---

УДК 338.24
DOI: 10.17587/it.25.650-657

А. Д. Цвиркун, д-р техн. наук, зав. лабораторией, e-mail: tsvirkun@ipu.ru, В. В. Топка, канд. техн. наук, ст. науч. сотр., e-mail: topka3@mail.ru, ФГБУН Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва

Равномерное распределение невозобновимого ресурса в крупномасштабных инновационных проектах

Рассматривается задача равномерного распределения по минимаксному критерию невозобновимого ресурса по работам инновационного проекта. Применяется лексикографический метод упорядочивания данных минимаксных критериев. Для решения задачи по одному критерию разработан жадный алгоритм отыскания максимального пути на ациклическом орграфе с двойными весами на дугах, имеющий квадратичную по числу дуг вычислительную трудоемкость. Полученное решение позволяет построить календарный план проекта с четырьмя видами временных резервов при неточных исходных данных.
Ключевые слова: крупномасштабный инновационный проект, календарное планирование, показатель надежности работ проекта, жадный алгоритм, максимальный путь с двойными весами на дугах

C. 650–657

---

УДК 004.3.02
DOI: 10.17587/it.25.657-662

А. Д. Иванников, д-р техн. наук, гл. науч. сотр., e-mail: ADI@ippm.ru, Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН, Зеленоград, Москва

Теоретические основы выбора множества отладочных тестов проектов цифровых систем на основе алфавита выполняемых функций

Рассматриваются цифровые системы управления объектами, функционирование которых может быть представлено как последовательность выполнения функций из конечного алфавита. Последовательности выполняемых функций представлены как их произведения, показано, что они образуют частичную полугруппу. При отладке проектов цифровых систем методом моделирования для проверки правильности проекта используются отладочные тесты проектов, которые должны наиболее полно проверить правильность выполнения всех функций проектируемой системой. Рассмотрены методы составления и модификации разработчиком перечня выполняемых функций наиболее удобным для проверки образом. Кроме того, рассматривается разбиение каждой функции цифровой системы на подфункции в целях проверки правильности функционирования различных режимов аппаратного обеспечения и ветвей программ. Формализованно описывается последовательность действий разработчика при формировании множества отладочных тестов цифровых систем.
Ключевые слова: моделирование цифровых систем, отладка проектов, отладочные тесты, алфавит функций цифровой системы

С. 657–662

 Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 17-07-00683.

---

УДК 004.85
DOI: 10.17587/it.25.662-669

М. Д. Ершов, аспирант, e-mail: ershov.m.d@rsreu.ru, Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань

Методы оптимизации первого порядка в машинном обучении

Рассмотрены проблемы, возникающие при обучении многослойных нейронных сетей прямого распространения из-за недостатков метода градиентного спуска. Выполнен обзор методов оптимизации первого порядка, которые нашли широкое применение в машинном обучении, и менее известных методов. Обзор включает стохастический градиентный спуск, быстрый градиентный метод Нестерова и различные методы с адаптацией скорости обучения. Описаны особенности каждого метода и проблемы их использования на практике.
Ключевые слова: нейронные сети, машинное обучение, глубокое обучение, оптимизация, градиентный спуск, адаптивная скорость обучения

C. 662–669  

Исследования выполнены при финансовой поддержке стипендии Президента Российской Федерации молодым
ученым и аспирантам (СП-2578.2018.5).

---

УДК 004.896
DOI: 10.17587/it.25.670-678

Б. К. Лебедев, д-р техн. наук, проф., e-mail: lebedev.b.k@gmail.com, О. Б. Лебедев, канд. техн. наук, доц., e-mail: lebedev.ob@mail.ru, Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, О. А. Пурчина, ассистент, e-mail: knagna_olga@inbox.ru, Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону

Модифицированный роевой алгоритм "муравьиное дерево" в задаче диверсификации трассировочных ресурсов

Предлагается модифицированный роевой алгоритм "муравьиное дерево" (trees ant colony optimization (T-ACO)). Отличием от канонической структуры является то, что в качестве графа поиска решений используется дерево решений. Агентом на графе поиска решений создается не маршрут, а дерево, которое по своей структуре совпадает с представлением решения задачи трассировки в надъячеечной области. Это исключает применение дополнительных трансформаций в процессе декодирования решений, допускающих интерпретацию решений в виде деревьев, и позволяет отбросить множество "нелегальных"решений, что приводит к повышению качества полученных решений. Использование процедуры трассировки в надъячеечной области на основе муравьиного алгоритма позволяет разгрузить канал на 15...20 %. Временная сложность алгоритма зависит от числа вершин графа n, числа агентов y, числа итераций l и определяется как O(n²ly).
Ключевые слова: оптимизация, алгоритм "муравьиное дерево", САПР СБИС, диверсификация трассировочных ресурсов, надъячеечная область, планарный эскиз топологии

C. 670–678

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 18-07-00737а).

---

УДК 004.925.83 + 004.438
DOI: 10.17587/it.25.679-681

О. А. Соснина, канд. техн. наук, доц., e-mail: o.a.sosnina@mail.ru, А. Д. Филинских, канд. техн. наук, доц., e-mail: alexfil@yandex.ru, Н. А. Ложкина, магистрант, e-mail: nataly9951@gmail.com, Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева

Анализ методов создания виртуальных моделей нетривиальных форм

Параметрическая архитектура, которая включает в себя и проектирование, и дизайн, невозможна без параметрического программного моделирования. Одной из программ, позволяющих создавать здания в параметрическом стиле, является "Grasshopper". В данной статье описано моделирование в этой программе на примере одного из самых ярких зданий параметрической архитектуры — бизнес-центра "Galaxy Soho", построенного в Пекине по проекту Захи Хадид.
Ключевые слова: параметрическая архитектура, параметризм, Grasshopper, 3ds max, 3D-моделирование, Заха Хадид

C. 679–681

---

УДК 004.2; 004.31
DOI: 10.17587/it.25.682-690

А. Ю. Попов, канд. техн. наук, доц., e-mail: alexpopov@bmstu.ru, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, г. Москва

Применение гетерогенной вычислительной системы с набором команд дискретной математики для решения задач на графах

В последнее десятилетие существенно вырос интерес к анализу сложных моделей данных, в том числе графов, являющихся наиболее адекватной формой представления данных социальных сетей, компьютерных программ, топологии интегральных схем, биоинформатики и других важных приложений. По мере того, как размер этих наборов данных увеличивается, становится очевидной необходимость поиска более эффективных методов и средств анализа больших графов, в том числе на основе более совершенных аппаратных технических решений. Современные графические процессоры обладают большим параллелизмом и производительностью, однако не решают основных проблем обработки графов: зависимостей по данным, распределения нерегулярных графов по процессорным устройствам, конфликтов при доступе к памяти. В МГТУ им. Н. Э. Баумана разработан специализированный микропроцессор Leonhard *64 с набором команд дискретной математики (DISC), предназначенный в том числе для обработки графов большой размерности. В статье приведены сведения об операциях дискретной математики и соответствующих им машинных инструкциях микропроцессора Leonhard x64, обосновывается архитектура гетерогенной вычислительной системы на его основе. На примерах алгоритмов Дейкстры и Белмана—Форда демонстрируется различие между реализацией обработки графов, а также эффективность универсальных вычислительных систем, гетерогенных вычислительных систем на основе графических ускорителей GPGPU и системы на основе микропроцессора Leonhard х64.
Ключевые слова: набор команд дискретной математики, микропроцессор Leonhard, граф, структура данных, графический ускоритель вычислений

C. 682–690

---

УДК 004.89
DOI: 10.17587/it.25.691-697

А. Б. Менисов, канд. техн. наук, e-mail: men.arty@yandex.ru, И. А. Шастун, канд. техн. наук, e-mail: shastunivan1982@gmail.com, Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского, С. Ю. Капицын, канд. техн. наук, доц., e-mail: wolf76@inbox.ru, Военная академия Генерального Штаба ВС РФ

Подход к выявлению вредоносных сайтов сети Интернет на основе обработки лексических признаков адресов (URL) и усредненного ансамбля моделей

В настоящее время выявление и блокирование доступа к вредоносным сайтам сети Интернет выполняется, в основном, путем включения URL-адресов в черные списки. Однако черные списки не могут быть исчерпывающими, и с их помощью нет возможности выявлять вновь созданные вредоносные сайты. Целью статьи является разработка нового подхода для выявления вредоносных сайтов на основе усредненного ансамбля моделей, позволяющего улучшить точность выявления. В разработанном подходе по сравнению с современными техническими решениями в сфере информационной безопасности учтены лексические признаки адресной строки (URL) вредоносных сайтов, которую злоумышленники пытаются видоизменить под адрес известного или безопасного сайта.
Также авторы приводят сравнение результатов выявления вредоносных URL-адресов, полученных современными и разработанными подходами. Статья будет полезна не только исследователям в области машинного обучения, но и специалистам в отрасли кибербезопасности.
Ключевые слова: информационная безопасность, вредоносные веб-сайты, машинное обучение

C. 691–697

---

УДК 378.1, 004.7
DOI: 10.17587/it.25.698-704

C. Л. Лобачев, д-р техн. наук, проф., зав. каф., e-mail: lsl7777@mail.ru, Российский университет транспорта (МИИТ), Москва

Дистанционные образовательные технологии в очном обучении: опыт, анализ и некоторые выводы

Рассматриваются вопросы внедрения дистанционных образовательных технологий в учебный процесс вуза в рамках смешанного обучения студентов очной формы обучения. Представлены результаты анализа мнений студентов и преподавателей, влияние этих результатов на планирование и организацию учебного процесса с использованием этих технологий.
Ключевые слова: дистанционные образовательные технологии, система дистанционного обучения, электронные образовательные ресурсы, информационные технологии, высшее образование, смешанное обучение

C. 698–704

Оглавление