ivdon3@bk.ru
В работе представлен обзор исследований по интеграции эволюционной теории игр (ЭТИ) и мультиагентного обучения с подкреплением (MARL). Проанализированы основные проблемы MARL и соответствующие преимущества ЭТИ. В результате анализа установлено, что внедрение ЭТИ позволяет эффективно решить проблемы нестабильности, распределения кредитов и частичной наблюдаемости в MARL, обеспечивая стабильную стратегическую конвергенцию и новый путь для групповой оптимизации. Показано, что интеграция ЭТИ и MARL формирует перспективную теоретическую и техническую основу для прорыва в технологиях мультиагентного управления. Наряду с этим, для глубокого слияния двух направлений в будущем предстоит оптимизировать механизмы интеграции, разработать более надежные алгоритмы и укрепить прикладные исследования в сложных гетерогенных системах.
Ключевые слова: эволюционная теория игр, мультиагентное обучение с подкреплением, мультиагентное управление, нестабильность, распределение кредитов, частичная наблюдаемость
Статья посвящена применению методологии системного анализа к исследованию архитектур серверов приложений. Рассматриваются принципы системного подхода применительно к программным платформам. Предложена классификация архитектур по степени распределенности, принципу компонентной организации, способу обработки запросов и применяемым архитектурным паттернам. Проведен компонентный анализ типовой многоуровневой архитектуры с выявлением функциональных связей и механизмов взаимодействия элементов. Определены критерии оценки архитектур с позиций системного подхода, включая производительность, масштабируемость, доступность и модифицируемость. Рассмотрены методы декомпозиции и архитектурные паттерны в контексте их системных свойств, что создает основу для обоснованного выбора проектных решений в зависимости от требований конкретных задач.
Ключевые слова: системный анализ, архитектура серверов приложений, классификация архитектур, компонентный анализ, архитектурные паттерны, декомпозиция систем, критерии оценки архитектур, монолитные архитектуры, микросервисные архитектуры, многоуровневые архитектуры
В последние годы безопасная эксплуатация объектов энергетики чаще обеспечивается системами неразрушающего контроля, имеющих вероятностный характер. В статье рассматривается способ прогнозирования и оценки количества пропущенных дефектов, решая обратную задачу. Проводится детальный анализ косвенных проявлений и прогнозирование косвенного параметра с использованием библиотеки глубокого обучения – Keras, определяющих количественные характеристики исследуемого объекта. Результаты исследования показывают обнадеживающую точность прогнозирования с исправимыми признаками переобучения модели.
Ключевые слова: неразрушающий контроль, дефект, кривые распределения вероятности обнаружения дефектов, синтетические данные для глубокого обучения, регрессионное прогнозирование, Keras, структурные и семантические признаки, нелинейные зависимости
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматривается разработка системы мониторинга для автоматического обнаружения и классификации дефектов картонной упаковки на складе. Предлагаемое решение представляет собой веб-приложение, использующее нейросетевую модель YOLOv8 для детекции дефектов в реальном времени. Модель обучена на кастомном датасете изображений дефектных и исправных коробок. Выполнена интеграция модели в приложение на Flask и добавлен аналитический модуль (Apache Superset) для визуализации статистики. Испытания системы в различных сценариях подтвердили ее высокую точность и эффективность в улучшении контроля качества упаковки.
Ключевые слова: компьютерное зрение, обнаружение дефектов, картонная упаковка, YOLOv8, глубокое обучение, система мониторинга, видеоаналитика
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В работе приведены результаты исследований по синтезу математической модели процесса сварки ответственных конструкций энергетического машиностроения. Для количественной оценки состояния компонент сварочного производства предложен энтропийный подход, позволяющий проводить исследование объектов с учетом стохастического характера происходящих в нем процессов. В качестве средства получения информации предложена информационно-аналитическая система обеспечивающая возможность проведения измерительных процедур в реальных производственных условиях. Измерениям подлежат электрические сигналы тока и напряжения сварки. На первом этапе сигналы преобразуются во временные ряды и подвергаются энтропийной параметризации. Далее осуществляется мониторинг состояния на основе векторной энтропийной модели. В основу построения модели заложена процедура сравнения векторных энтропий характеризующих состояния компонент предыдущего и текущего процессов сварки.
Ключевые слова: мониторинг, информация, энтропия, сварочное производство, моделирование сложных систем
Работа посвящена вопросам совершенствования процессов подготовки семейств методических материалов, в том числе для обеспечения образовательного процесса в высших учебных заведениях. Генерация материалов осуществляется с использованием возможностей настольной издательской системы LuaLaTeX. В основе предлагаемого решения лежит интеграция скриптового языка программирования Lua и языка компьютерной верстки TeX. Данный подход позволяет реализовать концепцию мультивариантного документа, в котором управление логикой сборки и контентом происходит на программном уровне. Практическая значимость работы заключается в повышении эффективности разработки и модернизации семейств методических материалов, что обеспечивается за счет автоматизированной сборки документов из единого источника.
Ключевые слова: семейство методических материалов, мультивариантный документ, автоматизация верстки, образовательный контент, консистентность данных
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В работе рассматривается вариант модификации (m, m) схемы визуальной криптографии с использованием квазиортогональных матриц. Предложено использование матриц Мерсенна с двумя значениями уровней {a, -b}. Исследуется сценарий частичного компрометирования ключа, при котором потенциальному нарушителю известна структура матрицы-ключа, но отсутствует информация о конкретных значениях её уровней {a, -b}. Проведено численное моделирование процесса восстановления изображений с секретом в оттенках серого при использовании матриц Мерсенна фиксированного порядка и структуры с различными наборами параметров уровней. Показано, что даже при крайне малых отклонениях значений уровней от истинных восстановление визуально различимого изображения становится невозможным. Полученные результаты подтверждают, что использование матриц Мерсенна расширяет пространство ключей по сравнению более ранней схемой (m, m) с использованием матриц Адамара и обеспечивает дополнительный уровень защиты в задачах визуальной криптографии.
Ключевые слова: изображение с секретом, матрицы Адамара, матрицы Мерсенна, матричное умножение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Статья посвящена количественной формализации критериев оценки качества для применения в автоматизированной системе управления качеством на этапах конструкторской подготовки производства (КПП). В статье рассмотрены этапы технического предложения, эскизного проекта, технического проекта и разработки рабочей конструкторской документации. Предложена унифицированная процедура оценки по пяти ключевым группам критериев качества машиностроительного изделия: качество технических решений, надежность и работоспособность, безопасность, технологичность и унифицированность, а также эксплуатационные свойства. Объединение критериев в группы позволяет обеспечить сквозную оценку КПП между этапами, что обеспечивает возможность экспертов для проведения оценки. Для каждой группы сформулирован способ получения итогового показателя, обеспечивающий получение сопоставимой числовой оценки, практически пригодной для дальнейшего использования в автоматизированной системе управления качеством на этапах КПП. Методологической основой исследования выступил анализ источников, позволяющих выявить наиболее характерные проблемы и требования к проведению оценки качества на этапах КПП. Полученные результаты способствуют повышению степени формализации процедуры оценки качества на ранних стадиях жизненного цикла изделия, что создает условия для повышения качества выпускаемой продукции за счет систематической и воспроизводимой оценки инновационных решений. Предусмотрены процедуры нормирования шкал и установления пороговых значений.
Ключевые слова: конструкторская подготовка производства, оценка качества, формальные критерии, техническое задание
работа касается проблем идентификации систем с нелинейностями смешанного вида. Показан усовершенствованный способ частотной идентификации с применением системы корреляторов, позволяющий регистрировать билинейную частотную характеристику. Предложен подход, обеспечивающий более точное измерение частотных характеристик ядер Вольтерра, заключающийся в коррекции откликов. Демонстрируется работоспособность предложенного подхода на примере нелинейной системы, включающей блок нечувствительности. На основе известных аналитических значений рассчитываются погрешности методов.
Ключевые слова: ряд Вольтерра, системная идентификация, нелинейные системы, кусочные нелинейности, частотные характеристики, уравнение Риккати
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье описывается эксперимент по составлению обучающей выборки, обучению и тестированию модели нейронной сети системы компьютерного зрения для распознавания прогаров защитной трубы на установке непрерывной разливки стали. Рассматривается вопрос обоснованности аугментации данных для обучения. Анализируются полученные результаты.
Ключевые слова: компьютерное зрение, детекция объектов, датасет, аугментация, сталеплавильное производство, непрерывный разлив стали, прогар защитной трубы
В данной статье рассматривается проблема разработки Android-приложений в защищенных, изолированных от сети средах, где отсутствует прямое подключение к интернету. Основная цель — разработка надежного метода непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) Android-артефактов в этих условиях. Предложенное решение методологически интегрирует контейнеризацию Docker для обеспечения стандартизированной среды сборки с Nexus Repository Manager для создания полного локального зеркала всех внешних зависимостей, таких как зависимости от Google Maven. Этот локальный кэш репозитория затем становится доступным внутри изолированной сети через настроенный прокси-сервер nginx. Реализованная система успешно обеспечивает полный и автоматизированный конвейер сборки Android, полностью исключая необходимость внешнего доступа во время компиляции. Результаты демонстрируют значительное повышение безопасности за счет снижения рисков, связанных с общедоступными репозиториями, а также обеспечения стабильности сборки, воспроизводимости и защиты от сбоев в вышестоящих системах. В заключение, этот подход предоставляет практичную и надежную основу для безопасной разработки мобильных приложений в высокозащищенных или ограниченных корпоративных сетевых инфраструктурах.
Ключевые слова: docker, контейнеризация, android, flutter, ci/cd, nginx, проксирование, сетевая изолированность, сборка приложений
Проектирование автоматизированных систем управления физической защитой объектов является одним из востребованных направлений в сфере разработки отечественных программных продуктов. В статье представлены архитектура программно-аппаратной системы, оценка средств разработки, необходимых для реализации веб-приложения на базе операционной системы Astra Linux, и описание эксперимента по созданию прототипа системы. Для построения системы использовались следующие инструменты: фреймворк Angular – для клиентского слоя, фреймворк FastAPI, библиотека SQLAlchemy, протокол WebSocket – для серверного слоя, объектно-реляционная система управления базами данных PostgreSQL – для организации хранения данных. Результатом работы стала система управления техническими средствами, демонстрирующая взаимодействие с устройствами и базой данных. Реализованный прототип послужит основой для разработки программно-аппаратного комплекса физической защиты объекта.
Ключевые слова: отечественная операционная система, веб-приложение, средства разработки, система управления, база данных, датчик, мониторинг
В статье рассматривается проблема отбора признаков при обучении моделей машинного обучения в задаче идентификации поддельных (фишинговых) веб-сайтов. В качестве решения предлагается набор из ряда ключевых метрик: эффективность, надёжность, отказоустойчивость и скорость извлечения. Подобный подход к оцениванию позволяет ранжировать признаки по категориям с последующим отбором для обучения моделей машинного обучения, в зависимости от специфики предметной области и ограничений.
Ключевые слова: метод оценивания признаков, модель машинного обучения, идентификация фишинговых веб-сайтов, метрика, эффективность, надёжность, отказоустойчивость, скорость извлечения
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Предложен гибридный метод к подавлению спекл-шума радиолокационных изображений (РЛИ), основанный на комбинации вейвлет-преобразования и архитектуры нейронной сети (НС) U-Net с усилением низкочастотных компонент (НЧК) в высокочастотных субполосах. Вейвлет-преоброзование осуществляет декомпозицию РЛИ на частотные субполосы, что позволяет локализовать шум преимущественно в высокочастотных компонентах. Для их обработки используется нейросеть U-Net, эффективность которой обусловлена симметричной структурой с пропускными связями, позволяющими точно сохранять и восстанавливать важные детали изображения. Кроме того, усиление НЧК в высокочастотных диапазонах для повышения отношения сигнал-шум позволяет НС точнее отделять информативные структуры сигнала от шума. Комбинированный подход демонстрирует высокую эффективность подавления спекл-шума при минимальных потерях структурной информации.
Ключевые слова: спекл-шум, шумоподавление, вейвлет-преобразование, частотная субполоса, U-Net, нейронная сеть
В статье представлена гибридная нейронная сеть оценки массы автомобиля и продольного/поперечного уклонов дороги, объединяющая квадратнокорневой сигма-точечный фильтр Калмана и нейросетевую модель на базе энкодера трансформера с использованием перекрёстного внимания к остаткам оценивания. Предложенный подход сочетает физическую интерпретируемость фильтра с высокой аппроксимационной способностью нейросети. Для обеспечения внедрения на встраиваемых электронных блоках управления модель была упрощена с помощью преобразования знаний в компактную сеть долгой краткосрочной памяти. Результаты экспериментов в различных сценариях показали снижение средней ошибки более чем на 25 % при вычислительной задержке менее 0,3 мс.
Ключевые слова: оценка состояния транспортного средства, оценка уклона дороги, оценка массы автомобиля, нейросеть типа трансформер, перекрёстное внимание, адаптивная фильтрация, дистилляция знаний, квадратнокорневой сигма-точечный фильтр Калмана
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена методу формализации индикаторов компрометации (IoC) с использованием байесовского подхода для осуществления их классификации и ранжирования на основе вероятностного вывода. Проблема детектирования вредоносных индикаторов из большого объема данных, находящихся в различного рода источниках информации по угрозам, является критически важной для оценки современных систем кибербезопасности. Традиционные эвристические подходы, основанные на простом агрегировании или экспертной оценке IoC, не обеспечивают достаточную формализацию и дальнейшее ранжирование их достоверности о принадлежности к той или иной вредоносной кампании из-за неполноты и неопределённости поступающей информации из различных источников.
Предложенная модель основывается на теореме Байеса и позволяет последовательно обновлять апостериорную вероятность принадлежности индикатора к вредоносной кампании при получении информации от нескольких независимых источников. Ключевыми преимуществами метода являются: формализация процесса принятия решений; учёт различной надёжности источников через параметры истинно-положительных и ложно-положительных срабатываний; возможность установления порогового значения вероятности для автоматической классификации.
В работе представлена математическая постановка задачи, обоснование выбора параметров модели на основе эмпирических данных, описание алгоритма последовательного байесовского обновления. Экспериментальная проверка проведена на выборке из 520 реальных индикаторов компрометации, полученных из открытых источников информации по угрозам. Кроме того, представлены сравнительные результаты оценок байесовской модели и метода простого голосования: точность классификации – 0.84 против 0.71, полнота – 0.79 против 0.64, F1-мера – 0.81 против 0.67. Представленная модель позволяет снизить долю ложноположительных срабатываний на 30-35%.
Ключевые слова: системный анализ, статистические данные, математическая оценка тренда, прогнозная оценка, доверительный интервал, метод прогнозных границ
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Интеграция искусственного интеллекта в мобильные устройства сопряжена с серьезными проблемами, особенно по причинам ограниченности доступных ресурсов и требований к обработке данных в режиме реального времени. В статье рассматриваются современные подходы к сокращению вычислительных затрат и ресурсов в системах для подвижных объектов с искусственным интеллектом, включая оптимизацию моделей, и стратегии распределения вычислений для мобильных платформ с ограниченными ресурсами.
Ключевые слова: искусственный интеллект, подвижные объекты, легковесные модели, периферийные модели, аппаратное ускорение, дистилляция знаний, квантование
1.2.1 - Искусственный интеллект и машинное обучение , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются современные подходы к прогнозированию и обнаружению лесных пожаров с использованием технологий машинного обучения и данных дистанционного зондирования. Особое внимание уделено применению алгоритмов компьютерного зрения, таких как сверточные нейронные сети и трансформеры, для детекции и сегментации очагов возгорания на снимках с беспилотных летательных аппаратов. Отмечается высокая эффективность гибридных архитектур и легковесных моделей для работы в реальном времени.
Ключевые слова: лесные пожары, прогнозирование, беспилотные летательные аппараты, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, трансформеры, сегментация изображений
Рассматривается способ применения математического анализа и машинного обучения для организации предиктивного обслуживания электрического мотора на примере электродвигателя АИМУ 112 МВ6 У1. Предложена комплексная методика диагностики технического состояния электродвигателя на основе анализа вибрационных сигналов, регистрируемых трехосевым акселерометром, которая может быть адаптирована для мониторинга состояния различных типов вращающегося оборудования в промышленных условиях.
Ключевые слова: предиктивное обслуживание, электродвигатель, вибрационный анализ, машинное обучение, нейронные сети, диагностика неисправностей, акселерометр, классификация состояний
В статье проведен анализ текущего состояния процесса контроля при управлении полётом космических аппаратов (КА). Представлено состояние технологий контроля, применяемых в настоящее время при управлении полётом современных КА. Выявлены недостатки процесса контроля, которые усиливаются в процессе развития космической техники. Для устранения недостатков предлагается использование новых интеллектуальных методов, которые за счет повышения автоматизации процесса контроля полета КА повысят надежность и оперативность управления. Рассмотрены перспективные методы повышения надежности контроля КА с использованием технологий искусственного интеллекта, в частности искусственных нейронных сетей (ИНС).
Проведен анализ научных публикаций, посвященных применению ИНС в космической технике, приведены примеры применения ИНС в задачах управления полётом, диагностики и обработки данных. Рассмотрены преимущества и ограничения использования нейронных сетей в космической технике.
Ключевые слова: управление полётом, контроль, анализ состояния, телеметрическая информация, нейронные сети
Статья представляет собой системное исследование информационных потоков в связке «приложение–СУБД» и предлагает комплексную модель защиты от SQL-инъекций, основанную на многоуровневом анализе. В рамках системного анализа рассматривается полный цикл обработки запроса, что позволяет преодолеть фрагментарность существующих подходов. Проанализированы ограничения существующих методов, основанных на сигнатурном анализе, машинном обучении и синтаксической проверке. Для повышения надежности и точности детектирования предложен новый комбинированный метод, интегрирующий статический синтаксический анализ абстрактных синтаксических деревьев (AST) запросов с динамическим поведенческим анализом сессий. Ключевой особенностью синтаксического модуля является применение коэффициента Жаккара для оценки структурного сходства путей в AST, что обеспечивает эффективное выявление полиморфных инъекций. Поведенческий модуль анализирует временные и статистические паттерны последовательности запросов, что позволяет обнаруживать сложные time-based атаки. Предложенный метод демонстрирует практическую значимость для защиты современных информационных систем.
Ключевые слова: SQL-инъекции, системный анализ, машинное обучение, синтаксический анализ, абстрактное синтаксическое дерево, поведенческий анализ, коэффициент Жаккара, полиморфные атаки, time-based атаки
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье описывается метод фильтрации спекл-шума изображений, полученных с помощью радаров с синтезированной апертурой на основе вейвлет-преобразования и нелокального усреднения. Предложенный метод основан на использовании пространственно-частотного представления изображения и анализа сходства локальных структур вейвлет-коэффициентов в субполосах. Результаты экспериментов показывают, что разработанный метод превосходит некоторые известные методы по таким метрикам, как среднеквадратичная ошибка, пиковое отношение сигнал-шум и индекс структурного сходства, а также по субъективной визуальной оценке. Метод обеспечивает эффективную фильтрацию спекла при сохранении мелких деталей, контрастных границ и корректном восстановлении яркости фона без возникновения заметных артефактов.
Ключевые слова: радиолокационное изображение, радар с синтезированной апертурой, спекл-шум, фильтрация изображений, вейвлет-преобразование, пороговая обработка, метод нелокального усреднения
2.2.14 - Антенны, СВЧ-устройства и их технологии , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе представлен мультиагентный контроллер покрытия (Multi-Agent Coverage Controller – MACC) – специализированный метод глубокого обучения с подкреплением для решения задачи планирования пути покрытия в мультиагентных системах. Метод решает ключевые проблемы задачи планирования пути покрытия: редкие и шумные вознаграждения, высокую дисперсию градиента, сложность распределения заслуг между агентами и необходимость масштабирования на переменное число агентов. Метод интегрирует определенный набор механизмов: адаптивная ширина интервала обрезки, шлюзование модулированного преимущества, контрфактический базис централизованного критика и механизм многоголового самовнимания с маской присутствия. Представлены теоретические свойства метода, подтверждающие стабильность оптимизации и снижение дисперсии градиентных оценок. Проведен комплексный абляционный анализ, демонстрирующий вклад каждого механизма в координацию агентов, пространственное распределение траекторий и итоговую скорость покрытия. Эксперименты на наборе спутниковых карт показывают, что MACC достигает значительного увеличения полноты и скорости покрытия по сравнению с базовой конфигурацией, обеспечивая наилучшие результаты при одновременном использовании всех интегрированных механизмов.
Ключевые слова: мультиагентная система, планирование пути покрытия, глубокое обучение с подкреплением, адаптивная ширина интервала обрезки, шлюзование модулированного преимущества, контрфактический базис, механизм многоголового самовнимания, координация агентов
В статье представлена методология решения проблемы дефицита размеченных промышленных данных для обучения глубоких нейросетей семантической сегментации. Предложена платформа синтетической генерации обучающих выборок облаков точек на основе минимального числа реальных сканов лазерного зондирования инженерных сетей. Алгоритм включает детектирование осей цилиндрических элементов методом случайного консенсуса, построение перпендикулярных плоскостей стыков и применение аффинных преобразований для создания сборок из 2–7 элементов. Обучающая выборка увеличена с 8 реальных сканов до 800+ синтетических примеров, что позволило повысить точность сегментации архитектуры глубокого иерархического обучения на облаках точек PointNet++ с 72% до 89% по метрике пересечения-объединения (Intersection over Union – IoU). Разработанная система обеспечивает автоматизированное создание BIM-моделей инженерной инфраструктуры с точностью 90–95% соответствия проектным параметрам.
Ключевые слова: синтетическая генерация данных, облака точек, семантическая сегментация, лазерное зондирование, метод случайного консенсуса, дефицит размеченных данных, BIM-моделирование, инженерные сети, глубокое обучение
Предлагается алгоритм моделирования гладких гистерезисных нелинейностей, с учётом коэффициента наклона k и уровня насыщения c. Разработанная модель обеспечивает точность, и удобство настройки при сохранении интуитивно понятных физических параметров петли гистерезиса, что делает её эффективной для практического применения в задачах анализа и синтеза нелинейных систем управления.
Ключевые слова: однозначные нелинейности, гистерезис, систем автоматического управления, люфт с насыщением, неоднозначные нелинейности, алгоритм, моделирование систем автоматического управления, реле, статическая характеристика, аппроксимация
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации