Все выпуски

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.

This work analyzes the problem of traffic signs recognition in intelligent transport systems. The basic concepts of computer vision and image recognition tasks are considered. The most effective approach for solving the problem of analyzing and recognizing images now is the neural network method. Among all kinds of neural networks, the convolutional neural network has proven itself best. Activation functions such as Relu and SoftMax are used to solve the classification problem when recognizing traffic signs. This article proposes a technology for recognizing traffic signs. The choice of an approach for solving the problem based on a convolutional neural network due to the ability to effectively solve the problem of identifying essential features and classification. The initial data for the neural network model were prepared and a training sample was formed. The Google Colaboratory cloud service with the external libraries for deep learning TensorFlow and Keras was used as a platform for the intelligent system development. The convolutional part of the network is designed to highlight characteristic features in the image. The first layer includes 512 neurons with the Relu activation function. Then there is the Dropout layer, which is used to reduce the effect of overfitting the network. The output fully connected layer includes four neurons, which corresponds to the problem of recognizing four types of traffic signs. An intelligent traffic sign recognition system has been developed and tested. The used convolutional neural network included four stages of convolution and subsampling. Evaluation of the efficiency of the traffic sign recognition system using the three-block cross-validation method showed that the error of the neural network model is minimal, therefore, in most cases, new images will be recognized correctly. In addition, the model has no errors of the first kind, and the error of the second kind has a low value and only when the input image is very noisy.

Эпидемии серьезно дестабилизируют экономику, снижая производительность, ослабляя потребительскую активность и перегружая общественные ресурсы, что часто приводит к экономическим кризисам. Пандемия COVID-19 продемонстрировала ключевую роль нематериальных мер, таких как карантин, в сдерживании распространения инфекционных заболеваний. Данное исследование изучает, как развитие эпидемии и введение карантинных мер влияют на экономическое благополучие населения. С помощью компартментальных моделей на основе обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) анализируется взаимосвязь между динамикой заболевания и экономическими последствиями, особенно фокусируясь на том, как различные строгости карантина воздействуют как на распространение болезни, так и на благосостояние населения. Результаты показывают, что эпидемии наносят значительный экономический ущерб, однако своевременные и строгие карантинные меры могут снизить нагрузку на систему здравоохранения, резко уменьшая пик заражений и замедляя развитие эпидемии. Тем не менее, стратегически продуманное ослабление карантина не менее важно для предотвращения повторных вспышек. Исследование выявляет ключевые эпидемиологические пороговые значения, такие как скорость передачи, уровень выздоровления и базовое репродуктивное число $(\mathfrak{R}_0)$, которые определяют эффективность карантина. Аналитически определяется оптимальная доля изолированных лиц, необходимая для минимизации общего числа заражений в условиях постоянного иммунитета. С экономической точки зрения, влияние карантина оценивается через динамику благосостояния населения: показано, что экономические последствия зависят от доли изолированных, но сохраняющих экономическую активность граждан. Чем выше эта доля, тем лучше сохраняется благосостояние даже при фиксированных эпидемиологических параметрах. Эти выводы предоставляют властям практические рекомендации для разработки сбалансированных карантинных стратегий, способных сдерживать распространение болезней и одновременно защищать экономическую стабильность в будущих кризисах.

Epidemics severely destabilize economies by reducing productivity, weakening consumer spending, and overwhelming public infrastructure, often culminating in economic recessions. The COVID-19 pandemic underscored the critical role of nonpharmaceutical interventions, such as lockdowns, in containing infectious disease transmission. This study investigates how the progression of epidemics and the implementation of lockdown policies shape the economic well-being of populations. By integrating compartmental ordinary differential equation (ODE) models, the research analyzes the interplay between epidemic dynamics and economic outcomes, particularly focusing on how varying lockdown intensities influence both disease spread and population wealth. Findings reveal that epidemics inflict significant economic damage, but timely and stringent lockdowns can mitigate healthcare system overload by sharply reducing infection peaks and delaying the epidemic’s trajectory. However, carefully timed lockdown relaxation is equally vital to prevent resurgent outbreaks. The study identifies key epidemiological thresholds—such as transmission rates, recovery rates, and the basic reproduction number $(\mathfrak{R}0)$ — that determine the effectiveness of lockdowns. Analytically, it pinpoints the optimal proportion of isolated individuals required to minimize total infections in scenarios where permanent immunity is assumed. Economically, the analysis quantifies lockdown impacts by tracking population wealth, demonstrating that economic outcomes depend heavily on the fraction of isolated individuals who remain economically productive. Higher proportions of productive individuals during lockdowns correlate with better wealth retention, even under fixed epidemic conditions. These insights equip policymakers with actionable frameworks to design balanced lockdown strategies that curb disease spread while safeguarding economic stability during future health crises.

Охрана водных биоресурсов в морском прибрежном пространстве имеет существенные особенности (большое количество маломерных промысловых судов, динамизм обстановки, использование береговых средств охраны), в силу чего выделяется в отдельный класс прикладных задач. Представлена математическая модель охраны, предназначенная для определения состава средств обнаружения нарушителей и средств реализации обстановки в интересах обеспечения функции сдерживания незаконной деятельности. Решена тактическая теоретико-игровая задача: найден оптимальный рубеж патрулирования (стоянки) средств реализации (катеров охраны) и оптимальное удаление мест промысла нарушителей от берега. С использованием методов теории планирования эксперимента получены линейные регрессионные модели, позволяющие оценить вклад основных факторов, влияющих на результаты моделирования.

В интересах повышения устойчивости и адекватности модели предложено использовать механизм ранжирования средств охраны, основанный на границах и рангах Парето и позволяющий учесть принципы охраны и дополнительные характеристики средств охраны. Для учета изменчивости обстановки предложены несколько сценариев, по которым целесообразно выполнять расчеты.

Protection of aquatic biological resources in the coastal area has significant features (a large number of small fishing vessels, the dynamism of the situation, the use of coastal protection), by virtue of which stands in a class of applications. A mathematical model of protection designed for the determination of detection equipment and means of violators of the situation in order to ensure the function of deterrence of illegal activities. Resolves a tactical game-theoretic problem - find the optimal line patrol (parking) means of implementation (guard boats) and optimal removal of seats from the shore fishing violators. Using the methods of the theory of experimental design, linear regression models to assess the contribution of the main factors affecting the results of the simulation.

In order to enhance the sustainability and adequacy of the model is proposed to use the mechanism of rankings means of protection, based on the borders and the rank and Pareto allows to take into account the principles of protection and further means of protection. To account for the variability of the situation offered several scenarios in which it is advisable to perform calculations.

В статье приводятся результаты трехмерного моделирования экологического состояния мелководного водоема на примере Азовского моря с использованием схем повышенного порядка точности на многопроцессорной вычислительной системе Южного федерального университета. Для решения поставленной задачи были построены и изучены дискретные аналоги операторов конвективного и диффузионного переносов четвертого порядка точности в случае частичной заполненности ячеек расчетной области. Разработанные схемы повышенного (четвертого) порядка точности были использованы при решении задач водной экологии для моделирования пространственного распределения загрязняющих биогенных веществ, вызывающих бурный рост фитопланктона, многие виды которого являются токсичными и вредоносными. Использование схем повышенного порядка точности позволило повысить качество входных данных, а также уменьшить значение погрешности при решении модельных задач водной экологии. Были проведены численные эксперименты для задачи транспорта веществ на основе схем второго и четвертого порядков точностей, которые показали, что для задачи диффузии-конвекции удалось повысить точность в 48,7 раз. Предложен и численно реализован математический алгоритм, предназначенный для восстановления рельефа дна мелководного водоема на основе гидрографической информации (глубины водоема в отдельных точках или изолиний уровня), с помощью которого была получена карта рельефа дна Азовского моря, используемая для построения полей течений, рассчитанных на основе гидродинамической модели. Поля течений водного потока используются в работе в качестве входной информации для моделей водной экологии. Была разработана библиотека двухслойных итерационных методов, предназначенная для решения девятидиагональных сеточных уравнений, возникающих при дискретизации модельных задач изменения концентраций загрязняющих веществ, планктона и рыб на многопроцессорной вычислительной системе, что позволило повысить точность расчетных данных и дало возможность получать оперативные прогнозы изменения экологического состояния мелководного водоема в кратчайшие временные промежутки.

The article covered results of three-dimensional modeling of ecologic situation of shallow water on the example of the Azov Sea with using schemes of increased order of accuracy on multiprocessor computer system of Southern Federal University. Discrete analogs of convective and diffusive transfer operators of the fourth order of accuracy in the case of partial occupancy of cells were constructed and studied. The developed scheme of the high (fourth) order of accuracy were used for solving problems of aquatic ecology and modeling spatial distribution of polluting nutrients, which caused growth of phytoplankton, many species of which are toxic and harmful. The use of schemes of the high order of accuracy are improved the quality of input data and decreased the error in solutions of model tasks of aquatic ecology. Numerical experiments were conducted for the problem of transportation of substances on the basis of the schemes of the second and fourth orders of accuracy. They’re showed that the accuracy was increased in 48.7 times for diffusion-convection problem. The mathematical algorithm was proposed and numerically implemented, which designed to restore the bottom topography of shallow water on the basis of hydrographic data (water depth at individual points or contour level). The map of bottom relief of the Azov Sea was generated with using this algorithm. It’s used to build fields of currents calculated on the basis of hydrodynamic model. The fields of water flow currents were used as input data of the aquatic ecology models. The library of double-layered iterative methods was developed for solving of nine-diagonal difference equations. It occurs in discretization of model tasks of challenges of pollutants concentration, plankton and fish on multiprocessor computer system. It improved the precision of the calculated data and gave the possibility to obtain operational forecasts of changes in ecologic situation of shallow water in short time intervals.

Проведено компьютерное моделирование динамики нагрева воздушной фурмы доменной печи с помощью вычислительной среды конечно-элементного анализа DEFORM-2D. Исследовано влияние теплоизолирующей вставки, установленной в дутьевой канал с воздушным зазором и без зазора, а также газотермического покрытия на температурное поле воздушной фурмы доменной печи. Результаты моделирования показали значительное влияние теплоизолирующей вставки в дутьевой канал и воздушного зазора, отделяющего ее от внутреннего стакана, на температурное поле фурмы. При наличии вставки наблюдается градиент температуры по ее толщине до 540–555 °С, причем максимального значения температура вставки достигает на поверхности со стороны дутьевого канала. В то же время температура внутреннего стакана снижается на 35–40 °С по сравнению с фурмой без вставки. При наличии вставки с воздушным зазором градиент температуры вставки по ее толщине снижается до 160–250 °С по сравнению с вариантом без воздушного зазора, причем максимальное значение температуры поверхности вставки со стороны дутьевого канала также увеличивается. Температура внутреннего стакана также снижается еще на 15–20 °С по сравнению с вариантом без воздушного зазора. Однако наблюдается резкий градиент температуры воздушного зазора по его толщине до 760 °С из-за низкой теплопроводности воздуха. При наличии газотермического покрытия максимальная температура нагрева торца рыльной части снизилась до 326 °С, а максимальный градиент температуры по его толщине также снизился до 67 °С по сравнению с вариантом без покрытия. С помощью программного комплекса DEFORM-2D создана модель, имитирующая прогар фурмы вследствие контака с жидким чугуном. Показано, что через 40 с контакта с чугуном температура на поверхности рыльной части со стороны воды достигает 1050 °С, а через 100 с — 1060 °С, что практически равносильно прогару.

Study of work of heating equipment is an actual issue because it allows determining optimal regimes to reach highest efficiency. At that it is very helpful to use computer simulation to predict how different heating modes influence the effectiveness of the heating process and wear of heating equipment. Computer simulation provides results whose accuracy is proven by many studies and requires costs and time less than real experiments. In terms of present research, computer simulation of heating of air tuyere of blast furnace was realized with the help of FEM software. Background studies revealed possibility to simulate it as a flat, axisymmetric problem and DEFORM-2D software was used for simulation. Geometry, necessary for simulation, was designed with the help of SolidWorks, saved in .dxf format. Then it was exported to DEFORM-2D pre-processor and positioned. Preliminary and boundary conditions were set up. Several modes of operating regimes were under analysis. In order to demonstrate influence of eah of the modes and for better visualization point tracking option of the DEFORM-2D post-processor was applied. Influence of thermal insulation box plugged into blow channel, with and without air gap, and thermal coating on air tuyere’s temperature field was investigated. Simulation data demonstrated significant effect of thermal insulation box on air tuyere’s temperature field. Designed model allowed to simulate tuyere’s burnout as a result of interaction with liquid iron. Conducted researches have demonstrated DEFORM-2D effectiveness while using it for simulation of heat transfer and heating processes. DEFORM-2D is about to be used in further studies dedicated to more complex process connected with temperature field of blast furnace’s air tuyere.

Промышленная обработка изображений или «машинное зрение» в настоящее время является ключевой технологией во многих отраслях, поскольку эта технология может использоваться для оптимизации различных процессов. Целью настоящей работы является создание программно-аппаратного комплекса измерения габаритно-весовых характеристик груза на базе интеллектуальной системы, основанной на нейросетевых способах идентификации, позволяющих преодолеть технологические ограничения аналогичных комплексов, реализованных на ультразвуковых и инфракрасных измерительных датчиках. Разрабатываемый комплекс будет производить измерения грузов без ограничения на объемные и весовые характеристики груза, который необходимо тарифицировать и сортировать в рамках работы складских комплексов. В состав системы будет входить интеллектуальная компьютерная программа, определяющая объемно-весовые характеристики груза с использованием технологии машинного зрения и экспериментальный образец стенда измерения объёма и веса груза.

Проведен анализ исследований, посвященных решению аналогичных задач. Отмечено, что недостатком изученных способов являются очень высокие требования к расположению камеры, а также необходимость ручной работы при вычислении размеров, автоматизировать которую не представляется возможным без существенных доработок. В процессе работы исследованы различные способы распознавания объектов на изображениях с целью проведения предметной фильтрации по наличию груза и измерения его габаритных размеров. Получены удовлетворительные результаты при применении камер, сочетающих в себе как оптический способ захвата изображений, так и инфракрасные датчики. В результате работы разработана компьютерная программа, позволяющая захватывать непрерывный поток с видеокамер Intel RealSense с последующим извлечением из обозначенной области трехмерный объект и вычислять габаритные размеры объекта. На данном этапе выполнено: проведен анализ методик компьютерного зрения; разработан алгоритм для реализации задачи автоматического измерения грузов с использованием специальных камер; разработано программное обеспечение, позволяющее получать габаритные размеры объектов в автоматическом режиме.

Данная разработка по завершении работы может применяться как готовое решение для транспортных компаний, логистических центров, складов крупных производственных и торговых предприятий.

Industrial imaging or “machine vision” is currently a key technology in many industries as it can be used to optimize various processes. The purpose of this work is to create a software and hardware complex for measuring the overall and weight characteristics of cargo based on an intelligent system using neural network identification methods that allow one to overcome the technological limitations of similar complexes implemented on ultrasonic and infrared measuring sensors. The complex to be developed will measure cargo without restrictions on the volume and weight characteristics of cargo to be tariffed and sorted within the framework of the warehouse complexes. The system will include an intelligent computer program that determines the volume and weight characteristics of cargo using the machine vision technology and an experimental sample of the stand for measuring the volume and weight of cargo.

We analyzed the solutions to similar problems. We noted that the disadvantages of the studied methods are very high requirements for the location of the camera, as well as the need for manual operations when calculating the dimensions, which cannot be automated without significant modifications. In the course of the work, we investigated various methods of object recognition in images to carry out subject filtering by the presence of cargo and measure its overall dimensions. We obtained satisfactory results when using cameras that combine both an optical method of image capture and infrared sensors. As a result of the work, we developed a computer program allowing one to capture a continuous stream from Intel RealSense video cameras with subsequent extraction of a three-dimensional object from the designated area and to calculate the overall dimensions of the object. At this stage, we analyzed computer vision techniques; developed an algorithm to implement the task of automatic measurement of goods using special cameras and the software allowing one to obtain the overall dimensions of objects in automatic mode.

Upon completion of the work, this development can be used as a ready-made solution for transport companies, logistics centers, warehouses of large industrial and commercial enterprises.

С появлением промышленных роботов робототехника приобретает значение во всемирном масштабе как в экономике, так и в науке. Однако, их возможности сильно ограничены, особенно в части выполнения контактных задач, в которых есть необходимость регулирования или по крайней мере ограничения усилия в контакте. В определенный момент было замечено, что упругость в механической цепи шарнира, считавшаяся ранее негативным фактором, в этомо тношении напротив является полезной. Данное наблюдение привело к появлению роботов с упругими шарнирами, пригодных к выполнению контактных задач и кооперативной деятельности в частности, в результате чего их распространение сегодня становится всё шире. Многие исследователи стремились реализовать подобные устройства не только в виде простейших последовательных упругих приводов, но и посредствомбо лее сложных шарниров с переменной упругостью (ШПУ), способных изменять собственную механическую жесткость. Все упругие шарниры обеспечивают в определенной мере устойчивость к ударным нагрузкам и безопасность взаимодействия с объектами внешней среды, однако изменение жесткости позволяет получить дополнительные преимущества, такие как энерго-эффективность и адаптируемость к задачам.

В настоящей статье представлена новая реализация ШПУ, с магнитной муфтой в качестве упругого элемента. Магнитная передача является бесконтактной, и потому обладает преимуществом с точки зрения снижения чувствительности к смещению и рассогласованию осей. Описание модели трения также упрощается. Кроме того, данная муфта обладает характеристикой жесткости, которая не только не возрастает резко с повышением нагрузки, но становится более плавной, и даже снижается после точки максимума. Вследствие этого, при достижении максимального момента, муфта проскальзывает, после чего положение равновесия уже определяется новой парой полюсов. В итоге данное решение снижает риск механического повреждения. В статье подробно рассмотрен процесс разработки шарнира, представлена его математическая модель. Также предложена реализация системы управления шарниром и проведено компьютерное моделирование, подтверждающее принятые в разработке решения.

Industrial robots have made it possible for robotics to become a worldwide discipline both in economy and in science. However, their capabilities are limited, especially regarding contact tasks where it is required to regulate or at least limit contact forces. At one point, it was noticed that elasticity in the joint transmission, which was treated as a drawback previously, is actually helpful in this regard. This observation led to the introduction of elastic joint robots that are well-suited to contact tasks and cooperative behavior in particular, so they become more and more widespread nowadays. Many researchers try to implement such devices not with trivial series elastic actuators (SEA) but with more sophisticated variable stiffness actuators (VSA) that can regulate their own mechanical stiffness. All elastic actuators demonstrate shock robustness and safe interaction with external objects to some extent, but when stiffness may be varied, it provides additional benefits, e. g., in terms of energy efficiency and task adaptability. Here, we present a novel variable stiffness actuator with a magnetic coupler as an elastic element. Magnetic transmission is contactless and thus advantageous in terms of robustness to misalignment. In addition, the friction model of the transmission becomes less complex. It also has milder stiffness characteristic than typical mechanical nonlinear springs, moreover, the stiffness curve has a maximum after which it descends. Therefore, when this maximum torque is achieved, the coupler slips, and a new pair of poles defines the equilibrium position. As a result, the risk of damage is smaller for this design solution. The design of the joint is thoroughly described, along with its mathematical model. Finally, the control system is also proposed, and simulation tests confirm the design ideas.

В жизнедеятельности фитопланктона, как и любой живой системы, огромное значение имеет динамика различных газообразных веществ. Для водных растительных сообществ наиболее показательным является преобразование кислорода и углекислого газа. Эта динамика важна для глобального соотношения кислорода и углекислоты в атмосфере Земли. Цель работы состоит в исследовании средствами математического моделирования роли газообмена в жизнедеятельности водных растительных организмов, а именно фитопланктона. В работе предложена серия математических моделей динамики кислорода и углекислоты в организме (клетке) фитопланктона. Серия моделей построена по нарастающей степени сложности и количества моделируемых процессов. Вначале рассматривается простейшая модель только динамики газов, затем происходит переход к моделям со взаимодействием и взаимовлиянием газов на формирование и динамику энергоемких веществ и, через них, на ростовые процессы в растительном организме.

В качестве основных процессов, сопряженных с производством и потреблением кислорода и углекислого газа, рассматриваются фотосинтез и дыхание. Эти два во многом взаимообратных по отношению к газодинамике явления лежат в основе моделей. В моделях исследуются свойства решений: равновесия и их устойчивость, динамические свойства решений. Выявлены различные виды равновесной устойчивости, возможные сложные нелинейные динамики. Эти свойства позволяют лучше ориентироваться при выборе модели для описания процессов с известным набором данных и сформулированными целями моделирования. Приведен пример сравнения эксперимента с его модельным описанием.

Относительно динамики концентраций энергоемких веществ и плотности биомассы модели ориентированы на ростовые процессы организмов и продукционные процессы в популяциях и сообществах. Это является следующей цельюмо делирования — связать газодинамику по кислороду и углекислому газу с обменными процессами в растительных организмах. В дальнейшем модельные конструкции будут применены к анализу поведения экосистем при изменении среды обитания, в том числе по содержаниюгаз ообразных веществ.

The dynamics of various gaseous substances is of great importance in the vital activity of phytoplankton. The dynamics of oxygen and carbon dioxide are the most indicative for aquatic plant communities. These dynamics are important for the global ratio of oxygen and carbon dioxide in the Earth’s atmosphere. The goal of the work is to use the mathematical modeling to study the role of oxygen and carbon dioxide in the life of aquatic plant organisms, in particular, the phytoplankton. The series of mathematical models of the dynamics of oxygen and carbon dioxide in the phytoplankton body are proposed. The series of models are built according to the increasing degree of complexity and the number of modeled processes. At first, the simplest model of only gas dynamics is considered, then there is a transition to models with the interaction and mutual influence of gases on the formation and dynamics of energy-intensive substances and on growth processes in the plant organism. Photosynthesis and respiration are considered as the basis of the models. The models study the properties of solutions: equilibrium solutions and their stability, dynamic properties of solutions. Various types of equilibrium stability, possible complex non-linear dynamics have been identified. These properties allow better orientation when choosing a model to describe processes with a known set of data and formulated modeling goals. An example of comparing an experiment with its model description is given. The next goal of modeling — to link gas dynamics for oxygen and carbon dioxide with metabolic processes in plant organisms. In the future, model designs will be applied to the analysis of ecosystem behavior when the habitat changes, including the content of gaseous substances.

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.

This article presents a model of a fully automated warehouse with deep storage racks designed for boxed goods storage. The study focuses on optimizing warehouse operations through discrete multiagent simulation of shuttle movements for pallet loading and unloading tasks. The authors investigate various product placement strategies, including the Nearest Channel Positioning Algorithm (NCPA), Most Empty Channel Group Placement (MECGP), andMost Filled Channel Group Placement (MFCGP), while analyzing optimal routing schemes for the given warehouse topology.

A key contribution is determining the optimal number of shuttles to maximize warehouse throughput. Simulation results demonstrate that increasing the number of robots beyond 15 does not significantly improve efficiency due to increased route collisions. The study also examines 24-hour warehouse occupancy dynamics, revealing optimal storage utilization levels.

The developed model enables performance evaluation and optimization of task distribution among robots to minimize order processing time. Future research directions include implementing machine learning techniques to further enhance warehouse management systems.

Предложена модель поведения активного нейрона, явившаяся развитием модели, описанной в работе Шамиса А.Л. [Шамис, 2006]. Предложены топология локально связанной матрицы активной нейронной сети и структура интеграции информации от различных источников. Приведен пример сценария поведения робота, управляемого активной нейронной сетью. Представлены результаты экспериментов с программной реализацией нейросети.

A model of the behavior of the active neuron, which was the development of the model described in Shamis A.L. [Shamis, 2006], is designed. Proposed topology is locally connected matrix of the active neural network and the structure integration of information from different sources. An example of the script behavior robot controlled by this neural network is described. The results of experiments with the software implementation of a neural network are presented.