Авторы

Интеллектуальная обработка информации в области оценки недвижимости

Реализация национального проекта «Доступное и комфортное жилье — гражданам России» делает рынок недвижимости одной из наиболее динамично развивающихся сфер российской экономики. Значительный удельный вес активов юридических и физических лиц приходится на недвижимость, и это делает актуальной задачу определения ее стоимости. В статье предлагается расширение и уточнение традиционной концепции оценки недвижимости при помощи систем, основанных на интеллектуальных средствах обработки информации. Читать дальше...

Анализ инструментальных методов моделирования стохастических процессов в экономике

В работе проводится сравнительный анализ подходов к моделированию процессов фондового рынка с точки зрения перспективы их применения в образовательных и практических целях. Рассмотрение включало такие методы, как компонентный анализ временных рядов, фрактальное моделирование и моделирование с помощью р-адической математики. Проведенное исследование базировалось на массивах данных о динамике индекса ММВБ. Этапы проведенной работы отражают возможную логику изучения рассмотренных методов на предмет их включения в рабочие программы соответствующих дисциплин в рамках учебного процесса, а также использование данной методики аналитиками в практической деятельности. В качестве первой из задач рассмотрена задача детального компонентного анализа временного ряда, решение которой позволяет выявить основную тенденцию развития в виде квадратичной функции (в данном случае период составил 6 уровней) и цикличную составляющую, описывающую колебания мировой экономики (в данном случае период составил 55 уровней). Далее на основе фрактальной теории, основанной на самоподобии развития экономического процесса, было проведено моделирование, которое позволило выявить эргодичность динамического ряда индекса ММВБ с устойчивым влиянием только последних 24 уровней. Последняя из задач состояла в р-адическом моделировании паттернов временного ряда. Ее решение позволяет обнаружить эффект в виде уменьшения величины ошибки моделирования, в данном случае эта величина оказалась равной 6,8%. Приведен прогноз динамики курса ММВБ на четыре уровня, представленный в трех сценариях: оптимистичном, реалистичном и пессимистичном. Проведен анализ применимости рассмотренных методов для получения кратно-, средне- и долгосрочных прогнозов, даны оценки трудоемкости методов и потребностей в специальных средствах программной поддержки. Читать дальше...

Метод решения обратной задачи кинематики на основе обучения с подкреплением при управлении роботами-манипуляторами

Предложен метод решения обратной задачи кинематики для трехзвенного робота-манипулятора на основе одной из разновидностей машинного обучения – обучения с подкреплением. В общем случае эта задача состоит в нахождении законов изменения обобщенных координат захватного устройства манипулятора, обеспечивающих заданные кинематические параметры. При аналитическом решении задачи основой для расчета инверсной кинематики являются параметры Денавита – Хартенберга с дальнейшим выполнением численных матричных вычислений. Однако с учетом кинематической избыточности многозвенных манипуляторов такой подход трудоемкий и не позволяет в автоматизированном режиме учитывать изменения внешней среды в реальном времени, а также особенности области применения робота. Поэтому актуальной исследовательской задачей является разработка решения, в структуре которого присутствует блок самообучения, обеспечивающий решение обратной задачи кинематики в условиях изменяющейся внешней среды, поведение которой заранее неизвестно. В основе предлагаемого метода лежит имитация процесса достижения цели управления роботом (позиционирования захватного устройства манипулятора) в заданной точке пространства методом проб и ошибок. За приближение к цели на каждом шаге обучения вычисляется функция награды, которая используется при управлении роботом. В предложенном методе агентом является рекуррентная искусственная нейронная сеть, а средой, состояние которой наблюдается и оценивается, – робот-манипулятор. Применение рекуррентной нейронной сети позволило учитывать предысторию движения манипулятора и преодолевать сложности, связанные с тем, что в одну и ту же точку рабочей области могут приводить разные сочетания углов между звеньями. Апробирование предложенного метода проводилось на виртуальной модели робота, выполненной с помощью набора инструментов MatLab Robotics System Toolbox и среды Simscape, и оно показало высокую эффективность по критерию «время – точность» предложенного метода решения обратной задачи кинематики. Читать дальше...