АННОТАЦИИ СТАТЕЙ ЖУРНАЛА "ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"
№1. Том 26. 2020

К оглавлению

УДК 004.023
DOI: 10.17587/it.26.3-8

С. И. Хашин, PhD, канд. физ.-мат. наук, доц., e-mail: khash2@gmail.com, С. Е. Ваганов, аспирант, e-mail: pro100-pioner@mail.ru, Ивановский государственный университет, г. Иваново

Genetic Algorithms Using Forth

Разработан метод автоматического нахождения программы (на языке ФОРТ), реализующей данный алгоритм. Алгоритм задается в виде набора тестов (входные данные) -— (выходные данные). И входные, и выходные данные представлены в виде наборов целых 4-байтовых чисел.
Генетический подход позволяет строить программу из отдельных блоков, "генов", которые оказались подходящими хотя бы для некоторой части тестовых элементов. Генетические методы позволили найти реализацию даже сравнительно сложных алгоритмов: десятичные и двоичные цифры числа, НОД, НОК, факториал, простые делители, биномиальные коэффициенты, сортировка коротких последовательностей, максимумы, минимумы, вычисление значений полиномов и другие.
Наш метод начинает работу со случайного перебора коротких программ, выделяет из них блоки ("гены") хоть немного подходящие для решаемой задачи. А затем строит программу с использованием найденных "генов". Комплект используемых "генов" в процессе работы алгоритма постоянно корректируется, улучшается.
Сложность прямого перебора растет экспоненциально с ростом длины программы. Предлагаемый нами генетический метод позволяет во многих случаях радикально сократить объем перебора.
Язык ФОРТ выбран ввиду его компактности: все перечисленные алгоритмы помещаются в не более, чем 10—15 команд. Хотя, если учитывать найденные гены, общая длина программы будет существенно больше. Кроме того, механизм встраивания "генов" уже фактически есть в языке.
Наш метод настроен на работу с целыми числами, однако его можно применить и к данным, содержащим действительные числа, строки и т. д. В случае работы с действительными числами метод можно рассматривать как альтернативу методам, применяемым в нейронных сетях.
Ключевые слова: генетический алгоритм, линейное генетическое программирование, эволюционное программирование, машинное обучение, Forth

С. 3–8

УДК 519.7
DOI: 10.17587/it.26.9-15

А. Ф. Валеева, д-р техн. наук, проф., aida_val2004@mail.ru, И. А. Янтурин, магистрант, yanturin.ilmir@gmail.com,
Р. С. Валеев, канд. техн. наук, доц., ruslan_valeev@inbox.ru, Уфимский государственный авиационный технический университет

Об одной задаче доставки груза различным клиентам с возможностью дозагрузки

Рассматривается задача маршрутизации для доставки груза различным клиентам с учетом возможностидозагрузки недостающего заказа в соответствующих пунктах (Modified Vehicle Routing Problem with SatelliteFacilities, MVRPSF). Представлена математическая модель задачи MVRPSF, включающая такие ограничения,как грузоподъемность транспортных средств (ТС), наличие депо и пунктов дозагрузки, раздельную доставку. Для ее решения разработан эволюционный алгоритм, позволяющий получать рациональные маршруты доставки груза различным клиентам с предварительным размещением заказов в ТС.
Ключевые слова: маршрутизация, размещение грузов в автомобильные транспортные средства, пункты
дозагрузки, эволюционныйалгоритм

 C. 9–15

УДК 621.391
DOI: 10.17587/it.26.16-21

С. В. Дворников, д-р техн. наук, проф., e-mail: practicdsv@yndex.ru, А. В. Пшеничников, д-р техн. наук, доц., e-mail: siracooz77@mail.ru, С. С. Манаенко, канд. техн. наук, ст. преп., e-mail: manaenkoss@mail.ru, Военная академия связи им. С. М. Буденного

Статистическая модель помехозащищенных радиотехнических систем на основе порогового метода управления частотным ресурсом

Разработана статистическая модель помехозащищенных радиотехнических систем с пороговым методом управления частотным ресурсом. Сформулирована и доказана гипотеза о зависимости функции плотности распределения превышения уровня сигнала над уровнем помех в помехозащищенных радиолиниях от параметров массива исключаемых рабочих частот. Сделаны выводы по области практической реализации разработанных решений.
Ключевые слова: помехозащищенные радиолинии, пороговый метод управления, частотный ресурс, уровень сигнала и помех, статистическая модель

C. 16–21

УДК 004.722.23                                                            
DOI: 10.17587/it.26.22-29

А. Ю. Романов, канд. техн. наук, доц., e-mail: a.romanov@hse.ru, М. В. Сидоренко, студент, e-mail: mvsidorenko@edu.hse.ru, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", г. Москва, Э. А. Монахова, канд. техн. наук, доц., ст. науч. сотр., e-mail: emilia@rav.sscc.ru, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, г. Новосибирск

Маршрутизация в сетях-на-кристалле с топологией трехмерный циркулянт

Представлена реализация динамического алгоритма маршрутизации, предназначенного для использования в сетях-на-кристалле с топологией трехмерный циркулянт (размерности 3). По сравнению с классическими алгоритмами А* или Дейкстры предложенный алгоритм не требует рассчитывать весь путь прохождения пакета, а проводит расчет номера порта, в который надо направить пакет, чтобы он гарантированно достиг узла назначения. Алгоритм может быть реализован в виде цифрового автомата для выбора маршрута, что позволяет значительно упростить структуру маршрутизаторов в сетях-на-кристалле.
Ключевые слова: сеть-на-кристалле, алгоритм Дейкстры, циркулянт размерности 3, трехмерный циркулянт, алгоритм маршрутизации в трехмерных циркулянтах

C. 22–29

Публикация подготовлена в ходе проведения исследования (№ 18-01-0074) в рамках Программы "Научный фонд Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)" в 2018—2019 гг. и в рамках государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации "5-100".
Исследование Монаховой Э. А. выполнено в рамках проекта ИВМиМГ СО РАН 0315-2016-0006.

УДК 004.912
DOI: 10.17587/it.26.30-38

Е. В. Полицына, канд. техн. наук, доц., e-mail: kathrin.beaver@mail.ru, С. А. Полицын, канд. техн. наук, доц., e-mail: pul_forever@mail.ru, А. О. Касаткина, студент, e-mail: alyona.kasatkina1997@yandex.ru, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

Создание интегрального алгоритма и инструментов автоматического реферирования текстов на русском языке

В настоящее время количество информации, представленной в текстовом виде, с каждым годом увеличивается, тем самым задача автоматической обработки текстов, а особенно сокращения их объема, становится все более актуальной. Инструменты, предназначенные для получения реферата на русском языке, в основном используют только статистический метод. Существует необходимость исследования алгоритмов реферирования для создания новых алгоритмов и инструментов, которые будут предоставлять возможность использования нескольких методов автоматического реферирования для улучшения результатов. В статье представлены результаты исследования алгоритмов экстракции, на их основе предлагается интегральный алгоритм реферирования, библиотека и сервис автоматического реферирования текстов на русском языке для обеспечения возможности использования различных методов реферирования.
Ключевые слова: экстракция, методы автоматического реферирования, интегральный метод реферирования, библиотека и сервис автоматического реферирования текста

УДК 519.25, 004.93 + 621.397.13.037.372
DOI: 10.17587/it.25.39-45

Я. А. Хасан¹, аспирант, e-mail: midocom@mail.ru, Н. Г. Рыжов¹, канд. техн. наук, доц., e-mail: ngryzhov@mail.ru, Ш. С. Фахми^1,2, д-р техн. наук, доц., e-mail: shakeebf@mail.ru, Е. В. Костикова³, канд. техн. наук, доц., e-mail: kostikovaev@mail.ru,
¹Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ",
²Институт проблем транспорта им. Н. С. Соломенко РАН,
³Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова

Адаптивный способ спектрального преобразования видеоинформации транспортных изображений

Предложен метод кодирования и декодирования видеоинформации на основе адаптивного трехмерного дискретного косинусного преобразования, обеспечивающий повышение эффективности устройств передачи и уменьшение информационных показателей качества видеосистем: уровни искажения, скорости передачи и сложности кодирующих устройств. Для повышения производительности алгоритма сжатия изображений используется классификация транспортных сюжетов по типу движения. Получены результаты тестирования алгоритма и приведен сравнительный анализ предложенного метода с известными методами MPEG2 и MPEG4.
Ключевые слова: трехмерное косинусное преобразование, видеоинформации, адаптивность, сложность, сканирование

C. 39–45

УДК 004.89                                                                   
DOI: 10.17587/it.26.46-55

Я. Е. Львович, д-р техн. наук, проф., e-mail: office@vivt.ru, Воронежский институт высоких технологий, Воронеж, И. Л. Каширина, д-р техн. наук, проф., e-mail: kash.irina@mail.ru, М. В. Демченко, аспирант, e-mail: masha-vrn@yandex.ru, Воронежский государственный университет, г. Воронеж

Использование методов машинного обучения для исследования маркеров атеросклероза магистральных артерий

На основе методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения анализируются маркеры атеросклероза магистральных артерий. Основная цель данного исследования — поиск факторов и их ассоциаций, определяющих высокую вероятность наличия атеросклероза магистральных артерий на основании данных многоканальной объемной сфигмографии, и разработка прикладного программного обеспечения для ранней диагностики этого заболевания.
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, деревья решений, карты Кохонена, атеросклероз артерий конечностей, бинарная классификация, чувствительность, специфичность

C. 46–55

УДК 519.237.8 + 576.08
DOI: 10.17587/it.26.56-61

А. И. Лепский, alexlep97@gmail.com, Санкт-Петербургский государственный университет

Сравнительный анализ алгоритмов кластеризации лейкоцитов по FS и SS параметрам при цитофлуориметрическом исследовании крови

При проведении лабораторных исследований в биологии и медицине большое практическое значение имеет получение формальных правил для оценки численных значений эмпирических данных. Одной из нерешенных задач при цитомертическом исследовании крови является автоматическая типологизация лейкоцитов по размеру и сложности внутриклеточной структуры. Возможным подходом в этом случае может быть применение методов кластерного анализа. Однако при кластеризации белых клеток крови по указанным выше параметрам остается много нерешенных вопросов. В статье исследованы различные алгоритмы кластеризации. При проведении численных экспериментов было показано, что иерархические методы и метод K-средних не дают положительных результатов. Для дальнейшего изучения вопросов, связанных с автоматической типологизацией лейкоцитов крови, наиболее перспективным является метод DBSCAN. Для проведения численных экспериментов был создан программный код, написанный на языке Python.
Ключевые слова: кластерный анализ, проточная цитометрия, машинное обучение

С. 56–61

Оглавление