Список статей

Предложена нейро-нечеткая модель ресурсного обеспечения инновационной деятельности промышленного предприятия. Модель реализует двухэтапную процедуру описания и управления инновационной деятельностью промышленного предприятия: на первом этапе выполняется классификация ресурсов взаимодействия на основе дополненного ­VRIO-анализа профиля взаимодействия, на втором проводится выбор стратегии инновационной деятельности. В основе нейро-нечеткой модели ресурсного обеспечения лежит стекинг частных моделей машинного обучения, таких как метод k-ближайших соседей, «случайный лес», многослойный персептрон. Результаты классификации частных моделей объединяются с помощью обучаемого дерева систем нечеткого вывода, выполняющего итоговую классификацию, что обеспечивает повышение ее точности по сравнению с отдельно взятыми частными моделями. Отличительной чертой модели является применение системы нечеткого логического вывода для оценки вероятности наличия ресурса, используемой при планировании потребности в нем, что позволяет учитывать экспертные суждения как входные данные. Апробирование нейро-нечеткой модели, проведенное в программной системе MatLab на примере решения задачи оценки ресурсного обеспечения инновационного процесса при взаимодействии приборостроительного предприятия региона с одним из контрагентов, показало работоспособность модели и высокую точность классификации ресурсов инновационного взаимодействия. Продолжение...

Купить статью

Управление сложными техническими объектами часто затрудняет отсутствие информации, необходимой для построения вероятностных моделей процесса управления. Альтернативный подход основан на моделях, в которых для идентификации эффективной с точки зрения выбранного критерия стратегии управления используются элементы теории нечетких множеств. К недостаткам нечетких ситуационных моделей относятся субъективный характер, обусловленный применяемыми для их построения экспертными данными, а также невозможность достаточно детального различения реакций объекта на одинаковые управляющие воздействия, что наиболее ярко проявляется в сложных технических объектах, на функционирование которых оказывает влияние множество ситуационных факторов. В работе предложен подход к построению нечетких ситуационных моделей на основе прецедентов, допускающий неоднозначность перехода при одинаковом управляющем воздействии из одной ситуации в другую в случаях, когда невозможно обеспечение стабильности как факторов неопределенности внешней среды, так и параметров самого объекта. Описан метод построения моделей, основанный на учете накопленных исторических данных относительно эксплуатируемого объекта. Такой принцип в значительной степени устраняет субъективность, присущую экспертным методам. Кроме того, программы, реализующие метод, отличает значительно меньшее время выполнения, что имеет важное значение для систем управления технологическими процессами. Для проведения вычислительных экспериментов разработана программа на языке Python. Проверка, которая осуществлялась на примере системы управления обжиговой машиной конвейерного типа, подтвердила работоспособность предложенного метода и модели. Продолжение...

Купить статью

Предложена вероятностная модель динамики продаж товара на маркетплейсе, учитывающая влияние длительности доставки на принятие потребителем решения о покупке этого товара. Предполагалось, что количество товара на маркетплейсе является неограниченным, а потребители при прочих равных условиях покупают товар у продавцов, предлагающих наименьшее время доставки. Кроме того, считалось, что каждый потребитель приобретает только одну единицу товара. Рассмотрены по отдельности случаи бесплатной и платной доставок товара до потребителя, а также общий случай, когда на маркетплейсе присутствуют потребители, выбирающие как бесплатную, так и платную доставку. В качестве случайных величин, определяющих динамику продаж товара, использовались следующие экономические факторы: моменты покупательской активности потребителей, длительность доставки и максимально возможная для потребителя длительность доставки, покупательская способность, цена на товар, количество продавцов и потребителей товара на маркетплейсе. Показано, что количество товара, проданного на маркетплейсе к определенному моменту времени, является случайной величиной, истинное значение которой при большом количестве потребителей мало отличается от математического ожидания этой случайной величины. Найдено аналитическое выражение для зависимости от времени математического ожидания количества проданного товара для случаев бесплатной и платной доставок, а также при наличии на маркетплейсе двух видов доставки. Проведено численное моделирование этой зависимости для всех рассмотренных видов доставки. При этом использовались частные законы распределения вероятностей указанных выше экономических факторов, имитирующие определенное поведение потребителей и продавцов на маркетплейсе. Кроме этого, в случае платной доставки при численном моделировании применялась найденная на основе эмпирических данных зависимость стоимости доставки от ее длительности. Проанализировано влияние параметров закона распределения вероятностей длительности доставки на такие характеристики динамики объема продаж, как максимально возможный объем продаж и скорость приближения математического ожидания количества проданного товара к максимальному объему продаж. Продолжение...

Купить статью

Корректная классификация земельных участков по их типам, например, таким как лесные, сельскохозяйственные, урбанизированные, водные объекты и прочие, относится к актуальным задачам дистанционного зондирования Земли и разработки геоинформационных технологий. Точность и надежность результатов такого категорирования имеют первостепенное значение для эффективного использования природных ресурсов, рационального землепользования и мониторинга состояния окружающей среды. В статье представлен подход к решению задачи категорирования земельных участков по спутниковым снимкам путем применения модифицированной стандартной модели сверточной нейронной сети. Основное внимание уделено модификации архитектуры сети с целью повышения точности классификации земельных участков. Авторами предложен подход к обучению и оптимизации сети с целью решения указанной задачи. Подробно рассматриваются этапы подготовки данных, включая предварительную обработку спутниковых изображений, их аннотирование и создание высококачественных обучающих выборок. Представленные подходы к обучению и оптимизации сети включают использование современных техник регуляризации, методов адаптивного обучения и стратегий балансировки классов, что позволяет эффективно обрабатывать как большие объемы данных, так и более ограниченные наборы специфической информации. Для проверки работоспособности подхода и получения значений показателей качества проведены эксперименты по обучению и тестированию модели на различных наборах данных спутниковых изображений. Результаты эксперимента позволяют считать, что точность категорирования, достигаемая на основе созданной модели, отвечает требованиям Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии для исследования отдаленных территорий на предмет пригодности земель для их рационального использования, и предлагаемый метод может применяться для решения практических задач. Продолжение...

Купить статью

Одним из перспективных способов снижения зависимости отечественной промышленности от поставок критически важных товаров, комплектующих и сырья, необходимых для построения и эффективного функционирования многостадийных производственно-технологических цепочек, является активизация процессов по их импортозамещению, в том числе с помощью различных мер государственной поддержки. Однако критическая потребность в обширнейшем перечне продукции приводит к необходимости проведения отбора наиболее «перспективных» проектов для включения в программно-целевые документы с использованием набора критериев (порой даже нефинансового характера). В результате возникает актуальная научно-практическая задача разработки подходов к формированию мультипроектов (совокупности проектов), которые могут претендовать на государственную поддержку в рамках различных программ снижения импортозависимости и преодоления технологического отставания российской промышленности, на основе применения современных экономико-математических методов. В приложении к поставленной задаче мультипроект можно представить в виде «набора» (множество несвязанных проектов), «цепи» (жесткая последовательность проектов) или «сети» (проекты со сложными логико-временными взаимосвязями). Специфика каждого из указанных видов определяет условия и накладывает ограничения на процесс отбора компонентов для включения в их составы, который заключается в поиске наилучшей комбинации проектов и/или программ, т. е. сводится к задаче условной многомерной оптимизации. В условиях отсутствия требования нахождения «строго оптимального» состава можно воспользоваться метаэвристическими методами, которые способны находить близкие к таковым решения за «приемлемое» время. Среди них наиболее масштабным и известным классом представляются алгоритмы роевого интеллекта, базирующиеся на принципах коллективного поведения популяции живых организмов. В данной статье предлагается для формирования состава мультипроектов воспользоваться алгоритмами, вдохновленными коллективным поведением стаи волков (Grey Wolf Optimizer) и косяка рыб (Fish School Search) для удовлетворения своих пищевых потребностей. Для повышения эффективности их использования при решении задачи поиска наилучшего состава «набора» и «сети» проектов была предложена их гибридизация с методами нечеткой логики (в частности, нечеткой кластеризацией и нечетко-логическим выводом). Продолжение...

Купить статью

Для установления закономерностей протекания полимеризационных процессов целесообразно применять методы математического моделирования. На основе математического описания процесса можно определить оптимальные условия его протекания, обеспечивающие повышение его эффективности, а также качество выпускаемых полимеров. Одной из задач оптимизации процессов полимеризации является задача определения начального состава реакционной смеси, который обеспечивает достижение заданных количественных или качественных показателей процесса. Целью работы является разработка алгоритма определения начальных концентраций компонентов реакции синтеза полимеров. Приведена постановка задачи поиска оптимальных концентраций компонентов процесса синтеза полимеров и численный алгоритм для ее решения. Так как кинетическая модель процесса полимеризации представляет собой бесконечную систему обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений, то при ее решении с помощью классических методов оптимизации возникают трудности вычислительного характера. Поэтому для расчета оптимального начального состава реакционной смеси полимеризационного процесса предлагается применить метод искусственных иммунных систем. Данный метод позволяет преодолевать локальные экстремумы в многомерных пространствах поиска и его легко реализовать для конкретного процесса при изменении количества оптимизируемых параметров. Разработанный алгоритм на основе метода искусственных иммунных систем включает в себя процедуру преобразования бесконечной системы дифференциальных уравнений, описывающих кинетику полимеризационного процесса, к конечному виду с помощью метода моментов. Работа алгоритма апробирована на промышленно значимом процессе полимеризации бутадиена на неодимсодержащей каталитической системе. Вычислены оптимальные концентрации реагентов, обеспечивающие получение полимера с заданными свойствами. Продолжение...

Купить статью