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

К оглавлению

УДК 004.896                                                                                
DOI: 10.17587/it.26.667-672

В. В. Курейчик, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой САПР, e-mail: vkur@sfedu.ru,
Южный федеральный университет, Вл. Вл. Курейчик, канд. техн. наук, ведущий инженер, e-mail: kureichik@yandex.ru, ООО "Газпром подземремонт Уренгой"

Разбиение графов на части на основе комбинированного подхода

Рассмотрена одна из важных комбинаторных задач оптимизации — задача разбиения графов на части. Она относится к классу NP-трудных задач оптимизации. Приведена постановка задачи разбиения графов на части. В связи со сложностью данной задачи для ее решения предлагается новая стратегия поиска, основанная на комбинированном подходе, который заключается в разделении процесса поиска решений на два уровня. На первом уровне для быстрого получения подобластей с высоким значением целевой функции применяется метод пчелиной оптимизации, а на втором уровне для улучшения полученных решений используется эволюционный алгоритм. Для реализации данного подхода авторами разработан комбинированный алгоритм, позволяющий получать наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время и в то же время избегать зацикливания в локальных областях. Разработан программный модуль и реализованы на ЭВМ алгоритмы разбиения графов на части. Проведен вычислительный эксперимент при разбиении на восемь частей тестовых схем (бенчмарок) фирмы IBM.
Анализ экспериментальных исследований показал, что разработанный комбинированный алгоритм в среднем на 5 % превосходит результаты разбиения, полученные с использованием известных алгоритмов hMetis, PGAComplex при сопоставимом времени решения, что говорит об эффективности предложенного подхода. Временная сложность разработанного комбинированного алгоритма ориентировочно составляет O(n²).
Ключевые слова: разбиение графов на части, комбинированный подход, комбинированный алгоритм, метод пчелиной оптимизации, эволюционный алгоритм

С. 667–672

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-01-00059

УДК 004.9                                                                                   
DOI: 10.17587/it.26.673-682

Ю. В. Вайнилович, старший преподаватель, e-mail: Ylia.v@tut.by, Межгосударственное образовательное учреждение высшего образования "Белорусско-Российский университет", г. Могилев, Республика Беларусь

Метод повышения эффективности управления IT-проектами с использованием генетического алгоритма

Рассматривается проблема повышения эффективности управления IT-проектами. Предлагается метод управления IT-проектами с использованием генетического алгоритма. Предложенный метод отличается от существующих подходом к формированию проектных команд и распределением участников команды на задачи проекта.
Ключевые слова: управление IT-проектами, проектная команда, генетический алгоритм

УДК 004.93'1+004.932
DOI: 10.17587/it.26.683-687

Г. К. Букалов, д-р техн. наук, проф., e-mail: gk.bukalov44@yandex.ru, А. О. Бурыгин, аспирант, e-mail: g.t.m.p@yandex.ru, И. Г. Панин, д-р техн. наук, проф., e-mail: igpanin@list.ru, А. В. Торцев, аспирант, e-mail: fullfulk47458@gmail.com, Костромской государственный университет

Модификация метода полносвязных сверточных сетей (FCN) для поиска редко встречающихся дефектов на больших площадях

Рассматривается задача нахождения дефектов на изображениях большой площади, для чего изображение проходит несколько этапов: создание сверточной сети U-Net, извлечение признаков U-Net, классификация алгоритмом Random Forest и выявление дефектных областей. С помощью классификатора на основе Random Forest проводится сегментация частей входного изображения. Проведены вычислительные эксперименты, направленные на исследование эффективности предложенного метода в сравнении с существующими методиками.
Ключевые слова: стропа, изображение, CNN, U-Net, MSER, Random Forest

C. 683–687

УДК 338.49                                                                                 
DOI: 10.17587/it.26.688-696

М. Р. Усманов, канд. техн. наук, Генеральный директор, e-mail: nnp@lukoil.com, ООО "ЛУКОЙЛ-Нижегородниинефтепроект", Нижний Новгород, Д. А. Фоменков, канд. экон. наук, доц., e-mail: dfomenkov@hse.ru, М. А. Шушкин, д-р экон. наук, проф., e-mail: mshushkin@hse.ru, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Нижний Новгород

Анализ цифровизации инжиниринговых проектов на примере нефтегазового сектора

Цифровизация — это одно из главных направлений изменения современного бизнеса. Большинство компаний активно декларируют внедрение новых инструментов в управление, однако эти процессы не всегда приводят к повышению эффективности управления. Для принятия оптимальных решений об использовании инструментов цифровизации бизнеса требуется разработка соответствующего аналитического инструментария.
Проведен критический анализ методик оценки цифровизации предприятий и проектов. На его основе обоснована необходимость развития методов анализа цифровизации инжиниринговых проектов. В данном исследовании представлена оригинальная методика, которая позволяет оценивать уровни интенсивности и эффективности внедрения различных инструментов цифровизации. Апробация методики проведена на примере анализа цифровизации инжиниринговых проектов в нефтегазовом секторе. Представленная методика включает в себя: набор метрик эффективности и активности цифровизации инжинирингового проекта: группировку метрик на три блока; способ оценки анализируемых метрик, алгоритм анализа цифровизации проектов и принятия управленческих решений по их оптимизации.
Представленная методика позволяет идентифицировать проблемные зоны цифровизации в бизнес-процессах инжинирингового центра, а также определять, на каких направлениях была достигнута максимальная эффективность. Данная методика направлена на принятие управленческих решений относительно использования различных инструментов цифровизации бизнес-процессов в ходе реализации инжиниринговых проектов.
Ключевые слова: цифровизация бизнеса, бизнес-процессы, оценка цифровизации, инжиниринговые центры

УДК 004.4+004.77+004.8
DOI: 10.17587/it.26.697-700

В. И. Беловицкий, студент, e-mail: vbelovitsky@yandex.ru, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва

Концепция облачного сервиса Receipts & Promotions: новый уровень коммуникации между банком, магазином и покупателем

Разработанная концепция облачного сервиса Receipts & Promotions позволяет реализовать идею предоставления полной информации кассового чека в электронном виде наравне с отпечатанным чеком для держателей пластиковых карт "Мир" через мобильное приложение "Привет, Мир!". Информация из электронных чеков, накопленная в облаке "Мир", позволит пользователю получать персонализированные бонусные предложения от магазинов — партнеров программы, а также анализировать и планировать семейный бюджет. Магазинам внедрение сервиса открывает широкие возможности коммуникации с покупателями.
Ключевые слова: облачный сервис, платежная система, мобильное приложение, электронный чек, бонусное предложение, магазин, покупатель

УДК 004.89:004.912                                                                    
DOI: 10.17587/it.26.701-705

И. А. Лакман^1,2, канд. техн. наук, доц., e-mail: lackmania@mail.ru, Р. Р. Ахметвалеев¹,  специалист по анализу данных, e-mail: r_akhmetvaleev@lexema.ru, Д. И. Еникеев¹, специалист по анализу данных, e-mail: enikeev_di@lexema.ru, Р. Р. Хазиахметов¹, инженер-программист, e-mail r_haziahmetov@lexema.ru, О. В. Черненко³, канд. мед. наук, заместитель директора по развитию, e-mail och@dializrb.ru,
¹ООО "Лексема", г. Уфа,
²Институт экономики финансов и бизнеса, Башкирский государственный университет, г. Уфа,
³ООО "Лаборатория гемодиализа", г. Уфа

Выбор алгоритма обучения подобия для оптимизации стратегии лечения пациентов с хронической почечной недостаточностью

Один из основных методов, на которых базируется индивидуальный подход в медицине, это поиск пары пациентов, схожих по свойствам заболевания. Цель исследования — выбрать наиболее эффективный инструмент определения подобия для выбора трех вариантов лечения анемии и восстановления фосфорно-кальциевого обмена у диализных пациентов, ранжированных в соответствии с максимальным подобием с конкретным пациентом. В качестве методов сравнения вариантов лечения для достижения цели используется алгоритм весовой маркировки, модифицированный авторами путем присвоения весов более важным характеристикам, косинусная мера, мягкая косинусная мера, с учетом сходства аналогов препаратов и их биодоступности. В качестве метрики, оценивающей качество алгоритмов, используется комбинированная метрика, которая учитывает качество классификации терапии как эффективной и порядок ранжирования наибольшего соответствия терапии конкретному пациенту. В результате, используя мнения нефрологов как экспертов, было показано, что лучшей мерой сходства является мягкая косинусная мера.
Ключевые слова: обучение подобия, косинусная мера, мягкая косинусная мера

УДК 005.94, 004.9                                                                       
DOI: 10.17587/it.26.706-716

С. П. Янукович, руководитель проекта, e-mail: syanukovich@mail.ru, ОАО "Могилевское агентство регионального развития", Республика Беларусь, г. Могилев, В. В. Борисов, д-р техн. наук, проф., e-mail: vbor67@mail.ru, филиал Национального исследовательского университета "Московский энергетический институт" в г. Смоленске, К. В. Захарченков, канд. техн. наук, e-mail: zaharchenkovkv@mail.ru, "Белорусско-Российский университет", Республика Беларусь, г. Могилев

Концепция повышения эффективности управления образовательными системами на основе адаптивных алгоритмов роевого интеллекта

Рассматривается концепция повышения эффективности управления образовательными системами, которая позволяет осуществлять построение индивидуальных и командных траекторий подготовки специалистов в соответствии с требованиями работодателей на основе адаптивных алгоритмов роевого интеллекта. Предложенная концепция реализована в программном комплексе управления подготовкой IT-специалистов, проведена апробация в ООО "Стэпл Инк".
Ключевые слова: концепция управления, образовательная система, алгоритмы роевого интеллекта, подготовка специалистов, программный комплекс

С. 706–716

Оглавление