Авторы

Синергия и эволюция информационных систем в управлении холдингом

Анализ реализуемости инновационных проектов по созданию наукоемкой продукции: алгоритмы и инструменты

Системный анализ в управлении рискованными проектами с применением специальных шкал (на примере процессов инвестирования)

Simulation modeling and fuzzy logic in real-time decision-making of airport services

Назначение приоритетов в технологических хабах на основе имитационного моделирования и нечеткой логики

Комплексное имитационное моделирование с применением генетических алгоритмов

Бактериальная оптимизация и комплексное имитационно-роевое моделирование продвижения инновационных проектов в регионы

Формирование структуры интеллектуальной системы анализа и рубрицирования неструктурированной текстовой информации в различных ситуациях

Разработка экономической информационной системы автоматизированного анализа неструктированных текстовых документов

Гибридное кибермоделирование в экономике: теория акторных сетей, симуляция, НЕ-факторы и сверхнечеткая логика

Инструментальная поддержка принятия решений в управлении мультипроектами по выпуску металлопродукции. Часть 1

Инструментальная поддержка принятия решений в управлении мультипроектами по выпуску металлопродукции. Часть 2

Применение нечетких деревьев решений для рубрицирования неструктурированных текстовых документов небольшого размера

Анализ коротких неструктурированных документов с использованием нечетких весов значимости и особых процедур интеграции экономической информации

Инвестиции, инновации, импорто-замещение: имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта в управлении проектными рисками

НЕ-факторы, темпоральная логика и нечетко-логические инструменты в гибридных моделях управления рисками импортозамещения

В последние пять лет проблемы импортозамещения стали возникать в промышленных отраслях различных стран: в России, Китае, Белоруссии и других. Основные причины – политические решения на государственном уровне в странах-производителях импорта, которые выражаются в виде санкций, а также недобросовестная конкуренция со стороны компаний-производителей, поддерживаемых на государственном уровне в этих странах. Поэтому в странах-потребителях разрабатываются технические и торгово-экономические мероприятия по обеспечению своей экономической безопасности. Соответствующие научные исследования и разработки в этих странах стали весьма актуальными. В статье рассмотрено решение задачи управления проектным риском импортозамещения закупаемой продукции с привлечением современных методов системного анализа и исследования операций. В проектах, как правило, рассматриваются два основных вида импортозамещения: улучшенный и радикальный. Исследуются десятки вариантов импортозамещения, которые группируются по трем видам: A – замена импорта на импорт из другой страны, которая не поддерживает санкции; B – разработка собственного продукта, полностью заменяющего импортный, и выпуск этого продукта на предприятиях страны; C – разработка новой системы, в состав которой входит этот продукт, если 100-процентный аналог не может быть закуплен в третьей стране или произведен внутри страны. Вариант A может быть самым простым, а вариант C – сложным или самым трудно реализуемым в смысле расхода материальных и временны́х ресурсов. Авторами предлагаются новые решения задачи выбора вариантов импортозамещения, основанные на установлении «справедливых» приоритетов реализуемым вариантам с применением гибридных моделей и специальной информационно-управляющей системы. Читать дальше...

Рубрицирование текстовой информации на основе голосования интеллектуальных классификаторов

Одним из приоритетов государственной политики России выступает практическая реализация концепции электронного правительства. Важным элементом этой концепции является организация эффективного взаимодействия органов власти и граждан, которая, помимо оказания государственных услуг, должна включать в себя обработку электронных обращений (заявлений, жалоб, предложений и т.п.). Исследования показывали, что скорость и оперативность обработки обращений в значительной степени зависит от качества определения тематических рубрик, т.е. решения задачи рубрицирования. Проведенный анализ обращений граждан, поступающих на электронную почту и официальные сайты различных органов власти, выявил ряд специфических особенностей (небольшой размер, наличие ошибок в тексте, свободный стиль изложения, рассмотрение нескольких проблем), которые не позволяют успешно применять традиционные подходы к их рубрицированию. Для решения указанной проблемы было предложено использовать различные методы интеллектуального анализа неструктурированных текстовых данных (в частности, нечетко-логические алгоритмы, нечеткие деревья решений, нечеткие пирамидальные сети, нейро-нечеткие классификаторы, сверточные и рекуррентные нейронные сети). В статье описаны условия применимости шести интеллектуальных классификаторов, предложенных для рубрицирования электронных обращений граждан. В их основе лежат такие факторы, как размер документа, степень пересечения тематических рубрик, динамичность их тезаурусов и объемом накопленной статистической информации. Для ситуации, когда конкретная модель не может произвести однозначный выбор тематической рубрики, предложено использовать метод голосования классификаторов, который позволяет существенно снизить вероятность ошибок рубрицирования на основе взвешенного агрегирования решений, полученных несколькими моделями, отобранными с помощью нечетко-логического вывода. Читать дальше...

Памяти главного редактора А. А. Емельянова

20 сентября 2020 г. скоропостижно скончался известный российский учёный Александр Анатольевич Емельянов – доктор экономических наук, профессор, Почётный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, профессор Национального исследовательского университета «Московский энергетический институт», главный редактор журнала «Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics», член правления НП «Национальное общество имитационного моделирования», лауреат общественного рейтинга «ТОП-100 самых цитируемых российских учёных по данным РИНЦ» в научном разделе «Информатика». Читать дальше...

Инструменты управления организационными изменениями с помощью методов роевого интеллекта

В условиях пандемии новой коронавирусной инфекции резко возросла значимость одноразовой посуды и упаковки для продуктов питания. С одной стороны, это способствовало повышению спроса на такую продукцию, а с другой – усилило и так острую конкуренцию на данном рынке. В результате перед производителями одноразовой посуды встала жизненно важная задача, связанная с поиском путей сохранения и расширения клиентской базы. Сегодня перспективным способом ее решения считается разработка и внедрение различных продуктовых и технологических инноваций. Однако реализация подобных проектов является достаточно сложным процессом, поскольку предлагает не только создание или модификацию производственных технологий и производимых продуктов, но и осуществление организационных изменений, связанных со всеми бизнес- процессами предприятия. Как показывает практика, особую роль при проведении таких организационных изменений играет человеческий фактор, при этом наибольшую угрозу для проекта представляют не ошибки планирования и реализации изменений, а сопротивление сотрудников. Одним из способов его предупреждения или снижения является создание специальной команды поддержки изменений, отличающейся инициативностью. Однако на практике достаточно трудно выявить таких сотрудников, которые не только имеют желание участвовать в реализации изменений, но и обладают достаточными знаниями, навыками, опытом для их проведения. Для решения данной проблемы было предложено моделирование поведения сотрудников, направленное на оптимизацию состава такой команды на основе исследования различных характеристик. Для его практической реализации использовался алгоритм пчелиных колоний, модифицированный путем введения элементов нечеткости (для задания начальных позиций поиска). Читать дальше...

Особенности построения гибридных имитационных моделей в Actor Pilgrim

В последние годы имитационное моделирование стало активно применяться для исследования социально-экономических процессов с целью проверки различных управленческих решений (в области анализа рисков, проектов, региональных процессов, логистики и т. д.). На сегодняшний день в России наибольшее распространение получили три системы имитационного моделирования (Actor Pilgrim, AnyLogic, GPSS World), каждая из которых имеет свои области применения. Так, для моделирования социально- экономических процессов в наибольшей степени подходит система Actor Pilgrim. Первая версия данной система была разработана группой под руководством доктора экономических наук, профессора Емельянова Александра Анатольевича более 35 лет назад для решения экспериментальных задач по направлению «Гибкие автоматизированные производства». В ее основу была положена новая парадигма моделирования, которая была построена на теории акторных сетей. Переход к решению новых задач, в первую очередь в области экономики, привел к необходимости дальнейшего развития системы за счет реализации временной, финансовой и пространственной динамики. В настоящее время развитие системы осуществляется за счет построения гибридных имитационных моделей, что связано с внедрением различных методов анализа. Так, при моделировании актуальных технико- экономических процессов (например, в области импортозамещения наукоемкой продукции) предложено использовать методы искусственного интеллекта, которые позволяют получать обоснованные решения в условиях информационной неопределенности. Хорошие результаты показали модели, включающие в себя методы нечеткой логики и роевые алгоритмы (в частности, бактериальной оптимизации). Современная система Actor Pilgrim предназначена для системных аналитиков, экономистов-математиков и других специалистов, знакомых с программированием, но не являющихся программистами-профессионалами. Читать дальше...

Рубрицирование текстовых документов на основе нечетких отношений различия

Одним из ключевых направлений информатизации деятельности органов государственной власти является разработка и внедрение систем автоматизированной обработки электронных обращений (заявлений, жалоб, предложений) физических и юридических лиц, поступающих на официальные веб-сайты и порталы органов власти федеральных округов, администраций областей и других территориальных образований. Важную роль при решении данной задачи играет рубрицирование, которое заключается в распределении обращений по тематическим рубрикам, определяющих направления деятельности департаментов, осуществляющих их обработку и подготовку соответствующего ответа. Результаты анализа специфических особенности таких текстовых сообщений (небольшой размер, отсутствие разметки, наличие ошибок, нестационарность тезауруса и т. п.) подтвердили невозможность применения традиционных подходов к рубрицированию и обосновали целесообразность применения методов интеллектуального анализа данных. В статье предложен новый подход к анализу и рубрицированию электронных неструктурированных текстовых документов, поступающих на официальные веб-сайты и порталы органов государственной власти. Он предполагает формирование древовидной структуры рубричного поля, основанной на нечетких отношениях различия между синтаксическими характеристиками документов. Анализ основывается на определении нечеткого соответствия этих документов по синтаксическим характеристикам со значениями центров кластеров, проводимого последовательно от корня к листьям построенного нечеткого дерева решений. Предлагаемый метод рубрицирования программно реализован и апробирован при автоматизированной обработке и анализе обращений (заявлений, жалоб и предложений) граждан, поступающих в Администрацию Смоленской области. Это позволило обеспечить оперативную и качественную актуализацию рубрик и анализ документов в условиях нестационарности состава тезауруса и значимости слов рубрик. Читать дальше...

Применение алгоритмов бактериальной оптимизации для выбора площадки под строительство резервуарного парка на магистральном нефтепроводе

Нефтяная отрасль является ведущей отраслью российской экономики, которая вносит крупнейший вклад в бюджет страны, создает огромное количество рабочих мест и полностью обеспечивает внутренние потребности в нефти и продуктах ее переработки. В России транспортировка сырой нефти от мест добычи до потребителей (в первую очередь, нефтеперерабатывающих заводов) осуществляется 5 видами транспорта. Наибольшее распространение получил трубопроводный транспорт, который обеспечивает транспортировку 83% сырой нефти и 30% нефтепродуктов. Важнейшим элементом трубопроводной системы являются резервуарные парки, которые используются для сбора и хранения нефти в местах соединения технологических участков трубопровода, а также перевалки на другие виды транспорта. Они являются особо опасными промышленными объектами, поэтому к их проектированию и строительству предъявляются крайне строгие требования. Важнейшим этапом строительства резервуарного парка является выбор площадки, который осуществляется на основе экономических критериев и инженерных требований. С целью сокращения количества вариантов его размещения, на которые будет выезжать изыскательская партия, предлагается проводить предварительный отбор наиболее перспективных территорий путем решения задачи многокритериальной оптимизации. Наличие огромного числа критериев приводит к необходимости использования эвристических методов, среди которых широкое распространение получили алгоритмы роевой оптимизации, основанные на моделировании коллективного поведения различных живых организмов. Для решения рассматриваемой задачи предложено использовать алгоритмы бактериальной оптимизации, которые позволяют учитывать и благоприятные, и негативные факторы, а также методы нечеткой логики. Читать дальше...

Использование популяционных алгоритмов для оптимизации температурного режима обжига фосфоритовых окатышей

Проблема рационального использования энергоресурсов особенно остро стоит перед энергоемкими производствами, к которым относятся высокотемпературная обработка горно-химического сырья (например, производство фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд путем сушки и обжига). В этой связи температурные режимы функционирования обжиговой конвейерной машины должны обеспечивать не только завершенность протекающих в ней химико-технологических процессов и требуемое качество продукции, но и энергоресурсосбережение. Таким образом, возникает актуальная научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты на основе результатов моделирования тепло- и массообменных процессов, протекающих в различных зонах обжиговой конвейерной машины. Невозможность проведения дорогостоящих натурных экспериментов приводит к необходимости использования методов компьютерного моделирования. Нелинейность, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность затрудняют применение традиционных методов детерминированного поиска. В этих условиях хорошие результаты показывают стохастические методы, преднамеренно вводящие элемент случайности в поисковый алгоритм. Сегодня широкое распространение получили популяционные алгоритмы, основанные на моделировании коллективного поведения живых организмов и отличающиеся возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. В качестве решения поставленной оптимизационной задачи предложено использование модифицированного алгоритма кукушкиного поиска (путем введения элементов нечеткости), которое обеспечивает комплексный учет огромного числа разнотипных параметров, задаваемых для каждой вакуум- камеры обжиговой конвейерной машины. Управление химико-энерготехнологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных данных и на основе имеющейся нейросетевой модели высокотемпературного процесса позволит максимально снизить количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающие условия функционирования обжиговых агрегатов. Читать дальше...

Применение коэволюционных алгоритмов для оптимизации режимов функционирования обжиговой конвейерной машины

В современных условиях постоянного роста цен на топливно-энергетические ресурсы особую актуальность приобрела проблема повышения энергоресурсоэффективности технологических процессов промышленного предприятий. Особенно остро она стоит перед энергоемкими производствами, к которым относится высокотемпературная обработка горно-химического сырья. Для снижения энергоемкости сложных химико-технологических процессов предлагается воспользоваться возможностями компьютерного моделирования, например, для оптимизации режимов функционирования существующего оборудования. В качестве примера была рассмотрена научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты в различных зонах обжиговой конвейерной машины, используемой для производства фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд, хранящихся в отвалах горно-обогатительных комбинатов. Специфика поставленной оптимизационной задачи (нелинейность целевой функции, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность) существенно ограничила возможности применения традиционных методов детерминированного поиска. Это обуславливает выбор популяционных алгоритмов, которые основаны на биоинспирированном подходе к моделированию коллективного поведения и отличаются возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. Для решения поставленной оптимизационной задачи использовался алгоритм кукушкиного поиска, отличающийся небольшим числом «свободных» параметров, влияющих на его сходимость. Для выбора оптимальных значений этих параметров предложено воспользоваться идеей коэволюции, заключающейся в параллельном запуске нескольких версий выбранного алгоритма с различными «настройками» для каждой подпопуляции. Управление химико-технологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных результатов позволит минимизировать количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающий режим функционирования обжиговой конвейерной машины. Читать дальше...

Направления модификации алгоритма искусственной пчелиной колонии для оптимизации параметров управления сложными социально-экономическими системами

В последние годы особой популярностью у исследователей, занимающихся вопросами многомерной и многокритериальной оптимизации, пользуются биоинспирированные алгоритмы, основанные на использовании популяционного подхода и вероятностной стратегии поиска. Такие алгоритмы базируются на принципах кооперативного поведения децентрализованной самоорганизующейся колонии живых организмов (пчел, муравьев, птиц и т. п.) для достижения определенных целей (например, для удовлетворения пищевых потребностей). Однако их практическое применение встречается с рядом трудностей, приводящих к снижению сходимости. В данной статье рассматриваются возможности модификации алгоритма искусственной пчелиной колонии путем использования стратегии гибридизации с различными методами интеллектуального анализа данных. Одной из таких проблем является отсутствие обоснованного подхода к определению исходных позиций поиска. В качестве решения предлагается разбиение популяции на кластеры, центры которых будут выступать в качестве исходных позиций. Необходимость взаимодействия особей обуславливает целесообразность использования нечеткой кластеризации, которая позволяет формировать пересекающиеся кластеры. Другая проблема связана с выбором «свободных» параметров, для которых авторами не были разработаны рекомендации по выбору их оптимальных значений. Для ее решения предложено воспользоваться идеей коэволюции, заключающейся в параллельном запуске нескольких взаимодействующих субпопуляций, для каждой из которых применяются различные «настройки». Предлагаемый алгоритм применим для задач многомерной оптимизации, в рамках которых требуется найти такое сочетания разнотипных элементов, принадлежащих некоторой «большой» совокупности, которое обеспечит достижение максимального эффекта при заданных ограничениях. Примерами таких задач является определение видового и количественного состава растений для формирования наземной экосистемы карбоновой фермы или массовый рекрутинг (подбор большого количества персонала на одинаковые должности). Читать дальше...

Направления гибридизации алгоритмов роевого интеллекта и нечеткой логики для решения оптимизационных задач в социально-экономических системах

Эффективное функционирование сложных социально-экономических систем в условиях неопределенности невозможно без решения многих задач поддержки принятия управленческих решений. В число таковых входят повышение качества выпускаемой продукции, снижение производственных затрат, обеспечение энерго- и ресурсосбережения, сокращение транспортных расходов, увеличение надежности цепи поставок, формирование сбалансированного портфеля проектов и другие. Их математическая постановка в типичном случае требует поиска глобального экстремума целевой функции, в случае многокритериальной постановки – проведения свертки критериев, что должно выполняться с учетом различных ограничений. При этом поиск оптимального решения обычно необязателен, и результат, близкий к таковому, считается приемлемым. К одним из наиболее востребованных методов решения задач в этой облегченной постановке принадлежат стохастические методы, позволяющие получить решение за время в ١٠2 – 103 раз меньшее времени выполнения алгоритмов на основе полного перебора. Особый интерес в последнее время проявляется к метаэвристическим методам, которые вдохновлены кооперативным поведением децентрализованной самоорганизующейся колонии живых организмов (пчел, муравьев, бактерий, кукушек, волков и т. п.) для достижения определенных целей – как правило, для удовлетворения пищевых потребностей. Согласно относительно недавно доказанной теореме «об отсутствии бесплатных обедов», универсального алгоритма, способного давать лучшие результаты независимо от решаемой проблемы, не существует, по причине чего направление усилий разработчиков смещается в сторону создания и совершенствования специализированных алгоритмов. Настоящая работа преследует цель установления подходов к конструированию методов, базирующихся на алгоритмах роевого интеллекта и нечеткой логики. На основе их классификации и анализа предложены возможные направления развития алгоритмов роевого интеллекта на различных шагах их выполнения (инициации популяции, миграции особей, оценки качества и отсева неперспективных решений) путем введения элементов нечеткости для повышения их эффективности при решении задач многомерной оптимизации параметров сложных социально-экономических систем. Читать дальше...