тестирования алгоритмов, в который входят как синтетические карты, так и хорошо верифицированные SUMO-сценарии, такие как Cologne и Ingolstadt. Кроме того, фреймворк предоставляет некоторый набор автоматически подсчитываемых метрик, таких как полное время в пути, время задержки, средняя скорость; также в фреймворке представлен готовый пример для визуализации метрик.

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.

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.

Современные системы транспортировки электроэнергии представляют собой сложные инженерные системы. В состав таких систем входят как точечные объекты (производители электроэнергии, потребители, трансформаторные подстанции), так и распределенные (линии электропередач). При создании математических моделей такие сооружения представляются в виде графов с различными типами узлов. Для исследования динамических эффектов в таких системах приходится решать численно систему дифференциальных уравнений в частных производных гиперболического типа.

В работе использован подход, аналогичный уже примененным ранее при моделировании подобных задач. Использован вариант метода расщепления. Авторами предложен свой способ расщепления. В отличие от большинства известных работ расщепление проводится не по физическим процессам (перенос без диссипации, отдельно диссипативные процессы), а на перенос со стоковыми членами и «обменную» часть. Такое расщепление делает возможным построение гибридных схем для инвариантов Римана, обладающих высоким порядком аппроксимации и минимальной диссипативной погрешностью. Для однофазной ЛЭП приведен пример построения такой гибридной разностной схемы. Предложенная разностная схема строится на основе анализа свойств схем в пространстве неопределенных коэффициентов.

Приведены примеры расчетов модельной задачи с использованием предложенного расщепления и построенной разностной схемы. На примере численных расчетов показано, что разностная схема позволяет численно воспроизводить возникающие области больших градиентов. Показано, что разностная схема позволяет обнаружить резонансы в подобных системах.

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.

Алгоритмы декомпозиции являются методами решения NP-трудных задач дискретной оптимизации (ДО). В этой статье демонстрируется один из перспективных методов, использующих разреженность матриц, — локальной элиминационный алгоритм в параллельной интерпретации (ЛЭАП). Это алгоритм структурной из декомпозиции на основе графа, который позволяет найти решение поэтапно таким образом, что каждый последующих этапов использует результаты предыдущих этапов. В то же время ЛЭАП сильно зависит от порядка элиминации, который фактически является стадиями решения. Также в статье рассматриваются древовидный и блочный тип распараллеливания для ЛЭАП и необходимые процессы их реализации.