Архив номеров

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.

В статье рассматривается возможность применения прецедентного подхода для повышения эффективности управления теплофизическими и химико-энерготехнологическими процессами обработки рудного сырья. Предлагается использовать композиционную онтологическую модель, включающую в себя онтологии теплофизических и химико-энерготехнологических процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья, а также управления этими процессами на горно-обогатительных комбинатах. Применение указанной модели позволяет обеспечить учет как специфических свойств и характеристик рассматриваемых процессов, так и уникальных задач и показателей управления. Использование композиционной онтологической модели также позволяет хранить информацию не только в количественном, но и качественном виде. Для формирования решений по обеспечению поддержки процессов управления обработкой рудного сырья предлагается использовать модифицированный прецедентный подход, который заключается в возможности работы с предложенной композиционной онтологической моделью при определении наиболее близкого решения к текущей ситуации, а также в формировании количественных значений этих решений на основе информации, представленной в лингвистической форме. Имеется возможность учета степени значимости каждой из онтологий при выработке решений для каждой отдельной текущей ситуации, возникающей при управлении процессами обработки рудного сырья.

В статье дано обоснование актуальности разработки индивидуальной траектории обучения в сфере онлайн-обучения. Проанализированы проблемы формирования индивидуальной траектории обучения. Выделена основная проблема персонализации обучения с точки зрения обучающегося – сложность в нахождении наиболее подходящей последовательности изучения учебных объектов, которые наилучшим образом соответствуют его навыкам и предпочтениям. Сделан вывод о том, что существующие практики и методики организации персонализированного образовательного процесса курсов в условиях онлайн-обучения ориентированы на статистические характеристики обучающихся, не изменяющиеся на протяжении изучения онлайн-курса. Следовательно, существует необходимость разработки методики формирования индивидуальной траектории обучения. Предложенный подход позволяет рассматривать формирование рекомендаций как динамический процесс. Разработан алгоритм по формированию индивидуальной траектории обучения, который состоит из многокритериального выбора последовательности онлайн-курсов в каждый момент принятия решений согласно заданному множеству критериев и последовательному освоению навыков. Выбор онлайн-курсов осуществляется с использование метода кластерного анализа k-средних. Выделены группы кластеров, которые соответствуют критериям онлайн-курсов. Каждый кластер состоит из максимально близких объектов – онлайн-курсов. На основе данных результатов осуществляется последовательный выбор онлайн-курсов, используя имеющуюся в наличии информацию о требованиях пользователя и навыках, которые необходимо приобрести обучающемуся. Цель разработки по формированию индивидуальной траектории обучения заключается в предоставлении обучающимся наиболее подходящей последовательности учебных объектов в соответствии с их навыками и предпочтениями.

В статье представлено решение по разработке системы автоматизированного функционального тестирования портала электронных услуг. Предлагаемое решение учитывает особенности архитектуры портала электронных услуг и интегрированных с ним информационных систем. Для получения результата использованы методы эмуляции действий реальных пользователей портала электронных услуг и методы организации работы с автоматизированными тестами, чекерами, учетными записями пользователей. Представлена реализация функционала расписания и очереди запусков автоматизированных тестов. Реализация компонента функционального тестирования дополнена описанием процесса создания новых автоматизированных тестов. Используя систему автоматизированного функционального тестирования, оператор портала электронных услуг получит возможность осуществлять этот процесс так часто, как сочтет необходимым. Верификация полученных результатов разработки достигнута за счет представления структуры и содержания экранных форм интерфейса системы. Практическая значимость результатов заключается в том, что предложен подход к созданию простых и экономичных методов проведения функционального тестирования электронных порталов, с помощью которого пользователи системы, в том числе не обладающие специальными навыками в программировании, смогут создавать автоматизированные тесты и актуализировать существующие скрипты автоматизированных тестов. Для обеспечения этих возможностей в статье представлены решения по созданию псевдоязыка и интерпретатора к нему. Все представленные решения являются масштабируемыми и могут быть использованы при работе с другими электронными порталами.

Статья посвящена вопросам контроля операционных рисков (ОР) кредитной организации (КО), возникающих в процессе использования IT-технологий. Среди банковских рисков операционный риск занимает особое место прежде всего в силу того, что он затрагивает различные сферы банковской деятельности и его трудно отделить от других видов риска. Операционные риски возникают в том числе в результате простоя или некорректной работы технических систем и оборудования. В связи с постоянным ростом степени автоматизации банковских бизнес-процессов возникают новые группы ИТ-риска, которые могут оказывать существенное влияние на деятельность кредитной организации. Целью работы является создание с использованием высокоуровневой библиотеки Keras на языке Python искусственной нейронной сети (ИНС), которая в автоматизированном режиме контролирует уровень критичности возникшего ИТ-риска. В статье на основе проведенного анализа риск-событий, связанных с использованием ИТ-технологий, выделены потоки данных, поступающих на вход нейросети, и определена ее структура. В работе также приводятся результаты обучения созданной авторами нейросети на основе сформированных наборов данных. Использование интеллектуальных методов оценки уровня критичности операционного ИТ-риска позволяет оперативно принимать меры по минимизации последствий и таким образом снизить прямые и косвенные потери. В связи с изложенным выше автоматизация управления операционными рисками на основе применения нейросетевых технологий является на сегодняшний момент для кредитных организаций одной из наиболее актуальных задач. Полученные результаты новы и могут быть использованы кредитными организациями в процессе построения автоматизированных систем контроля и управления операционными рисками.

В статье проводится анализ работы тиристорных автоматических переключающих устройств для агрегатов бесперебойного питания атомных станций. Они являются частью системы аварийного электроснабжения электрооборудования сети собственных нужд c номинальным напряжением 0,4 кВ. В такой системе надежного питания особо ответственных потребителей обязательно используются альтернативные сети и резервные источники. Обычно группы потребителей собственных нужд атомных станций запитаны от инверторной сети, чтобы в случае отключения резервной байпасной сети эти нагрузки продолжали питаться от агрегата бесперебойного питания. Он имеет в своем составе зарядное устройство – управляемый выпрямитель, блок аккумуляторных батарей и транзисторный инвертор. Переход от одной сети к другой в любом направлении должен быть «безударным» во избежание срабатывания защит агрегатов бесперебойного питания и других электрических защит системы надежного питания. При наличии сбоев в алгоритмах или их нерациональной организации процессы перехода между сетями могут сопровождаться нарушением бесперебойности питания или междуфазными короткими замыканиями. В системе компьютерной математики MatLab создана структурная имитационная модель для отработки алгоритмов перехода при различных фазовых сдвигах сетей и направлениях перехода. Проанализирован алгоритм перехода между сетями для агрегатов бесперебойного питания одной из фирм-производителей, поставлявших оборудование на атомные станции. Предложен более безопасный оптимальный алгоритм управления переключениями сетей с пофазным контролем спадания токов отключаемой сети. Предложения подкреплены результатами компьютерного моделирования.

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка алгоритма выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях, обеспечивающих информационное взаимодействие региональных органов государственного управления, а также их коммуникацию с населением региона. Актуальность темы исследований обусловлена значительным ростом кибератак различных видов на вычислительные сети органов государственной власти и необходимостью повышать уровень защищенности этих сетей за счет интеллектуализации методов борьбы с угрозами информационной безопасности. В основе алгоритма лежит применение методов машинного обучения для анализа входящего трафика с целью выявления событий, влияющих на состояние информационной безопасности органов государственной власти. Алгоритм предусматривает препроцессинг входного трафика, в результате которого формируется набор изображений (сигнатур), получаемых на основе бинарных файлов Wasm, а затем запускается классификатор изображений. Он содержит последовательное включение глубоких нейронных сетей – сверточной нейронной сети для классификации сигнатур и рекуррентной сети, которая обрабатывает последовательности, получаемые на выходе сверточной сети. Особенности формирования сигнатур в предлагаемом алгоритме, а также последовательностей на входе в рекуррентную сеть дают возможность получать результирующую оценку информационной безопасности с учетом предыстории текущего ее состояния. Выход рекуррентной сети агрегируется с результатом сравнения актуальных сигнатур с имеющимися в базе данных. Агрегация выполняется системой нечеткого вывода второго типа, использующей импликацию по алгоритму Мамдани, которая и вырабатывает итоговую оценку угроз информационной безопасности. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный алгоритм, проведены эксперименты на синтетическом наборе данных, которые показали работоспособность алгоритма, подтвердили целесообразность его дальнейшего совершенствования.

Процесс создания перспективных технических средств всегда базируется на результатах ранее проведенных исследований, посвященных определению и обоснованию технических требований, предъявляемых к разрабатываемым образцам. Использование современных методов имитационного (компьютерного) моделирования на этапе выполнения научно-исследовательских работ помогает провести анализ множества доступных вариантов реализации разрабатываемых систем, оценить степень нагрузки на их отдельные элементы, сформировать обоснованные предложения по способам функционирования и составу. В статье изложен один их способов применения метода имитационного моделирования, разработанный для оценки эффекта, получаемого при изменении количества путевых железнодорожных тележек, используемых для подачи звеньев рельсошпальной решетки к месту их укладки. Оценка выполняется на основании тактико-технических характеристик перспективного портального тракторного путеукладчика. Результатом моделирования являются статистические данные временных показателей процесса укладки рельсошпальной решетки. Разработанная имитационная модель позволяет на этапе проведения научно-исследовательской работы, посвященной созданию мобильных средств для укладки железнодорожного пути, в условиях дефицита исходных данных и сложности проведения натурного эксперимента с реальными объектами выполнить расчет времени производства отдельных технологических циклов. Для этого необходимо оценить степень загруженности производственных мощностей и математически обосновать оптимальное количество задействованных транспортировочных средств в целях снижения времени простоя технических средств, используемых на погрузочных и путеукладочных работах. В качестве исходных данных взяты основные технические характеристики перспективного тракторного путеукладчика ПБ-5, путевых железнодорожных тележек ПТ-13, универсальных устройств для постановки на железнодорожный путь автомобильной и пневмоколесной техники. Исследуемый производственный процесс моделировался исходя из принятых вариантов организации и технологии выполнения работ согласно технологической карте «Укладка путеукладчиком рельсошпальной решетки звеньями», включенной в «Сборник технологических карт выполнения путевых работ». Разработанная модель может выступать в роли источника статистических данных для организационно-связанных многоузловых многоканальных моделей функционирования формирований транспортного строительства, включающих в себя несколько уровней представления функционирования системы.

В статье анализируются вопросы применения имитационных моделей для решения задач управления сложными системами. Описывается история вопроса – постепенное расширение направлений их использования в управлении. Отмечаются достаточно успешные результаты использования имитационных моделей для стратегического управления сложными системами в самых различных областях, например работы, описанные в [6, 7]. Упомянуто, что достаточно большое время исполнения большинства имитационных моделей затрудняет применение их в оперативном управлении, особенно для сложных систем. Предлагаются перспективы решения этой проблемы, связанные с синергией множества объективных факторов: появлением принципиально новых вычислительных возможностей, использованием современных концепций имитационных исследований, комбинацией метода имитационного моделирования с многофакторной оптимизацией и использованием модели в качестве решателя. Предоставление возможности проведения оптимизирующих экспериментов с моделью позволяет находить и рекомендовать наилучшие направления развития системы. Эффективность применения оптимизирующих экспериментов показана в статье для нахождения варианта оптимального планирования выпуска продукции нефтеперерабатывающим предприятием. Успешно была апробирована технология получения оптимального решения в среде моделирования за счет подключения к среде моделирования ­GPSS Studio комплекса многопараметрической оптимизации ­IOSO. По результатам работы был сделан вывод, что в перспективе получение оптимального решения позволит использовать имитационную модель в качестве автоматического «интеллектуального решателя» в автоматизированных процессах производственного планирования. Проведенный анализ и оценки показали, что комплексное использование всех новых возможностей обеспечивает достижение синхронизации времени исполнения модели и требуемого времени реакции на выработку управляющего решения. Делается вывод о начале активного использования метода имитационного моделирования для оперативного управления сложными системами.

Современные условия хозяйствования отличаются высокой степенью неопределенности и сложности, слабо поддающейся формализации. Нечеткие когнитивные карты позволяют решить эту задачу – справиться со сложностью, но к построению когнитивных карт привлекают экспертов, объективность мнений которых может вызывать сомнения. В связи с этим задача разработки аналитического инструментария, позволяющего повысить осведомленность лиц, принимающих решения, о реальном положении дел в организации и во внешней среде, является актуальной, т. к. способствует росту эффективности их деятельности. В статье предложена и апробирована процедура автоматизированного построения причинно-следственной диаграммы с использованием статистических методов, а также методов и моделей машинного обучения. С помощью современных методов тематического моделирования выявляются ключевые темы (концепты) в рассматриваемой области за рассматриваемый промежуток времени. Далее используется модель Doc2Vec для того, чтобы получить числовой вектор фиксированной длины из выявленных тем. Затем используется тест Грэнджера, чтобы установить возможность причинно-следственной зависимости между найденными темами. Построенная причинно-следственная диаграмма позволяет описать текущую ситуацию и осознать ключевые концепты в рассматриваемой области. По данным российских ­СМИ за 20 лет (с 2002 по 2021 г.) была построена причинно-следственная диаграмма, отражающая проблемы стратегического управления в России. Проведенный анализ позволил сделать вывод, что тема, посвященная проектам России, является наиболее значимой в рассматриваемой области.