Излагаются результаты исследований, посвящённых свойству многоальтернативности строения и функционирования сложных биологических систем. Целью работы являются: обобщение этих результатов в виде эволюционной методологии многоальтернативного управления большими искусственными системами, выявление места этой методологии в ряду известных кибернетических принципов управления и определение её возможностей при практической реализации. Отмечено, что актуальность упомянутого обобщения определяется назревшей необходимостью систематизации различных направлений в рамках самой кибернетики как науки. Раскрыто кибернетическое основание методологии многоальтернативного управления, заключающееся в воспроизведении эволюционных механизмов живых систем, выходящих за рамки механизма естественного отбора и традиционно рассматриваемых как свойство многообразия этих систем. На основе анализа содержания указанных механизмов сформулированы достаточно простые принципы предлагаемой методологи: принцип разнообразия и разделения функций, принцип многоуровневости структуры и принцип модульности. Показан конструктивный характер этих принципов, непосредственно указывающий на методы и способы их практической реализации. Представлена обобщённая модель системы многоальтернативного управления, дано писание её функциональных узлов. Показана системообразующая роль методологии многоальтернативного управления по отношению к ряду базовых кибернетических принципов управления сложными объектами, заключающаяся в выявлении у этих принципов общего эволюционного содержания. Рассмотрены конкретные примеры применения методологии для синтеза систем управления различными объектами, и продемонстрирована её высокая результативность
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Социология
Кибернетика как наука о наиболее общих принципах управления и обработки информации в животном, машине и обществе характеризуется значительным разнообразием направлений своего развития в технике, экономике, биологии и социологии [29, 30]. Это разнообразие предметных областей кибернетики сопровождается соответствующим расширением перечня её базовых принципов
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Абакумов А.И., Модели Неймана - Гейла, ДВГУ, Владивосток, 2004, 44 с.
2. Абакумов А.И., Пидюра Т.А., Владивосток: Вестник ТГЭУ, 2010, № 2, 96-103.
3. Андреева С.И., Андреев Н.И., Эволюционные преобразования двустворчатых моллюсков Аральского моря в условиях экологического кризиса, Изд-во Омского государственного педагогического университета, Омск, 2003, 382 с. EDN: UJSQVZ
4. Анисимов А.А., Тарарыкин С.В., “Особенности синтеза параметрически грубых систем модального управления с наблюдателями состояния”, Известия РАН. Теория и системы управления, 2012, № 5, 3-14.
5. Аристов А.О., Теория квазиклеточных сетей, МИСиС, М, 2014, 188 с.
6. Башарин А.В., Новиков В.А., Соколовский Г.Г., Управление электроприводами, Энергоиздат, Л., 1982, 392 с.
7. Васильев Е.М., Гусев К.Ю., “Модальное управление нестационарными системами”, Вестник Воронежского государственного технического университета, 4:8 (2008), 46-54.
8. Васильев Е.М., Таратынов О.Ю., “Алгоритмы управления тепловлажностной обработкой бетонных изделий”, Вестник Воронежского государственного технического университета, 8:2 (2012), 13-16.
9. Веселов Г.Е., Попов А.Н., Кузьменко А.А., “Синергетический подход в теории управления: истоки, развитие, результаты”, Тр. Х Всероссийской науч. конф. «Системный синтез и прикладная синергетика», Изд-во ЮФУ, Ростов-на-Дону-Таганрог, 2021, 12-18.
10. Винер Н., Кибернетика, или управление и связь в животном и машине, Наука, М., 1983, 344 с.
11. Воронин А.А., Губко М.В., Мишин С.П. и др., Математические модели организаций, Ленанд, М., 2008, 360 с. EDN: NRTDRT MathSciNet: 2356311
12. Галимов Э.М., Феномен жизни: между равновесием и нелинейностью. Происхождение и принципы эволюции, Едиториал УРСС, М., 2006, 256 с.
13. Гринин Л.Е., Марков А.В., Коротаев А.В., Макроэволюция в живой природе и обществе, Либроком, М., 2009, 248 с. EDN: QKROIT
14. Докинз Р., Эгоистичный ген, АСТ, М., 2013, 512 с.
15. Емельянов С.В., Системы автоматического регулирования с переменной структурой, Наука, М., 1967, 336 с.
16. Жмудь В.А., “Адаптивные системы автоматического управления с единственным основным контуром”, Автоматика и программная инженерия, 2014, № 2(8), 106-122.
17. Кимура М., Молекулярная эволюция: теория нейтральности, Мир, М., 1985, 394 с.
18. Колесников А.А., Синергетическая теория управления, Энергоатомиздат, М., 1994, 334 с. EDN: ZIRVGR
19. Колесников А.А., “Синергетическая теория управления: концепция, методы, тенденции развития”, Известия Южного федерального университета. Технические науки, 23:5 (2001), 7-27.
20. Колесников А.А., Синергетические методы управления сложными системами: теория системного синтеза, КомКнига, М., 2006, 240 с. EDN: OVTBAB
21. Колмогоров А.Н., “Три подхода к определению понятия «количество информации»”, Проблемы передачи информации, 1:1 (1965), 3-11. MathNet: ppi68
22. Краснова С.А., Уткин В.А., Уткин А.В., Блочный синтез систем управления роботами-манипуляторами в условиях неопределeнности, Ленанд, М., 2014, 208 с. EDN: VTGFBR
23. Краснова С.А., “Каскадный синтез наблюдателей состояния для нелинейных систем при наличии возмущений”, Автоматика и телемеханика, 2003, № 1, 3-26. MathNet: at1820
24. Красовский А.А., “Проблемы физической теории управления”, Автоматика и телемеханика, 1990, № 11, 3-28. MathNet: at5998
25. Кузовков Н.Т., Модальное управление и наблюдающие устройства, Машиностроение, М., 1976, 184 с.
26. Лeтов А.М., “Условно устойчивые регулируемые системы (об одном классе оптимальных регулируемых систем)”, Автоматика и телемеханика, 1957, № 7, 601-604. MathNet: at13193
27. Макаров В.Л., Рубинов А.М., Математическая теория экономической динамики и равновесия, Наука, М., 1973, 336 с. EDN: MRBEXM
28. Нейман Дж., Теория самовоспроизводящихся автоматов, URSS, М., 2010, 384 с.
29. Новиков Д.А., Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития, Ленанд, М., 2016, 160 с. EDN: ULJXBF
30. Новиков Д.А., Методология управления, Либроком, М., 2011, 128 с.
31. Новиков Д.А., Теория управления образовательными системами, Народное образование, М., 2009, 452 с. EDN: QXWSIH
32. Новиков С.П., “Вторая половина XX века и ее итог: кризис физико-математического сообщества в России и на Западе”, Вестник ДВО РАН, 2006, № 4, 3-22.
33. Новиков А.М., Новиков Д.А., Методология, Синтег, М., 2007, 668 с. EDN: PFGVJN
34. А.А. Красовский (ред.), Новые концепции общей теории управления, Сборник научных трудов, ТРТУ, М.-Таганрог, 1995, 183 с.
35. Подвальный С.Л., Васильев Е.М., “Матричная репликация в NP-полных задачах комбинаторной оптимизации”, Вестник Воронежского государственного технического университета, 18:4 (2022), 7-14.
36. Подвальный С.Л., “Многоальтернативные системы: обзор и классификация”, Системы управления и информационные технологии, 2012, № 2, 4-13.
37. Подвальный С.Л., Васильев Е.М., “Многоальтернативное управление открытыми системами: концепция, состояние и перспективы”, Управление большими системами, 2014, № 48, 6-58. MathNet: ubs750
38. Подвальный С.Л., Васильев Е.М., “Многоальтернативность: эволюционная стратегия биологических систем”, Управление большими системами, 77 (2019), 125-170. MathNet: ubs987
39. Подвальный С.Л., Васильев Е.М., Системы многоальтернативного управления: эволюционный подход, Изд-во ТНТ, Старый Оскол, 2023, 376 с. EDN: KGRBWE
40. Подвальный С.Л., Васильев Е.М., “Многоуровневая сигнальная адаптация в нестационарных системах управления”, Вестник Воронежского государственного технического университета, 18:5 (2022), 38-47. DOI: 10.36622/VSTU.2022.18.5.005 EDN: ECSNMR
41. Подвальный С.Л., Захватов В.И., Васильев Е.М., “Принцип разделения функций в задачах модального управления”, Вестник Воронежского государственного технического университета, 18:1 (2022), 7-16. DOI: 10.36622/VSTU.2022.18.1.001 EDN: KRIWWL
42. Подвальный С.Л., Васильев Е.М., “Синтез систем высокого порядка с сигнальной адаптацией”, Вестник Воронежского государственного технического университета, 20:3 (2024), 7-14. DOI: 10.36622/1729-6501.2024.20.3.001 EDN: BPVLCM
43. Прангишвили И.В., Системный подход и общесистемные закономерности, СИНТЕГ, М., 2000, 528 с.
44. Прангишвили И.В., Энтропийные и другие системные закономерности, Наука, М., 2003, 428 с. EDN: QQBNWB
45. Редько В.Г., Эволюционная кибернетика, Наука, М., 2003, 155 с.
46. Редько В.Г., Эволюция, нейронные сети, интеллект. Модели и концепции эволюционной кибернетики, Либроком, М., 2013, 224 с.
47. Тимофеев-Ресовский Н.В., Воронцов Н.Н., Яблоков А.В., Краткий очерк теории эволюции, Наука, М., 1977, 303 с.
48. Уткин В.И., “Метод разделения движений в задачах наблюдения”, Автоматика и телемеханика, 1990, № 3, 27-37. MathNet: at5321
49. Уткин В.И., Скользящие режимы и их применение в системах с переменной структурой, Наука, М., 1974, 272 с.
50. Уткин В.И., “Условно устойчивая система с переменной структурой в работе А.М. Лeтова”, Автоматика и телемеханика, 2011, № 11, 140-142. MathNet: at2866
51. Филимонов Н.Б., “Методологический кризис «всепобеждающей математизации» современной теории управления”, Мехатроника, автоматизация, управление, 17:5 (2016), 291-300.
52. Хакен Г., Синергетика, Мир, М., 1980, 404 с.
53. Хакен Г., Информация и самоорганизация: макроскопический подход к сложным системам, УРСС, М., 2014, 320 с.
54. Эйген М., Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул, Мир, М., 1973, 224 с.
55. Эшби У.Р., Введение в кибернетику, КомКнига, М., 2005, 432 с.
56. Эшби У.Р., Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения, Изд. иностр. лит., М., 1962, 397 с.
57. Abbott D., “The reasonable ineffectiveness of mathematics”, Procs. of the IEEE, 101:10 (2013), 2147-2153. DOI: 10.1109/JPROC.2013.2274907
58. Cope E.D., The primary factors of organic evolution, Wentworth Press, Sydney, 2016, 588 pp.
59. Heylighen F., Joslyn C., “Cybernetics and Second-Order Cybernetics”, Encyclopedia of Physical Science & Technology, Academic Press, New York, 2001, 155-170.
60. Kessler C., “Ein beitrag zur theorie mehrschleifiger regelungen”, At-Automatisierungstechnik, 8:1-12 (1960), 261-266. DOI: 10.1524/auto.1960.8.112.261
61. Kroc J., Jimenez-Morales F., Guisado J.L. et al., “Building efficient computational cellular automata models of complex systems: background, applications, results, software, and pathologies”, Advances in Complex Systems, 22:5 (2019), 1950013, 38 pp. DOI: 10.1142/S0219525919500139 EDN: KAZZTL MathSciNet: 4045203
62. D. Novikov (ed.), Mechanism design and management: mathematical methods for smart organizations, Nova Science Publishers, New York, 2013, 163 pp.
63. Podvalny S.L., Vasiljev E.M., “Analytical synthesis of aggregated regulators for unmanned aerial vehicles”, Journal of Mathematical Sciences, 239:2 (2019), 135-145. DOI: 10.1007/s10958-019-04295-w EDN: XFXXNX MathSciNet: 3951983
64. Zhang J., Xiong X., Wang Y. et al., “Simulation model for cascading failure in complex network: a cellular automata approach”, Proc. of the 2nd World Symposium on Software Engineering, Publisher Association for Computing Machinery, New York, 2020, 274-277. DOI: 10.1145/3425329.3425387 MathSciNet: 4179603
Выпуск
Другие статьи выпуска
Описан программный комплекс MARLIN24, предназначенный для реализации адаптивного управления светофорными объектами. Цель разработки — оптимизация работы светофоров для сокращения суммарного времени пребывания транспортных средств в зоне действия оптических детекторов. Архитектура комплекса включает три ключевых модуля: модуль адаптивного управления, модуль имитационного моделирования транспортных потоков и модуль валидации, а также дополнительный модуль визуализации. В модуле адаптивного управления реализованы четыре подхода: фиксированный план; некоординированное подкрепленное обучение; координированное мультиагентное обучение с подкреплением; управление длительностью фаз с помощью MISO контроллера нечёткой логики (Multiple Input Single Output, MISO). Имитационное моделирование транспортных потоков для проверки результатов управления осуществляется посредством модуля микросимуляции на основе модели «разумный водитель» (Intelligent Driver Model, IDM). В модуле валидации для моделирования реалистичных показаний оптических датчиков, отражающих дорожную обстановку, используются копула-функции, принимающие на вход маргинальные распределения. Маргинальные распределения были получены на основе исторических данных об интенсивности движения за период 2019–2020 гг. Разработанный комплекс программ имитационного моделирования MARLIN24 позволяет исследовать и сравнивать между собой ряд моделей управления реальными участками дорожной сети г. Красноярска при различных условиях
Предлагается новый математический подход к оценке эффективности гибридных электроэнергетических установок, использующих альтернативный источник энергии совместно с центральной сетью электроснабжения, основанный на методах теории массового обслуживания и позволяющий учитывать стохастический характер природных процессов. В качестве математической модели гибридной энергетической системы, использующей альтернативную (непостоянную) энергию как один из источников электроэнергии, предлагается система массового обслуживания с двумя блоками приборов, один из которых имеет случайное время работы и ограниченную мощность. Исследуется трехмерный марковский случайный процесс. С помощью метода начальных моментов получены формулы стационарных характеристик системы. Выполнен численный анализ зависимости характеристик системы от входных параметров, а также представлен пример расчёта эффективности использования источника солнечной электроэнергии для бытовых нужд на основе реальных данных
Рассматривается актуальная проблема обнаружения нефти и нефтепродуктов на поверхности воды, имеющая решающее значение для экологического мониторинга водных ресурсов. Рост загрязнения водных объектов нефтепродуктами обусловливает необходимость разработки эффективных методов их обнаружения и оценки состояния экосистем. В данной работе представлена методика, основанная на исследовании спектров отраженного солнечного света, которая позволяет с высокой точностью обнаруживать нефтяные загрязнения. Авторами получены аналитические выражения для индексов коэффициентов спектральной яркости, которые в дальнейшем использованы в геоинформационных системах (ГИС). Эти показатели помогают в обработке и интерпретации данных, полученных с помощью дистанционного зондирования, значительно упрощая процесс мониторинга и анализа состояния водных объектов. Методика показала свою эффективность в различных условиях и может быть адаптирована для использования в режиме реального времени. Результаты исследования способствуют совершенствованию методов экологического контроля и обеспечивают более надежную защиту водных ресурсов от загрязнения. Кроме того, в исследовании рассматривается потенциальная интеграция этого метода с другими системами экологического мониторинга для повышения точности и эффективности обнаружения загрязнения. Благодаря этим усовершенствованиям, предлагаемая методика позволяет не только выявлять разливы нефти, но и помогает в управлении ими и снижении негативных последствий, связанных с разливами нефти
Представлена методика определения латентных параметров многоуровневой многофакторной регрессионной модели и способы использования модели на примере прогнозирования динамики показателей, отражающих функционирование сельскохозяйственного производства: урожайности зерновых культур и потребления кормовой пшеницы. Актуальность модели обусловлена возможностью применения в целях прогнозирования главного выходного показателя (первый уровень модели) и его промежуточных составляющих (последующие уровни модели). Выполнена обработка статистических данных, применен метод регрессионного анализа информации, выполнено построение графиков результатов моделирования с использованием MS Excel и среды разработки языка программирования Python. Модель строится на основании иерархической зависимости первого и последующих уровней, при которой входные данные выходного показателя группируются как индивидуальные или общие параметры линейных зависимостей промежуточных переменных. В результате апробации модели были получены данные урожайности зерновых культур в зависимости от типа подкормки удобрениями и соответствующие им доли площадей по данным Российской Федерации в целом и Ростовской области в частности; произведен прогноз урожайности на три года, приведено сравнение с результатами применения факторного анализа. В вопросе определения потребления кормовой пшеницы были получены данные объема чистого потребления пшеницы и объема пшеницы, перерабатываемой на комбикорм
Рассматривается задача прогнозирования динамики общественного мнения на лонгитюдных данных высокой гранулярности, добытых из социальной сети ВКонтакте. Данная задача была предложена участникам Хакатона «УБС Challenge’2024» как одного из досуговых мероприятий XX Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС), проводившейся в г. Новочеркасске в 2024 году. Настоящая работа посвящена подробному описанию проведенного Хакатона и решений, предложенных его участниками. Для выборки из
Продолжается описание проекта, представленного в статье “Проект системы распределения заказа внутри ассоциации производителей посредством множественных аукционов” // Управление большими системами. – 2024. – Вып. 112. Исследуется схема сетевого взаимодействия внутри ассоциации предприятий, занимающейся сборочным производством фиксированного набора изделий. Рассматривается производство, представленное в виде направленного ациклического графа, вершинам которого сопоставлены производимые участниками ассоциации комплектующие, причём для сборки деталей более низкого ранга используются детали, имеющие более высокий ранг. Взаимодействие базируется на системе множественных локальных аукционов, посредством которых производится распределение производства очередного заказа между предприятиями – членами ассоциации. Если в предыдущей работе дан краткий обзор проекта и очерчены проблемы, связанные с его реализацией, то в настоящей статье делается детальный разбор рассматриваемой схемы, предлагаются правила, которых рекомендуется придерживаться участникам схемы при выборе решений. Исследуется проблема рационального выбора участниками цен производимых изделий. В заключении указываются риски, связанные с реализацией проекта, и намечается план исследования эффективности схемы в режиме компьютерной имитации
Рассматривается задача реидентификации человека по изображениям, полученным из систем видеонаблюдения, с использованием признаков различной природы. В отличие от традиционных подходов, опирающихся на один биометрический фактор, предложена универсальная методика объединения признаков, полученных из разных источников информации. В основе метода лежит вероятностная модель, реализующая объединение признаков в пространстве решений по правилу байесовского вывода. Каждый признак рассматривается как наблюдение, аппроксимируемое нормальным распределением с параметрами, оцениваемыми по обучающим данным. Принятие решения осуществляется путём максимизации апостериорной вероятности принадлежности объекта к одной из известных личностей. В качестве средств извлечения признаков используются модели на основе архитектур с механизмами внимания, обеспечивающие устойчивость к искажениям. Проведено сравнение с методом линейного объединения признаков. Результаты экспериментов на открытом наборе данных демонстрируют повышение точности идентификации, устойчивость к частичному отсутствию данных и возможность количественной оценки степени достоверности принимаемого решения, что актуально для применения в системах обеспечения безопасности
Решен вариант задачи оптимальной расстановки воздушных судов (ВС) заданных типов на заданной сети авиалиний. Распределение ВС по авиалиниям является одной из узловых проблем, определяющей эффективность деятельности авиакомпании. Рассмотренная задача состоит в определении для каждой авиалинии недельного числа рейсов ВС, обеспечивающего максимальный экономический эффект от перевозки пассажиров. Новизна постановки задачи заключается в том, что уровни спроса на пассажирские перевозки приняты не полностью определёнными экспертно заданными нечёткими величинами, что соответствует этапу предварительного проектирования расписания. Оптимизация расстановки ВС по авиалиниям сформулирована как целочисленная задача математического программирования с нечётким критерием и чёткими ограничениями. Благодаря использованию приёма дефаззификации нечёткая задача сведена к обычной задаче математического программирования, решаемой имеющимися эффективными методами на базе доступного программного обеспечения. С использованием программного пакета IBM ILOG OPL получено решение модельных примеров задачи в нечёткой и «чёткой» постановках. Выполненное сравнение выявило существенные различия наиболее значимых результатов решения оптимизационной задачи в нечёткой и «чёткой» постановках, что свидетельствует о целесообразности учёта нечёткой неопределённости исходных данных
Целью исследования является разработка численной схемы с использованием итерационных методов решения систем уравнений для решения объемных задач акустики с неоднородным индексом рефракции. Приводится постановка задачи распространения акустических волн в виде объемного интегрального уравнения Фредгольма второго рода. Для дискретизации задачи с целью последующего численного решения использована структурированная объемная прямоугольная сетка. С использованием дискретизации постановка задачи сводится к дискретизированному оператору в виде системы уравнений с большим количеством неизвестных и матрицей оператора высокой размерности. Учитывая особенности интегральных ядер уравнения Гельмгольца в интегральной форме, приводятся численные методы решения систем уравнений с использованием модификаций матрично-векторного умножения тёплицевых матриц на вектор на основе быстрого дискретного преобразования Фурье. Продемонстрированы численные результаты работы комплекса программ моделирования распространения реализаций модели плоской волны в объемной среде с неоднородным индексом рефракции. Особое внимание уделяется возможности быстрого решения задач математической физики на структурированной сетке большой размерности, что позволит рассматривать особенности решения на сложных неоднородных границах, а также упростить аппроксимацию решения. В завершение будут сделаны выводы о качестве получаемых решений на различных примерах неоднородностей рассматриваемой объемной области
Цифровая трансформация общества и производства постепенно вступает в стадию Индустрии 4.0, когда обслуживающая инфраструктура, в том числе и автоматизированные информационные системы юридически значимого электронного документооборота, будут способны адаптироваться под текущие условия обстановки. Однако современный этап развития таких систем характеризуется несовершенством терминологического аппарата и отождествлением объекта воздействия (электронного документа) с его бумажным прототипом, что приводит к ограничению их функциональных возможностей. Таким образом, существующая парадигма восприятия электронного документа не соответствует перспективному уровню развития автоматизированных информационных систем юридически значимого электронного документооборота в рамках концепции Индустрии 4.0. Цель работы – построение моделей электронного документа и описание метода обеспечения его целостности, позволяющего гарантировать достижение требуемого уровня защищенности автоматизированных информационных систем юридически значимого электронного документооборота, функционирующих в соответствии с положениями концепции Индустрии 4.0. Используемые методы: применение криптографических хэш-функций к компонентам (контенту и метаданным) электронного документа, результаты которых вычисляются по типу бинарного дерева Меркла в сочетании с технологией цепной записи данных. Результаты исследования: введено понятие «интегративный электронный документ», предложена новая структура электронного документа, что позволило сократить длительность его верификации и, как следствие, снизить риск реализации деструктивных воздействий на автоматизированную информационную систему
Представлено исследование сети массового обслуживания с неограниченным числом обслуживающих приборов в узлах сети и возможностью прерывания обслуживания. Такая модель может быть использована для описания функционирования абонентских сетей доступа, где заявка (подключённый абонент) в процессе обслуживания может перемещаться от одного узла сети к другому или покидать сеть, завершив или не завершив своё обслуживание. Предполагается, что переходы происходят независимо от состояния узлов. Исследование проводится с использованием метода асимптотического анализа при условии высокой интенсивности входящего потока. В рамках проведённого анализа установлено, что при стремлении интенсивности потока к бесконечности совместное стационарное распределение числа заявок в узлах сети приближается к многомерному нормальному распределению. Получены аналитические выражения для параметров этого распределения, таких как математические ожидания и элементы ковариационной матрицы. Проведены численные эксперименты, подтверждающие точность асимптотической аппроксимации. Определена область применимости полученных результатов в зависимости от параметров модели. Кроме того, в работе приведён пример решения задачи оптимизации функционирования исследуемой сети массового обслуживания, иллюстрирующий возможности практического применения разработанного подхода при анализе и управлении телекоммуникационными системами.
Представлено исследование сети массового обслуживания с неограниченным числом обслуживающих приборов в узлах сети и возможностью прерывания обслуживания. Такая модель может быть использована для описания функционирования абонентских сетей доступа, где заявка (подключённый абонент) в процессе обслуживания может перемещаться от одного узла сети к другому или покидать сеть, завершив или не завершив своё обслуживание. Предполагается, что переходы происходят независимо от состояния узлов. Исследование проводится с использованием метода асимптотического анализа при условии высокой интенсивности входящего потока. В рамках проведённого анализа установлено, что при стремлении интенсивности потока к бесконечности совместное стационарное распределение числа заявок в узлах сети приближается к многомерному нормальному распределению. Получены аналитические выражения для параметров этого распределения, таких как математические ожидания и элементы ковариационной матрицы. Проведены численные эксперименты, подтверждающие точность асимптотической аппроксимации. Определена область применимости полученных результатов в зависимости от параметров модели. Кроме того, в работе приведён пример решения задачи оптимизации функционирования исследуемой сети массового обслуживания, иллюстрирующий возможности практического применения разработанного подхода при анализе и управлении телекоммуникационными системами.
Рассматривается открытая сеть массового обслуживания с делением и слиянием требований. При поступлении в сеть каждое требование разделяется на два фрагмента. Фрагменты требований обслуживаются в одноприборных системах обслуживания с неограниченной очередью, образующих ациклическую структуру рассматриваемой сети. После завершения обслуживания в сети фрагменты требований поступают в выделенную систему сборки требований, где требования собираются из своих фрагментов и покидают сеть. Предлагается приближенный метод вычисления математического ожидания длительности сборки требований и математического ожидания длительности пребывания требований в сети массового обслуживания с делением и слиянием требований при предположениях, что входящий в сеть поток требований является пуассоновским, а длительности обслуживания фрагментов требований являются экспоненциально распределенными случайными величинами. Для оценки точности приближенного метода вычисления соответствующих характеристик сети полученные результаты сравниваются с результатами имитационного моделирования сети. Предложенный метод может применяться при невысокой нагрузке сети массового обслуживания, функционирующей в стационарном режиме. Представленная сеть массового обслуживания может использоваться в качестве моделей современных многопроцессорных вычислительных систем, а также других систем с параллельным и распределённым принципом функционирования
Рассматривается задача управления мнениями агентов, сформулированная в терминах приближения среднего поля для SCARDO-модели, построенного для случая социальной системы с модулярной сетевой структурой, гетерогенными уровнями активности агентов и персонализацией контента. В рамках модели управления специальная группа агентов, имитирующая ботов в реальных социальных медиа, воздействует на остальных агентов, с тем чтобы изменить их мнения в соответствии с интересами управляющего субъекта. Изучается наиболее простой для анализа случай двухэлементной азбуки мнений, в рамках которой существует только два возможных мнения (интерпретация – выборы в двухпартийной системе) и один тип агентов-неботов. Строится аналитическое решение задачи управления. Демонстрируется, что в зависимости от значений параметров модели может быть либо одна оптимальная стратегия управления, либо бесконечно много. При этом в случае, когда оптимальное управление единственно, оно должно быть устроено следующим образом: все социальные боты должны транслировать одно и то же мнение, а переключение распространяемого мнения может произойти не более одного раза лишь для некоторых конфигураций параметров. Полученные результаты сопровождаются примерами с реальными данными из онлайн плафтормы ВКонтакте
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ИПУ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
- Юр. адрес
- 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
- ФИО
- Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
- E-mail адрес
- dan@ipu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3348910
- Сайт
- https://www.ipu.ru/