Выпуск 2018 № 3
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ ПОПУЛЯЦИОННЫХ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ С ПОМОЩЬЮ ПРОКСИ-ПРИЛОЖЕНИЙ
Работа посвящена описанию модели и ее программной реализации для автоматического распараллеливания эволюционных и роевых алгоритмов оптимизации. В работе рассматривается классификация паттернов взаимодействия между особями популяции, на основе которой предлагается метод автоматического распараллеливания алгоритмов данного класса с учетом различных моделей параллельного выполнения. Показывается, как в рамках предложенной модели можно строить параметризованные прокси-приложения, эмулирующие параллельное выполнение заданного алгоритма, с целью исследования эффективности распараллеливания, а также для оптимальной настройки аппаратных средств.

ОБЗОР PVT-СИМУЛЯТОРОВ ДЛЯ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЙ УГЛЕВОДОРОДОВ
PVT-симулятор – программа, которая симулирует свойства жидкости по корреляциям, исходя из простейших начальных данных (плотность, состав, темп, давление). В статье представлен обзор наиболее распространенных PVT симуляторов и их возможностей. Освоение углеводородных месторождений предполагает их гидродинамическое моделирование на основе моделей пластовых флюидов. При этом численные модели пластовых флюидов создаются с использованием PVT – симуляторов. Решение поставленных в исследовании задач в первую очередь будет зависеть от того, какой PVT-симулятор выберет исследователь. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проек-та №17-08-01270 А.

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УМНОГО ГОРОДА
В статье рассмотрены проблемы развития и управления современного города, приведено описание концепции «умного города», перечислен ряд проблем, препятствующих созданию информационных систем, необходимых для реализации данной концепции. Для преодоления приведенных проблем предложена архитектурная модель, основанная на использовании сети когнитивных датчиков и искусственных нейронных сетей.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМ РОБОТОМ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ СТАБИЛИЗАЦИИ В ШКОЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ РОБОТОТЕХНИКЕ
Целью этой работы является разработка системы стабилизации движения робота по оптимальному курсу, на примере задачи «Движение по линии», как базис информационной технологии и образовательного процесса в области интеллектуальной робототехники. На примере системы автоматического управления (САУ) демонстрируются методы управления неустойчивым объектом и проводится сравнение различных регуляторов по установленным критериям качества. Основой для создания системы послужил классический ПИД-регулятор. В качестве объекта управления послужил робот, созданный на основе конструктора LEGO Mindstorm. Для реализации системы был использован язык Java.

УПРАВЛЕНИЕ ДОСТУПОМ К ЗАЩИЩЕННЫМ РЕСУРСАМ ПРИ ПОМОЩИ JSON WEB TOKENS
В данной статье рассматривается технология применения json web токенов (JWT) для управления доступом в веб-приложении, структура и процесс создания токенов, а также варианты их хранения на стороне клиента.

КВАНТОВЫЙ СИМУЛЯТОР. Ч. 1: МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ «КАРЕТКА – МАЯТНИК» НА ОСНОВЕ КВАНТОВОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Статья открывает цикл работ по разработке квантового симулятора на примере си-стемы «каретка – маятник» на основе квантового генетического алгоритма. Особое внимание уделено актуальности разработки симуляторов в целом и конкретно для образовательного процесса в интеллектуальной робототехнике. В статье описывается выбор средств раз-работки, процесс проектирования симулятора и параллельной частичной реализации одного из алгоритмов.

INTELLIGENT IT FOR STUDENT EDUCATION IN QUANTUM INFORMATICS. PT 1: LOGIC OF CLASSICAL / QUANTUM PROBABILITIES
The goal of this pedagogical article is to understand the how the apparently objective probabili-ties of quantum mechanics can be fit into Bayesian framework, which allows different people to make different probability assignments. In another words, we will discuss how the apparently objective probabilities predicted by quantum mechanics can be treated in the framework of Bayesian probabil-ity theory, in which all probabilities are subjective.

IMPROVING UPSELL BY CLUSTERING CUSTOMERS’ ORDERS: MACHINE LEARNING APPROACH
This article aims to test the hypothesis that the use of machine learning algorithms better builds personal communication with consumers than does expert opinion regarding this question. Clustering and classification algorithms were applied in order to segment the dataset of clients. New sequences for offering to clients additional products based on joining segmentation and expert opinion have revealed the advantages of this approach.
