Все выпуски

Традиционные методы решения задачи коммивояжера не являются эффективными для задач высокой размерности из-за их высокой вычислительной сложности. Одним из эффективных способов решения этой проблемы является декомпозиционный подход, который включает в себя три основных этапа: кластеризацию вершин, решение подзадач внутри каждого кластера и последующее объединение полученных решений в итоговое. В данной статье основное внимание уделяется третьему этапу — объединению циклов решений подзадач, поскольку этому этапу не всегда уделяется должное внимание, что приводит к менее точному итоговому решению. В статье предлагается новый модифицированный алгоритм Сигала для объединения циклов. Для оценки его эффективности проводится сравнение с двумя алгоритмами объединения циклов: метод соединения средних точек ребер и алгоритм на основе близости центроидов кластеров. Исследуется зависимость качества решения подзадач на алгоритмы объединения циклов. Модифицированный алгоритм Сигала выполняет попарное объединение кластеров, минимизируя количество пересечений и общее расстояние. Метод центроидов ориентирован на соединение кластеров на основе близости центроидов, а алгоритм с использованием средних точек оценивает расстояние между средними точками ребер. Также были рассмотрены два типа кластеризации: алгоритмы k-means и affinity propagation. Для проверки эффективности предложенного алгоритма были проведены численные эксперименты на наборе данных TSPLIB с различным количеством городов. В исследовании анализируются ошибки, вызванные порядком объединения кластеров, качеством решения подзадач и количеством кластеров. Эксперименты показали, что модифицированный алгоритм Сигала демонстрирует наименьшую медиану итогового расстояния и наиболее устойчивые результаты по сравнению с другими методами. Результаты указывают на большую устойчивость качества конечного решения, полученным модифицированным алгоритмом Сигала, от последовательности объединения кластеров. Повышение качества решения подзадачи обычно приводит к линейному улучшению конечного решения, но используемый алгоритм объединения редко влияет на степень этого улучшения.

Traditional methods for solving the traveling salesman problem are not effective for high-dimensional problems due to their high computational complexity. One of the most effective ways to solve this problem is the decomposition approach, which includes three main stages: clustering vertices, solving subproblems within each cluster and then merging the obtained solutions into a final solution. This article focuses on the third stage — merging cycles of solving subproblems — since this stage is not always given sufficient attention, which leads to less accurate final solutions of the problem. The paper proposes a new modified Sigal algorithm for merging cycles. To evaluate its effectiveness, it is compared with two algorithms for merging cycles — the method of connecting midpoints of edges and an algorithm based on closeness of cluster centroids. The dependence of quality of solving subproblems on algorithms used for merging cycles is investigated. Sigal’s modified algorithm performs pairwise clustering and minimizes total distance. The centroid method focuses on connecting clusters based on closeness of centroids, and an algorithm using mid-points estimates the distance between mid-points of edges. Two types of clustering — k-means and affinity propagation — were also considered. Numerical experiments were performed using the TSPLIB dataset with different numbers of cities and topologies to test effectiveness of proposed algorithm. The study analyzes errors caused by the order in which clusters were merged, the quality of solving subtasks and number of clusters. Experiments show that the modified Sigal algorithm has the smallest median final distance and the most stable results compared to other methods. Results indicate that the quality of the final solution obtained using the modified Sigal algorithm is more stable depending on the sequence of merging clusters. Improving the quality of solving subproblems usually results in linear improvement of the final solution, but the pooling algorithm rarely affects the degree of this improvement.

The Industrial Internet of Things (IIoT) networks plays a significant role in enhancing industrial automation systems by connecting industrial devices for real time data monitoring and predictive maintenance. However, this connectivity introduces new vulnerabilities which demand the development of advanced intrusion detection systems. The nuclear facilities are considered one of the closest examples of critical infrastructures that suffer from high vulnerability through the connectivity of IIoT networks. This paper develops a robust intrusion detection approach using machine and ensemble learning algorithms specifically determined for IIoT networks. This approach can achieve optimal performance with low time complexity suitable for real-time IIoT networks. For each algorithm, Grid Search is determined to fine-tune the hyperparameters for optimizing the performance while ensuring time computational efficiency. The proposed approach is investigated on recent IIoT intrusion detection datasets, WUSTL-IIOT-2021 and Edge-IIoT-2022 to cover a wider range of attacks with high precision and minimum false alarms. The study provides the effectiveness of ten machine and ensemble learning models on selected features of the datasets. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)-based multi-class balancing is used to manipulate dataset imbalances. The ensemble voting classifier is used to combine the best models with the best hyperparameters for raising their advantages to improve the performance with the least time complexity. The machine and ensemble learning algorithms are evaluated based on accuracy, precision, recall, F1 Score, and time complexity. This evaluation can discriminate the most suitable candidates for further optimization. The proposed approach is called the XCL approach that is based on Extreme Gradient Boosting (XGBoost), CatBoost (Categorical Boosting), and Light Gradient- Boosting Machine (LightGBM). It achieves high accuracy, lower false positive rate, and efficient time complexity. The results refer to the importance of ensemble strategies, algorithm selection, and hyperparameter optimization in enhancing the performance to detect the different intrusions across the IIoT datasets over the other models. The developed approach produced a higher accuracy of 99.99% on the WUSTL-IIOT-2021 dataset and 100% on the Edge-IIoTset dataset. Our experimental evaluations have been extended to the CIC-IDS-2017 dataset. These additional evaluations not only highlight the applicability of the XCL approach on a wide spectrum of intrusion detection scenarios but also confirm its scalability and effectiveness in real-world complex network environments.

The Industrial Internet of Things (IIoT) networks plays a significant role in enhancing industrial automation systems by connecting industrial devices for real time data monitoring and predictive maintenance. However, this connectivity introduces new vulnerabilities which demand the development of advanced intrusion detection systems. The nuclear facilities are considered one of the closest examples of critical infrastructures that suffer from high vulnerability through the connectivity of IIoT networks. This paper develops a robust intrusion detection approach using machine and ensemble learning algorithms specifically determined for IIoT networks. This approach can achieve optimal performance with low time complexity suitable for real-time IIoT networks. For each algorithm, Grid Search is determined to fine-tune the hyperparameters for optimizing the performance while ensuring time computational efficiency. The proposed approach is investigated on recent IIoT intrusion detection datasets, WUSTL-IIOT-2021 and Edge-IIoT-2022 to cover a wider range of attacks with high precision and minimum false alarms. The study provides the effectiveness of ten machine and ensemble learning models on selected features of the datasets. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)-based multi-class balancing is used to manipulate dataset imbalances. The ensemble voting classifier is used to combine the best models with the best hyperparameters for raising their advantages to improve the performance with the least time complexity. The machine and ensemble learning algorithms are evaluated based on accuracy, precision, recall, F1 Score, and time complexity. This evaluation can discriminate the most suitable candidates for further optimization. The proposed approach is called the XCL approach that is based on Extreme Gradient Boosting (XGBoost), CatBoost (Categorical Boosting), and Light Gradient- Boosting Machine (LightGBM). It achieves high accuracy, lower false positive rate, and efficient time complexity. The results refer to the importance of ensemble strategies, algorithm selection, and hyperparameter optimization in enhancing the performance to detect the different intrusions across the IIoT datasets over the other models. The developed approach produced a higher accuracy of 99.99% on the WUSTL-IIOT-2021 dataset and 100% on the Edge-IIoTset dataset. Our experimental evaluations have been extended to the CIC-IDS-2017 dataset. These additional evaluations not only highlight the applicability of the XCL approach on a wide spectrum of intrusion detection scenarios but also confirm its scalability and effectiveness in real-world complex network environments.

В работе предлагается подход, позволяющий организовать оперативный контроль за интенсивностью действия источника выбросов в атмосферу. Восстановление неизвестной интенсивности источника загрязнения атмосферы производится по измерениям концентрации примеси в отдельных стационарных точках. Для решения обратной задачи использовались методы шаговой регуляризации и последовательной функциональной аппроксимации. Решение представлено в форме цифрового фильтра в смысле Хэмминга. Описан алгоритм выбора регуляризирующего параметра r для метода функциональной аппроксимации. Работа продолжает исследования, представленные в [1,2].

The approach given in this work helps to organize the operative control over action intensity of pollution emissions in atmosphere. The approach allows to sequential estimate of unknown intensity of atmospheric pollution source on the base of concentration measurements of impurity in several stationary control points is offered in the work. The inverse problem was solved by means of the step-by-step regularization and the sequential function specification method. The solution is presented in the form of the digital filter in terms of Hamming. The fitting algorithm of regularization parameter r for function specification method is described.

В данной работе приводится обобщение подхода к построению инвариантных векторов признаков изображений в задачах распознавания образов. Базовым элементом предлагаемого алгоритма является замена обычно применяемого гауссова фильтра исходного изображения сверткой функции изображения с функцией Грина эволюционного оператора, наследующей свойства симметрий этого оператора. Применение обобщенной фильтрации позволяет выделять дополнительные характеристики инвариантных векторов признаков.

In our work we present generalization of well-known approach for construction of invariant feature vectors of images in computer vision applications. Basic feature of the suggested algorithm is replacement of commonly used Gaussian filter by convolution of image function with Green’s function of evolution operator, which inherits symmetries of this operator. The use of general filtration allows to obtain additional characteristics of invariant feature vectors.

Разработан и протестирован новый метод формирования тестовых сигналов для корреляционной идентификации нелинейных динамических систем методом Ли–Шетцена. Для коррекции моментных функций тестовых сигналов применен численный алгоритм оптимизации Гаусса–Ньютона. В экспериментах получены тестовые воздействия длиной до 40 000 точек, позволяющие определять ядра Винера 2-го порядка с линейным разрешением до 32 точек, ядра Винера 3-го порядка с линейным разрешением до 12 точек, ядра Винера 4-го порядка с линейным разрешением до 8 точек.

Тhe new test-signals forming method for correlation identification of a nonlinear system based on Lee–Shetzen cross-correlation approach is developed and tested. Numerical Gauss–Newton algorithm is applied to correct autocorrelation functions of test signals. The achieved test-signals have length less than 40 000 points and allow to measure the 2nd order Wiener kernels with a linear resolution up to 32 points, the 3rd order Wiener kernels with a linear resolution up to 12 points and the 4th order Wiener kernels with a linear resolution up to 8 points.

В контексте проблем водородной и термоядерной энергетики ведутся интенсивные исследования свойств изотопов водорода. Математические модели позволяют уточнять физико-химические представления о взаимодействии водорода с конструкционными материалами, выделять лимитирующие факторы. Классических моделей диффузии часто недостаточно. Статья посвящена моделям и численному решению краевых задач термодесорбции и водородопроницаемости с учетом динамики нелинейных сорбционно-десорбционных процессов на поверхности и обратимого захвата атомов водорода в объеме. Алгоритмы основаны на разностных аппроксимациях. Представлены результаты компьютерного моделирования потока водорода из конструкционного материала.

In the context of problems of hydrogen and thermonuclear power engineering intensive research of the hydrogen isotopes properties is being conducted. Mathematical models help to specify physical-chemical ideas about the interaction of hydrogen isotopes with structural materials, to discover the limiting factors. Classical diffusion models are often insufficient. The paper is devoted to the models and numerical solution of the boundary-value problems of hydrogen thermodesorption and permeability taking into account nonlinear sorption-desorption dynamics on the surface and reversible capture of hydrogen atoms in the bulk. Algorithms based on difference approximations. The results of computer simulation of the hydrogen flux from a structural material sample are presented.

Использование алгоритмов, основанных на нейронных сетях, может оказаться неэффективным при малых объемах экспериментальных данных. Авторы статьи рассматривают решение данной проблемы на примере моделирования свойств керамического композита, армированного углеродными нанотрубками, с помощью перцептронного комплекса. Такой подход позволил получить математическое описание объекта исследования при минимальном объеме и неполноте исходной информации, полученной в ходе экспериментов (объем необходимой экспериментальной выборки уменьшился в 2–3.3 раза). В статье рассмотрены различные варианты структур перцептронных комплексов. Выявлено, что наиболее подходящей структурой обладает перцептронный комплекс с проскоком двух входных переменных. Относительная ошибка составила всего 6%. Выбранный перцептронный комплекс показал свою эффективность для предсказания свойств керамического композита. Относительные ошибки по выходным компонентам составили 0.3%, 4.2%, 0.4%, 2.9% и 11.8%.

Use of algorithms based on neural networks can be inefficient for small amounts of experimental data. Authors consider a solution of this problem in the context of modelling of properties of ceramic composite materials reinforced with carbon nanotubes using perceptron complex. This approach allowed us to obtain a mathematical description of the object of study with a minimal amount of input data (the amount of necessary experimental samples decreased 2–3.3 times). Authors considered different versions of perceptron complex structures. They found that the most appropriate structure has perceptron complex with breakthrough of two input variables. The relative error was only 6%. The selected perceptron complex was shown to be effective for predicting the properties of ceramic composites. The relative errors for output components were 0.3%, 4.2%, 0.4%, 2.9%, and 11.8%.

Целью данной работы является обобщение макроскопических гидродинамических моделей второго порядка, описывающих автомобильное движение, с помощью алгоритма построения адекватного реальным измерениям уравнения состояния — зависимости давления от плотности транспортного потока, получаемого эмпирическим образом для каждого отдельного участка транспортной сети с использованием данных транспортных детекторов. Доказано, что именно вид уравнения состояния, замыкающего систему модельных уравнений и полученного из экспериментально наблюдаемого вида фундаментальной диаграммы — зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, полностью определяет все свойства любой феноменологической модели. Проверка работоспособности предложенного подхода проводилась с использованием численных расчетов, путем проведения вычисленных экспериментов на типичных данных, предоставляемых системой PeMS (http://pems.dot.ca.gov/), таких как моделирование движения трафика на заданном участке транспортной сети автострады I-580 в Калифорнии.

The goal of this work is to generalize second order mathematical models for automotive flow using algorithm for building state equation — the dependency of pressure on traffic density — which is adequate with regard to real world data. The form of state equation, which closes the system of model equations, is obtained from experimental form of fundamental diagram — the dependency of traffic flow intensity on its density, and completely defines all properties of any phenomenological model. The proposed approach was verified using numerical experiments on typical traffic data, obtained from PeMS system (http://pems.dot.ca.gov/), using segment of I-507 highway in California, USA as model system.

Рассмотрены ньютоновские и квазиньютоновские методы безусловной оптимизации, основанные на факторизации Холесского, с регулировкой шага и с конечно-разностной аппроксимацией первых и вторых производных. Для увеличения эффективности квазиньютоновских методов предложено модифицированное разложение Холесского квазиньютоновской матрицы, определяющее и решение проблемы масштабирования шагов при спуске, и аппроксимацию неквадратичными функциями, и интеграцию с методом доверительной окрестности. Предложен подход к увеличению эффективности ньютоновских методов с конечно-разностной аппроксимацией первых и вторых производных. Приведены результаты численного исследования эффективности алгоритмов.

Newton and quasi-Newton methods of absolute optimization based on Cholesky factorization with adaptive step and finite difference approximation of the first and the second derivatives. In order to raise effectiveness of the quasi-Newton methods a modified version of Cholesky decomposition of quasi-Newton matrix is suggested. It solves the problem of step scaling while descending, allows approximation by non-quadratic functions, and integration with confidential neighborhood method. An approach to raise Newton methods effectiveness with finite difference approximation of the first and second derivatives is offered. The results of numerical research of algorithm effectiveness are shown.

В статье рассматривается модель антропоморфного механизма типа экзоскелета со звеньями переменной длины. Комплексно рассмотрены четыре модели звеньев переменной длины: модель звена экзоскелета переменной длины с упругим элементом и абсолютно твердым весомым стержнем, модель телескопического звена; модель звена с массами в шарнирах-суставах и между ними, модель звена с произвольным количеством масс. Составлены дифференциальные уравнения движения в форме уравнений Лагранжа второго рода. На основе проведенного анализа дифференциальных уравнений движения для многозвенных стержневых механических систем типа экзосклета выявлена их структура, позволившая представить их в векторно-матричном виде. Впервые установлены общие закономерности построения матриц и получены обобщения выражений для элементов матриц в двухмерном случае. Приводятся новые рекуррентный и матричный методы составления дифференциальных уравнений движения. Предлагается единый подход к построению дифференциальных уравнений движения экзоскелета на основе разработанных рекуррентного и матричного методов записи дифференциальных уравнений движения экзоскелета. Проведено сопоставление времени составления дифференциальных уравнений движения предложенными методами, в сравнении с уравнениями Лагранжа второго рода, в системе компьютерной математики Mathematica. Осуществлено аналитическое исследование модели экзоскелета. Установлено, что для механизмов с $n$ подвижными звеньями решение задачи Коши для систем дифференциальных уравнений движения при любых начальных условиях существует, единственно и неограниченно продолжаемо. Управление экзоскелетом осуществляется с помощью крутящих моментов, расположенных в шарнирах-суставах в местах соединения звеньев и моделирующих управляющие воздействия. Выполнено численное исследование модели экзоскелета, проведено сопоставление результатов расчетов для экзоскелетов с различными моделями звеньев. Для численного исследования использованы эмпирические данные о человеке и его движениях. Установлено, что при выборе конструкции экзоскелета модель с сосредоточенными массами является предпочтительной, нежели модель с абсолютно твердым весомым стержнем, так как экзоскелет, обеспечивающий комфортабельные передвижения человека в нем, должен повторять свойства опорно-двигательного аппарата.

The article discusses the model of the anthropomorphic type of mechanism of the exoskeleton with links of variable length. Four models of parts of variable length are considered comprehensively: the model link of the exoskeleton of variable length with a resilient member and a rigid strong core; the model of the telescopic link; the model link with the masses in the hinge-joint between them; the link model with an arbitrary number of masses. The differential equations of motion in the form of Lagrange equations of the second kind are made. On the basis of analysis of differential equations of motion for multi-link rod of a mechanical system type, exoskeleton revealed their structure, which allowed us to represent them in vector-matrix form. The General pattern of building matrices are established for the first time and the generalization of the expressions for elements of matrices in two-dimensional case are obtained. New recursive and matrix methods of composing of differential equations of motion are given. A unified approach to constructing differential equations of motion of the exoskeleton based on the developed recursive and matrix methods write differential equations of motion of the proposed exoskeleton. Comparison of the time of writing the differential equations of motion proposed methods, in comparison with the Lagrange equations of the second kind, in the system of computer mathematics Mathematica conducted. An analytical study of the model of the exoskeleton carried out. It was found that for mechanisms with n movable links of the Cauchy problem for systems of differential equations of motion for any initial conditions there is no single and unlimited continue. Control of the exoskeleton is accomplished using the torques which are located in the hinge-joints in the joints of the links and simulating control actions. Numerical investigation of a model of the exoskeleton is made, a comparison of results of calculations for exoskeletons with various models of units is held. A numerical study of the empirical evidence about the man and his movements is used. It is established that the choice structure of the exoskeleton model with lumped masses is more preferable to a model with perfectly rigid strong core. As an exoskeleton, providing comfortable movement of people, and you should repeat the properties of the musculoskeletal system.