Description

Цель исследования заключается в построении и развитии подходов, теоретических и технологических основ для решения междисциплинарных проблем, связанных со сбором, обработкой и анализом данных, в том числе данных с неопределенностью, для прогнозирования исходов социальных действий, протекания заболеваний, образовательных успехах, взаимодействия
робототехнических систем, автономной работы роботов и т.п. Обозначенная цель декомпозируется на следующие подцели, достижение которых планируется в рамках исследования:
1) разработка и исследование распределенных алгоритмов оптимизации функционалов типа среднего риска, обучения и оценивания неизвестных параметров сетевых динамических систем в стационарных или динамически изменяющихся условиях задачи обработки больших объемов данных, настройки параметров нейронных сетей и искусственного интеллекта на основе
последовательных наблюдений, получаемых каждым из агентов с неизвестными, но ограниченными в том или ином смысле помехами. Изучение возможности ускорить распределённые алгоритмы стохастической оптимизации по Нестерову;
2) разработка теоретических основ технологии построения платформы для реализации автономного принятия решений при управлении сетью робототехнических комплексов с задержками и помехами в канале связи и возможностью работы без централизации на программном, аппаратном, алгоритмическом и математическом уровнях;
3) разработка и иccледование методов эмерджентного (возникающего) искусственного интеллекта в группе/сети роботизированных устройств;
4) построение и развитие подходов, теоретических и технологических основ для междисциплинарных проблем, связанных со сбором, обработкой и анализом данных, в том числе данных с неопределенностью, для прогнозирования исходов социальных действий, протекания заболеваний, образовательных успехах и т.п;
5) разработка новых методов и алгоритмов для задач с сетевыми приложениями.

Layman's description

Цель исследования заключается в построении и развитии подходов, теоретических и технологических основ для решения междисциплинарных проблем, связанных со сбором, обработкой и анализом данных, в том числе данных с неопределенностью, для прогнозирования исходов социальных действий, протекания заболеваний, образовательных успехах, взаимодействия
робототехнических систем, автономной работы роботов и т.п. Обозначенная цель декомпозируется на следующие подцели, достижение которых планируется в рамках исследования:
1) разработка и исследование распределенных алгоритмов оптимизации функционалов типа среднего риска, обучения и оценивания неизвестных параметров сетевых динамических систем в стационарных или динамически изменяющихся условиях задачи обработки больших объемов данных, настройки параметров нейронных сетей и искусственного интеллекта на основе
последовательных наблюдений, получаемых каждым из агентов с неизвестными, но ограниченными в том или ином смысле помехами. Изучение возможности ускорить распределённые алгоритмы стохастической оптимизации по Нестерову.
2) разработка теоретических основ технологии построения платформы для реализации автономного принятия решений при управлении сетью робототехнических комплексов с задержками и помехами в канале связи и возможностью работы без централизации на программном, аппаратном, алгоритмическом и математическом уровнях.
3) разработка и иccледование методов эмерджентного (возникающего) искусственного интеллекта в группе/сети роботизированных устройств.
4) построение и развитие подходов, теоретических и технологических основ для междисциплинарных проблем, связанных со сбором, обработкой и анализом данных, в том числе данных с неопределенностью, для прогнозирования исходов социальных действий, протекания заболеваний, образовательных успехах и т.п.
5) разработка новых методов и алгоритмов для задач с сетевыми приложениями.

Key findings for the project

Результаты:

-         приводится описание рандомизированных и мультиагентных алгоритмов. Показаны различные комбинированные алгоритмы, применимые для задачи трекинга объектов. Новый алгоритм, который представляет собой ускоренный анализ SPSA на основе консенсуса, был проверен с помощью моделирования. Было показано, что он сходится быстрее, чем предыдущая версия алгоритма без ускорения. Кроме того, было показано, что сходимость не зависит от типа помех;

-         построение математической модели изгибно-крутильных колебаний крыла самолета с управляемыми «перьями» на его поверхности; рассмотрение трех различных условий задачи управления, соответствующих различным целевым функциям; три закона управления были синтезированы на основе метода скоростного градиента, где только последний закон является мультиагентным;

-         с помощью полученной модели динамической полиномиальной регрессии решена задача многошагового прогнозирования для тестовых начальных условий ;

-         применили метод SPSA к проблеме адаптациигеологических моделей и сравнили его с методом Particle Swarm Optimization,широко используемым в подобных задачах. Мы использовали SPSA в сочетании с алгоритмом параметризации CNN-PCA для уменьшения размерности геологической модели. Результаты экспериментов показали, что метод SPSA может давать точные и стабильные результаты даже для негауссовых шумов. Продемонстрировано, что метод SPSA может быть успешно использован для адаптации негауссовых геологических моделей с различным неизвестным видом шума в наблюдениях и превосходит ParticleSwarm Optimization по скорости сходимости;

-         приводятся решения задачи прогнозирования котировок финансовых активов на основе SSA, используя данные наблюдения за пятью сильно коррелированными валютными инструментами. С помощью алгоритма «Caterpillar», выделяем отрезок ряда наблюдений длиной в L минутных отсчетов и строим для каждой компоненты прогноз, используя технику SSA;

-         иллюстрируется работоспособность метода обработки данных акустической эмиссии на эксперименте с калибровкой АЭ системы, а не в ходе дефектоскопии, так как генерация сигнала в этом случае проводится вблизи ПАЭ и позволяет наблюдать сильное разделение скоростей сигналов в зависимости от типа зафиксированной волны, а в рабочем процессе нагружения и АЭК редко встречается ситуация, когда большое число источников АЭ настолько близко к ПАЭ, что возможно зафиксировать волну Лэмба, и они обычно теряются в общем массиве сигналов;

-         описываются постановки трех задач построения логической онтологии в зависимости от того, заданы или нет множества объектов, для которых требуется установить наследственные связи.Для постановки задачи, в которой такие множества заданы, рассмотрены случаи двузначных и многозначных предикатов. Задача построения логической онтологии, в постановке которой заранее не известны множества объектов, входящих в онтологию и описанных с помощью многозначных предикатов, является наиболее сложной. По-видимому, ее можно свести к построению онтологии, учитывающей только двузначные признаки, а затем внутри каждого из полученных множеств строить онтологию на основе многозначных признаков. При этом возникает задача объединения онтологий;

-         предложен метод локации источников акустической эмиссии путем приближенного вычисления потенциальных координат с помощью сетки, наложенной на область вокруг датчиков, зафиксировавших волну. Данные отфильтрованы от различных шумов и помех таких, как электромагнитные импульсы и внешние шумы. Метод апробирован на данных реального эксперимента. Проведен сравнительный анализ результатов с реальным состоянием исследуемого объекта после дополнительного контроля. Наше аналитическое и практическое исследование указывает на возможность использования представленного метода в качестве инструмента определения координат и скорости точек развития дефекта;

-         исследован подход, основанный на решении среди алгоритмов, применяемых к аналогичным соревнованиям с одним и тем же набором задач. Мы пришли к выводу, согласно результатам моделирования для нашей задачи оптимизации, что алгоритмы CBCC-RDG3и HyDE-DF получают более высокое значение пригодности в рамках ограниченного числа функций оценки и, следовательно, их лучше использовать. Эти подходы позволили получить решения, значительно опережающие классические алгоритмы в области и способные по некоторым параметрам конкурировать с более известными и продвинутыми алгоритмами;

-         изучен подход на основе технологии эволюционного моделирования, реализующий вычислительную схему структурной и параметрической самоорганизации модели управления;

-         исследована задача оптимального распределения мощности в сотовой сети с IMAC, и для ее решения реализованы безмодельные метаэвристические подходы. Чтобы соответствовать целям оптимизации задачи PA, в качестве целевой функции используется SINR суммарной скорости сети. Предлагается ряд метаэвристических алгоритмов, и эти алгоритмы работают как решатель черного ящика для поиска оптимального распределения мощности при ограничениях с конкретным CSI. Результаты моделирования показывают, что предложенные метаэвристические алгоритмы превосходят традиционные эталонные алгоритмы в различных сценариях. Мы можем заметить, что метаэвристические алгоритмы обладают хорошими способностями к обобщению с моделируемыми коммуникационными сетями. Результаты эксперимента статистически демонстрируют, что трудно определить общего победителя алгоритмов. Метаэвристические методы в целом работают хорошо, а фактический разрыв в производительности связан с масштабами решения. Стратегия адаптации-эволюции ковариационной матрицы (CMA-ES) является наиболее надежным методом. Алгоритмы дифференциальной эволюции (DE и jDE&iDE) и алгоритмы группового интеллекта(GPSO и PSO) превосходны в общих сценариях;

-         разработан подход, который позволяет получить управление в форме обратных связей, которое решает задачу удержания КА вблизи коллинеарной точки либрации за счет изменения отражательной способности солнечного паруса. Данный подход является альтернативным и менее жестким по сравнению с подходами, изложенными в работах по удержанию солнечного аппарата вблизи точки либрации через изменение ориентации. Важно отметить, что в численных примерах были рассмотрены случаи величин парусности (S/m), которые соответствуют парусу из реализованного проекта IKAROS (2014) и на порядок меньше парусности аппарата стандарта CubeSatиз реализованного проекта LightSail-2 (2019). Построенные законы управления показали свою эффективность при использовании более общей модели орбитального движения—управляемой модели круговой ограниченной задачи трех тел;

-         определены спектры люминесценции доминирующих бесфононных линий, отвечающих f − f-электронным переходам в редкоземельных примесных ионах Er3+ в квантовом параэлектрике и исследованы их температурные зависимости. Установлено, что обнаруженный температурный сдвиг линий оказывается необычным и большим, существенно отличаясь от обычно наблюдаемого в спектроскопии редкоземельных элементов в ионных кристаллах;

-         построены асимптотики волновых функций квантовых систем нескольких частиц, взаимодействиемежду которыми включает кулоновский потенциал. С помощью этих асимптотик получены асимптотики при больших значениях гиперрадиуса для парциальных компонент волновых функций при разложении по базису гиперсферических функций;

-         предложен мультиагентный протокол локального голосования для алгоритма планирования DAG. Данный подход может быть использован для решения задач онлайнового планирования DAG в гетерогенной среде, где необходимо ускорить планирование или минимизировать время составления расписания.

Key findings for the stage (in detail)

Результаты:

-         приводится описание рандомизированных и мультиагентных алгоритмов. Показаны различные комбинированные алгоритмы, применимые для задачи трекинга объектов. Новый алгоритм, который представляет собой ускоренный анализ SPSA на основе консенсуса, был проверен с помощью моделирования. Было показано, что он сходится быстрее, чем предыдущая версия алгоритма без ускорения. Кроме того, было показано, что сходимость не зависит от типа помех;

-         построение математической модели изгибно-крутильных колебаний крыла самолета с управляемыми «перьями» на его поверхности; рассмотрение трех различных условий задачи управления, соответствующих различным целевым функциям; три закона управления были синтезированы на основе метода скоростного градиента, где только последний закон является мультиагентным;

-         с помощью полученной модели динамической полиномиальной регрессии решена задача многошагового прогнозирования для тестовых начальных условий ;

-         применили метод SPSA к проблеме адаптации геологических моделей и сравнили его с методом Particle Swarm Optimization,широко используемым в подобных задачах. Мы использовали SPSA в сочетании с алгоритмом параметризации CNN-PCA для уменьшения размерности геологической модели. Результаты экспериментов показали, что метод SPSA может давать точные и стабильные результаты даже для негауссовых шумов. Продемонстрировано, что метод SPSA может быть успешно использован для адаптации негауссовых геологических моделей с различным неизвестным видом шума в наблюдениях и превосходит ParticleSwarm Optimization по скорости сходимости;

-         приводятся решения задачи прогнозирования котировок финансовых активов на основе SSA, используя данные наблюдения за пятью сильно коррелированными валютными инструментами. С помощью алгоритма «Caterpillar», выделяем отрезок ряда наблюдений длиной в L минутных отсчетов и строим для каждой компоненты прогноз, используя технику SSA;

-         иллюстрируется работоспособность метода обработки данных акустической эмиссии на эксперименте с калибровкой АЭ системы, а не в ходе дефектоскопии, так как генерация сигнала в этом случае проводится вблизи ПАЭ и позволяет наблюдать сильное разделение скоростей сигналов в зависимости от типа зафиксированной волны, а в рабочем процессе нагружения и АЭК редко встречается ситуация, когда большое число источников АЭ настолько близко к ПАЭ, что возможно зафиксировать волну Лэмба, и они обычно теряются в общем массиве сигналов;

-         описываются постановки трех задач построения логической онтологии в зависимости от того, заданы или нет множества объектов, для которых требуется установить наследственные связи. Для постановки задачи, в которой такие множества заданы, рассмотрены случаи двузначных и многозначных предикатов. Задача построения логической онтологии, в постановке которой заранее не известны множества объектов, входящих в онтологию и описанных с помощью многозначных предикатов, является наиболее сложной. По-видимому, ее можно свести к построению онтологии, учитывающей только двузначные признаки, а затем внутри каждого из полученных множеств строить онтологию на основе многозначных признаков. При этом возникает задача объединения онтологий;

-         предложен метод локации источников акустической эмиссии путем приближенного вычисления потенциальных координат с помощью сетки, наложенной на область вокруг датчиков, зафиксировавших волну. Данные отфильтрованы от различных шумов и помех таких, как электромагнитные импульсы и внешние шумы. Метод апробирован на данных реального эксперимента. Проведен сравнительный анализ результатов с реальным состоянием исследуемого объекта после дополнительного контроля. Наше аналитическое и практическое исследование указывает на возможность использования представленного метода в качестве инструмента определения координат и скорости точек развития дефекта;

-         исследован подход, основанный на решении среди алгоритмов, применяемых к аналогичным соревнованиям с одним и тем же набором задач. Мы пришли к выводу, согласно результатам моделирования для нашей задачи оптимизации, что алгоритмы CBCC-RDG3и HyDE-DF получают более высокое значение пригодности в рамках ограниченного числа функций оценки и, следовательно, их лучше использовать. Эти подходы позволили получить решения, значительно опережающие классические алгоритмы в области и способные по некоторым параметрам конкурировать с более известными и продвинутыми алгоритмами;

-         изучен подход на основе технологии эволюционного моделирования, реализующий вычислительную схему структурной и параметрической самоорганизации модели управления;

-         исследована задача оптимального распределения мощности в сотовой сети с IMAC, и для ее решения реализованы безмодельные  метаэвристические подходы. Чтобы соответствовать целям оптимизации задачи PA, в качестве целевой функции используется SINR суммарной скорости сети. Предлагается ряд метаэвристических алгоритмов, и эти алгоритмы работают как решатель черного ящика для поиска оптимального распределения мощности при ограничениях с конкретным CSI. Результаты моделирования показывают, что предложенные метаэвристические алгоритмы превосходят традиционные эталонные алгоритмы в различных сценариях. Мы можем заметить, что метаэвристические алгоритмы обладают хорошими способностями к обобщению с моделируемыми коммуникационными сетями. Результаты эксперимента статистически демонстрируют, что трудно определить общего победителя алгоритмов. Метаэвристические методы в целом работают хорошо, а фактический разрыв в производительности связан с масштабами решения. Стратегия адаптации-эволюци и ковариационной матрицы (CMA-ES) является наиболее надежным методом. Алгоритмы дифференциальной эволюции (DE и jDE&iDE) и алгоритмы группового интеллекта(GPSO и PSO) превосходны в общих сценариях;

-         разработан подход, который позволяет получить управление в форме обратных связей, которое решает задачу удержания КА вблизи коллинеарной точки либрации за счет изменения отражательной способности солнечного паруса. Данный подход является альтернативным и менее жестким по сравнению с подходами, изложенными в работах по удержанию солнечного аппарата вблизи точки либрации через изменение ориентации. Важно отметить, что в численных примерах были рассмотрены случаи величин парусности (S/m), которые соответствуют парусу из реализованного проекта IKAROS (2014) и на порядок меньше парусности аппарата стандарта CubeSat из реализованного проекта LightSail-2 (2019). Построенные законы управления показали свою эффективность при использовании более общей модели орбитального движения—управляемой модели круговой ограниченной задачи трех тел;

-         определены спектры люминесценции доминирующих бесфононных линий, отвечающих f − f-электронным переходам в редкоземельных примесных ионах Er3+ в квантовом параэлектрике и исследованы их температурные зависимости. Установлено, что обнаруженный температурный сдвиг линий оказывается необычным и большим, существенно отличаясь от обычно наблюдаемого в спектроскопии редкоземельных элементов в ионных кристаллах;

-         построены асимптотики волновых функций квантовых систем нескольких частиц, взаимодействие между которыми включает кулоновский потенциал. С помощью этих асимптотик получены асимптотики при больших значениях гиперрадиуса для парциальных компонент волновых функций при разложении по базису гиперсферических функций;

-         предложен мультиагентный протокол локального голосования для алгоритма планирования DAG.Данный подход может быть использован для решения задач онлайнового планирования DAG в гетерогенной среде, где необходимо ускорить планирование или минимизировать время составления расписания.

Key findings for the stage (summarized)

Результаты:

-         приводится описание рандомизированных и мультиагентных алгоритмов. Показаны различные комбинированные алгоритмы, применимые для задачи трекинга объектов. Новый алгоритм, который представляет собой ускоренный анализ SPSA на основе консенсуса, был проверен с помощью моделирования. Было показано, что он сходится быстрее, чем предыдущая версия алгоритма без ускорения. Кроме того, было показано, что сходимость не зависит от типа помех;

-         построение математической модели изгибно-крутильных колебаний крыла самолета с управляемыми «перьями» на его поверхности; рассмотрение трех различных условий задачи управления, соответствующих различным целевым функциям; три закона управления были синтезированы на основе метода скоростного градиента, где только последний закон является мультиагентным;

-         с помощью полученной модели динамической полиномиальной регрессии решена задача многошагового прогнозирования для тестовых начальных условий ;

-         применили метод SPSA к проблеме адаптации геологических моделей и сравнили его с методом Particle Swarm Optimization, широко используемым в подобных задачах. Мы использовали SPSA в сочетании с алгоритмом параметризации CNN-PCA для уменьшения размерности  геологической модели. Результаты экспериментов показали, что метод SPSA может давать точные и стабильные результаты даже для негауссовых шумов. Продемонстрировано, что метод SPSA может быть успешно использован для адаптации негауссовых геологических моделей с различным неизвестным видом шума в наблюдениях и превосходит ParticleSwarm Optimization по скорости сходимости;

-         приводятся решения задачи прогнозирования котировок финансовых активов на основе SSA, используя данные наблюдения за пятью сильно коррелированными валютными инструментами. С помощью алгоритма «Caterpillar», выделяем отрезок ряда наблюдений длиной в L минутных отсчетов и строим для каждой компоненты прогноз, используя технику SSA;

-         иллюстрируется работоспособность метода обработки данных акустической эмиссии на эксперименте с калибровкой АЭ системы, а не в ходе дефектоскопии, так как генерация сигнала в этом случае проводится вблизи ПАЭ и позволяет наблюдать сильное разделение скоростей сигналов в зависимости от типа зафиксированной волны, а в рабочем процессе нагружения и АЭК редко встречается ситуация, когда большое число источников АЭ настолько близко к ПАЭ, что возможно зафиксировать волну Лэмба, и они обычно теряются в общем массиве сигналов;

-         описываются постановки трех задач построения логической онтологии в зависимости от того, заданы или нет множества объектов, для которых требуется установить наследственные связи.Для постановки задачи, в которой такие множества заданы, рассмотрены случаи двузначных и многозначных предикатов. Задача построения логической онтологии, в постановке которой заранее не известны множества объектов, входящих в онтологию и описанных с помощью многозначных предикатов, является наиболее сложной. По-видимому, ее можно свести к построению онтологии, учитывающей только двузначные признаки, а затем внутри каждого из полученных множеств строить онтологию на основе многозначных признаков. При этом возникает задача объединения онтологий;

-         предложен метод локации источников акустической эмиссии путем приближенного вычисления потенциальных координат с помощью сетки, наложенной на область вокруг датчиков, зафиксировавших волну.Данные отфильтрованы от различных шумов и помех таких, как электромагнитные импульсы и внешние шумы. Метод апробирован на данных реального эксперимента. Проведен сравнительный анализ результатов с реальным состоянием исследуемого объекта после дополнительного контроля. Наше аналитическое и практическое исследование указывает на возможность использования представленного метода в качестве инструмента определения координат и скорости точек развития дефекта;

-         исследован подход, основанный на решении среди алгоритмов, применяемых к аналогичным соревнованиям с одним и тем же набором задач. Мы пришли к выводу, согласно результатам моделирования для нашей задачи оптимизации, что алгоритмы CBCC-RDG3и HyDE-DF получают более высокое значение пригодности в рамках ограниченного числа функций оценки и, следовательно, их лучше использовать. Эти подходы позволили получить решения, значительно опережающие классические алгоритмы в области и способные по некоторым параметрам конкурировать с более известными и продвинутыми алгоритмами;

-         изучен подход на основе технологии эволюционного моделирования, реализующий вычислительную схему структурной и параметрической самоорганизации модели управления;

-         исследована задача оптимального распределения мощности в сотовой сети с IMAC, и для ее решения реализованы безмодельные метаэвристические подходы. Чтобы соответствовать целям оптимизации задачи PA, в качестве целевой функции используется SINR суммарной скорости сети. Предлагается ряд метаэвристических алгоритмов, и эти алгоритмы работают как решатель черного ящика для поиска оптимального распределениямощности при ограничениях с конкретным CSI. Результаты моделирования показывают, что предложенные метаэвристические алгоритмы превосходят традиционные эталонные алгоритмы в различных сценариях. Мы можем заметить, что метаэвристические алгоритмы обладают хорошими способностями к обобщению с моделируемыми коммуникационными сетями. Результаты эксперимента статистически демонстрируют, что трудно определить общего победителя алгоритмов. Метаэвристические методы в целом работают хорошо, а фактический разрыв в производительности связан с масштабами решения. Стратегия адаптации-эволюции ковариационной матрицы (CMA-ES) является наиболее надежным методом. Алгоритмы дифференциальной эволюции (DE и jDE&iDE) и алгоритмы группового интеллекта(GPSO и PSO) превосходны в общих сценариях;

-         разработан подход, который позволяет получить управление в форме обратных связей, которое решает задачу удержания КА вблизи коллинеарной точки либрации за счет изменения отражательной способности солнечного паруса. Данный подход является альтернативным и менее жестким по сравнению с подходами, изложенными в работах по удержанию солнечного аппарата вблизи точки либрации через изменение ориентации. Важно отметить, что в численных примерах были рассмотрены случаи величин парусности (S/m), которые соответствуют парусу из реализованного проекта IKAROS (2014) и на порядок меньше парусности аппарата стандарта CubeSat из реализованного проекта LightSail-2 (2019). Построенные законы управления показали свою эффективность при использовании более общей модели орбитального движения—управляемой модели круговой ограниченной задачи трех тел;

-         определены спектры люминесценции доминирующих бесфононных линий, отвечающих f − f-электронным переходам в редкоземельных примесных ионах Er3+ в квантовом параэлектрике и исследованы их температурные зависимости. Установлено, что обнаруженный температурный сдвиг линий оказывается необычным и большим, существенно отличаясь от обычно наблюдаемого в спектроскопии редкоземельных элементов в ионных кристаллах;

-         построены асимптотики волновых функций квантовых систем нескольких частиц, взаимодействие между которыми включает кулоновский потенциал. С помощью этих асимптотик получены асимптотики при больших значениях гиперрадиуса для парциальных компонент волновых функций при разложении по базису гиперсферических функций;

-         предложен мультиагентный протокол локального голосования для алгоритма планирования DAG. Данный подход может быть использован для решения задач онлайнового планирования DAG в гетерогенной среде, где необходимо ускорить планирование или минимизировать время составления расписания. 

Academic ownership of participants (text description)

Петросян Ованес Леонович- подготовил раздел 3.1, 3.3, 5.1-Исследована задача оптимального распределения мощности в сотовой сети с IMAC, и для ее решения реализованы безмодельные метаэвристические подходы. Чтобы соответствовать целям оптимизации задачи PA, в качестве целевой функции используется SINR суммарной скорости сети. Затем предлагается ряд метаэвристических алгоритмов, и эти алгоритмы работают как решатель черного ящика для поиска оптимального распределения мощности при ограничениях с конкретным CSI. Результаты моделирования показывают, что предложенные метаэвристические алгоритмы превосходят традиционные эталонные алгоритмы в различных сценариях. Мы можем заметить, что метаэвристические алгоритмы обладают хорошими способностями к обобщению с моделируемыми коммуникационными сетями. Результаты эксперимента статистически демонстрируют, что трудно определить общего победителя алгоритмов. Метаэвристические методы в целом работают хорошо, а фактический разрыв в производительности связан с масштабами решения. Стратегия адаптации-эволюции ковариационной матрицы (CMA-ES) является наиболее надежным методом. Алгоритмы дифференциальной эволюции (DE и jDE&iDE) и алгоритмы группового интеллекта (GPSO и PSO) превосходны в общих сценариях. Предложен мультиагентный протокол локального голосования для алгоритма планирования DAG.Данный подход может быть использован для решения задач онлайнового планирования DAG в гетерогенной среде, где необходимо ускорить планирование или минимизировать время составления расписания.
Косовская Татьяна Матвеевна - подготовила раздел 2.5 -В статье описываются постановки трех задач построения логической онтологии в зависимости от того, заданы или нет множества объектов, для которых требуется установить наследственные связи. Для постановки задачи, в которой такие множества заданы, рассмотрены случаи двузначных и многозначных предикатов. Задача построения логической онтологии, в постановке которой заранее не известны множества объектов, входящих в онтологию и описанных с помощью многозначных предикатов, является наиболее сложной. По-видимому, ее можно свести к построению онтологии, учитывающей только двузначные признаки, а затем внутри каждого из полученных множеств строить онтологию на основе многозначных признаков. При этом возникает задача объединения онтологий.
Амелин Константин Сергеевич подготовил раздел 5.1
Амелина Наталью Олеговна подготовила раздел 3.2
Волков Григорий Александрович подготовил раздел 1.2
Граничин Олег Николаевич- подготовил разделы 1.1, 1.2, 2.2. -В этой статье приводится описание рандомизированных и многоагентных алгоритмов. Показаны различные комбинированные алгоритмы, применимые для задачи трекинга объектов. Новый алгоритм, который представляет собой ускоренный анализ SPSA на основе консенсуса, был проверен с помощью моделирования. Было показано, что он сходится быстрее, чем предыдущая версия алгоритма без ускорения. Кроме того было показано, что сходимость не зависит от типа помех. В этой статье мы применили метод SPSA к проблеме адаптации геологических моделей и сравнили его с методом Particle Swarm Optimization, широко используемым в подобных задачах. Мы использовали SPSA в сочетании с алгоритмом параметризации CNN-PCA для уменьшения размерности геологической модели. Результаты экспериментов показали, что метод SPSA может давать точные и стабильные результаты даже для негауссовых шумов. Продемонстрировано, что метод SPSA может быть успешно использован для адаптации негауссовых геологических моделей с различным неизвестным видом шума в наблюдениях и превосходит Particle Swarm Optimization по скорости сходимости. Построение математической модели изгибно-крутильных колебаний крыла самолета с управляемыми «перьями» на его поверхности; рассмотрение трех различных условий задачи управления, соответствующих различным целевым функциям; три закона управления были синтезированы на основе метода скоростного градиента, где только последний закон является многоагентным.
Григорьев Дмитрий Алексеевич - подготовил разделы 2.3, 3.2 -В качестве примера решения задачи прогнозирования котировок финансовых активов на основе SSA используем рассмотренные выше данные наблюдения за пятью сильно коррелированными валютными инструментами. Используя алгоритм «Caterpillar», выделим отрезок ряда наблюдений длиной в L минутных отсчетов и построим для каждой компоненты прогноз, используя технику SSA. Предложен подход на основе технологии эволюционного моделирования, реализующий вычислительную схему структурной и параметрической самоорганизации модели управления.
Григорьева Анастасия Викторовна - подготовила разделы 2.4, 2.6 -Предложенный метод применим для сосудов комбинированной формы таких, как сепараторы, колонны с конусообразным переходом, сферические сосудов высокого давления и другие. Представленный метод допускает и учитывает при расчётах, что источники сигнала могут находиться на разных частях объекта относительно зафиксировавших их преобразователей акустической эмиссии. Предложенный метод применим для сосудов комбинированной формы таких, как сепараторы, колонны с конусообразным переходом, сферические сосудов высокого давления и другие. Представленный метод допускает и учитывает при расчётах, что источники сигнала могут находиться на разных частях объекта относительно зафиксировавших их преобразователей акустической эмиссии. Способ развёртки комбинированных форм и перевод в одну систему координат остаётся за рамками данной работы.
Дятлов Кирилл Александрович принимал участие в подготовке раздела 1.2, 5.1
Ужва Денис Романович принимал участие в подготовке раздела  5.1
Житнухин Николай Андреевич принимал участие в подготовке раздела 1.2
Сергеенко Анна Николаевна - подготовила раздел 1.1 - В этой статье приводится описание рандомизированных и многоагентных алгоритмов. Показаны различные комбинированные алгоритмы, применимые для задачи трекинга объектов. Новый алгоритм, который представляет собой ускоренный анализ SPSA на основе консенсуса, был проверен с помощью моделирования. Было показано, что он сходится быстрее, чем предыдущая версия алгоритма без ускорения. Кроме того было показано, что сходимость не зависит от типа помех.
Головкина Анна Геннадьевна - подготовила раздел 2.1 -Новый алгоритм нахождения коэффициентов полиномиальной регрессии, имеющий связь с теорией динамических систем
Козынченко Владимир Александрович - подготовил раздел 2.1 -Новый алгоритм нахождения коэффициентов полиномиальной регрессии, имеющий связь с теорией динамических систем
Шиманчук Дмитрий Викторович- подготовил раздел 3.4 - Предложен новый подход для синтеза законов управления изменением отражательной способностью солнечного паруса, который обеспечивает удержание космического аппарата в окрестности коллинеарной точки либрации системы Солнце—Земля, т. е. проделана экспертная работа для дальнейшего построения систем управления автономного движения на основе алгоритмов искусственно интеллекта
Игнатович Игорь Антонович принимал участие в подготовке раздела 5.1
Грищенко Алексей Иванович  принимал участие в подготовке раздела 5.1
Ван Цзэян  принимал участие в подготовке раздела 5.1
Жадан Анастасия Юрьевна- подготовила раздел 5.1-Предложен мультиагентный протокол локального голосования для алгоритма планирования DAG. Данный подход может быть использован для решения задач онлайнового планирования DAG в гетерогенной среде, где необходимо ускорить планирование или минимизировать время составления расписания.
Аллахвердян Александр Львович- подготовил раздел 5.1-Предложен мультиагентный протокол локального голосования для алгоритма планирования DAG.Данный подход может быть использован для решения задач онлайнового планирования DAG в гетерогенной среде, где необходимо ускорить планирование или минимизировать время составления расписания.
Долгинцева Елизавета Андреевна- подготовила раздел 3.1-Предложение новых алгоритмов для решения оптимизационной задачи в новом сегменте; теоретическое обоснование использования выбранных алгоритмов.
А. А. Гавриков- подготовил раздел 4.1 -В работе определены спектры люминесценции доминирующих бесфононных линий, отвечающих f − f -электронным переходам в редкоземельных примесных ионах Er3+ в квантовом параэлектрике и исследованы их температурные зависимости. Установлено, что обнаруженный температурный сдвиг линий оказывается необычным и большим, существенно отличаясь от обычно наблюдаемого в спектроскопии редкоземельных элементов в ионных кристаллах. 
С. Л. Яковлев- подготовил раздел 4.2 -Построены асимптотики волновых функций квантовых систем нескольких частиц, взаимодействие между которыми включает кулоновский потенциал. С помощью этих асимптотик получены асимптотики при больших значениях гиперрадиуса для парциальных компонент волновых функций при разложении по базису гиперсферических функций.
Ю.В. Иванский- подготовил раздел 1.2 -  Построение математической модели изгибно-крутильных колебаний крыла самолета с управляемыми «перьями» на его поверхности; рассмотрение трех различных условий задачи управления, соответствующих различным целевым функциям; три закона управления были синтезированы на основе метода скоростного градиента, где только последний закон является многоагентным.

ВЦ:В. И. Золотарев-Обеспечивает работу сервисов РЦ ВЦ, планирует внедрение новых по согласованию с пользователями.
Н. Г. Пинчук-Техническая поддержка работы вычислительного, сетевого оборудования и СХД .
С. А. Богданов-Обеспечивает взаимодействие с пользователями, консультирует по использованию ресурсов РЦ ВЦ
С. В. Лазарев-Техническая поддержка работы вычислительного, сетевого оборудования и СХД 
Н. А. Утешев-Выполняет работы по работе специального программного обеспечения, обеспечивает непрерывность работы вычислительных систем.
В. Ю. Гайдучок -Устанавливает и сопровождает все прикладное программное обеспечение, решает проблемы ПО и пользователей
А. В. Коваленко -Устанавливает и сопровождает все прикладное программное обеспечение, решает проблемы ПО и пользователей.
О. Д. Зароченцева -Обеспечивает работу пользователей, сопровождает вычислительные работы.
Сергеев А.В. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Баранов А.В. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Кузнецов Н.А. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Аксарин К.М. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Суханов И.И. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Григорьев Я.Г. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Иванов А.Ф. - обеспечивал бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществлял техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.
Зубач Н.В. - обеспечивала бесперебойную работу вычислительных ресурсов, а также осуществляла техническую поддержку пользователей, в рамках работ по проекту.

Transfer of the full copy of the report to third parties for non-commercial use: permitted/not permitted

разрешается

Check of the report for improper borrowing in external sources (plagiarism): permitted/not permitted

разрешается

Rationale of the interdisciplinary approach

-

Rationale of the intersectoral approach

-
Short titleGZ-2022
AcronymNIR_GZ_2021 – 2
StatusFinished
Effective start/end date1/01/22 → 31/12/22

ID: 93024916