SCI Библиотека

В условиях стремительного роста объёмов грузоперевозок и усложнения логистических процессов особую актуальность приобретает внедрение интеллектуальных технологий, способных адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка. Одним из таких решений является применение методов машинного обучения на графах для построения рекомендательных систем в логистике. Целью данной работы является исследование возможностей персонализированных графовых моделей, предназначенных для оптимизации логистических процессов за счёт более точного подбора маршрутов, перевозчиков и сопутствующих услуг с учётом индивидуальных предпочтений участников логистической цепочки. В работе исследуется применение графовых методов машинного обучения для построения рекомендательных систем в сфере транспортной логистики с учётом индивидуальных предпочтений пользователей. Предложен подход к персонализации графовых моделей на основе интеграции пользовательских характеристик и динамического пересчёта весов связей в графе. Разработанная модель позволяет оптимизировать логистические процессы, повышая релевантность рекомендаций по выбору маршрутов и перевозчиков. Эффективность предложенного метода подтверждена экспериментальными результатами на реальных данных: достигнуты значения Precision 88 %, Recall 81 % и NDCG 0,94. Представленные результаты демонстрируют преимущества разработанной системы по сравнению с традиционными методами логистического планирования в условиях динамически изменяющейся среды.

В статье рассмотрена проблема качества подготовки студентов на фоне дефицита кадрового ресурса в сфере информационных технологий. Описаны проблемы, связанные с подготовкой узкопрофильных специалистов. Предложено возможное решение в виде создания центра взаимодействия вуза и производства. Этот центр будет способствовать интеграции образовательного процесса с реальными проектами и задачами, что позволит студентам получать практические навыки и знания, необходимые для успешной карьеры в сфере информационных технологий. Изложена реализация процесса поэтапной подготовки специалистов, при которой базовая часть находится в рамках вуза, а актуализируемая - в рамках компании и проектной деятельности. Сделаны выводы об эффективности интеграции на основе анализа финансовых показателей компании и оценки качества обучения. Показано, что внедрение предложенного решения приводит к улучшению финансовых показателей компании за счет повышения квалификации сотрудников и снижения затрат на обучение новых специалистов. Также отмечена положительная динамика в оценке качества обучения, что свидетельствует о повышении уровня подготовки выпускников. Сформулированы дальнейшие перспективы развития предложенного решения, включая расширение сотрудничества с другими компаниями и вузами, внедрение новых образовательных программ и технологий, а также проведение регулярных исследований и анализа эффективности интеграции.

Введение. Высокий спрос на полимерную продукцию обеспечивает необходимость постоянной модернизации технологических аспектов ее производства, повышение эффективности которого невозможно без модельного описания и решения задач оптимизации его основных технологических стадий. В условиях имеющихся сегодня потребностей по получению продуктов с заданной структурой и свойствами вопрос по созданию инструментов решения задач оптимизации является весьма актуальным. Одним из инструментов управления молекулярной массой продукта является использование режима дробной подачи регулятора, состав и дозировка которого часто подобраны эмпирически.

Цель исследования. Разработка методов и алгоритмов, позволяющих определить режим многоточечной подачи регулятора в непрерывном производстве полимерных продуктов с целью формирования заданных молекулярных характеристик.

Материалы и методы. Для решения задачи поиска оптимального режима подачи регулятора используется эвристический подход, представленный генетическим алгоритмом оптимизации. Данный алгоритм основан на механизме создания популяции потенциальных решений, которые подвергаются операциям скрещивания, мутации и отбора, имитируя процессы наследования и эволюции в природе. С целью оценки молекулярных характеристик продукта сополимеризации применяется кинетический подход к моделированию, основанный на использовании моментов молекулярно-массового распределения. Для математического описания непрерывного производства используются рекуррентные соотношения, характеризующие перенос реакционной массы между реакторами идеального перемешивания.

Результаты исследования. Согласно условиям организации непрерывного производства добавление регулятора возможно в начале процесса, а также в третий и шестой по ходу батареи полимеризаторы. С целью определения режима подачи регулятора критерий оптимизации был сформирован в виде функционала, отражающего абсолютную разницу расчетных и заданных значений среднечисленной и среднемассовой молекулярных масс. Программная реализация разработанного метода и алгоритма оптимизации, проведенные вычислительные испытания позволили идентифицировать ряд решений, каждое из которых способствует получению продукта с заданными молекулярными характеристиками. Визуализация части полученных решений демонстрирует различную динамику молекулярной массы в течение всего процесса.

Обсуждение и заключение. С использованием разработанного метода и алгоритма была решена задача идентификации режима трехточечного регулирования молекулярной массы для непрерывного процесса получения бутадиен-стирольного сополимера. Выбор генетического алгоритма при исследовании и оптимизации сложных многофакторных физико-химических систем обоснован тем, что он позволяет осуществлять поиск одного или нескольких параметров системы как в дискретном, так и непрерывном множестве переменных и способствует нахождению глобального оптимума благодаря случайному характеру при поиске решений. Разнообразие полученных решений задачи дает возможность управления процессом синтеза полимеров в случае постоянного мониторинга физико-химических характеристик продукта.

В статье рассматривается подход к анализу и оптимизации эффективности сетевых организационных систем в условиях активизации процессов автоматизации и цифровизации. Выделен класс организационных систем с автоматизированными устройствами обслуживания, результатом деятельности которых является выполнение услуг. Включение в сетевую структуру сервисных автоматов определяет особенность решения задач анализа и оптимизации. Анализ базируется на имитационном моделировании исследуемого класса систем как систем массового обслуживания с варьируемой топологией каналов обслуживания. Поэтому оптимизируемыми переменными определены альтернативные переменные, характеризующие компоненты топологии, которые связаны с дублированием как компонентов, так и автоматизированных устройств в целом. К этим переменным добавлены переменные, влияющие на лояльность клиентов за счет предоставления скидок в определенные временные периоды. Оптимизационная модель представляет собой объединение формализованных описаний зависимостей от оптимизируемых переменных экстремального и граничных требований. В качестве экстремального требования определена необходимость максимизации дохода, а граничных - временные характеристики, связанные с временем простоя автоматизируемых устройств и временем простоя обслуживания. Алгоритмизация принятых решений по варианту топологии сетевой системы и механизму повышения лояльности клиента основана на объединении трех составляющих итерационного процесса поиска: анализа исследуемой организационной системы с использованием имитационной модели; имитацией направленного перебора при случайных значениях альтернативных переменных; окончательного выбора на множестве перспективных вариантов путем экспертного оценивания. Предложена структурная схема алгоритма, базирующегося на интеграции перечисленных составляющих.

Статья рассматривает использование цифрового двойника в химии, представляющего собой виртуальное отображение реальной химической системы, а также методику его создания и применения. Проиллюстрирована сложность моделирования молекулярных систем и обоснована необходимость автоматизации этого процесса. Проведен анализ процесса возникновения молекулярных связей, и на его основе разработаны критерии составления продукционных правил, применяемых при моделировании сложных молекулярных систем. Показаны специфика составления и добавления продукционных правил в базу данных, а также особенности их использования в процессе моделирования. Кроме того, описаны программные алгоритмы формирования модели сложной молекулярной системы. Выполнена оценка эффективности автоматизированной системы в сравнении с ручной обработкой данных. Полученные результаты могут быть использованы специалистами в области химии, биологии и др.

В условиях высокой конкурентности, а также активизации внутреннего производственного рынка предприятиям нужно быстро адаптироваться к современным условиям. Очевиден рост количества малых производственных предприятий, которые участвуют в тендерах на электронных торговых площадках и предлагают свои услуги крупным предприятиям, особенно этот рост заметен в области военно-промышленного комплекса. Заказчики предпочитают сотрудничать с малыми предприятиями, которые адаптивны к условиям заказа, а также имеют не только короткие сроки исполнения заказа, но еще и гибкую систему ценообразования благодаря низким административным и бюрократическим издержкам. Такие предприятия при росте объема заказов сталкиваются с проблемами в части организации бизнес-процессов. В работе авторами построена модель процесса «Контроль качества» с использованием метода BPMN на основе практики малого предприятия, которая может являться основой для обучения системы машинного обучения по построению модели бизнес-процессов. В качестве области искусственного интеллекта предложена обработка текстов на естественном языке, что позволит предприятиям использовать данную унифицированную технологию для сокращения издержек на разработку и описание бизнес-процессов.

В настоящее время все более актуальной становится задача оптимального планирования наблюдений наземными измерительными средствами. В данной работе формализуется задача планирования с целью сбора координатной информации о космических объектах оптическими и радиотехническими средствами. Предложен метод сведения задачи планирования к построению дерева и поиску в нем ветви с максимальной суммой приоритетов вершин, ей принадлежащих. Для такой постановки приведен оптимальный алгоритм формирования расписаний для случая одного измерительного средства. Вместе с тем данный подход к построению плана позволяет использовать другие более быстрые квазиоптимальные алгоритмы, например, нейронные сети или генетические алгоритмы в случае недостаточного количества вычислительного ресурса.

В статье рассматривается использование в маркетинге интеллект-карт как инструмента, применяемого для поиска решений и систематизации информации.

Для решения маркетинговых задач и разработки эффективных маркетинговых стратегий большое значение имеет обработка и анализ получаемой информации.

Для более эффективного использования таких инструментов, как интеллект-карты,
и минимизации ручной обработки данных появляются различные запросы, например объединение карт в одну от нескольких экспертов или разные итерации карты от одного эксперта.

Из-за увеличения объема и потока информации повышается трудоемкость анализа текстов на естественных языках.

Предложен алгоритм, состоящий из пяти этапов, и методика для решения проблемы объединения информации интеллект-карт в одну методами семантического анализа.

Для апробации методики проведен эксперимент, в ходе которого проанализировано более 30 интеллект-карт.

По результатам анализа представлена объединенная интеллект-карта на основе предлагаемой методики и решена задача объединения ряда разнородных карт в одну с помощью семантического анализа.

В статье использованы такие методы, как анализ литературы, эксперимент, семантический анализ текста.