Все выпуски

В статье рассматривается подход к моделированию влияния санкций и импортозамещения на показатели рынков высокотехнологичной продукции, основанный на использовании методов теории управления, в частности операционного исчисления, z-преобразования. В рассматриваемой модели предполагается, что компания-производитель оборудования поставляет уникальное высокотехнологичное оборудование в компанию-производитель высокотехнологичной продукции (ВП), которая доминирует на рынке потребителей оборудования. Компания – производитель ВП, опасаясь нарушения поставок оборудования из-за введения всевозможных ограничений и санкций, за счет отчислений от своей прибыли инвестирует в развитие импортозамещающего производства оборудования в третьей компании, которое может также найти применение на внешнем рынке.

Анализируется влияние на показатели условного рынка следующих факторов и действий: 1) степени инерционности процессов разработки и развития производства в компании; 2) доли оборудования импортозамещающей компании, поставляемого в компанию – производитель ВП; 3) санкций (общих и выборочных) на поставку оборудования в компанию – производитель ВП, а также блокирования процесса импортозамещения в третьей компании со стороны первой компании.

Проведенные расчеты показывают, что ускорение процессов разработки и производства оборудования приводит к более быстрому снижению объемов производства первой компании. При этом наблюдается рост цены, что связано с изменением параметров обратной функции спроса. Увеличение доли оборудования импортозамещающей компании, потребляемой второй компанией, может приводить к резкому росту объемов производства во второй и третьей компаниях, стабилизации объемов производства в первой компании и к росту цены.

Введение санкций приводит к уменьшению относительно базового варианта объемов производства и доходов всех компаний. Происходит также существенное изменение цены. Однако в связи с инерционностью процессов производства оборудования в рассматриваемом примере существенное изменение объемов производства в совокупности компаний происходит со значительным лагом. Особенно это характерно для третьей компании, в которой заметное отклонение от базового варианта начинается после 20 лет.

Блокировка первой компанией – производителем оборудования, инвестиций в развитие импортозамещения в третьей компании обеспечивает сравнительно небольшой выигрыш первой компании в объемах производства и NPV, хотя и позволяет ей существенно повысить рыночную долю относительно базового варианта.

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

В данной статье рассматривается модель полностью роботизированного склада с глубокими стеллажами, предназначенного для хранения коробочных товаров. Основное внимание уделено оптимизации работы склада за счет дискретного мультиагентного моделирования движения шаттлов, выполняющих задачи по отгрузке и размещению коробок. Авторы исследуют различные стратегии размещения товаров в зонах склада, включая алгоритмы NCPA (Nearest Channel Positioning Algorithm), MECGP (Most Empty Channel Group Placement) и MFCGP (Most Filled Channel Group Placement), а также анализируют оптимальные схемы маршрутизации для заданной топологии.

Ключевым аспектом работы является определение оптимального количества шаттлов, обеспечивающего максимальную производительность склада. Результаты моделирования показывают, что увеличение числа роботов свыше 15 не приводит к значительному росту эффективности из-за учащения коллизий на пересечениях маршрутов. Кроме того, исследована динамика заполнения склада в течение 24 часов, что позволило выявить оптимальный уровень загруженности хранилища.

Разработанная модель позволяет не только оценивать производительность склада, но и оптимизировать распределение задач между роботами, минимизируя время обработки заказов. В перспективе планируется внедрение методов машинного обучения для дальнейшего улучшения управления складскими процессами.

Исследование посвящено проблеме использования социальных сетей в качестве инструмента в противозаконной деятельности и источника информации, способного нести опасность обществу. В статье приводится структура мультиагентной системы, под управлением которой может осуществляться кластеризация групп социальной сети по критериям, однозначно определяющим группу в качестве деструктивной. Приведен алгоритм, который используют агенты системы для кластеризации.

Важнейшим компонентом распределенной вычислительной системы является сетевая инфраструктура. Несмотря на то что сеть составляет основу такого рода систем, она часто является незаметным партнером для систем хранения и вычислительных ресурсов. Мы предлагаем интегрировать сетевой элемент напрямую в распределенные системы через уровень управления нагрузками. Для такого подхода имеется достаточно предпосылок. Так как сложность и требования к распределенным системам растут, очень важно использовать имеющуюся инфраструктуру эффективно. Например, одни могут использовать измерения качества сетевых соединений в механизмах принятия решений в системе управления задачами. Кроме того, новейшие технологии позволяют другим задавать сетевую конфигурацию программно, например используя ПКС — программно-конфигурируемые сети. Мы опишем, как эти методы используются в системе управления задачами PanDA, применяемой коллаборацией ATLAS.

Одним из важных направлений развития облачных технологий на данный момент является разработка методов интеграции различных облачных инфраструктур. В научной сфере актуальность данного направления обусловлена в первую очередь часто возникающей проблемой нехватки собственных вычислительных ресурсов и необходимостью привлечения дополнительных мощностей. В данной статье рассматриваются существующие подходы к интеграции облачных инфраструктур между собой: федеративные объединения и так называемая модель cloud bursting. Федеративное объединение на базе облачной платформы OpenNebula строится по схеме «одна главная зона и несколько управляемых зон», где под «зоной» понимается каждая из инфраструктур федерации. В подобной интеграции все облачные инфраструктуры имеют единую базу пользователей, а управление всей федерацией осуществляется централизованно с главной зоны. Данная схема наиболее подходит для объединения территориально разнесенных облачных инфраструктур, например подразделений одной организации, но не подходит для объединения инфраструктур разных организаций ввиду присущего данному подходу централизованного управления, а в случае использования организациями разных облачных платформ — невозможна. Модель федеративного объединения, реализованная в европейской грид-инфраструктуре «EGI Federated Cloud», хотя и позволяет интегрировать между собой облачные инфраструктуры на базе разных платформ, однако для интеграции подобным способом требуются установка и настройка существенного дополнительного набора специфических для данной конкретной европейской грид-инфраструктуры сервисов, что лишает данный подход универсальности. Модель cloud bursting лишена ограничений перечисленных федеративных подходов, однако в случае OpenNebula, на базе которой построена облачная инфраструктура Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований (ЛИТ ОИЯИ), такая модель была реализована только для интеграции с фиксированным набором коммерческих поставщиков облачных ресурсов. С учетом этого, а также на основании полученного авторами статьи опыта как по объединению облачных инфраструктур представляемых ими организаций, так и интеграции с европейским облаком EGI Federated Cloud командой ЛИТ ОИЯИ был разработан драйвер для объединения облаков партнерских организаций по модели cloud bursting на базе платформы OpenNebula как с аналогичным, так и с облаками на базе OpenStack. В статье описывается архитектура этого драйвера, используемые в нем технологии и протоколы, а также опыт его применения для объединения облачных инфраструктур организаций из стран-участниц ОИЯИ.

Оптимальное управление системой топливоснабжения заключается в выборе варианта развития энергетики, при котором достигается наиболее эффективное и надежное топливо- и энергоснабжение потребителей. В рамках реализации программы перевода распределенной системы теплоснабжения Удмуртской Республики на возобновляемые источники энергии была разработана информационно-аналитическая система управления топливоснабжением региона альтернативными видами топлива. В работе представлена математическая модель оптимального управления логистической системой топливоснабжения, состоящая из трех взаимосвязанных уровней: пункты накопления сырья, пункты производства топлива и пункты потребления. С целью повышения эффективности функционирования системы топливоснабжения региона информационно-аналитическая система расширена функционалом оперативного реагирования при возникновении нештатных ситуаций. Возникновение нештатных ситуаций на любом из уровней требует перестроения управления всей системой. Разработаны модели и алгоритмы оптимального управления в случае возникновения нештатных ситуаций, связанных с выходом из строя производственных звеньев логистической системы: пунктов накопления сырья и пунктов производства топлива. В математических моделях оптимального управления в качестве целевого критерия учитываются расходы, связанные с функционированием логистической системы при возникновении нештатной ситуации. Реализация разработанных алгоритмов основана на применении генетических алгоритмов оптимизации, что позволяет достичь наилучших результатов по времени работы алгоритма и точности полученного решения. Разработанные модели и алгоритмы интегрированы в информационно-аналитическую систему и позволяют оперативно реагировать на возникновение чрезвычайных ситуаций в системе топливоснабжения Удмуртской Республики путем применения альтернативных видов топлива.

В настоящее время основная исследовательская деятельность в области нанотехнологий направлена на создание, изучение и применение новых материалов и новых структур. Большое внимание в последнее время привлекает возможность управления магнитными свойствами с помощью сверхпроводящего тока, а также влияние магнитной динамики на вольт-амперные характеристики гибридных наноструктур типа «сверхпроводник/ферромагнетик» (S/F). В частности, к таким структурам относятся джозефсоновский S/F/S-переход или молекулярные наномагниты, связанные с джозефсоновскими переходами. Теоретические исследования динамики подобных структур неизменно приводят к моделям, расчет которых требует численного решения большого количества нелинейных уравнений. Численное моделирование гибридных наноструктур «сверхпроводник/магнетик» подразумевает расчет как магнитной динамики, так и динамики сверхпроводящей фазы, что многократно увеличивает их комплексность и масштабность, поэтому возникает задача решения сложных систем нелинейных дифференциальных уравнений, что требует значительных временных и вычислительных ресурсов.

На сегодняшний день активно развиваются алгоритмы и фреймворки для моделирования динамики намагничивания в различных структурах. Однако функционал существующих пакетов не позволяет в полной мере реализовать нужную схему вычислений.

Целью настоящей работы является разработка единой вычислительной среды для моделирования гибридных наноструктур «сверхпроводник/магнетик», предоставляющей доступ к решателям и разработанным алгоритмам, позволяющей проводить исследования сверхпроводящих элементов в наноразмерных структурах с магнетиками и гибридных квантовых материалов. В работе представлены результаты использования разрабатываемой вычислительной среды по исследованию резонансных явлений в системе наномагнита, связанного с джозефсоновским переходом. Для исследования возможности переориентации намагниченности в зависимости от параметров модели численно решалась задача Коши для системы нелинейных уравнений. Непосредственно сама вычислительная среда разрабатывалась и развернута на базе гетерогенной вычислительной платформы HybriLIT. Проведенное в рамках вычислительной среды исследование показало эффективность применения развернутого стека технологий и перспективность его использования в дальнейшем для оценки физических параметров в гибридных наноструктурах «сверхпроводник/магнетик».

Решена задача оптимального управления движением мобильного объекта с внешней жесткой оболочкой вдользаданной траектории в вязкой жидкости. Рассматриваемый мобильный робот обладает свойством самопродвижения. Самопродвижение осуществляется за счет возвратнопоступательных колебаний внутренней материальной точки. Оптимальное управление движением построено на основе системы нечеткого логического вывода Сугено. Для получения базы нечетких правил предложен подход, основанный на построении деревьев решений с помощью разработанного генетического алгоритма структурно-параметрического синтеза.

В статье рассматриваются методы формирования рыночных структур при ориентации участников возникающих рынков на максимально возможные темпы роста, а также при ориентации их на максимизацию показателей экономической эффективности. Для первого случая разработан метод достижения желаемой структуры рынка, основанный на использовании принципов теории систем с переменной структурой. Для случая ориентации фирм на достижение максимума NPV рассматривается игровой подход к поддержанию конкурентной среды, основанный на эффективном методе расчета оптимальных по Нэшу–Курно и по Штакельбергу стратегий с помощью аппарата Z-преобразования.