Search

Эволюционные вычисления в интерактивной музыке В интерактивной музыке компьютер, как правило, не просто компонент единой системы, но активное действующее лицо, зачастую - равноправный исполнитель. В то же время его функционирование предопределено вычислительным алгоритмом и конкретной программой, которая в него заложена исследователем/исполнителем/программистом. Стремление придать машине большую творческую независимость ведет к вовлечению обширного исследовательского поля искусственного интеллекта в пространство музыкального искусства. Эволюционные вычисления, генетический алгоритм н генетическое програм мирование, являясь частью этого поля, позволяют находить решения в тех областях музыкальной практики, где точный ответ невозможен в силу специфики задачи (например, при неопределенности конечного результата как такового). Гибкость, предоставляемая эволюционными вычислениями, является одним из привлекательных моментов, однако рождает и ряд проблем, связанных как с выбором подходящего для решения музыкально-исследовательской задачи набора геномов, так и с определением функции приспособленности. Проблема, в особенности, возникает, когда мы выходим из теоретической, исследовательской области в сферу музыкального творчества. Очевидно, если пространство эволюционных вычислений не будет управляться набором тех или иных музыкальных правил, стохастическая во многом природа генетических процессов может привести к полной неуправляемости конечного результата: иногда революционно нового, но, чаще, бессмысленного и художественно малозначимого.

При использовании изображений для выполнения прикладных исследований нередко сталкиваются с наличием шумов, содержащихся на изображении. Для устранения шумов разработаны и широко применяются методы частотной фильтрации. Однако на спектре изображения не всегда удается разделить частоты, соответствующие шуму, и частоты, соответствующие изображению. В том случае, когда шум, содержащийся в изображении, обладает свойством пространственной коррелированности, возможно применение генетического алгоритма для получения случайного поля, взаимно коррелированного с содержащимся на изображении шумом, и последующая очистка изображения от шума. В статье рассмотрено применение генетического алгоритма для получения взаимно коррелированного случайного поля, это позволит выполнить очистку изображения от шума, повысив тем самым его качество. На примере конкретного изображения показано, что рассмотренный алгоритм имеет преимущество в сравнении с частотной фильтрацией. В качестве критериев оценки меры близости приведены взаимные корреляционные функции модельного шума и случайного поля, полученного в результате работы предлагаемого генетического алгоритма, а также взаимные корреляционные функции модельного незашумленного изображения и изображения, полученного в результате очистки, When using images to perform applied research, a researcher is often confronted with the presence of noise contained in the image. To eliminate the noise, frequency filtering methods have been developed and are widely used. However, in the image spectrum, it is not always possible to separate the frequencies corresponding to the noise and the frequencies corresponding to the image. In the case when the noise contained in the image has the property of spatial correlation, it is possible to use a genetic algorithm to obtain a random field that is mutually correlated with the noise contained in the image, and the subsequent cleaning the image from the noise. The article discusses the use of a genetic algorithm to obtain a mutually correlated random field; this will allow cleaning the image from noise, thus increasing its quality. Using the example of a specific image, it is shown that the considered algorithm has an advantage over the frequency filtering. As criteria for evaluating the measure of proximity, the mutual correlation functions of the model noise and the random field obtained as a result of the proposed genetic algorithm are given, as well as the mutual correlation functions of the non-noisy image and the image, obtained as a result of using the genetic algorithm, №1 (2019)

Одной из важнейших задач при проектировании крупной ветряной электростанции является определение ее оптимальной топологии с целью достижения максимальной выходной мощности при минимальных затратах на единицу мощности. Данная задача может быть решена определением оптимального месторасположения ветрогенераторов на территории электростанции. В данной работе цель достигается путем использования генетических алгоритмов оптимизации при постоянной скорости и фиксированном направлении ветра., One of the most important tasks at the design stage of a large wind farm is to deter-mine its optimal layout in order to achieve maximum output power at minimum cost per unit of power. This problem can be solved by determining the optimal location of wind turbines on the territory of the wind farm. In this paper, the target is achieved by using genetic algorithms at a constant speed and a fixed wind direction.

В статье рассматривается генетический алгоритм для нахождения глобального экстремума функции одной переменной, а также предложен способ автоматизации решения этой задачи путём разработки программного обеспечения.

В современных условиях интенсивного транспортного сообщения в мегаполисах актуальной задачей является обеспечение безопасности движения, оперативное оповещение участников движения о различных событиях в транспортной сети (авария, повреждение дорожного полотна, обрушение моста, снежные заносы и др.). Наличие сетей передачи данных, в которых связь осуществляется между устройствами, находящимися в автомобилях, а также связь этих устройств с придорожным оборудованием могут повысить безопасность дорожного движения. В статье исследуется задача оптимальной расстановки устройств мониторинга и оповещения на транспортных сетях с целью передачи информации о ситуациях на дорогах максимальному количеству участников движения. В качестве модели транспортной сети рассматривается взвешенный граф. Введены некоторые ограничения: стоимость установки устройств оповещения, радиус передачи устройств и др.

Предметом исследования данной статьи является процесс проектного расчета линейных размерных цепей. Целью данной статьи является разработка метода выбора наиболее рационального сочетания допусков и отклонений на основе моделирования случайных сочетаний этих параметров с помощью генетического алгоритма и отборе наилучших особей с учетом различных технических ограничений. Имитационное моделирование расчетов с выбором наилучшего варианта по критерию, используемому в статье, обеспечивает решение проектной задачи расчета размерных цепей с высокой вероятностью при достаточно широком диапазоне сочетания размеров и технических требований к ним. Данный критерий оценивает погрешность отклонения расчетного значения замыкающего звена от заданного значения. Это дает возможность проектировщику, даже при самом худшем сочетании параметров размеров, решить задачу с максимальной погрешностью и оценить направления изменения конструкции с целью её уменьшения.

Одним из видов деятельности коммерческого банка является выдача кредитов. Заявок на получение кредита в банк может поступать очень много. Они обрабатываются в специальных отделах и оцениваются на возможность заемщика выполнить свои обязательства. Так как банк выделяет ограниченное количество денежных средств на выдачу кредитов и устанавливает рамки допустимых потерь от предполагаемого дохода, то некоторое количество заявок необходимо отклонять. Встает вопрос, каким образом сформировать список одобренных заявок, чтобы получить как можно больший доход и соблюсти вышеописанные ограничения. В данной работе рассматривается эта задача. Так как она имеет большую размерность, предложено использовать модифицированный генетический алгоритм для ее решения. Модификации подверглись оператор формирования начальной популяции и оператор формирования нового поколения. Начальная популяция генерируется не случайным образом, а по определенному алгоритму в допустимых рамках. А при формировании нового поколения оно пополняется индивидами из массива лучших решений в случае, если происходит стагнация алгоритма. Было разработано программное обеспечение, использующее данный алгоритм для решения поставленной задачи. Работа алгоритма была исследована и выявлено, при каких значениях параметров алгоритма он показывает лучшие результаты., One of the main activity of a commercial bank is the issuance of loans. Loan applications to the bank can be received very much. They are processed in special departments and evaluated for the ability of the borrower to fulfill its obligations. Since the bank allocates a limited amount of cash for issuing loans and sets the framework for allowable losses from the estimated income, a certain number of applications must be rejected. The question is how to create a list of approved applications in order to get as much revenue as possible and meet the above limitations. This paper deals with this problem. Since it has a higher dimension, it is proposed to use a modified genetic algorithm to solve it. The modifications were made to the initial population formation operator and the new generation operator. The initial population is not generated randomly, but by a certain algorithm within acceptable limits. And in the formation of a new generation, it is replenished by individuals from the array of the best solutions in the event that the algorithm stagnates. Software was developed using this algorithm to solve the problem. The operation of the algorithm was investigated and it was revealed at what values of the parameters of the algorithm, it shows better results.

Виконано моделювання високовольтної мережі для регіону Шлезвіг-Гольштейн (Німеччина) засобами мови програмування Python в середовищі PyCharm. Проведено аналіз отриманої моделі, в ході якого було звернено увагу на характерні для даного методу особливості. В розрахунковій частині, виконано обчислення параметрів мережі, з використанням функціоналу бібліотеки pandapower. На основі отриманих результатів, розроблені заходи щодо посилення мережі та збільшенню пропускної здатності регіону. Задля зменшення струмів короткого замикання, виконано перерозподіл генерації мережі та її поділ на рівні напруги 110 кВ. Розрахунки та моделювання проводились за допомогою програм: PyCharm, Мicrosoft Office Excel.

Рассматривается возможность формализации понятия «конфигурация системы защиты» и выбора лучшей с применением адаптивного метода поиска. В статье рассмотрена иерархическая структура настроек средств защиты, критерии оценки эффективности системы защиты, положенные в основу математического описания основных понятий эволюционного моделирования, таких как функция пригодности, популяция, хромосома (вектор решения). Разработка эффективной системы защиты с использованием генетического алгоритма построена на основе данных мониторинга событий в системе; данных, полученных от экспертов и в ходе имитационного моделирования работы системы защиты. Разработанная процедура отличается возможностью учета влияния большего числа случайных факторов (включая человеческий) на выбор варианта защиты и возможностью адаптации системы защиты под изменяющиеся условия среды, что позволит использовать результаты исследования не только в практической деятельности специалистов по информационной безопасности, но и в образовательной., The possibility of formalizing the concept of' ''configuration of the protection system'' and choosing the best one using an adaptive search method is considered. The hierarchical structure of protection settings, the criteria for evaluating the effectiveness of the protection system, which form the basis for the mathematical description of the basic concepts of evolutionary modeling, such as the fitness function, population, chromosome (solution vector) are described. The development of an effective protection system using a genetic algorithm is based on the data of monitoring events in the system, data obtained from experts and in the course of simulation modeling of the operation of the protection system. The developed procedure is distinguished by the ability to take into account the influence of a greater number of random factors (including human) on the choice of protection options and the ability to adapt the protection system to changing environmental conditions, which will allow to use the results of the study not only in the practice of information security specialists, but also in education.

Коляда Михаил Георгиевич, доктор педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой инженерной и компьютационной педагогики, Донецкий национальный университет. Украина, 283001, г. Донецк, ул. Университетская, 24. E-mail: kolyada_mihail@mail.ru, ORCID: 0000-0001-6206-4526. Бугаева Татьяна Ивановна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры инженерной и компьютационной педагогики, Донецкий национальный университет. Украина, 283001, г. Донецк, ул. Университетская, 24. E-mail: bugaeva_tatyana@mail.ru, ORCID: 0000-0003-1926-1633. Ревякина Елена Геннадиевна, кандидат биологических наук, доцент кафедры инженерной и компьютационной педагогики, Донецкий национальный университет. Украина, 283001, г. Донецк, ул. Университетская, 24. E-mail: revelina@ya.ru, ORCID: 0000-0002-0401-6355. Белых Сергей Иванович, кандидат педагогических наук, профессор, заведующий кафедрой физического воспитания, Донецкий национальный университет. Украина, 283001, г. Донецк, ул. Университетская, 24. E-mail: kf.physical_education@donnu.ru, ORCID: 0000-0002-1770-1116. Капранов Григорий Александрович, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры педагогики «Школы педагогики», Дальневосточный федеральный университет. 692500, г. Уссурийск, ул. Некрасова, 35. E-mail: kapranovg@mail.ru, ORCID: 0000-0003-4111-0479. M.G. Koliada1, kolyada_mihail@mail.ru, ORCID: 0000-0001-6206-4526, T.I. Bugayova1, bugaeva_tatyana@mail.ru, ORCID: 0000-0003-1926-1633, E.G. Reviakina1, revelina@ya.ru, ORCID: 0000-0002-0401-6355, S.I. Belykh1, kf.physical_education@donnu.ru, ORCID: 0000-0002-1770-1116, G.A. Kapranov2, kapranovg@mail.ru, ORCID: 0000-0003-4111-0479 1Donetsk National University, Donetsk, Ukraine, 2Far Eastern Federal University, Ussuriisk, Russian Federation Цель. Доходчиво и в то же время научно раскрыть теоретико-методические основы принятия спортивных решений, базирующихся на идеях искусственного интеллекта. Материалы и методы. Обоснована необходимость учета психологических факторов, связанных с желанием тренера правильно расставить игроков команды и одновременно получить максимальный успех, при условии непредсказуемости результата игры. Показано научное применение «механизмов» нахождения эффективного взаимодействия членов спортивного коллектива методом перебора вариантов с использованием генетического алгоритма. Результаты. Раскрыта актуальность вопроса расстановки игроков в команде с позиции их наилучшего взаимодействия для тренеров и спортивных менеджеров. Даны практические рекомендации по осмыслению принятия управленческих решений на основе так называемого скупого алгоритма. Подробно показана работа алгоритма Дарвина в реализации нахождения оптимального варианта расстановки волейболистов по отношению друг к другу. Доказана продуктивность работы такого алгоритма, который за небольшое количество шагов перебора позволяет находить наилучшее решение. На конкретном примере научно подтверждена работоспособность его функционирования в нахождении наиболее продуктивного варианта взаимодействия отдельных членов команды. Приведен пример наиболее популярного программного продукта для решения таких задач в компьютерных интеллектуальных средах. Заключение. Сделан вывод, что, используя интеллектуальные системы, можно достаточно точно и объективно выполнять расчеты в управлении игроками спортивной команды, без ошибок принимать как промежуточные, так и окончательные решения по взаимодействию не только членов своего спортивного коллектива, но и игроков команды соперника, что в итоге приводит к высоким спортивным результатам. Таким способом тренер или преподаватель физкультуры гарантированно может прогнозировать результаты спортивных достижений в игровых видах спорта. Использование генетического алгоритма в управлении взаимодействием игроков команды является просчитанной гарантией победы на соревнованиях и условием совершенствования количественных методов в спортивной педагогике. Aim. The objective of the article is to explain both clearly and scientifically the theoretical and methodological foundations of decision-making based on the ideas of artificial intelligence. Materials and methods. We justified the necessity of taking into account the psychological factors connected with coach’s willingness to position players correctly and to achieve the best possible result in the conditions of the game’s unpredictability. The scientific application of the mechanisms for searching the effective interaction of sports team members was given with the help of a genetic algorithm. Results. We revealed the relevance of the issue of players positioning in terms of their better interaction for coaches and sports managers. Practical recommendations were given for a better understanding of decision-making based on the so-called ‘reserved algorithm’. The performance of Darwin’s algorithm in searching for optimal players positioning was demonstrated in details. The efficiency of such an algorithm was proved by making possible to find the best solution in a few steps. An example of the most popular software product for solving such problems in computer intelligent environments is given. Conclusion. We made a conclusion that by using intelligent systems it is possible to perform accurate and objective calculations in the management of sports team members. This also allows making both operational and final decisions regarding the interaction of own and opponent’s team members, which makes possible achieve high results. A coach or PE teacher can forecast precisely achievements in team sports. The application of genetic algorithm is a calculated guarantee of high achievements and the condition for improving quantitative methods in pedagogy.

В дисертаційній роботі запропоновано новий підхід для дослідження оптимізації продуктивності САЕ-системи моделювання транспорту частинок у фізиці високих енергій GeantV на основі стохастичних методів. Задачу оптимізації сформулювано за допомогою генетичного алгоритму, представленого у вигляді димамічної системи завдяки його зв’язку з марковськими ланцюжками. Розроблено метод нецентрованих головних компонент, його математичні основи та отримано формули для оцінки наближень при його застосуванні для аналізу даних. Проведено порівняльний аналіз використання методу головних компонент при його застосуванні для зцентрованих і нецентрованих даних та знайдено еквівалентність результатів використання обох представлень даних на основі методу оцінювання середньоквадратичної похибки. Запропоновано новий генетичний оператор, побудований на основі методу нецентрованих головних компонент (НГК-оператор), що дає змогу прискорити збіжність генетичного алгоритму до оптимального фронту Парето для задач багатокритеріальної оптимізації. Знайдено оптимальну інтеграцію НГК-оператора в типовий генетичний алгоритм. Досліджено ефективність при його застосуванні в еталонних тестах багатоцільових задач та для оптимізації продуктивності САЕ-системи моделювання транспорту частинок GeantV у порівнянні з неоптимізованою версією такого самого програмового пакету. Встановлено, що середній приріст продуктивності досягає до 20 % над неоптимізованим запуском пакету у неоднорідному обчислювальному середовищі. The dissertation is dedicated to study the optimization strategies using genetic algorithms to achieve the best computing performance of the particle transport simulation package GeantV for the High Energy Physics simulations. It had been developed to solve the problems of processing the large data sets in experiments at the Large Hadron Collider (LHC). In the scope of this dissertation had been developed a software library integrating the genetic algorithms as a part of the GeantV software package. It will be used to optimize the performance of GeantV software package for the particle transport simulation, when used for processing the physics data, collected by experiments on the LHC. The mathematical model of the non-centered principal components analysis method is defined together with the formula for estimation of error approximation. The estimation of the error approximation shows that the procedure of reducing the data matrix, based on the selection of eigenvectors of the matrix of non-centered second moments for which it has the smallest eigenvalues, is correct. A modification of the genetic algorithm is defined by introducing into the standard set of genetic algorithm operators (selection, mutation, crossover), a new operator, which is determined by the non-centered principal component analysis method (as a new genetic operator to be used on genetic populations). The results of this study are presenting the proof of the concept of optimization of GeantV performance using evolutionary algorithms with an average gain of 20% of over not optimized run in heterogeneous computing environment. The same method can be used to deploy GeantV applications on supercomputers and clusters for the efficient high-performance computing, while configuring massively parallel GeantV simulations, launched in a non-homogeneous computing environment and providing optimal scalability in high-performance computing environment. В диссертационной работе предложен новый подход для исследования оптимизации производительности САЕ-системи моделирования транспорта частиц в физике высоких энергий GeantV на основе стохастических методов. Задачу оптимизации сформулировано с помощью генетического алгоритма, представленного в виде динамической системы благодаря его связи с марковскими цепочками. Разработан метод нецентрированных главных компонент, его математические основы и получены формулы для оценки приближений при его применении для анализа данных. Проведен сравнительный анализ использования метода главных компонент при его применении для центрированных и нецентрированных данных, и найдена эквивалентность результатов использования обоих представлений данных на основе метода оценки среднеквадратической погрешности. Предложен новый генетический оператор, построенный на основе метода нецентрированных главных компонент (НГК-оператор), который дает возможность ускорить сходимость генетического алгоритма к оптимальному фронту Парето для задач многокритериальной оптимизации. Найдена оптимальная интеграция НГК-оператора в типовой генетический алгоритм и исследованы его эффективность при применении для эталонных тестов многоцелевых задач и для оптимизации производительности САЕ- системы моделирования транспорта частиц GeantV по сравнению с неоптимизированной версией того же программного пакета. Средний прирост производительности достигает до 20% свыше неоптимизированного запуска пакета в неоднородной вычислительной среде.

The detailed analysis of researches of methods and algorithms of allocation of resources of virtualized IT-infrastructures is carried out. The classic model of cloud services, which consists of three layers, is considered. It is shown that the specificity of tasks performed in critical IT infrastructures puts the developer with increased requirements for reliability, security and availability. It is determined that it is expedient to use the service IaaS for implementation of the created model. The main providers of this cloud service were analyzed, their advantages and disadvantages were determined, the best candidate for implementation was selected. The following is a detailed description of the mathematical model of resource allocation of a critical IT infrastructure with clear parameters and its use in conjunction with the genetic algorithm. The following article describes the virtual machine management model for server virtualization. The example shows how it is used to solve the problem and how it can be optimized and accelerated. Subsequently, the article details the genetic algorithm, the principle of constructing a fitness function and its main operations to solve the problem. The proposed genetic algorithm is more similar to traditional genetic algorithms. At the beginning of the algorithm, an initial population of decision-individuals is created randomly. Next, each iteration of the algorithm calculates the value of the fitness function of each individual, for each individual in the population a couple is selected to generate individuals of the next population. After that, a mutation operation is applied. In addition, the search for the best individual of the new population is searched and compared with the best individual of the previous population. Finally, for the constructed model, a number of refinements are given that allow us to use this model for a critical IT infrastructure, taking into account high availability requirements such as fault tolerance (the ability of the system to continue working after the failure of one of its elements), continuous availability (the ability of the system to continuous maintenance, regardless of the time of failure of the system's nodes) and high availability (the ability of the system to further work after the failure of one of the nodes, with possible breaks in the work). The last part of the article presents experimental researches of the proposed model of distribution of resources of critical IT infrastructure with clear parameters based on the genetic algorithm., Проведен детальный анализ исследований методов и алгоритмов размещения ресурсов виртуализированных ИТ-инфраструктур. Рассмотрена классическая модель облачных сервисов, которая состоит из трех слоев. Показано, что специфика задач, выполняемых в критических ИТ-инфраструктурах, ставит перед разработчиком повышенные требования по надежности, безопасности, доступности. Определено, что целесообразно использовать для реализации создаваемой модели сервис IaaS. Проанализированы основные поставщики данного облачного сервиса, определены их преимущества и недостатки, избран лучший кандидат для реализации. Далее приведено детальное описание математической модели распределения ресурсов критической ИТ-инфраструктуры с четкими параметрами и ее использование в сочетании с генетическим алгоритмом. Следующим в статье описано модель управления виртуальными машинами при серверной виртуализации. На примере показано, каким образом она используется для решения поставленной проблемы и каким образом ее можно оптимизировать и ускорить ее работу. В дальнейшем, в статье подробно расписан генетический алгоритм, принцип построения фитнес-функции и его основные операции для решения поставленной задачи. Предложенный генетический алгоритм в большей степени похож на традиционные генетические алгоритмы. В начале работы алгоритма случайным образом создается начальная популяция решений-индивидов. Далее, на каждой итерации алгоритма вычисляется значение функции приспособленности каждого индивида, для каждого индивида в популяции выбирается пара для генерации индивидов следующей популяции. После этого применяется операция мутации. Кроме того, выполняется поиск наилучшего индивиду новой популяции и сравнивается с лучшим индивидом предыдущей популяции. И в завершение, для построенной модели приведен ряд уточнений, которые позволяют использовать данную модель для критической ИТ-инфраструктуры с учетом требований высокой доступности, таких как отказоустойчивость (способность системы к дальнейшей работе после отказа одного из ее элементов), непрерывная доступность (способность системы к непрерывному обслуживанию, независимо от времени отказа узлов системы) и высокодоступность (способность системы к дальнейшей работе после отказа одного из узлов, с возможными перерывами в работе). В последней части статьи приведены экспериментальные исследования предложенной модели распределения ресурсов критической ИТ-инфраструктуры с четкими параметрами на базе генетического алгоритма., Проведено детальний аналіз методів та алгоритмів розміщення ресурсів віртуалізованих ІТ-інфраструктур. Розглянуто класичну модель хмарних сервісів, яка складається з трьох шарів. Показано, що специфіка задач, що виконуються в критичних ІТ-інфрастуктурах, ставить перед розробником підвищені вимоги щодо надійності, безпеки, доступності. Встановлено доцільність використання для реалізації створюваної моделі сервісу IaaS. Проаналізовано основних постачальників даного хмарного сервісу, визначено їх переваги та недоліки, обрано найкращого кандидата для реалізації. Наведено детальний опис математичної моделі розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами та її використання у поєднанні з генетичним алгоритмом. Описано модель управління віртуальними машинами при серверній віртуалізації з метою подальшого розподілу ресурсів. На прикладі показано, яким чином вона використовується для вирішення поставленої проблеми та як можна оптимізувати та пришвидшити її роботу. Розкрито розписаний генетичний алгоритм, принцип побудови фітнес-функції та його основні операції для розв’язання поставленої задачі. Запропонований генетичний алгоритм у більшій мірі схожий на традиційні генетичні алгоритми. На початку роботи алгоритму випадковим чином створюється початкова популяція рішень-індивідів. Далі, на кожній ітерації алгоритму обчислюється значення функції пристосованості кожного індивіду, для кожного індивіда у популяції вибирається пара для генерації індивідів наступної популяції. Після цього застосовується операція мутації. Окрім того, виконується пошук найкращого індивіду нової популяції та порівнюється із найкращим індивідом попередньої популяції. І на завершення, для побудованої моделі наведено ряд уточнень, які дозволяють використати дану модель для критичної ІТ-інфраструктури з врахуванням вимог високої доступності, таких як відмовостійкість (здатність системи до подальшої роботи після відмови одного із її елементів), неперервна доступність (здатність системи до безперервного обслуговування, незалежно від часу відмови вузлів системи) та високодоступність (здатність системи до подальшої роботи після відмови одного із вузлів, з можливими перервами у роботі). В останній частині статті наведено експериментальні дослідження запропонованої моделі розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами на базі генетичного алгоритму.

The structure of modern radio transmitting devices may include antennas formed of both metal and dielectric components-metal-dielectric antennas. They are compact enough and can be placed on various objects of equipment. The paper presents a simulation of a metal-dielectric antenna based on a combined approach. The scheme of antenna construction in different planes is given. The process of scattering of a plane electromagnetic wave on an antenna is considered. The combined algorithm including the method of the integral equation, parallel approach and genetic algorithm is developed. In this paper, the integral equation is used to determine the unknown surface electric currents on the antenna surface, it is solved on the basis of the method of moments. A parallel algorithm was used to speed up the calculations. The impedance matrix is represented as a block matrix. Each block has its own parallel stream. Taking into account the influence of a plane dielectric waveguide on the scattered field, a method associated with a generalized scattering matrix is used. To solve the problem of multi-alternative optimization associated with determining the linear dimensions of the antenna device at a given operating frequency of the antenna, a genetic algorithm is used. As a result, the dimensions of the designed antenna for the specified dimensions of its components are obtained, В состав современных радиопередающих устройств могут входить антенны, сформированные как из металлических, так и диэлектрических компонентов - металлодиэлектрические антенны. Они являются достаточно компактными и могут размещаться на различных объектах техники. В работе проведено моделирование металлодиэлектрической антенны на основе комбинированного подхода. Приведена схема построения антенны в разных плоскостях. Рассмотрен процесс рассеяния плоской электромагнитной волны на антенне. Разработан комбинированный алгоритм, включающий метод интегрального уравнения, параллельный подход и генетический алгоритм. В работе интегральное уравнение применяется для того, чтобы определить неизвестные поверхностные электрические токи на поверхности антенны, оно решается на основе метода моментов. Для ускорения расчетов использовался параллельный алгоритм. Матрица импедансов представляется как блочная. Для каждого из блоков применяется свой параллельный поток. При учете влияния на рассеянное поле плоского диэлектрического волновода используется метод, связанный с обобщенной матрицей рассеяния. Для решения задачи многоальтернативной оптимизации, связанной с определением линейных размеров антенного устройства при заданной рабочей частотой антенны, используется генетический алгоритм. В результате получены размеры спроектированной антенны для заданных размеров входящих в ее состав компонентов, №4(23) (2019)

Проведено сравнение генетических алгоритмов MOGA и NSGA-II на тестовых задачах и задаче оптимизации формы рабочего колеса гидротурбины. Рассмотрен модифицированный алгоритм NSGA-IIm, в котором операторы рекомбинации и мутации заимствованы из MOGA. Для сравнения скорости сходимости алгоритмов использована метрика, характеризующая расстояние от приближенного фронта Парето до точного. Представлены результаты решения тестовой задачи, Purpose. The main goal of this article is to compare two popular multi-objective genetic algorithms MOGA and NSGA-II by solving test problems and a practical problem of hydraulic turbine runner optimization. Modification of NSGA-II called NSGA-IIm is also considered. The major problem is to compare convergence rates of approximate solution to the exact Pareto front. Methodology. The genetic algorithms MOGA and NSGA-II are described in detail. The modified algorithm NSGA-IIm is NSGA-II with the recombination and mutation operators taken from the MOGA algorithm. The known problems ZDT3 (2 objectives, 30 and 12 parameters, no constraints) and OSY (2 objectives, 6 parameters, 6 constraints) are taken as test problems. These algorithms are compared by solving runner optimization problem with 24 free parameters and 2 or 3 objectives. To compare the algorithms, a metric characterizing the distance from the approximate Pareto front to the exact one is introduced. Since the algorithms are stochastic in nature, the value of the metric was averaged over 100 runs of the algorithm. In the two-objective runner optimization problem the metric value was averaged over 3 runs of the algorithm. Findings. Solving the test problems, it was found that in the first 50 generations the MOGA algorithm converges faster than other algorithms, but after 50 generations the NSGA-II algorithm has shown the best result. The MOGA algorithm gives an approximate front containing more solutions than NSGA-II. When solving the two-objective and the three-objective runner optimization problem the similar results were obtained. The approximate Pareto front, obtained by the MOGA algorithm, is distributed more uniformly than other algorithms and contains a larger number of solutions. The advantage of the algorithms NSGA-II and NSGA-IIm is a slightly better definition of extreme values of target functionals. However, the obtained differences are not very significant. Originality/value. Obtained results show that both MOGA and NSGA-II are very similar in terms of convergence rate and can be applied for solving complex engineering problems., №5(23) (2018)

В данной статье рассматривается задача расчета энергий межатомных взаимодействий для заранее заданных структур упорядоченных сплавов составов АnBm. Расчет энергий проводится с применением метода генетического алгоритма. В основе расчета – атомная структура состава АnBm с неизвестными межатомными потенциалами. Результат расчета – значения межатомных потенциалов, определение и подбор которых обычными методами, на большое количество координационных сфер, весьма затруднителен. В работе по заданным структурам были определены энергии межатомных взаимодействий на пяти первых координационных сферах. Используя рассчитанные межатомные потенциалы, был смоделирован обратный процесс - упорядочения сплава по вакансионному механизму диффузии в приближении жесткой кристаллической решетки. Структуры, по которым рассчитывались энергии межатомных потенциалов, а затем получены в ходе моделирования оказались подобными, что говорит о применимости метода генетического алгоритма, в том числе, и в решении задач по определению межатомных потенциалов. Минимальные затраты машинного времени в ходе решения задачи для пяти координационных сфер, показывают, что данный метод, может быть применим и для расчета межатомных потенциалов на большее количество сфер. Представленный метод расчета используется в тех случаях, когда по имеющейся структуре состава АnBm необходимо моделировать процесс упорядочения сплава, а энергии межатомных взаимодействий на координационных сферах неизвестны., In this article we consider the problem of calculating the energy of interatomic interactions for predetermined structures ordered alloys AnBm compositions. energy calculation is carried out using the method of genetic algorithm. The basis of calculation - the atomic structure of the composition AnBm unknown interatomic potentials. The result of the calculation - values of interatomic potentials, identification and selection of which by conventional methods, a large number of focal areas, is very diffi cult. The work on the set of energy structures were determined interatomic interactions on the first five focal areas. Using the calculated interatomic potentials, it was modeled reverse process - the ordering of the alloy by the vacancy mechanism of diffusion in the approximation of a rigid lattice. The structures, which calculated the energy of interatomic potentials, and then received in the course of the simulation were similar, indicating that the applicability of the method of genetic algorithm, including, and in the task of determining the interatomic potentials. Minimum cost of machine time during the fi ve solutions to the problem of coordination spheres show that this method may be applicable to calculate the interatomic potential for more spheres. The presented method of calculation used in those cases where the existing structure of the composition of the alloy AnBm necessary to simulate the process of ordering, and the energy of interatomic interactions in the coordination spheres are unknown., №4 (2018)

The article reflects the results of the study of the created model of the information structure of the system of support. The model allowed to carry out the process of modeling the synthesis of the information system e-learning. A program with a graphical user interface for the synthesis model of the e-learning information system was used for modeling. The program uses the parameters of the hyperconvergent base network and the e-learning system as the input. The result of the synthesis is the optimal placement of users, applications and data blocks by the nodes of the base network. This takes into account the capacity of the system's transactions. This optimizes the capacity of nodes. As a result, the effiency support of the e-learning system is increasing. The structure of the hyperconvergent base network e-learning support network is considered as the main factor that affects the quality of the system's requests. Therefore, it is important to analyze the structure when choosing options for building a hyperconvergent base network and its management. The main purpose of the structure analysis is to determine the parameters of the data streams in the network communication channels. The obtained results are necessary for an adequate estimation of network channels and nodes capacity. Data streams form e-learning tasks, which use applications that launch on network nodes and generate network traffic., В статье отражены результаты исследования созданной модели информационной структуры системы поддержки электронных образовательных ресурсов e-learning. Данная модель позволила осуществить процесс моделирования синтеза информационной системы e-learning. Для моделирования использовалась программа с графическим интерфейсом пользователя модели синтеза информационной системы e-learning. Программа в качестве входных данных использует параметры гиперконвергентной базовой сети и системы электронного обучения. Результатом синтеза является оптимальное размещение пользователей, приложений и блоков данных по узлам базовой сети. При этом учитывается загруженность транзакций системы. Это оптимизирует загрузку узлов. В результате увеличивается эффективность функционирования системы e-learning. Структура гиперконвергентной базовой сети поддержки e-learning рассматривается как основной фактор, который влияет на качество запросов системы. Поэтому важно проанализировать структуру при выборе вариантов построения гиперконвергентнои базовой сети и ее управления. Основной целью анализа структуры является определение параметров потоков данных в каналах связи сети. Полученные результаты необходимы для адекватной оценки нагрузки каналов и узлов сети. Потоки данных формируют задачи e-learning. Задачи используют приложения, которые запускаются на узлах сети и генерируют сетевой трафик., В статті відображено результати створеної моделі інформаційної структури системи підтримки електронних освітніх ресурсів e-learning. Відповідно до цієї моделі, була створена модель синтезу інформаційної системи e-learning. Результатом моделювання є програма із графічним інтерфейсом користувача моделі синтезу інформаційної системи e-learning, що приймає на вхід параметри гіперконвергентної базової мережі та системи електронного навчання, а результатом синтезу є оптимальне розташування користувачів, додатків та блоків даних по вузлам базової мережі з урахуванням завантаженості транзакцій системи, що оптимізує завантаження вузлів. Цим самим покращуючи ефективність функціонування системи e-learning. Структура гіперконвергентної базової мережі підтримки e-learning розглядається як основний фактор, що впливає на якість запитів системи. Тому важливо проаналізувати структуру при виборі варіантів побудови гіперконвергентної базової мережі та її управління. Основна мета аналізу структури – визначення параметрів потоків даних в каналах зв’язку мережі. Отримані результати необхідні для адекватної оцінки навантаження каналів та вузлів мережі. Але потоки даних формуються завданнями e-learning, які використовують застосунки, що запускаються на вузлах мережі та генерують ще трафік між собою. Також наведена інформацію про діаграми варіантів використання комп’ютерних програм. Відповідно до цієї інформації та знань про кортеж моделі наведена діаграма варіантів використання програми, що надалі допоможе в розробці програми. Висновок. Обрана точка зору реалізації та ураховуючи генетичний алгоритм, необхідність в збереженні результатів та створення візуального інтерфейсу спроектована діаграма класів необхідних для створення програми. Представлена схема розробленої бази даних із декількома таблицями, здатна зберігати вхідні та вихідні дані, та не перевантажена зв’язками.

Отмечены преимущества эволюционного поиска как метода оптимизации применительно к выбору сложной иерархической гетерогенной структуры системы. Предлагаемый метод кодирования неоднородной структуры вычислительной системы позволяет построить генетические алгоритмы, обладающие высокой скоростью сходимости. Предложенный подход к автономному управлению функционированием системы учитывает случайный ресурс ее элементов, выработка которого зависит от режима функционирования и воздействующих факторов., The advantages of evolutionary search as an optimization technique in relation to the task are noted. The proposed method to choice a hierarchical heterogeneous structure of a computer system using a genetic algorithm allow to build algorithms with high convergence rate. The proposed approach to the autonomous management of system takes into account the stochastic resource of system elements, the development of which depends on the functioning mode and external influencing factors., №1 (2018)

В статье рассмотрен подход к тестированию устойчивости сетевых средств защиты информации к компьютерным атакам типа "отказ в обслуживании" на основе применения аппарата генетических алгоритмов., The article describes approach for automation of testing the immunity of network security devices against denial of service attacks using genetic algorithms., №2(46) (2018)

The problems of optimization of using the computing resources of a distributed information system are considered. Mathematical statements of optimization problems have been made and efficient computational algorithms for solving problems based on the greedy choice strategy and using genetic algorithms have been proposed. For genetic algorithms for constructing solutions close to optimal, in binary and real coding problems, the computational efficiency of introducing self-training parameters of the algorithm that provided the correction of populations in the direction of better adaptability was proposed and investigated., Рассмотрены задачи оптимизации использования вычислительных ресурсов распределенной информационной системы. Выполнены математические постановки оптимизационных задач и предложены эффективные вычислительные алгоритмы построения решения задач, основанные на стратегии "жадного" выбора и использовании генетических алгоритмов. Для генетических алгоритмов построения решений, близких к оптимальным, в задачах бинарного и действительного кодирования предложена и исследована вычислительная эффективность введения параметров самообучения алгоритма, обеспечивающих коррекцию популяций в направлении наилучшей приспособляемости., Розглянуто задачі оптимізації використання обчислювальних ресурсів розподіленої інформаційної системи. Виконано математичні постановки оптимізаційних задач та запропоновано ефективні обчислювальні алгоритми побудови розв’язку задач, які ґрунтуються на стратегії "жадібного" вибору та використанні генетичних алгоритмів. Для генетичних алгоритмів побудови розв’язків, близьких до оптимальних, у задачах бінарного та дійсного кодування запропоновано та досліджено обчислювальну ефективність уведення параметрів самонавчання алгоритму, що забезпечує коригування популяцій у напрямі найкращої пристосованості.

The article is devoted to the development of software application based on genetic algorithms (GA), which performs the scheduling of tennis trainings with the participation of players of different sex, age and experience. The choice of GA is due to the fact that these algorithms have proven themselves in solving such scheduling problems. GA are sufficiently researched, have high speed and provide solutions that are close to optimal. The presented simulation results confirm the effectiveness of the proposed algorithms for scheduling., Статья посвящена разработке программного обеспечения на основе генетических алгоритмов (ГА), которое осуществляет планирование теннисных тренировок с участием игроков различного пола, возраста и опыта. Выбор ГА обусловлен тем, что данные алгоритмы хорошо зарекомендовали себя при решении подобных задач планирования, являются достаточно исследованными, обладают высоким быстродействием и обеспечивают получение решений, близких к оптимальным. Приводятся результаты работы разработанного приложения, подтверждающие эффективность предложенных алгоритмов составления расписания., Стаття присвячена розробці програмного забезпечення на основі генетичних алгоритмів (ГА), яке здійснює планування тенісних тренувань за участі гравців різної статі, віку і досвіду. Вибір ГА обумовлений тим, що дані алгоритми добре зарекомендували себе при вирішенні подібних завдань планування, є досить дослідженими, мають високу швидкодію і забезпечують отримання рішень, близьких до оптимальних. Наводяться результати роботи розробленого додатка, що підтверджують ефективність запропонованих алгоритмів складання розкладу.

Описывается процедура динамической адаптации генетического алгоритма для тестовых задач коммивояжёра на больших сетях, позволяющая получать более экономичные маршруты за то же время вычислений. Эффективность предложенной процедуры подтверждается результатами вычислительных экспериментов получения численного решения набора тестовых задач из библиотеки TSPLib и устойчивого уменьшения средней длины генерируемых решений по сравнению с решениями, предоставляемыми исходной эвристикой. Тем самым демонстрируется методика использования свойства временной несостоятельности эвристических алгоритмов для целей повышений уровня их эффективности. Оценка временной состоятельности эвристического алгоритма проводится с помощью нового критерия -- экспериментального уровня временной состоятельности., This paper is devoted to implementation of the dynamic adaptation procedure for genetic algorithm used for the traveling salesman problem on large-scale networks. It is shown that solutions obtained by genetic algorithm can be improved during its dynamic adaptation and allow finding the more effective routes for the equal time. To evaluate effectiveness of new approach computational experiments were performed on well-known benchmark instances from TSPLib. As a result, the experimental level of time consistency of improved solution considerably increases compare to basic one. Dynamically adapted genetic algorithm has demonstrated possibility to produce solutions with higher level of time consistency. At the same time proposed procedure reduces length of the one solution in certain experiment as well as average length of all routes in it., №73 (2018)

Feasibility of genetic search algorithms application for implementation of the cryptanalysis of block cipher methods is considered. A distinctive feature of the bioinspired cryptanalysis methods application (in particular, genetic methods) is the possibility of using the encryption (or decryption) algorithm as an objective function for the suitability evaluation of the key defined by genetic operations. Consequently, when using the bioinspired cryptanalysis methods, the S key definition (for example, when using type 2 cryptanalysis) depends not so much on the complexity of the ciphering transformations, as on the bioinspired method which is to provide a sufficient variety of key generation that shows the significance of the research task of the bioinspired algorithms feasibility (in particular, genetic search methods) for the block cryptosystem cryptanalysis. It is noted also that as the distinctive feature of both block cipher methods, and the genetic algorithms is their internal parallelism, then the task of developing a cryptanalysis algorithm based on the parallel implementation of the constituent stages is relevant. An algorithm of the block methods cryptanalysis on the example of the DES standard on the basis of its parallel version is offered; the experiment results of the quasioptimal key determination obtained at the parallel algorithm implementation on the 8-letter text blocks are given. It is noted that time costs of the algorithm realization do not exceed the time of the known cryptanalysis implementation.

В данной работе решена задача построения прогнозирующей нейросетевой модели. Проведена оценка возможности применения генетического алгоритма оптимизации для обучения модели. Моделирование и анализ разработанной модели проводились в пакете прикладных программ MATLAB.

Проведено детальний аналіз методів та алгоритмів розміщення ресурсів віртуалізованих ІТ-інфраструктур. Розглянуто класичну модель хмарних сервісів, яка складається з трьох шарів. Показано, що специфіка задач, що виконуються в критичних ІТ-інфрастуктурах, ставить перед розробником підвищені вимоги щодо надійності, безпеки, доступності. Встановлено доцільність використання для реалізації створюваної моделі сервісу IaaS. Проаналізовано основних постачальників даного хмарного сервісу, визначено їх переваги та недоліки, обрано найкращого кандидата для реалізації. Наведено детальний опис математичної моделі розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами та її використання у поєднанні з генетичним алгоритмом. Описано модель управління віртуальними машинами при серверній віртуалізації з метою подальшого розподілу ресурсів. На прикладі показано, яким чином вона використовується для вирішення поставленої проблеми та як можна оптимізувати та пришвидшити її роботу. Розкрито розписаний генетичний алгоритм, принцип побудови фітнес-функції та його основні операції для розв’язання поставленої задачі. Запропонований генетичний алгоритм у більшій мірі схожий на традиційні генетичні алгоритми. На початку роботи алгоритму випадковим чином створюється початкова популяція рішень-індивідів. Далі, на кожній ітерації алгоритму обчислюється значення функції пристосованості кожного індивіду, для кожного індивіда у популяції вибирається пара для генерації індивідів наступної популяції. Після цього застосовується операція мутації. Окрім того, виконується пошук найкращого індивіду нової популяції та порівнюється із найкращим індивідом попередньої популяції. І на завершення, для побудованої моделі наведено ряд уточнень, які дозволяють використати дану модель для критичної ІТ-інфраструктури з врахуванням вимог високої доступності, таких як відмовостійкість (здатність системи до подальшої роботи після відмови одного із її елементів), неперервна доступність (здатність системи до безперервного обслуговування, незалежно від часу відмови вузлів системи) та високодоступність (здатність системи до подальшої роботи після відмови одного із вузлів, з можливими перервами у роботі). В останній частині статті наведено експериментальні дослідження запропонованої моделі розподілу ресурсів критичної ІТ-інфраструктури з чіткими параметрами на базі генетичного алгоритму. The detailed analysis of researches of methods and algorithms of allocation of resources of virtualized IT-infrastructures is carried out. The classic model of cloud services, which consists of three layers, is considered. It is shown that the specificity of tasks performed in critical IT infrastructures puts the developer with increased requirements for reliability, security and availability. It is determined that it is expedient to use the service IaaS for implementation of the created model. The main providers of this cloud service were analyzed, their advantages and disadvantages were determined, the best candidate for implementation was selected. The following is a detailed description of the mathematical model of resource allocation of a critical IT infrastructure with clear parameters and its use in conjunction with the genetic algorithm. The following article describes the virtual machine management model for server virtualization. The example shows how it is used to solve the problem and how it can be optimized and accelerated. Subsequently, the article details the genetic algorithm, the principle of constructing a fitness function and its main operations to solve the problem. The proposed genetic algorithm is more similar to traditional genetic algorithms. At the beginning of the algorithm, an initial population of decision-individuals is created randomly. Next, each iteration of the algorithm calculates the value of the fitness function of each individual, for each individual in the population a couple is selected to generate individuals of the next population. After that, a mutation operation is applied. In addition, the search for the best individual of the new population is searched and compared with the best individual of the previous population. Finally, for the constructed model, a number of refinements are given that allow us to use this model for a critical IT infrastructure, taking into account high availability requirements such as fault tolerance (the ability of the system to continue working after the failure of one of its elements), continuous availability (the ability of the system to continuous maintenance, regardless of the time of failure of the system's nodes) and high availability (the ability of the system to further work after the failure of one of the nodes, with possible breaks in the work). The last part of the article presents experimental researches of the proposed model of distribution of resources of critical IT infrastructure with clear parameters based on the genetic algorithm. Проведен детальный анализ исследований методов и алгоритмов размещения ресурсов виртуализированных ИТ-инфраструктур. Рассмотрена классическая модель облачных сервисов, которая состоит из трех слоев. Показано, что специфика задач, выполняемых в критических ИТ-инфраструктурах, ставит перед разработчиком повышенные требования по надежности, безопасности, доступности. Определено, что целесообразно использовать для реализации создаваемой модели сервис IaaS. Проанализированы основные поставщики данного облачного сервиса, определены их преимущества и недостатки, избран лучший кандидат для реализации. Далее приведено детальное описание математической модели распределения ресурсов критической ИТ-инфраструктуры с четкими параметрами и ее использование в сочетании с генетическим алгоритмом. Следующим в статье описано модель управления виртуальными машинами при серверной виртуализации. На примере показано, каким образом она используется для решения поставленной проблемы и каким образом ее можно оптимизировать и ускорить ее работу. В дальнейшем, в статье подробно расписан генетический алгоритм, принцип построения фитнес-функции и его основные операции для решения поставленной задачи. Предложенный генетический алгоритм в большей степени похож на традиционные генетические алгоритмы. В начале работы алгоритма случайным образом создается начальная популяция решений-индивидов. Далее, на каждой итерации алгоритма вычисляется значение функции приспособленности каждого индивида, для каждого индивида в популяции выбирается пара для генерации индивидов следующей популяции. После этого применяется операция мутации. Кроме того, выполняется поиск наилучшего индивиду новой популяции и сравнивается с лучшим индивидом предыдущей популяции. И в завершение, для построенной модели приведен ряд уточнений, которые позволяют использовать данную модель для критической ИТ- инфраструктуры с учетом требований высокой доступности, таких как отказоустойчивость (способность системы к дальнейшей работе после отказа одного из ее элементов), непрерывная доступность (способность системы к непрерывному обслуживанию, независимо от времени отказа узлов системы) и высокодоступность (способность системы к дальнейшей работе после отказа одного из узлов, с возможными перерывами в работе). В последней части статьи приведены экспериментальные исследования предложенной модели распределения ресурсов критической ИТ-инфраструктуры с четкими параметрами на базе генетического алгоритма.

Работа затрагивает области диетологии и математических задач о смесях. В первой главе приводится подробное описание некоторых существующих приложений для генерации рациона а также обзор литературы на тему задач о смесях. Во второй главе выполнено проектирование базы данных приложения и разработка функций доступа к базам знаний с информацией о продуктах питания. В третьей главе описаны используемые методы и реализация алгоритма автоматической генерации рациона питания. Приводятся результаты тестирования приложения и примеры сгенерированного меню.

Цель данной работы - провести криптоанализ шифров на эллиптических кривых с помощью эволюционных алгоритмов. Для достижения данной цели проведен обзор эллиптических кривых и шифров, реализуемых на них, проанализированы существующие атаки на шифры эллиптической криптографии, описана классификация эволюционных алгоритмов. Изучен математический аппарат эллиптической криптографии. Разработана программа, реализующая генерацию ключей (открытого и закрытого), шифрование и дешифрование алгоритмов эллиптической криптографии, а также проведены атаки с помощью оригинального и генетического алгоритма ро-алгоритма Полларда, приведён их сравнительный результат.

Розв’язується задача підбору одягу з використанням генетичного алгоритму. Постановка задачі: знайти найбільш збалансований набір одягу за зазначеними критеріями. Кожний одяг має наступні характеристики: погода, що впливає на призначення одягу, ціль, зручність та поєднання кольорів. Погода для якої призначений одяг повинна враховувати в себе температуру (нижня та верхня межа) та наявність дождю. Підбір одягу повинен враховувати на яку погоду він буде одягатись.

Розроблено систему графічного відображення пересування користувача з наперед визначеним маршрутом з урахуванням можливості мінімізації шляху. Використання генетичного алгоритму дозволяє єфективно розвязувати поставлену задачу навіть для випадку зміни проміжних пунктів пересувань без перерахування загального маршруту.

Рассмотрен новый подход к разработке экономичных средств коррекции несимметрии в трехфазных системах электроснабжения промышленных и гражданских объектов. Он основан на симметризации трехфазной системы путем введении в нее нескольких однофазных устройств с управляемым реактансом. Оригинальными являются способ поиска мест размещения этих устройств в системе и алгоритм управления их реактансом. Подход применен к тестовой задаче и к задаче симметризации распределительных сетей 10/0,4 кВ стекольного завода. Показано, что в системах с существенным взаимным влиянием нагрузок и относительно слабой несимметрией использование данного подхода позволяет, используя всего 2–4 компенсатора, существенно уменьшить переменную составляющую мгновенной трехфазной мощности во всей системе. При слабом взаимном влиянии нагрузок друг на друга и существенной их несимметрии предлагаемый подход позволяет как минимум на треть сократить установленную мощность симметризующих устройств., This paper presents a new approach to developing an efficient means of minimizing the unbalanced mode in three-phase power supply systems for industrial and civil facilities. The approach is applied to the test task and to the problem of symmetrization of 10/0.4 kV distribution networks of a glass factory. The approach is based on the symmetrization of the three-phase system by introducing several single-phase devices with a controlled reactance. We have developed an original method for finding the locations of these devices in the system and an algorithm for controlling their reactance. It is shown that this approach makes it possible to significantly reduce the variable component of instantaneous power in the entire system using only 2–4 compensators in systems with a significant mutual influence of loads and relatively weak asymmetry. With a weak mutual influence of load modes on each other and significant unbalance of loads, the proposed approach allows to reduce the power of the symmetrization devices by at least a third.

В центре внимания статьи – новое инструментальное средство Evolver 7.0, позволяющее исследовать различные социально-экономические ситуации с учетом особенностей информационной среды принятия решений («Среда полной определенности», «Среда риска», «Среда полной неопределенности»). Применение инструментального средства Evolver в учебном процессе по прикладным математическим дисциплинам предоставляет возможность рассмотреть широкий класс оптимизационных моделей, к которым приводят различные социально-экономические ситуации, требующие принятия как удовлетворительных, так и оптимальных решений. Не вызывает сомнения, что оптимизационные модели играют важную роль в повышении качества профессиональной подготовки будущих бакалавров и магистров экономики, усилении направленности учебного процесса на развитие инновационных компонентов их профессиональной компетентности, связанных с исследованием социально-экономических ситуаций математическими и инструментальными методами. Особое внимание в рамках статьи уделено анализу новых инструментов оптимизации, компьютерная реализация которых стала доступна благодаря использованию инструментального средства Evolver. К таким инструментам относятся «Рецепт», «Группировка», «Заказ», «Бюджет», «Проект», «Расписание». Отражение в содержании прикладной математической подготовки оптимизационных моделей различных видов способствует более глубокому понимаю сущности оптимизационного процесса, а использование границ эффективности в рамках внутримодельных исследований позволяет студентам в ходе учебно-познавательной деятельности устанавливать новые зависимости, получать относительно новые результаты в процессе более качественного анализа социально-экономических ситуаций, формировать множество удовлетворительных альтернатив и выбирать оптимальную альтернативу. Проведенный анализ позволяет говорить о целесообразности научно обоснованного внедрения нового инструментального средства Evolver в учебный процесс экономического университета в рамках преподавания учебных дисциплин «Исследование операций и методы оптимизации», «Методы оптимальных решений», «Теория принятия решений», «Системы поддержки принятия решений», «Методы моделирования и прогнозирования в экономике»., The center of attention in the article is a tool means of Evolver 7.0 allowing in the educational process on applied mathematical disciplines to consider a wide class of optimizing models to which lead various social and economic situations. It does not raise doubts that optimizing models play an important role in improvement of vocational training quality of future bachelors and masters of economy, strengthening of applied orientation of the educational process on development of the innovative components of their professional competence connected with a research of social and economic situations by mathematical and tool methods. Special attention within the article is paid to the analysis of new instruments of optimization which computer realization became available thanks to tool means of Evolver. Among the presented tools we will note: «Recipe», «Group», «Order», «Budget», «Project», «Schedule». Reflection in the content of applied mathematical preparation of optimizing models of different types promotes deeper understanding of the optimizing process, and use of limits of efficiency within the intra model researches allows students within educational – to establish to cognitive activity new dependences, to receive rather new results in the course of the better analysis of social and economic situations. The expediency of scientifically based introduction of a new tool means of Evolver in educational process of the economic university is noted.

В статье рассмотрены вопросы организации интеллектуальных систем обнаружения и диагностики вторжений. Исследования в области разработки инструментов обеспечения информационной безопасности показывают, что на сегодняшний день наиболее перспективные и гибкие решения базируются на методах машинного обучения, позволяющих предотвратить ущерб от вторжений, не замеченных стандартными средствами борьбы с компьютерными атаками. В предлагаемом подходе предлагается использовать последовательный обратный поиск с возвращением для отбора значимых признаков и нейронную сеть Fuzzy АRТMAP для обнаружения и диагностики атак. Сеть Fuzzy АRТMAP способна адаптироваться к динамике компьютерных атак и позволяет распознавать вторжения в информационные систему в режиме реального времени, при этом не нужно подгружать наборы данных пакетно. Это дает возможность автоматизировать анализ протоколов безопасности в непрерывном режиме. Широкие возможности использования сетей семейства ART в задачах обнаружения вторжений позволяют считать актуальным поиск подходов, позволяющих улучшить их эксплуатационные характеристики. В данной статье управляющие гиперпараметры для сети Fuzzy АRТMAP предлагается настраивать в автоматическом режиме с использованием генетического алгоритма. По результатам вычислительного эксперимента редуцированный набор признаков уменьшает время вычислений на 41%. Точность алгоритма классификации составила 100% и 99,89% для стадии обнаружения и стадии диагностики соответственно., The article deals with the organization of intelligent intrusion detection and detection systems. Research in the field of development of information security tools shows that today the most promising and flexible solutions are based on machine learning methods that can prevent damage from intrusions that were not noticed by standard means of combating computer attacks. In the proposed approach, it is proposed to use a sequential reverse search with a return to select significant features and the Fuzzy neural network ARTMAP to detect and diagnose attacks. Network Fuzzy АRTMAP is able to adapt to the dynamics of computer attacks and allows you to recognize intrusions in the information system in real time, without the need to load datasets in batches. This makes it possible to automate the analysis of safety protocols in a continuous mode. The extensive use of ART family networks in intrusion detection tasks makes it possible to consider the search for approaches that improve their performance. In this paper, the control hyperparameters network Fuzzy ARTMAP proposed to adjust automatically with the use of a genetic algorithm According to the results of the computational experiment, the reduced set of characteristics reduces the computation time by 21%. The accuracy of the classification algorithm was 100% and 99.89% for the detection stage and the diagnostic stage, respectively., МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, Выпуск 3 (22) 2018

Статья посвящена созданию методики использования нейронных сетей при решении задач управления энергоэффективностью предприятия, позволяющей получить приближенное ожидаемое значение энергоемкости производства в зависимости от значений основных влияющих на нее факторов. В качестве нейронной сети выбран многослойный прямонаправленный перцептрон, синтез которого осуществлен применением метода генетического алгоритма. При определении выборки для синтеза нейронной сети использованы результаты, полученные методом априорного ранжирования и корреляционно‐регрессионного анализа по статистическим данным промышленных предприятий машиностроительного профиля. Приведены рекомендации использования методики и применения ее результатов при практической реализации на предприятии. Проведенные на ее основе расчеты обеспечили высокую точность прогнозирования значений энергоемкости для предприятий, которые были включены в выборку при синтезе нейронной сети, и приемлемую погрешность при проверке по предприятиям, включенным в тестовую выборку. The article is devoted to the creation of a method for using of neural networks approach in solving problems of energy efficiency management at the industrial enterprise. The method allows to obtain an approximate expected value of the energy intensity of production, depending on the values of the main factors affecting it. The multilayer perceptron was chosen as the type of neural network, synthesis of which was carried out by using the genetic algorithm. When sampling for the synthesis of a neural network, we used the results that were obtained by means of a priori ranking, correlation and regression analysis based on the statistical data of industrial enterprises in machine‐building profile. The recommendations of the use of the method and the application of its results in the practical implementation at the industrial enterprise are given. Calculations based on the aforementioned method ensured a high precision of prediction of energy intensity values for industrial enterprises that were included in the sample during the synthesis of the neural network, and an acceptable error while testing on industrial enterprises from a test sample.

Рассматривается решение нелинейной задачи расчета конструкторских размерных цепей в условиях параметрической априорной неопределенности. Предложены методология синтеза решений многокритериальных задач стохастической оптимизации со смешанными условиями (MV-задач) и эффективный меметический алгоритм синтеза решений MV-задач. В качестве примера получены результаты решения задачи робастного оптимального проектирования двухступенчатого осевого компрессора в условиях стохастической природы входных данных. Consideration was given to the formulation and methodology of the direct nonlinear design problem of structural dimensional circuits in conditions of a priori parametric uncertainty. It was shown that the solution of the direct nonlinear design problem of structural dimensional circuits can be reduced to the multicriteria problems of stochastic optimization with mixed conditions. Mathematical models and methods of the solution of multicriteria problems of stochastic optimization with mixed conditions were analyzed. A. N. Tikhonov method of the regulation of solution of incorrectly formulated problems was used as a computation method for the synthesis of quasi-solutions of incorrectly formulated problems. An effective memetic algorithm for the synthesis of the solutions of MV-problems was suggested. It is based on the genetic algorithm combined with the randomized path tracing method.

Побудовано штучну нейронну мережу для класифікації жанрів музичних творів, що навчається з допомогою генетичного алгоритму. Розроблено автоматизовану систему, що реалізує обраний метод. Виконано випробування розробленої системи

В работе определены три типа МАС, для каждой из которых решается задача генерации конечного автомата для управления агентом системы. Описаны модификации генетического алгоритма для решения задачи в МАС каждого из определенных типов. Создана реализация алгоритмов для конкретных МАС, соответствующих данным типам. Проведены эксперименты и анализ их результатов для настройки генерации автомата для управления агентом.

IoT это новый мир для соединения пространства объектов в реальном мире с виртуальным пространством в компьютерной среде. Для построения IoT как эффективной сервисной платформы конечным пользователям необходимо доверять системе. С ростом числа информационно-коммуникационных технологий потребность в обеспечении информационной безопасности и повышения безопасности данных растет. Одним из потенциальных решений для этого являются стеганографические методы. Стеганография на основе наименее значащего бита (LSB) представляет собой популярный и широко используемый метод в пространственной области. Обычные методы, применяемые в стеганографии на основе LSB, в основном сосредоточены на увеличении емкости встроенной информации и незаметности, в то время как проблема безопасности все еще нуждается в рассмотрении, потому что вложение LSB уязвимо для нескольких распространенных атак на данные, таких как аддитивная атака белого гауссовского шума (AWGN), геометрические атаки и многое другое. Представленная работа обеспечивает инновационный подход к повышению скрытой передачи данных в системе. Секретная информация предварительно обрабатывается с помощью модифицированного генетического алгоритма. Этот процесс повышает безопасность информации, поскольку полученные данные невозможно расшифровать без знания правила отображения и секретного ключа. Закодированный с помощью генетического алгоритма битовый поток встраивается в изображение, используя классический алгоритм LSB. Предложенный метод был апробирован на различных изображениях. Классические методы LSB также были протестированы на тех же изображениях. Было замечено, что предложенный метод повысил устойчивость стего-изображений к атакам за счет шифрования. Кроме того, пиковое отношение сигнал к шуму (PSNR) в стего-изображениях было увеличено. Таким образом, предложенный способ повысил устойчивость стего-изображений.

The article deals with the implementation of the genetic algorithm for training and optimization of the neural network and its application to the tasks related to agent-based modelling of human behaviour. After the analysis of existing agent-based modelling programs, several drawbacks were noticed. The main problem of other systems for crowd modelling was the missing of information about the psychoemotional state of people, who are in crowd. According to the other sources, moods in crowd influence its behaviour the most; therefore, we decided to propose another method of creating more realistic crowd behaviour.The system that implements training of agents by selecting the most effective strategies of behaviour from the existing set of strategies using the genetic algorithm was proposed. In addition, this article highlights the detailed development of one agent behaviour module based on the neural network, which help the agent to navigate in the environment on condition of being trained enough. Due to created training method, it was mentioned, that training environment affects whole training process, and so several surveys were made at different environment configurations.As a base for the system, single-layer perceptron was chosen because of its simplicity and small number of connections. Final variant of agent casts seven rays into different vectors from his centre. If any other object interferes those rays, the distance to him comes as input to the neural network. Another two inputs take amount of distance to the exit and angle between agent and exit. Right rotate and left rotate forces of agent are used as outputs for neural network.Genetic algorithm was used for selecting the proper weights between the neurons. The most important indicator that some genome should be chosen for future generations is the fitness of that genome. The main purpose for the agent is finding the exit and in case of hitting the flame, it will fail. That is why agent will be rewarded for reaching the exit and get penalty for hitting the flame or staying in the room for too long.During the first launch, 30 initial genomes get involved with the values of weights generated at random. Each of them passes five iterations of training, after which the total gene is written to the database. By the results of current generation training, the five most adapted genomes that will create next generation will be selected. The following genomes remain in the population and form their modified copies by mitosis. Both genomes are divided on a specific point and exchange parts of the genetic code. That process forms two other genomes, which inherit parts of the parents. As for the training environment, there are four different exits from the room but only one of them opens randomly during the iteration.The implemented software system is used to research and train the agent model bypass the obstacles and get to the endpoint. The work of the neural system with a different structure was considered: one runs with the characteristics given above, in the other system configuration, the exit was only one and stayed in constant place, the agent had only four rays, and for staying in the room for more than five seconds he was rewarded. The development of the environment for such training is described and the results of training are presented for various environmental configurations.The main goal and mission of such approach implementation is using trained agents to develop a system for crowd behaviour modelling in the building, which was set on fire.Ref. 11, fig. 6, tabl. 4., В статті розглянуте питання реалізації генетичного алгоритму для навчання й оптимізації нейронної мережі та її застосування для задач агентного моделювання людської поведінки. Запропоновано систему, що здійснює навчання агентів за допомогою підбору найефективніших стратегій поведінки з наявного набору стратегій із застосуванням генетичного алгоритму. В роботі висвітлено детальну розробку одного з таких модулів поведінки агента на основі нейронної мережі, що, будучи навченим, достатньо допомагає агентові орієнтуватися в середовищі. Описано побудову середовища для такого навчання та представлено результати навчання при різних конфігураціях середовища. Головною метою та застосуванням такого підходу є використання навчених агентів для розробки системи моделювання поведінки натовпу під час пожежі.Бібл. 11, рис. 6, табл. 4., В статье рассмотрен вопрос реализации генетического алгоритма для обучения и оптимизации нейронной сети и ее применения для задач агентного моделирования человеческого поведения. Предложена система, осуществляющая обучение агентов с помощью подбора эффективных стратегий поведения из имеющегося набора стратегий с применением генетического алгоритма. В работе освещена детальная разработка одного из таких модулей поведения агента на основе нейронной сети, который после длительного обучения помогает агенту ориентироваться в среде. Описано построение среды для такого обучения и представлены результаты обучения при различных конфигурациях среды. Главной целью и применением такого подхода является использование обученных агентов для разработки системы моделирования поведения толпы во время пожара.Библ. 11, рис. 6, табл. 4.

Autopilot plays a key role in the control loop. Whether or not the missile enters the trajectory depends on the quality of the autopilot because it is responsible for ensuring that the missile follows the commands received from the guiding system. A method for designing autopilot’s coefficients for homing missile on the basis of genetic algorithm, in which the criteria for evaluating the optimality of obtained autopilot are the characteristic quality parameters of the autopilot, will be proposed in this article. Simulations are conducted for the purpose of comparing and highlighting the optimality of autopilot’s coefficients obtained from the proposed design method and from the conventional design method., Автопилотный блок играет ключевую роль в контуре управления. Сможет ли ракета входить в траекторию? Это зависит от качества автопилотного блока, поскольку он обеспечивает, чтобы ракета соблюдала упраленческие команды, полученные от навигационной системы. В данной статье предложен метод расчета коэффициентов автопилотного блока для самонаводящихся ракет на основе генетических алгоритмов, в которых критериием оценки оптимальности автопилотного блока считаются параметры качества автопилотного блока. В статье также проводится моделирование с целью сравнения и выделения оптимальности коэффициентов автопилотного блока, полученных из предложенного метода расчета коэффициентов, и из обычного метода., №12(66) (2018)

Статья посвящена разработке системы управления электропривода стрелочного перевода на базе линейного электромеханического преобразователя энергии, как основного инструмента при исследовании режимов работы линейного двигателя электромагнитного типа. В статье решались следующие задачи: обоснование возможности применения нейроуправления для линейного двигателя электромагнитного типа; разработка нейроконтроллера для исследуемого типа двигателя; создание имитационной модели электропривода стрелочного перевода с использованием нейронной системі управления; получение динамических характеристик электропривода с нейроуправлением. Для управления электродвигателем предложено использовать интелектуальную нейронную сеть структуры NN3-10-1, а в качестве активационной выбрана кусочно-линейная функция с ограничением., The article is devoted to the development of the control system of the electric drive of the turnout based on the linear electromechanical energy converter, as the main tool in the investigation of the operation modes of the linear electromagnetic-type motor. The following problems were solved in the article: substantiation of the possibility of using a neural control for a linear motor of electromagnetic type; the development of a neural controller for the type of engine under study; creation of a simulation model of the electric drive of the turnout using the neural control system; obtaining dynamic characteristics of an electric drive with neural control. To control the electric motor it is suggested to use the intellectual neural network of the NN3-10-1 structure, and as the activation one a piecewise linear function with restriction is chosen., Стаття присвячена розробці системи управління електроприводу стрілочного переводу на базі лінійного електромеханічного перетворювача енергії, як основного інструменту при дослідженні режимів роботи лінійного двигуна електромагнітного типу. У статті вирішувалися наступні задачі: обґрунтування можливості застосування нейроуправління для лінійного двигуна електромагнітного типу; розробка нейроконтролера для досліджуваного типу двигуна; створення імітаційної моделі електроприводу стрілочного переводу з використанням нейронної системи управління; отримання динамічних характеристик електропривода з нейроуправлінням. Для управління електродвигуном запропоновано використовувати інтелектуальну нейронну мережу структури NN3-10-1, а в якості активаційної обрана частково-лінійна функція з обмеженням.

Purpose. To develop a methodology for simulating of an electromotive railway rolling stock in terms of power-optimal modes on a track with a given profile and a set motion graph. Methodology. We have used combined genetic algorithm to determine optimum modes of an electromotive railway rolling stock motion: a global search is performed by a genetic algorithm with a one-point crossover and roulette selection. At the final stage of the optimization procedure we have used Nelder-Mead method for the refinement of the optimum. Results. We have obtained that traction motor on a tramcar, while driving on a fixed site, has an excessive power of the cooling system. Its using only in the considered area allows to modernize the cooling system in the way of its power reducing, which in turn provides an opportunity to increase the overall efficiency of the electromotive railway rolling stock. Originality. For the first time, we have obtained the train motion equation in the program-oriented form. This allows to use it for determination of electromotive railway rolling stock optimal control laws according to the Hamilton-Jacobi-Bellman method. Practical value. We have made the computer program to determine optimum modes of an electromotive railway rolling stock motion. The experimental studies of program results for the track section have confirmed the adequacy of the model, which allows to solve the traffic modes optimization problem for the tram track sections and increase the overall efficiency of the electromotive railway rolling stock., Разработана методика моделирования движения асинхронного тягового двигателя при движении электроподвижного состава по энергооптимальным режимам на участке пути с заданным профилем и установленным графиком движения. Определены оптимальные режимы движения электроподвижного состава на основе метода Гамильтона-Якоби-Беллмана. Определение режимов работы тягового привода предложено проводить заранее на основании решения задачи условной оптимизации его режимов. Определение оптимальных режимов работы тягового привода было проведено на основе комбинированных методов условной минимизации функции. Использование предлагаемой методики позволяет повысить общий КПД электроподвижного состава.

A promising class of neural network models used recently to solve the problems of recognition of noisy images are denoising autoencoders. In particular, the evolutionary approach can be effectively used in DAE to determine the network architecture, weights and learning algorithm. The proposed neural network evolving autoencoder allows efficient processing of noisy images due to the iterative learning procedure even in the presence of local distortions. When using the EDAE for determining the network architecture, weights and learning algorithm, standard evolutionary procedures (population initialization, population assessment, selection, crossover, mutation), as well as the evolutionary algorithm for the ANN adjustment and special chromosome formats are used.The proposed approach to filtering and recognition of noisy images based on the EDAE application is promising for environmental monitoring of landscape and industrial areas, Запропоновано метод нейромережевої обробки зашумлених цифрових зображень, які можуть містити викривлені фрагменти. Метод заснований на використанні шумопригнічуючих автоенкодерів (ШАЕ). Для настроювання параметрів ШАЕ та вибору його структури застосовано нейроеволюційний підхід. Запропонована нейроеволюційна модель ШАЕ характеризується поліпшеними апроксимуючими властивостями. Результати моделювання свідчать про можливість практичного використання запропонованого методу (зокрема, для обробки даних в геоінформаційних системах), Предложен метод нейросетевой обработки зашумленных цифровых изображений, которые могут содержать искаженные фрагменты. Метод основан на применении шумоподавляющих автоэнкодеров (ШАЭ). Для настройки параметров ШАЭ и выбора его структуры использован нейроэволюционный подход. Предложенная нейроэволюционная модель ИНС характеризуется улучшенными аппроксимирующими свойствами. Результаты моделирования свидетельствуют о возможности практического применения предложенного метода (в частности, для обработки пространственных данных в геоинформационных системах)

в данной статье рассмотрен пример использования нейронной сети для создания интеллектуального бота для игры 2048. Использована модифицированная версия генетического алгоритма, подобраны оптимальные параметры для достижения высоких результатов. Показано, что написанная программа может достигать лучших результатов, нежели среднестатистический игрок.

в статье приводится метод оптимизации работы генетического алгоритма с помощью использования нейронных сетей, которые принимают решение об использовании разных генетических операторов в зависимости от состояния популяции генетического алгоритма.

Рассмотрена задача по оптимизации геометрических размеров уплотнителя поршня с применением метода генетического алгоритма, позволяющая равномерно распределить по внешней поверхности уплотнителя силы трения, возникающие при работе механизма. Предложена методика исследования напряжённо-деформированного состояния уплотнителей поршней с введением функции напряжений в геометрические и физические уравнения классической линейной теории упругости. Сравнение результатов показало, что аппроксимация изменения модуля упругости от толщины модифицированного слоя совпадает с экспериментальными значениями., The geometric dimensions optimization problem of the piston sealant with the genetic algorithm method is considered in the paper. The method makes it possible to distribute frictional forces along the outer surface of the sealant, which arise during the operation of the mechanism. The authors proposed a technique for studying the stress-strain deformation of piston sealers with the introduction of the stress function into the geometric and physical equations of the classical linear theory of elasticity. The comparison of the results showed that the approximation of the change in the modulus of elasticity from the thickness of the modified layer coincides with the experimental values.

в работе рассмотрены динамические линейные окрестностные модели. Описан алгоритм нахождения оптимального решения с помощью генетического алгоритма. Решение системы линейных уравнений сведено к задаче оптимизации. Приведен пример параметрической идентификации окрестностной модели, состоящей из трех узлов, как решение системы линейных уравнений с применением генетического алгоритма и псевдообращения. Произведены расчеты среднеквадратической и средней абсолютной ошибок идентификации модели с помощью генетического алгоритма и псевдообращения. На основе разработанных систем проверены результаты моделирования и определен оптимальный метод идентификации окрестностной модели., the article presents the definition of dynamic linear neighborhood models. An algorithm for finding optimal solutions using genetic algorithm has been describes. Solution of system of linear equations is reduced to the problem of optimization. It shows the example parametric identification of neighborhood model, consisting of three parcels, as a solution to the system of linear equations with the use of a genetic algorithm and the pseudo-inversion. The authors calculated RMS and average absolute errors for model identification using genetic algorithm and the pseudo-inversion. On the basis of the developed system the researchers verified the modeling results and determined the optimal method of identifying neighborhood model.

Cкладні пакети моделювання транспорту частинок можна оптимізувати за допомогою генетичних алгоритмів, що дає змогу застосовувати для таких задач підходи статистичного навчання та методи оптимізації декількох цільових функцій. Поєднання генетичного алгоритму та неконтрольованого машинного навчання значно підвищує збіжність алгоритму до істинного парето-фронту. У межах багатофакторного аналізу запропоновано додатковий оператор, який може бути застосований для задач оптимізації багатоцільових функцій, що потребують великого обсягу ресурсів та часу, зокрема для пришвидшення збіжності задачі оптимізації "чорного ящика". Отримані результати показують, що запропонований підхід можна використовувати для генетичного алгоритму будь-якого типу, а додатковий оператор розглядати як окремий генетичний оператор., Сложные пакеты моделирования транспорта частиц можно оптимизировать с помощью генетических алгоритмов, что позволяет применять для таких задач подходы статистического обучения и методы оптимизации нескольких целевых функций. Сочетание генетического алгоритма и неконтролируемого машинного обучения может значительно повышает сходимость алгоритма к истинному парето-фронта. В рамках многофакторного анализа предложен дополнительный оператор, который может быть применен для задач оптимизации многоцелевых функций, требующих большого объема ресурсов и времени, в частности для ускорения сходимости задачи оптимизации "черного ящика". Полученные результаты показывают, что предложенный подход можно использовать для генетического алгоритма любого типа, а дополнительный оператор рассматривать как отдельный генетический оператор., Optimization of complex particle transport simulation packages could be managed using genetic algorithms as a tuning instrument for learning statistics and behavior of multi-objective optimisation functions. Combination of genetic algorithm and unsupervised machine learning could significantly increase convergence of algorithm to true Pareto Front (PF). We tried to apply specific multivariate analysis operator that can be used in case of expensive fitness function evaluations, in order to speed-up the convergence of the "black-box" optimization problem. The results delivered in the article shows that current approach could be used for any type of genetic algorithm and deployed as a separate genetic operator.

Эволюционные вычисления на основе генетических алгоритмов получают широкое распространение в различных теоретических и прикладных областях. В статье предложено использование такого подхода для определения периода эффективной работы техники на примере агротехнологических машин и представлен метод эволюционных вычислений их жизненного цикла на основе приложения с подключением библиотек генетических алгоритмов. Найденная зависимость представляет собой интегральную или логистическую кривую, которая является простым и в то же время реалистичным описанием динамики изменения производительности машин с течением времени и показывает тенденцию потери потенциала производительности вследствие фиксированного количества ресурсов или энергии, заложенных в принципе действия машин. Это позволяет определить актуальность внедрения новых технологий производства, конструктивных материалов и видов техники. Еволюційні обчислення на основі генетичних алгоритмів набувають широкого поширення в різних теоретичних і прикладних областях. У статті запропоновано використання такого підходу для визначення періоду ефективної роботи техніки на прикладі агротехнологических машин і представлено метод еволюційних обчислень їх життєвого циклу на основі програмного забезпечення з підключенням бібліотек генетичних алгоритмів. Знайдена залежність є інтегральною або логістичною кривою, яка є простим і в той же час реалістичним описом динаміки зміни продуктивності машин з часом і показує тенденцію втрати потенціалу продуктивності внаслідок фіксованої кількості ресурсів або енергії, закладених в принципі дії машин. Це дозволяє визначити актуальність впровадження нових технологій виробництва, конструктивних матеріалів і видів техніки. Evolutionary computing based on genetic algorithms are widely adopted in various theoretical and applied areas. The article suggested the use of this approach for determining the period of effective work technique on the example of agro-technological machines and the method of evolutionary computations of their life cycle on the basis of the application connectivity libraries of genetic algorithms. The dependence is an integral or logistic curve, which is a simple and realistic description of the dynamics of changes in machine performance over time, it shows the trend of loss of potential performance due to the fixed amount of resources or energy, inherent in the principle of operation of the machines. This allows to determine the relevance of the introduction of new production technologies, materials and equipment.

В статье представлена попытка объединения эволюционных алгоритмов и нейронных сетей при проектировании и обучении системы распознавания искажённых изображений текста. В течение последних десятилетий искусственные нейронные сети хорошо себя зарекомендовали во многих областях искусственного интеллекта, таких, например, как прогнозирование, оптимизация, анализ данных, распознавание образов и принятие решений. Тем не менее, традиционные эвристические подходы к разработке топологии многослойных нейронных сетей основываются на рекомбинации уже существующих нейросетевых архитектур. Такой подход позволяет решать широкий спектр задач, но подразумевает соблюдение специфических условий для качественной работы алгоритмов. Естественные аналоги подобных интеллектуальных систем в живой природе, однако, достаточно универсальны, чтобы адаптироваться практически к любой среде обитания. Несмотря на их чрезвычайную сложность и ограниченные возможности к исследованию их структур, известно, что эти конструкции были сформированы в результате эволюционного процесса. И если на сегодняшний день невозможно определить точную архитектуру связей в биологических нейросистемах, то, по крайней мере, можно попытаться воспроизвести сам процесс их формирования с целью получения более универсального алгоритма, чем те, что разработаны к настоящему моменту. В рассматриваемой работе окончательная структура ядра системы классификации образуется в результате эволюционного процесса, с учетом известных сегодня знаний об особенностях развития и строения нервной системы позвоночных. Использование описываемого подхода позволяет абстрагироваться от ограничений существующих нейросетевых алгоритмов, обусловленных сферой применения конкретных типов их структур.

В статті розглянуте питання реалізації генетичного алгоритму для навчання й оптимізації нейронної мережі та її застосування для задач агентного моделювання людської поведінки. Запропоновано систему, що здійснює навчання агентів за допомогою підбору найефективніших стратегій поведінки з наявного набору стратегій із застосуванням генетичного алгоритму. В роботі висвітлено детальну розробку одного з таких модулів поведінки агента на основі нейронної мережі, що, будучи навченим, достатньо допомагає агентові орієнтуватися в середовищі. Описано побудову середовища для такого навчання та представлено результати навчання при різних конфігураціях середовища. Головною метою та застосуванням такого підходу є використання навчених агентів для розробки системи моделювання поведінки натовпу під час пожежі. The article deals with the implementation of the genetic algorithm for training and optimization of the neural network and its application to the tasks related to agent-based modelling of human behaviour. After the analysis of existing agent-based modelling programs, several drawbacks were noticed. The main problem of other systems for crowd modelling was the missing of information about the psychoemotional state of people, who are in crowd. According to the other sources, moods in crowd influence its behaviour the most; therefore, we decided to propose another method of creating more realistic crowd behaviour. The system that implements training of agents by selecting the most effective strategies of behaviour from the existing set of strategies using the genetic algorithm was proposed. In addition, this article highlights the detailed development of one agent behaviour module based on the neural network, which help the agent to navigate in the environment on condition of being trained enough. Due to created training method, it was mentioned, that training environment affects whole training process, and so several surveys were made at different environment configurations. As a base for the system, single-layer perceptron was chosen because of its simplicity and small number of connections. Final variant of agent casts seven rays into different vectors from his centre. If any other object interferes those rays, the distance to him comes as input to the neural network. Another two inputs take amount of distance to the exit and angle between agent and exit. Right rotate and left rotate forces of agent are used as outputs for neural network. Genetic algorithm was used for selecting the proper weights between the neurons. The most important indicator that some genome should be chosen for future generations is the fitness of that genome. The main purpose for the agent is finding the exit and in case of hitting the flame, it will fail. That is why agent will be rewarded for reaching the exit and get penalty for hitting the flame or staying in the room for too long. During the first launch, 30 initial genomes get involved with the values of weights generated at random. Each of them passes five iterations of training, after which the total gene is written to the database. By the results of current generation training, the five most adapted genomes that will create next generation will be selected. The following genomes remain in the population and form their modified copies by mitosis. Both genomes are divided on a specific point and exchange parts of the genetic code. That process forms two other genomes, which inherit parts of the parents. As for the training environment, there are four different exits from the room but only one of them opens randomly during the iteration. The implemented software system is used to research and train the agent model bypass the obstacles and get to the endpoint. The work of the neural system with a different structure was considered: one runs with the characteristics given above, in the other system configuration, the exit was only one and stayed in constant place, the agent had only four rays, and for staying in the room for more than five seconds he was rewarded. The development of the environment for such training is described and the results of training are presented for various environmental configurations. The main goal and mission of such approach implementation is using trained agents to develop a system for crowd behaviour modelling in the building, which was set on fire. В статье рассмотрен вопрос реализации генетического алгоритма для обучения и оптимизации нейронной сети и ее применения для задач агентного моделирования человеческого поведения. Предложена система, осуществляющая обучение агентов с помощью подбора эффективных стратегий поведения из имеющегося набора стратегий с применением генетического алгоритма. В работе освещена детальная разработка одного из таких модулей поведения агента на основе нейронной сети, который после длительного обучения помогает агенту ориентироваться в среде. Описано построение среды для такого обучения и представлены результаты обучения при различных конфигурациях среды. Главной целью и применением такого подхода является использование обученных агентов для разработки системы моделирования поведения толпы во время пожара.

Лютов Алексей Германович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой автоматиза- ции технологических процессов, Уфимский государственный авиационный технический универ- ситет, г. Уфа; lutov1@mail.ru. Ишкулова Алия Рифовна, аспирант кафедры автоматизации технологических процессов, Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа; Aliya.Ishkulova@ yandex.ru. A.G. Lutov, lutov1@mail.ru, A.R. Ishkulova, Aliya.Ishkulova@yandex.ru Ufa State Aviation Technical University, Ufa, Russian Federation Рассмотрен вопрос оптимального управления процессом нанесения гальванического покрытия в ванне с многосекционными анодами. Произведен анализ современных способов управления гальваническими процессами в ваннах с многосекционными анодами. Исследовано влияние плотности тока, межэлектродного расстояния, интенсивности перемешивания электролита, а так же форм и размеров обрабатываемых деталей на равномерность распределения толщины покрытия. В результате проведенных исследований установлен экстремальный характер зависимости равномерности покрытия от плотности тока и межэлектродного расстояния. Произведен анализ методов поиска экстремума. Разработан алгоритм решения задачи оптимального управления процессом нанесения гальванопокрытия в ванне с многосекционными анодами с использованием генетических алгоритмов. In this work the question of optimum control of process of electroplated coating in a bath with multisection anodes is considered. The analyses of processes of modern management methods in the plating bath with multisection anodes. The research effect of current density, distance between electrodes, the intensity of mixing the electrolyte and shapes and sizes of workpieces on the uniformity of the coating thickness. As a result of the conducted researches it is established the extremal character of dependence of uniformity of a covering on density of current and interelectrode distance is established. The analysis of methods of search of an extremum. An algorithm for solving optimal control application process tasks electroplating bath with multisection anodes using genetic algorithms.