Выпуск 2017 № 1

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ FUZZY SMART SENSORS WSN ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ

Аверкин А. Н., Лавров Г. К. - доцент Института САУ; аспирант

В статье предлагается к рассмотрению технология построения беспроводных сенсорных сетей, основанных на нечетких сенсорных узлах, представлен ее инструментарий. Подробно разобраны компоненты технологии, приведены примеры возможного использования. В заключении даны выводы о перспективах технологии.

скачать ( размер: 891 Кб, скачиваний: 113 )

САМОАДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ БАКТЕРИАЛЬНОГО ПОИСКА

Ершов Н. М., Полуян С. В. - доцент Института САУ; аспирант

Алгоритмы роевой оптимизации, рассматриваемые в данной работе, основаны на моделировании коллективного поведения в колониях живых организмов – муравьев, бактерий, пчел и т.д. Настоящая работа посвящена описанию нового подхода к построению самоадаптивных алгоритмов роевой оптимизации, в которых происходит автоматическая настройка части параметров алгоритма в процессе его выполнения. Идея построения самоадаптивного эволюционного алгоритма заключается в том, что на фоне основного алгоритма оптимизации запускается вспомогательный генетический алгоритм, целью работы которого является настройка параметров базового алгоритма, обеспечивающая максимально возможную скорость его сходимости. Приводятся результаты численного исследования самоадаптивного алгоритма бактериального поиска на примере решения стандартных тестовых задач непрерывной оптимизации.

скачать ( размер: 849 Кб, скачиваний: 59 )

ОБЗОР СВОЙСТВ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ, ИХ ПРИМЕНЕНИЯ

Соколов И. А., Миловидова А. А. - студент; старший преподаватель Института САУ

В статье рассматриваются понятие клеточного автомата и его формальное описание. Приведены различные классификации клеточных автоматов. Показаны сферы применения клеточного автомата. На примере задачи распространения пожара изложена возможность применения нечеткой логики и нечетких множеств при построении клеточного автомата.

скачать ( размер: 873 Кб, скачиваний: 98 )

МЕХАНИЗМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ СХОДИМОСТИ ИТЕРАЦИОННОГО МЕТОДА НЬЮТОНА

Никонов Э. Г., Казаков Д. С. - профессор Института САУ; студент

В работе приведен краткий обзор итерационных численных схем, основанных на методе Ньютона. Проведено сравнение различных численных методов ньютоновского типа. Исследовано влияние итерационного параметра в непрерывном аналоге метода Ньютона на область и скорость сходимости. Предложен подход к оптимизации процесса сходимости непрерывного аналога метода Ньютона (НАМН). На основании данного подхода разработан механизм управления скоростью сходимости непрерывного аналога метода Ньютона с использованием в качестве управляющего параметра – коэффициента изменения шага разностной схемы для численного решения дифференциального уравнения НАМН. На основе разработанного механизма управления процессом сходимости была предложена модификация непрерывного аналога метода Ньютона.

скачать ( размер: 1 MБ, скачиваний: 56 )

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПО КОНТРОЛЮ, ЭКСПЛУАТАЦИИ И РАЗВИТИЮ ИНЖЕНЕРНЫХ СЕТЕЙ ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ДУБНА

Черемисина Е. Н., Спивак Л. Ф., Кирпичёва Е. Ю., Русакова Е. А., Филиппов М. Н., Соколов А. С. - профессор, директор Института САУ; доктор технических наук; доцент Института САУ; старший преподаватель Института САУ; ассистент; ассистент

Среди городов Подмосковья наукоград Дубна занимает особое место по уровню применения современных компьютерных технологий в интересах управления развитием и благо-устройством городской территории. В немалой степени этому способствует активная позиция Администрации города, по инициативе которой разработана и сдана в эксплуатацию муниципальная геоинформационная система. В настоящей статье описан результат разработки и создания научной группой института системного анализа и управления геоинформационной системы по контролю, эксплуатации и развитию инженерных сетей государственно-го Университета «Дубна».

скачать ( размер: 1.4 MБ, скачиваний: 56 )

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РОБОТОТЕХНИКА Ч.3: КОНЦЕПЦИЯ КОГНИТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ – ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ РОБОТРЕНАЖЕР

Решетников А. Г., Тятюшкина О. Ю., Ульянов С. В. - доктор информатики (PhD), ст. преподаватель Института САУ; доцент Института САУ; профессор Института САУ

Рассматриваются функциональные структуры (социально значимой и востребованной социумом) интеллектуальной робототехники для применения в образовательном процессе. Дано описание структуры научно обоснованного роботренажера для разработки научно-методологического, программно-алгоритмического и технического базиса когнитивного обучения ИТ проектирования интеллектуальных самоорганизующихся робототехнических комплексов, объективно удовлетворяющих необходимым и возможным перспективным потребностям социотехнических систем.

скачать ( размер: 1.4 MБ, скачиваний: 103 )