WWW.MASH.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - онлайн публикации
 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |

«Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Федеральное ...»

-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ»

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ,

УПРАВЛЕНИИ, СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЕ

И МЕДИЦИНЕ Сборник научных трудов IV Международной научной конференции «Информационные технологии в наук

е, управлении, социальной сфере и медицине»

5–8 декабря 2017 г .

Томск 2017 УДК 004(063) ББК 32.397л0 И74 Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов IV Международной конференции «ИнформационИ74 ные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине». / под ред .

О.Г. Берестневой, А.А. Мицеля, Т.А. Гладковой; Томский политехнический университет. – Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2017. – 450с .

Сборник посвящён теоретическим и практическим аспектам разработки и применения современных информационных технологий .



Особое внимание уделено вопросам математического моделирования и применения информационных технологий в различных предметных областях. В сборнике представлен широкий круг исследований российских и зарубежных учёных, преподавателей, аспирантов и студентов, представленных на IV Международной конференции «Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине», прошедшей в г. Томске на базе Томского университета систем управления и радиоэлектроники и Томского политехнического университета .

УДК 004(063) ББК 32.397л0 Конференция проведена при финансовой поддержке гранта РФФИ, проект № 17-07-20575 Редакционная коллегия Берестнева О.Г., доктор технических наук, профессор ТПУ .

Мицель А.А., доктор технических наук, профессор ТУСУР .

Спицын В.В., кандидат экономических наук, доцент ТПУ .

Гладкова Т.А., программист ИК ТПУ .

Редакционная коллегия предупреждает, что за содержание представленной информации ответственность несут авторы © ФГАОУ ВО НИ ТПУ, 2017 © Оформление. Издательство Томского политехнического университета, 2017

ПРЕДИСЛОВИЕ

В основе предлагаемого сборника лежат материалы IV Международной научной конференции «Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине». Конференция организована и проведена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 17-07-20575 .

Участниками конференции стали известные ученые, исследователи, специалистыпрактики, докторанты и аспиранты, молодые ученые, студенты, а также научные сотрудники вузов, специализированных ведомств и неправительственных организаций из 13 городов России, а также из стран ближнего и дальнего зарубежья. В конференции приняли участие сотрудники научных организаций и ведущих ВУЗов РФ (гг. Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска, Нижнего Новгорода, Волгограда, Ангарска, Иркутска, Таганрога, Самары, Ижевска, Новокузнецка, Юрги, Томска), а также Китая, Вьетнама, Монголии, Республики Корея, Казахстана, Италии, Греции, Франции .



–  –  –

Председатель Оргкомитета конференции – Берестнева Ольга Григорьевна, ogb6@yandex.ru .

Зам.председателя Оргкомитета конференции – Катаев Михаил Юрьевич, kmy@asu.tusur.ru

–  –  –

Abstract. The existing systems of performance evaluation of professorial and teaching staff of a mainstay university are reviewed in this article. It is proved that at the present stage the most rational approach to evaluating the performance of the faculty is the rating approach. It allows you to take into account the comprehensive assessment of particular indicators of different types of activity. The article describes the structure of the design process for a system of calculation the rating evaluation system. This system was developed on the basis of 1C: Enterprise. In this article it is provided the description of the methods of collecting and analyzing activity data, the methods of formation a database, development of metadata objects, which implement the method of rating teaching staff activities, ranking all the data on the various categories .

During the work, it was created a computer program, which simplifies the process of entering and processing data to calculate the rating evaluation of the professorial and teaching staff of the university .

Keywords: rating assessment, performance evaluation, prediction, adaptable system, information system, 1C:Enterprise, effective contract .

Введение. Традиционно в вузах планирование деятельности преподавателей и их отчетность формализуется с помощью индивидуальных планов. Для оценки работы преподавателей вузов такие формализованные планы требуют дополнения в виде методики оценки результатов и перевода результата в размер стимулирующей надбавки преподавателя (премии) .

Наиболее удобным подходом к оценке разноплановой работы преподавателей является рейтинговый подход, использующий показатели по различным направлениям деятельности [2] .

Была рассмотрена концепция сбалансированной системы показателей. Сбалансированная система показателей является примером контроллера с обратной связью, действие которого направлено на реализацию корпоративной стратегии. Такой тип контроллера предполагает измерение результативности, сравнение показателя с плановым значением и осуществление корректировок при наличии разрыва .

Концепция сбалансированной системы показателей наиболее полно отражена в понятии «эффективный контракт». Эффективный контракт представляет собой трудовой договор, который, помимо должностных обязанностей, условий оплаты труда и мер социальной поддержки, содержит и критерии оценки эффективности деятельности для выплаты дополнительных бонусов .

Методика управления эффективностью деятельности преподавателя. Для управления эффективностью деятельности преподавателя предлагается система мотивации, основанная на опыте применения эффективных контрактов. Представлена матрица показателей эффективности деятельности преподавателей с отдельными весами по степени значимости того или иного показателя. По всем показателям установлены плановые значения, согласно которым преподаватель может ориентироваться относительно своей деятельности. Мониторинг выполнения показателей ведется как на уровне отдельного преподавателя, так и на уровне всей кафедры .





Разработанная методика включает в себя следующие шаги:

1) Создание матрицы показателей на основе стратегических направлений развития кафедры;

2) Определение пороговых значений, выполнение которых указывает на выполнение преподавателем показателей эффективности;

3) Определение оценочных шкал, относительно которых становится возможным определить соответствие преподавателя занимаемой должности;

4) Расчет суммарного значения показателей для каждого преподавателя, согласно составленной матрице;

5) Мониторинг выполнения показателей и информирование преподавателей об отклонениях от запланированных суммарных значений выполнения показателей с целью побуждения их к самостоятельной корректировки своих действий;

6) Формирование рекомендаций о вознаграждении деятельности преподавателей за прошедший период (материальное и нематериальное вознаграждение) .

Представлена формула расчета стимулирующей надбавки преподавателя (1):

(y) (1) где y – деятельность преподавателя, – мотивационная выплата, – i-ый ключевой показатель эффективности, – выполненный i-ый ключевой показатель эффективности, – плановое значение i-го ключевого показателя эффективности .

Формирование оценки деятельности преподавателя представлено на рисунке 1 .

Рис.1. Процесс формирования оценки деятельности преподавателя Разработанная автоматизированная система оценки деятельности преподавателя позволяет автоматизировать все необходимые бизнес-процессы.

Разработанная система состоит из трех подсистем:

подсистема формирования рейтинговой оценки деятельности преподавателя, осуществляющий расчет рейтинговой оценки деятельности преподавателя на основе положения о рейтинговой оценке;

подсистема оценки деятельности преподавателя, реализующая разработанную методику управления эффективностью деятельности преподавателя .

подсистема формирования отчетов .

Система представляет собой АС, разработанную на платформе «1С:Предприятие 8.3» [1] .

Заключение. Главным результатом работы является разработанная методика управления эффективностью деятельности преподавателя высшего учебного заведения. В ходе исследования разработана автоматизированная система оценки эффективности деятельности преподавателя .

Для оценки эффективности разработанной методики и достижения цели исследования проведены вычислительные эксперименты, разработанная система прошла апробацию на кафедре САПР и ПК Волгоградского государственного технического университета .

ЛИТЕРАТУРА

1. Асеева С.Д. Методы и программные средства оценки эффективности деятельности преподавателей опорных вузов / А.Г. Кравец, С.Д. Асеева // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2016. –№ 1 .

2. Новаков Н. Рейтинг преподавателей и управление вузом. [текст] – Новаков Н. // Волгоград: Инопресс. - 2002. – 273 с .

3. Новиков Д.А. Стимулирование в организационных системах [текст] / Новиков Д.А. // М.: Синтег. - 2003. – 312 с .

–  –  –

Abstract. The method of solving multi-index transport problems taking into account the indeterminacy of the demand parameters and the cost of cargo transportation is considered in this article. A software application was developed to solve a multi-index distribution problem with fuzzy parameters. The software product is developed in the programming environment 1C v8.3. The article contains interface windows that implement the user's dialogue with the software application .

Keywords: multi-index distribution tasks, fuzzy optimization, approximate methods, uncertainty of source data, fuzzy interval method Введение. Распределение ресурсов является важной частью производственной деятельности предприятий. Для решения задачи оптимизации распределения необходимо системно подходить к управлению распределением ресурсов, управлению запасами, прогнозированию спроса, оперативному планированию и руководству, а также к логистической координации .

При анализе классических методов решения распределительных задач были выявлены трудности практического применения данных методов к многопараметрическим задачам распределения ресурсов. При описании распределительной системы не всегда находят отображение такие параметры как неоднородность ресурсов и многообразие видов транспортных средств (передающих элементов), не рассматривается возможность размещения центров хранения и распределения ресурсов, позволяющих снизить затраты на грузоперевозки [1], не учитывается неопределенность и экономическое состояние среды. Данные условия можно учесть путем рассмотрения многоиндексных задач распределения ресурсов. Увеличение контролируемых параметров распределительной задачи позволяет учесть больше факторов, влияющих на стоимость перемещения ресурсов .

Описание и анализ метода. В основе предложенного метода решения многоиндексной распределительной задачи в условиях неопределенности исходных данных лежит объединение метода нуль-преобразований описанного в работе [2] для решения трехиндексных транспортных задач и нечетко-интервального подхода при задании параметров задачи [3] .

Результаты экспериментов по оценки эффективности разработанного метода решения многоиндексной распределительной задачи описаны в работе [1].

Можно отметить, следующие результаты проведенных экспериментов:

– для решения задачи распределения ресурсов методом потенциалов необходимо в 4 раза больше итераций (без учета итераций по построению опорного плана), чем при решении данной задачи предложенным методом;

– время вычисления целевой функции многоиндексной задачи распределения ресурсов при размерности задачи 106 время решения задачи предложенным методом меньше в среднем более чем на 2000 секунд;

– при увеличении размерности задачи расхождение, определяемое соотношением значений целевой функции, предложенным методом к значениям, полученных методом потенциалов сокращается. При размерности задачи 106 расхождение составляет 0,5 % .

Практическое применение методов решения распределительных задач происходит в рамках функционирования информационно-управляющих систем предприятий или организаций. Основной причиной, ограничивающей возможность применения известных решений в области реальных распределительных задач, является неопределенность исходных данных .

Разработка информационного обеспечения. На основе предложенного метода решения задачи распределения ресурсов в условиях неопределённости разработано программное приложение в среде программирования 1С v8.3. На начальном этапе работы с программным приложением происходит заполнение базы данных исходными параметрами. Для этого был модифицирован стандартный сервис пакета 1С «Контрагенты», который позволил вводить исходные параметры в нечетком виде. На основе заданных параметров производится автоматический расчет предварительной стоимости распределения ресурсов, которая при необходимости может быть скорректирована экспертом. База знаний экспертов предназначается для долгосрочного хранения данных, а также благодаря имеющейся возможности переноса данных, пользователь имеет возможность их наращивания с целью дальнейшего использования и анализа. После ввода исходных параметров производится расчет оптимального распределения ресурсов. Результатом работы данного программного приложения являются рекомендации, обеспечивающие оптимальное решение задачи распределения ресурсов, с целью удовлетворения спроса потребителей, позволяющие принимать решения оперативного планирования и управления материальными, информационными и другими потоками .

Решение задачи, предложенным методом при нечетко-интервальном задании параметров полностью охватывает результаты решений в четкой постановке, что согласуется с основным принципом нечетко-интервальной математики – охват всех возможных вариантов решений [4] .

Заключение. Предложенный метод нахождения решения многоиндексных распределительных задач можно использовать в качестве замены метода потенциалов. Применение разработанного метода не требует построения опорного плана задачи, что позволяет уйти от проблемы вырожденности в задачах данного класса и избежать зацикливания при нахождении наилучшего плана перемещения ресурсов .

Полученные результаты позволяют судить о высокой эффективности разработанного метода решения многоиндексной задачи распределения ресурсов в условиях неопределенности. Оптимальное решение, полученное с помощью разработанного метода, обладает значительно большей информативностью, чем при применении классических методов решения задач распределения ресурсов, что говорит о перспективности применения нечеткоинтервального анализа при моделировании распределительных задач ЛИТЕРАТУРА

1. Kosenko O.V., Sinyavskaya E.D., Shestova E.A., Kosenko E.Yu., Chemes O.M. Method for solution of the multi-index transportation problems with fuzzy parameters // Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016 (IEEE), St. Petersbug, 2016. p. 179 – 182 .

2. Раскин Л.Г., Кириченко И.О. Многоиндексные задачи линейного программирования. – М.: – Радио и связь, 1982. – 240 с .

3. Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. - New York: Plenum Press. 1988. – 263 p .

4. Kosenko O.V., Shestova E.A., Sinyavskaya E.D., Kosenko E.Yu., Nomerchuk A.Ya, Bozhenyuk A.V. Development of information support for the rational placement of intermediate distribution centers of fuel and energy resources under conditions of partial uncertainty // Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017(IEEE), St. Petersbug, 2017. - p. 136 – 141 .

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОКАЗАНИЯ УСЛУГ ГОСУДАРСТВЕННОГО УЧРЕЖДЕНИЯ С

УЧЕТОМ ВНЕШНИХ И ВНУТРЕННИХ ФАКТОРОВ

Булышева Л.А., Катаев М.Ю., Лосева Н.В .

Аннотация. В докладе приведена методика оценки качества оказания услуг в государственном учреждении, когда деятельность организована на процессно-ориентированном подходе. Показана математическая составляющая методики по оценке деятельности учреждения в процессе оказания услуги, позволяющая построить систему управления системой оказания услуг при воздействии внешних и внутренних факторов .

Ключевые слова: государственное учреждение, услуга, процессно-ориентированный подход, бизнес-процесс, качество оказания услуги .

Введение Основой многих государственных учреждений является оказание различного рода услуг, которые регламентированы по качеству. Современная сложная и динамичная среда требует от этих учреждений постоянного совершенствования своих систем управления для поддержания качества оказания услуг на регламентом уровне. Одним из современных направлений метода управления различными организациями является применение процессно-ориентированного подхода, в основе которого лежат бизнес-процессы. Преимуществом такого подхода является: 1) ориентация деятельности учреждения на потребителя услуг; 2) лидерство руководителя во всех процессах организации; 3) вовлечение работников в процесс управления; 4) системный подход к управлению (на основе бизнес-процессов); 5) постоянное совершенствование системы управления; 6) принятие решений, основанных на фактических показателях, получаемых цепочками бизнес-процессов .

Процессно-ориентированный подход позволяет построить на основе бизнес-процессов цепочку последовательных действий, приводящих к оказанию услуг, представляющих ценность для клиентов .

Под процессно-ориентированным подходом к управлению деятельностью государственного учреждения будем понимать систему управления основанную на бизнес-процессах. В рамках такого подхода учреждение рассматривается как система, состоящая из наборов цепочек бизнес-процессов, выходом которых является оказанная услуга клиенту. Бизнес-процесс представляет совокупность различных функций, каждая из которых определяет вид деятельности, которые в совокупности позволяет получить результат (услугу) с заданным качеством .

Отметим, что существующие информационные системы опираются на устаревшие принципы управления, подразумевающую формирование бумажной отчетности, обработку полученной информации вручную и ее анализ руководителями различного ранга. Современные технологии электронного документооборота позволяют лишь для отдельного класса задач получать эффективные решения. Однако, даже использование таких технологий не может обеспечить должного качества управления, так как связано с выработкой решений руководителем на основе его квалификации и интуиции .

Улучшение качества и эффективности процессов оказания услуг государственными учреждениями связано с внедрением нового типа подходов к управлению, основанных на процессно-ориентированном подходе. Отдельные элементы решения этой задачи для государственного учреждения ФСС (http://www.fss.ru) приведены в данной статье .

Постановка задачи Утвержденная в 2008 году концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года предусматривает меры, направленные на четкую регламентацию порядка предоставления государственных и муниципальных услуг, проведение мероприятий, направленных на упрощение этих процедур, снижение временных издержек, затрачиваемых потребителем услуг. 27 июля 2010 года принят Федеральный закон № 210-ФЗ «Об организации предоставления государственных и муниципальных услуг», который направлен на организацию комплексного предоставления государственных и муниципальных услуг .

Развитие системы оказания услуг в государственных учреждениях [http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf] опирается и на новое положение, которое сформулировано правительством РФ в направлении «Цифровая экономика» .

Эффективность предоставления услуг в государственном учреждении определяется цепочками соответствующих бизнес-процессов, состоящих из функций. Основными элементами бизнес-процессов, в общем виде, являются временные, стоимостные, ресурсные и информационные параметры. Для государственных учреждений можно однозначно считать, что только временной и информационный параметры являются возможными для измерения и оценки качества оказания услуги, так как все остальные обеспечены государством. Поэтому, в целях совершенствования системы управления оказания услуг, государственными учреждениями, актуальным является построение математических моделей, опирающихся на параметры бизнес-процессов. Достижение поставленной цели требует исследования разнообразных условий, в которых выполняются услуги в государственном учреждении, построить цепочку бизнес-процессов, провести моделирование процесса оказания данного типа услуг при воздействии внешних и внутренних факторов .

Предлагаемая идея Идея заключается в оценке возможностей и преимуществ применения аппарата математического моделирования параметров бизнес-процессов в сфере оказания услуг государственными учреждениями для достижения их максимального качества при воздействии внешних и внутренних факторов.

Общая структурная схема оказания человеку услуги в государственном учреждении приведена на рисунке 1:

–  –  –

Рис. 1 Условия, в которых выполняется оказание государственной услуги Применение математической модели оказания услуг в государственном учреждении, в основе которой лежат бизнес-процессы, дает возможность системной оценки управленческих решений принимаемых под влиянием воздействий внешней и внутренней среды. Особенностью бизнес-процессов государственного учреждения является их однозначная определенность по набору функций, последовательности и четкая ориентированность на клиента при заданном качестве. Оптимизация связей между функциями бизнес-процесса позволяет достигать заданного уровня качества, оптимизировать временные показатели и выбирать наилучший вариант достижения качества при воздействии внешних и внутренних факторов .

Описание методики Для государственного учреждения функции и их временные рамки заданы регламентно законами и постановлениями правительства РФ. Финансовые и ресурсные составляющие определяются государством и считаются неизменными в задаче управления учреждением .

Набор исполнителей функций бизнес-процессов (сотрудников) имеет различный стаж, квалификацию и мотивацию. Это все определяет необходимость постоянной их аттестации для совершенствования и улучшения качества оказания услуги .

Методика организации процесса подготовки и проведения мониторинга на основе бизнес-процессов имеет три основных этапа:

1) Подготовительный этап;

2) Этап сбора данных;

3) Этап обработки и анализа данных и формирование отчета .

Подготовительный этап заключается в формировании из сотрудников групп, которые отвечали определенным целям, например, оценку эффективности их профессиональной деятельности для премирования, повышения/понижения в должности и др. Сложность решения этой задачи заключается в том, что у каждого сотрудника есть установленный регламентом порядок и временные рамки процесса оказания услуги клиенту. В настоящее время временные процессы оказания услуг никак не оцениваются при аттестационном (административном) обследовании .

Критерии разделения сотрудников категории могут быть следующие:



1) выполняемый объем работы за определенный промежуток времени;

2) ответственность при выполнении работы (выговоры, опоздания и др.);

3) готовность работать за пределами рамок рабочего дня;

4) повышение квалификации;

5) вклад в общественные работы учреждения (подготовка к праздникам и др.) .

Первый критерий является количественным и подлежащим точной оценке, а остальные критерии (2-5) являются качественными.

Далее, в какой-то мере полученные результаты приводятся к количественной оценке (примером может служить рейтинговая система) и получается система оценки:

1) «отлично» (число баллов – 5);

2) «хорошо» (число баллов – 3);

3) «удовлетворительно» (число баллов – 1) .

Считая, что в результате экспертной оценки были получены показатели:

NM Ps(k) = P(i,j,k), (1) ij где P(i,j) – экспертные оценки i-ого эксперта (i=1,…,M) по j-ому показателю (j=1,6) для k-ого специалиста .

Ранее, нами было получено выражение для оценки качества оказания одной и той же услуги в государственном учреждении может быть оценено как среднее суммарное время:

NM T(k)=t(i,j,k)/(NM), (2) ij где t(i,j) – время оказания государственной услуги i-му клиенту (i=1,…,M) и j – число функций, необходимых для получения услуги (j=1,…,M) .

Под воздействии внешних и внутренних факторов на государственное учреждение возникают отклонения от регламентных значений оказания услуги, что может представлено выражением:

T(k)=(T(k)-Tr), (3) здесь T – реальное время оказания услуги, Tr – регламентое время, определенное законодательством .

Для каждого специалиста, в течение его работы, отклонения (3) можно фиксировать в виде среднего значения:

N Ts(k)=T(k)/N, (4) i где T(k) – отклонение времени оказания государственной услуги k-ым специалистом .

Тогда интегральная оценка деятельности специалиста, полученная в процессе административного мониторинга или соответствия претендента вакантной должности, в процессе его тестирования, может быть представлена выражением:

С(k) = Ps(k) + Ts(k). (5) Систему оценок C, Ps и Ts можно использовать для формирования бальной системы оценки .

Заключение Специфической особенностью деятельности государственного учреждения является ее непрерывный характер процесса оказания услуг клиентам и подготовки отчетных документов. Проводимые постоянно изменения регламента работы вышестоящими организациями приводят к постоянной необходимости совершенствовать каждому сотруднику свою деятельность и корректировать планы. Кроме того, государственное учреждение живет по определенным ритмам, в рамках которого необходимо выполнять непосредственную работу и временные поручения. Формой оценки деятельности каждого сотрудника является периодическая аттестация .

В статье предложена методика, в основе которой лежат бизнес-процессы, для административного мониторинга деятельности сотрудников в процессе оказания услуг. Методика включает две составляющие качественную и количественную, что позволяет выявить особенности, в том числе недостатки, временной организации труда каждым специалистом, оценить успешность сотрудника на занимаемой должности .

ЛИТЕРАТУРА

1. Перегудов, Ф.И. Основы системного анализа / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. – Томск: Изд-во науч.-техн. лит., 1997. – 389 с .

2. Бурков, В.Н. Введение в теорию управления организационными системами / В.Н .

Бурков, Н.А. Коргин, Д.А. Новиков. – М.: Либриком, 2009. – 264 с .

3. Новиков, Д.А. Управление проектами: организационные механизмы / Д.А. Новиков. – М.: ПМСОФТ, 2007. – 140 с .

4. Дмитриев, О.Н. Системный анализ в управлении / О.Н. Дмитриев – М.: Издательство «Гном и Д», 2002. – 182 с .

5. Бехтерев, С.П. Майнд-менеджмент. Решение бизнес-задач с помощью интеллекткарт / С.П. Бехтерев – М.: Альпина Паблишерз, 2010. – 307 с .

6. Менеджмент по нотам. Технология построения эффективных компаний / Л.Ю .

Григорьев, С.Д. Горелик, Д.В. Кудрявцев. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2010. – 691 с .

7. Кричевский, М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М.Л. Кричевский. – СПб.: Питер, 2005. – 304 с .

8. Румянцева, З.П. Общее управление организацией: теория и практика / З.П. Румянцева. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 304 с .

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИЙ ПОЛЕЗНОСТИ ПРИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОМ ОЦЕНИВАНИИ

ОБЪЕКТОВ Д.П. Бураков (г. Санкт-Петербург, Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I) e-mail: burakovdmitry8@gmail.com

USAGE OF UTILITY FUNCTIONS FOR MULTICRITERIA OBJECTS ESTIMATION

D.P. Burakov (Saint-Petersburg, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University) Abstract. In order to provide most fully usage of different criteria and get linear order on a set of objects that to be estimated the generalization (aggregative) functions are used. To provide of correctness application of these functions it is necessary that the entire features be measured in the same units and all of the criteria be monotonically increasing. The article shows that to satisfy this requirement it is enough to use utility (value) functions. Moreover, it is possible to construct any of that function by the parametrization of a function from a certain function classes .

Keywords: multicriteria estimation, generalization function, linear order, utility function, ranking Введение. Одной из задач принятия решений является задача оценивании достигнутых результатов, деятельности сотрудников и подразделений, сравнение стратегий развития и т.п. Оценивание выполняется для построения рейтингов, отбора наилучших или отсева наихудших решений в процессе управления [1]. Поскольку при этом объекты, подвергаемые оценке, характеризуются большим набором разнородных показателей, измеряемых в разных шкалах, то непосредственное («умозрительное») их сопоставление не представляется возможным, так как цена ошибки, связанная с не учетом или игнорированием каких-либо свойств выбранного варианта решения, может оказаться неприемлемо высокой .

Поэтому сравниваются не сами объекты, а обобщенно характеризующие их оценки. Их получают агрегированием всех значений показателей, характеризующих объекты. В дальнейшем для сопоставления, отбора, отсева и ранжирования вариантов (по степени их выгодности, приемлемости и целесообразности) используются обобщенные оценки .

Для вычисления обобщенных оценок необходимо привести все показатели к однородным безразмерным величинам (нормировать). В представленной работе показывается, что все применяемые способы нормирования могут быть сведены к построению на шкалах показателей специальных функций, называемых функциями полезности (ценности), отражающих предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) .

Получение многокритериальных оценок. Совокупность объектов, подлежащих оценке, обозначим через X = {x1, …, xN}; перечень показателей, выбранных для оценивания объектов – через F = {f1(x), …, fn(x)}, xX. Через Y = {y1, …, yN} обозначим множество векторных оценок yi = (yi1, …, yin) объектов по всем выбранным показателям, т.е. yij = fj(xi). Множество возможных (на выборке X) значений показателя f(x) обозначим через Dom f(x). Таким образом i, j yij Dom fj(x). Для каждого показателя ЛПР определяет критерий (правило сравнения значений этого показателя) p, порождающий на Х бинарное отношение предпочтения: f ( xi ) f ( xk ) xi xk ; f F; xi, xk X. Для решения оптимизационной задачи (т.е .

p f

–  –  –

По сравнению с отношениями векторного доминирования указанные функции обладают рядом практических преимуществ:

отношение будет отношением линейного порядка на X;

F весовой вектор w позволяет гибко учитывать информацию о важности показателей;

значения всех n показателей будут учтены при получении оценки объекта xi .

Кроме того, эти функции монотонны относительно отношения Парето-доминирования, что гарантирует соблюдение аксиомы Эджворта-Парето, а arg max FO (y; w) всегда будет Парето-оптимальным [3].

Однако вместе с этим приведенные функции налагают ряд существенных ограничений на используемые показатели и критерии:

все показатели должны быть числовыми и одноразмерными (однородными) величинами: j Dom fj(x) = [fj*; fj*] R, где fj* и fj* – наибольшее и наименьшее (на X) значение показателя соответственно;

все критерии pj должны порождать отношения, монотонно возрастающие на fj

–  –  –

Для выполнения вышеуказанных требований на практике обычно значения показателей либо нормируют (делением их на наибольшее значение fj* или на размах выборки fj* – fj*), либо пересчитывают в баллы из некоторого диапазона [Bmin; Bmax] (единого для всех показателей) по задаваемым правилам. При этом, если некоторый показатель не числовой, то нормирование оказывается вовсе невозможным .

Использование функций полезности (ФП). Приведение показателей к безразмерным величинам равносильно построению функций полезности (ценности), отражающих предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР). Функцией полезности u(x), определенной для показателя f(x) в соответствии с критерием p, назовем отображение u: Dom f(x) [0; 1], что f ( xi ) f ( xk ) u( xi ) u( xk ). Введение ФП обеспечивает выполнение обоих требований к p однородности, налагаемых на исходные данные обобщающими функциями: j uj(x) [0; 1] и uj(xi) uj(xk) xi x k. Рассмотрим основные способы определения ФП. Если Dom f(x) – дисf кретное нечисловое множество, то ФП может быть получена путем сопоставления ЛПР градаций показателя, например, с использованием матриц парных сравнений [4]. Для числовых показателей (и в частности, показателей, пересчитанных в баллы) ЛПР может аналогично определить полезность некоторых значений или диапазонов значений показателя в соответствии со своим отношением предпочтения (например, если Dom f(x) = [f*; f*], а критерием является требование f(x) = c, то естественно считать, что u(c) = 1 и u(d) = 0 при d f* и d f*) .

Ясно, что если отношение предпочтения ЛПР не монотонно, то немонотонной оказывается и ФП. Если же оно монотонно, то монотонной оказывается и выражающая его ФП .

Для случая, когда показатель f(x) числовой, ФП, отражающая отношение предпочтения, может быть представлена через параметризацию одной или нескольких типовых функций f

–  –  –

Значение параметра k у функций u1, u3 управляет «равнодушием» ЛПР: при k = 1 он «равнодушен», при k 1 – испытывает склонность к риску («жадность»), а при 0 k 1 – несклонность к риску («осторожность»). Склонность к риску указывает на ускорение возрастания полезности градаций показателя по мере возрастания их предпочтительности, осторожность – замедление возрастания полезности, а равнодушие – неизменность этой скорости .

Функции u2, u4 называются логистическими, и характеризуют смену стратегии ЛПР (переход от риска к осторожности) по мере возрастания предпочтительности градаций показателя .

Параметр с задает ординату точки смены стратегии (u2(c) = u4(c) = 0,5), а параметр t – «крутизну» функции, т.е. скорость приближения ее к экстремальным значениям 0 и 1 по мере удаления значения f(x) от с. Функция u5 представляет собой классический симметричный гауссиан с u5(c) = 1 (при четном n). Параметр t управляет «размахом» гауссиана по оси абсцисс .

Указанные параметры могут быть связаны с естественными параметрами задачи, стоящей перед ЛПР (точка минимального выполнения требования с, границы выборки показателя f* и f* на X) и выражены через них [5]. В этом случае появляется возможность найти их значения путем опроса ЛПР [6], в том числе – путем аппроксимации на множестве значений показателя, для которых ЛПР предварительно указал значение их полезности. Использование функций из указанных классов, заданных простым аналитическим выражением, более предпочтительно, нежели использование простых кусочно-линейных аппроксимаций, порождающих громоздкое аналитическое описание функции .

Заключение. В задачах принятия решений, сводящихся к многокритериальному оцениванию, если необходимо получение линейного порядка на множестве оцениваемых вариантов, используют обобщающие функции для получения обобщенных оценок вариантов. Так как обобщающие функции налагают определенные требования на используемые показатели и критерии, то для их использования необходимо выполнить преобразование исходных данных задачи многокритериального оценивания. Для унифицированного и однородного представления различных требований ЛПР на показателях с различными шкалами предлагается представлять их функциями полезности, синтезированными путем параметризации типовых функций из указанных классов функций .

ЛИТЕРАТУРА

1. Микони С.В. Теория принятия управленческих решений: Учебное пособие. – СПб.:

«Лань», 2015. – 448 с .

2. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. – М.: Физматлит, 2005. – 176 с .

3. Бураков Д.П., Гарина М.И. Исследование структуры предпочтений ЛПР с использованием типовых обобщающих функций // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2017. – № 38. – С. 11-16 .

4. Микони С.В. Построение функций полезности на основе матриц парных сравнений // Сборник научных трудов междунар. научной конф. ISDMCI’2012. – Херсон: ХНТУ, 2012. – С. 278-282 .

5. Микони С.В., Бураков Д.П. Функции частичного достижения цели // Труды Конгресса IS&IT’13, Дивноморское, 2-10.09.2013. – Т. 1 – М: Физматлит, 2013 .

6. Бураков Д.П., Микони С.В. Итеративное проектирование функций полезности //

Сборник научных трудов международной научной конференции ISDMCI’2011. –Херсон:

ХНТУ, 2011. – Т. 1. – С. 188-192 .

–  –  –

Abstract. The article presents ontologically systematized means of creating an intellectual environment for engineering interaction in the context of production system. The composition of ontological modules, which should be presented in an intelligent engineering interaction environment, is considered in the form of targeted knowledge about tasks and methods for their solution within the framework of the modeled domain. A method of decision support for the management of production systems is proposed, implemented using modular and ontological technology in Petri nets and rules .

Keywords: ontology, management, intellectual environment of engineering interaction; technology of the ontological system, Petri nets, production systems ВВЕДЕНИЕ Решение этих и других задач моделирования и анализа организационных процессов в современных условиях предполагает использование интегрированной среды инженерного взаимодействия с использованием декомпозиции процессов организационного и технологического управления [1-2]. И применения инструментов онтологии, позволяющих формировать предварительные рекомендации для системы управления проектами, позволяет выявлять и устранять несоответствия и ошибки на самых ранних этапах его реализации .

Особый интерес представляют задачи, связанные с взаимодействием подсистем, связь которых формирует систему в целом, а целью исследования будет развитие среды интеллектуального инженерного взаимодействия (IEEI), используемой производством. Причём IEEI рассматривается как семейство индивидуально воспринимаемых и взаимосвязанных подсистем при принятии решений .

Подсистемы (модули) составляют основу интегрированной среды инженерного взаимодействия [3] .

Онтологически систематизированный подход для интеллектуальной поддержки управленческих решений Основные решения, определяющие предприятие, называются архитектурой. Но компоненты, модули, места размещения (и различные другие объекты) предприятия не так просто определить - поэтому необходимо перейти от архитектурного описания к онтологическому [4-5] .

Одним из основателей архитектурного моделирования предприятий был Джон Захман .

Онтологически предприятие Zachman состоит из следующих объектов:

1. Активы (комплекты запасов) - сущности и отношения .

2. Технологические потоки (потоки процессов) - преобразования и что на входе / выходе этих преобразований .

3. Распределительные сети (распределительные сети) - это оперативное управление, логистические сети, русловые потоки .

4. Ответственность / разрешение (назначение ответственности) - это «организация» .

5. Циклы синхронизации .

6. Мотивационные намерения - цели и средства, какие инструменты помогают достичь каких целей .

Все эти объекты связаны друг с другом посредством правил соответствия - как это предполагается в ISO 42010 .

Основы знаний большинства интегрированных систем производства содержат конкретные знания из предметной области (предметные знания) в рамках отдельных онтологических модулей, которые представлены как примеры понятий (конкретные объекты) и отношения между ними - примеры отношений или ограничений, указанных о значениях атрибутов экземпляров понятий. Каждый отдельный онтологический модуль выполняет потоковый модульный скрипт и формируется как иерархия потоков сценариев процессов, состоящих из операций .

Структура и свойства любой системы могут быть эффективно исследованы с использованием словаря терминов, используемых для описания характеристик объектов и процессов, относящихся к рассматриваемой системе, точных и однозначных определений всех терминов в этом словаре и классификации логических отношений между этими термины [6]. Набор этих инструментов - это онтология системы, она обеспечивает структурированную методологию, благодаря которой можно визуально и эффективно разрабатывать, поддерживать и формализовать интеллектуальную среду интеграции для управления данными о продуктах .

Конструкция интеллектуальной среды инженерного взаимодействия (IEEI) разлагается на этапы. В то же время существует ряд особенностей, определяющих характер реализации отдельных этапов [7]. Эти функции включают в себя: Коллективное использование знаний, которое включает в себя объединение и распространение источников знаний для разных участников и, следовательно, решение организационных вопросов администрирования и оптимизации бизнес-процессов, которые соединяют отдельных пользователей. Состав источников знаний определяется в принципе, при разработке проекта могут быть добавлены конкретные источники знаний, особенно внешние источники знаний. Поскольку интеллектуальная информационная среда

Рис. 1. Онтологически систематизированный подход

Другим важным типом знаний, которые вам необходимо представлять в IEEI, является знание о задачах и методах их решения в рамках моделируемой предметной области (методы и алгоритмы). Эти знания характеризуют проблемную область интеллектуальной системы .

Этот вид знаний может быть как декларативным, так и процедурным. Первый тип включает в себя знания, описывающие пространство решаемых задач IEEI, в том числе разделение задач на подзадачи и соединение подзадач с методами их решения, второе - знание, представляющее как методы решения задач, так и конкретные алгоритмы [8]. Помимо знаний, представленных в базе знаний, практически в любом IEEI, необходимо представлять знания, описывающие фрагмент реальности (ситуации), который определяет контекст и входные данные для задач, решаемых IEEI. Такие знания, а также предметные знания обычно представляются в виде примеров понятий и отношений и / или ограничений, определяемых значениями атрибутов экземпляров понятий.На основе вышеуказанных требований предлагается концепция интегрированной модели представления знаний, состоящей из онтологических блоков. Онтологическая блочная модель объединяет различные дополнительные средства и методы представления и обработки знаний следующих моделей: онтологического, сетевого, производственного, императивного .

Модульная онтологическая системная технология (MOST) определяет механизм проектирования, функционирования и развития интегрированной среды инженерного взаимодействия (стандартная версия, иерархический тип) из так называемых декларативных онтологических модулей. В то же время статическая структура распределенной сети онтологических модулей определяет «стратегию» процессов принятия решений, а динамический механизм «обучающих» процессов описывает «альтернативу» операционным процессам в онтологических блоках (OB). Как формальное устройство, сети Петри и модель производства .

Все средства представления и обработки знаний интегрированной модели объединены в рамках одного ONT_OB онтологического блочного формализма. Такой подход обеспечивает возможность обмена всеми средствами интегрированных моделей и, как следствие, совместное описание декларативных и процедурных знаний [9] .

На основе исследований, проводимых в рамках концептуального подхода, онтология ОС может отображаться в виде структуры графа. Тогда пусть онтология ONT - некоторый граф ONT = N, E, (2) где N - узлы онтологии, E - E - отношения между узлами (ориентированные дуги) .

Таким образом, определяет сложное описание понятий и отношений имитируемого программного обеспечения в виде классов объектов и отношений, которые инкапсулируют семантические свойства и ограничения на их атрибуты и аргументы. Это определяет семантическую и функциональную структуру сети, которая представляется отдельным модулем предметных знаний и знаний о задаче .

Формальное определение MOST = N, S, F, a, b), (3) где N - специальная сеть Петри.N = P, T, I, O, M0), (4) где P = {pi / i = 1-n} - множество объектов потока,T = {Ti / i = 1-m} - множество операций перехода,I = P * T - {0,1} - входная функция,O = T * PT - | 0,1} - выходная функция,M0: P начальная маркировка; S = {si / i = 1-n}, S - набор информационных элементов объекта, представленного таблицами. S - это набор отображения для «загрузки» элементов в позиции объекта;F: {fi / i = 1-n}; F - набор логических формулa: P- S - это набор отображения для «загрузки» элементов в позиции объекта;b: T - F - это отображение, определяющее «нагрузку» формул логического перехода .

Онтологический блок - онтологическая структура концептуальных типов предметной области (PR), специфическая для некоторых концептуальных отношений и лексических средств.

Системная интеграция указанных онтологий (лингвистическая и предметная область) вместе с базой фактов и правилами вывода для рассматриваемого PR представляет собой базу знаний, а грамматический процессор формирует структурные единицы соответствующих иерархий.IEEI состоит из следующих блоков управления:

- блок управления информацией на предприятии; - блок аппаратно-технической базы и средств связи; - блок, система и программное обеспечение СУБД; - блок программных продуктов, которые автоматизируют управление информационными процессами; ; - блок, обеспечивающий правила использования и разработки программных продуктов; - ИТ-отдел и предоставление услуг; - блок пользователей программных продуктов.Формально модель ONT_OB может быть репрезентативной оставляя единое целое .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В отличие от известных методов анализа и формализации производственных систем, где стараются избегать явных онтологических допущений и многопроблемных форм выражения прикладных знаний, разработанный подход позволяет ввести и использовать онтологические средства, базирующиеся на формальном аппарате, отражающем наиболее устойчивые механизмы проблемного и понятийного осмысления действительности. При этом с помощью MOST технологии строятся концептуальные многоаспектные описания предметной области в виде правил, которые извлекаются из декларативных модулей .

В результате приближения методов формализации прикладных знаний к постановке и решению стоящих прикладных задач следует ожидать повышение качества и эффективности формального моделирования производственных процессов и оптимизации принятия решений по их управлению .

ЛИТЕРАТУРА

1. Трахтенгерц Е.А, Компьютерные методы реализаций экономических и информационных управляющих решений. М:- изд. Синтег, том. 1, 2009, 172 .

2. Кульба В.В., Информационная безопасность системы организационного управления. Теоретические основы. Наука, 2006 .

3. Горюнова В.В., Логический базис, сведения о знаках в интеллектуальных информационных системах. Учебное пособие, «Логическая основа представления знаний в интеллектуальных информационных системах. Учебное пособие "- Пенза, изд. ПГУАС, 2005, с .

4. Джон Ф. Сова провел экскурсию по онтологии http://www.jfsowa.com/ontology/guided.htm

5. А.В. Палагин К вопросу о системно-онтологической интеграции знаний предметной области / А.В. Палагин Н.Г. Петренко. - Математические машины и системы, 2007. С. 63-75

6. А.И. Башмаков Интеллектуальные информационные технологии: Proc. Пособие / А.И. Башмаков И.А. Башмаков. - Москва: Изд-во - в МГТУ им. Новая Англия Бауман, 2005 .

– 304

7. В.В. Горюнова, «Проектирование систем технического обслуживания и ремонта с использованием онтологий», «Разработка систем технического обслуживания и ремонта с использованием онтологий» [Нейрокомпьютеры: разработка и применение] №. 12, 2009, с .

23-28 .

8. Г.Н Калянов. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнеспроцессов: Учеб. Пособие. - Москва: Финансы и статистика, 2007. - 240 p

9. В.В. Горюнова, Модульная онтологическая технологическая технология в управлении промышленными процессами. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика номер. 2, 2008, стр. 59-64 .

–  –  –

Abstract. The proposed approach to the pro-active resource management departments of constituent entities of the tourism cluster, in particular of housekeeping service of the hotel. The developed methodology of the pro-active resource management of housekeeping service of the hotel was described .

Keywords: tourism cluster, hotel housekeeping service, prediction, pro-active management, machine learning .

–  –  –

Рис. 1. Модель «Прогнозирование потребности в ресурсах СХК» в нотации DFD Для построения прогноза потребности в ресурсах применяется набор известных методов и алгоритмов машинного обучения для задач восстановления регрессии, образующих интеллектуальное ядро: линейная регрессия, случайный лес, метод k-ближайших соседей, деревья принятия решений, адаптивный и градиентный бустинги. Данное ядро предоставляет возможности по обучению, анализу моделей и прогнозированию потребности в ресурсах СХК гостиницы .

Заключение. Разработанная методика про-активного управления ресурсами СХК гостиницы [3, 4] была положена в основу веб-ориентированной автоматизированной системы «ПаУР», проходящей опытную эксплуатацию в сетевой гостинице города Волгограда Park Inn by Radisson. В результате использования системы «ПаУР» повысилась производительность труда обслуживающего персонала на 20%, снизились затраты за счет эффективности управления ресурсами .

ЛИТЕРАТУРА

1. Князева, О.М. Управление качеством информационных систем на основе процессного подхода / О.М. Князева // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии .

2016. № 2(34). — С. 36-47

2. Заставной, М.И. О способах комплексной автоматизации системы управления предприятием / М.И. Заставной, В.И. Кручинин // Известия ВолгГТУ. 2011. №12 - С.81-84 .

3. Кравец, А.Г. Про-активный подход к автоматизации управления ресурсами службы хаускипинга гостиницы / А.Г. Кравец, А.О. Морозов, И.В. Струкова // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2017. - № 1 (37). - C. 71-83 .

4. Кравец, А.Г. The pro-active resource management for hotels’ housekeeping service / А.Г. Кравец, А.О. Морозов, I. Strukova // International Conference ICT, Society and Human Beings 2017 (Lisbon, Portugal, July 20-22, 2017): part of the Multi Conference on Computer Science and Information Systems 2017: Proceedings / ed. by Piet Kommers; IADIS (International Association for Development of the Information Society). – [Lisbon, Portugal], 2017. – P. 35-42 .

ПРОГРАММНАЯ ГЕНЕРАЦИЯ ЗВУКОВ ПО ЦВЕТОВОЙ ГАММЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Никитин Н.А., Розалиев В.Л., Орлова Ю.А .

(г. Волгоград, Волгоградский Государственный Технический Университет) nikitin.nikitaa@outlook.com, vladimir.rozaliev@gmail.com, yulia.orlova@gmail.com

–  –  –

Abstract. This work is devoted to development and approbation of the program for sound generation based on image color spectrum with using the recurrent neural network. The work contains a description of the transition between color and music characteristics, the rationale for choosing and the description of a recurrent neural network. The choices of the neural network implementation technology as well as the results of the experiment are described .

Keywords: artificial neural networks, recurrent neural network, long-short term memory, Python, Keras, Newton correlation scheme, sampling .

Введение. С тех пор как музыку стали записывать на бумаге в виде нотных знаков, стали появляться оригинальные «способы» ее сочинения. Одним из самых первых методов алгоритмической композиции стал способ сочинения музыки, придуманный Моцартом – «Музыкальная игра в кости» [1]. Первое компьютерное музыкальное произведение – «Illiac Suite for String Quartet» – было создано в 1956 году пионерами применения компьютеров в музыке

– Лежарен Хиллер и Леонард Айзексон [2]. В этом произведении использованы почти все главные методы алгоритмической музыкальной композиции: теория вероятностей, марковские цепи и генеративная грамматика .

Развитие компьютерной музыки, в том числе и генерации звуков по изображению, в прошлом веке было сильно ограничено вычислительными ресурсами – покупать и содержать мощные ЭВМ могли позволить себе лишь крупные университеты и лаборатории, а первым персональным компьютерам не хватало вычислительной мощности. Однако в XXI веке, изучением компьютерной музыки может заниматься практически каждый человек. В настоящее время компьютерная музыка может применяться во многих отраслях: создание музыки для компьютерных игр, рекламы и фильмов. Сейчас, для создания фоновых музыкальных композиций в компьютерных играх и рекламе, компании нанимают профессиональных композиторов или покупают права на уже написанные музыкальные произведения. Однако в таком жанре, требования к музыкальной композиции не велики, а значит, данный процесс можно автоматизировать, что позволит компаниям снизить расходы на сочинение композиций .

Также, генерацию звуков по изображению можно применить в образовательном процессе [3]. Взаимодействие музыки и изобразительного искусства в процессе интегрированной образовательной деятельности с детьми дошкольного возраста может осуществляться в форме сочетания восприятия произведений музыкального и изобразительного искусства на основе общности их настроения, стиля, жанра, что способствует развитию музыкального восприятия у дошкольников [4] .

Наибольших успехов автоматизация процесса написания и создания музыки достигла сравнительно недавно (в последние десятилетия), однако по большей части связана с изучением и повторением различных музыкальных стилей [5]. Поскольку процесс создания музыки сложно формализуем, то для программного (автоматизированного) создания композиций лучше всего подходят искусственные нейронные сети, так как они позволяют выявить связи, которые не видит человек [6]. Помимо этого, для снижения роли пользователя-композитора в генерации музыкальных произведений, было принято решение брать часть музыкальных характеристик с изображения. В связи с этим, целью данной работы является увеличение гармоничности и мелодичности программной генерации звуков по цветовой гамме изображений посредством использования нейронных сетей .

От цветовых характеристик к музыкальным. Для снижения роли пользователякомпозитора в генерации звуков, часть характеристик музыкального произведения получается путём анализа цветовой гаммы изображения. Таким образом, характер полученной музыкальной композиции будет соответствовать входному изображению. Данная особенность делает возможным применение данного подхода для создания фоновых музыкальных произведений в компьютерных играх, рекламе и фильмах .

Ключевыми характеристиками музыкального произведения является его тональность и темп. Именно эти параметры определяются путём анализа цветовой гаммы изображения. Для начала определим соотношение цветовых и музыкальных характеристик [7] (таблица 1) .

–  –  –

Затем, необходимо определить схему соотнесения названия цвета и ноты. На данный момент существует большое количество подобных схем, однако в данной работе была выбрана схема Ньютона .

Как видно из таблицы 1, тональность произведения определяется двумя цветовыми характеристиками – оттенок и цветовая группа, а темп – яркость и насыщенность. Алгоритм определения тональности опирается на анализ изображения и таблицу 1, состоит из 3 шагов и описан ниже .

Шаг 1. Преобразуем входное изображение из цветового пространства RGB в HSV .

Данный шаг позволяет преобразовать изображение к более удобному виду, поскольку HSV пространство уже содержит необходимые характеристики – название цвета (определяется по параметру hue), насыщенность (параметр saturation) и яркость (параметр brightness) .

Шаг 2. Анализируя в целом изображение, определяем преимущественный цвет .

Шаг 3. Определяем название и цветовую группу преимущественного цвета .

Шаг 4. Согласно таблице 1 и схеме Ньютона определяем тональность произведения (нота и музыкальный лад) .

Для определения темпа произведения, необходимо получить яркость и насыщенность (по параметрам saturation и brightness) преимущественного цвета, и рассчитать темп, согласно данным параметрам .

Выбор нейронной сети для генерации музыкальных композиций. Важной особенностью нейронных сетей прямого распространения (feedforward neural networks) является то, что у данной нейросети есть общее ограничение: и входные и выходные данные имеют фиксированный, заранее обозначенный размер, например, картинка 100100 пикселей или последовательность из 256 бит. Нейросеть с математической точки зрения ведет себя как обычная функция, хоть и очень сложно устроенная: у нее есть заранее обозначенное число аргументов, а также обозначенный формат, в котором она выдает ответ .

Вышеперечисленные особенности не представляет больших трудностей, если речь идет о тех же картинках или заранее определенных последовательностях символов. Но для обработки любой условно бесконечной последовательности, в которой важно не только содержание, но и порядок, в котором следует информация, например, текст или музыка необходимо использовать нейронные сети с обратными связями – рекуррентные нейронные сети (RNN) .

В рекуррентных нейросетях нейроны обмениваются информацией между собой: например, вдобавок к новому кусочку входящих данных нейрон также получает некоторую информацию о предыдущем состоянии сети. Таким образом в сети реализуется «память», что принципиально меняет характер ее работы и позволяет анализировать любые последовательности данных, в которых важно, в каком порядке идут значения [8] .

Однако большой сложностью сетей RNN является проблема исчезающего (или взрывного) градиента, которая заключается в быстрой потере информации с течением времени .

Конечно, это влияет лишь на веса, а не состояния нейронов, но ведь именно в них накапливается информация .

Сети с долгой краткосрочной памятью (long short term memory, LSTM) стараются решить вышеупомянутую проблему потери информации, используя фильтры и явно заданную клетку памяти. У каждого нейрона есть клетка памяти и три фильтра: входной, выходной и забывающий. Целью этих фильтров является защита информации. Входной фильтр определяет, сколько информации из предыдущего слоя будет храниться в клетке .

Выходной фильтр определяет, сколько информации получат следующие слои. Такие сети способны научиться создавать сложные структуры, например, сочинять тексты в стиле определённого автора или сочинять простую музыку, однако при этом потребляют большое количество ресурсов [9] .

Таким образом, для реализации программы автоматизированной генерации музыкальных композиций по цветовой гамме изображений необходимо использовать именно рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью – RNN LSTM (долгая краткосрочная память – разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей). Именно данный вид нейронных сетей используется для генерации музыкальных композиций в программе Magenta – это музыкальный проект с открытым исходным кодом от Google, также RNN LSTM используется в программе сочинения композиций в стиле И.С. Баха – BachBot, а также в DeepJaz – система позволяет генерировать джазовые композиции на основе анализа midi файлов [10] .

Проведение эксперимента. Для подтверждения эффективности предложенных алгоритмов генерации звуков по цветовой гамме изображения, была разработана программа на языке Python, с использованием библиотеки Keras. Для синтеза звуков используется метод сэмплинг (sampling). Программа генерации музыкальных композиций с использованием нейронных сетей была обучена на 29 композициях Людвига ван Бетховена. После обучения был составлен набор из десяти тестовых изображений, имеющих различный тип (абстрактные изображения, пейзажи, города и люди). По всем десяти изображениям были получены и сохранены выходные музыкальные композиции. Данные музыкальные композиции были отправлены на анализ 10 экспертам, которые должны были оценить каждое произведение по следующим критериям: соответствие характеру изображения (по пяти бальной шкале); реалистичность звучания инструмента (фортепьяно или гитара); мелодичность композиции; качество гармонии (аккомпанемента); приятность мелодии для восприятия; цельность композиции; реалистичность/искусственность композиции .

Проанализировав оценки всех экспертов и высчитав средние по каждому критерию, можно сделать вывод о том, что фортепьяно на слух экспертов звучит реалистичнее, чем гитара. Также можно сделать вывод о том, что композиция, сгенерированная по абстрактным изображениям, более приятна на слух, чем генерация по пейзажам. В целом общее впечатление от сгенерированных звуков у экспертов положительное. Среди минусов некоторые эксперты выделяют однотипность гармонии, иногда рваность и недостаточную реалистичность произведения, и не достаточную реалистичность гитары .

Делая вывод по каждому критерию можно сказать, что все эксперты оценили на высокий бал соответствие произведения характеру изображения, по второму критерию – инструмент фортепьяно звучит довольно реалистично. Мелодичность композиций разделилась пополам, то есть половина композиций эксперты оценили на высший бал, другую половину на 4, в целом неплохой результат. Качество гармонии также было оценено экспертами на высший бал. Приятность мелодий для восприятия получил 60% высших балов и 40% четвёрок, что говорит о том, что некоторые произведения звучат не вполне реалистично. Реалистичность и цельность композиций в среднем оценено на 4, что является естественным результатом для компьютерной генерации звуков .

Заключение. В ходе выполнения работы была определена схема соотнесения цветовых и музыкальных характеристик, был проведён обзор типов нейронных сетей и выбран наиболее подходящий тип для генерации музыкальных композиций, была детально описана используемая нейронная сеть, была выбрана технология реализации нейронной сети, был выбран метод синтеза звуков, был проведён эксперимент по оценке гармоничности и мелодичности выходных музыкальных композиций .

В ходе анализа различных типов и архитектур ИНС был сделан вывод о том, что наиболее подходящей сетью для обработки музыкальной информации являются рекуррентные нейронные сети (RNN), а именно сети с долгой краткосрочной памятью (long short term memory, LSTM) .

В результате проведения эксперимента, была обучена модель (нейронная сеть) на композициях Баха, а также были сгенерированы композиции по 10 изображениям. Данные композиции были отправлены на анализ экспертам. В результате анализа экспертных оценок можно сделать вывод о том, что программа генерирует достаточно мелодичные композиции, однако сказывается, что модель была обучена на небольшом количестве произведений только одного автора .

Работа частично поддержана Российским фондом фундаментальных исследований (проекты 16-47-340320, 17-07-01601) .

ЛИТЕРАТУРА

1. Фазылова, Э.Ф. Системы генерации музыки или как автоматизировать искусство? //

Молодёжный научно-технический вестник. – 2014. URL:

http://sntbul.bmstu.ru/doc/723360.html. (Дата обращения: 20.03.2017) .

2. Ariza, C. Two Pioneering Projects from the Early History of Computer-Aided Algorithmic Composition / C. Ariza // Computer Music Journal. – MIT Press, 2012. – №3. – pp. 40-56

3. Черешнюк, И. Р. Алгоритмическая музыкальная композиция и её место в современном музыкальном образовании / И. Р. Черешнюк // Педагогика искусства. – 2015. – № 3. – С .

65-68 .

4. Выготский, Л.С. Воображение и творчество в детском возрасте / Л.С. Выготский. – Москва, 2008 // Мышление и речь : сборник / Л.С. Выготский. – Москва : АСТ, 2008. – С .

497-594 .

5. D. Cope, Computer Models of Musical Creativity, MIT Press, Cambridge, Mass., 2005 .

6. Mazurowski, L. Computer models for algorithmic music composition / L. Mazurowski // Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems. – Szczecin, Poland, 2012. – pp. 733–737

7. Caivano, J. L., Colour and sound: Physical and Psychophysical Relations, Colour Research and Application, 12(2), pp. 126-132, 1994

8. Sak, H., Senior, A., Beaufays, F. Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network Architectures for Large Vocabulary Speech Recognition / H. Sak, A. Senior, F. Beaufays // ArXiv e-prints. – 2014

9. Doornbusch, P. Gerhard Nierhaus: Algorithmic Composition: Paradigms of Automated Music Generation / P. Doornbusch // Computer Music Journal. - Volume: 34, Issue: 3. – 2014 .

10. Brinkkemper, F. Analyzing Six Deep Learning Tools for Music Generation [Электронный ресурс]. – 2015. - Режим доступа: http://www.asimovinstitute.org/analyzing-deeplearning-tools-music/ (Дата обращения: 03.07.2017) .

–  –  –

Abstract. The report describes the analysis of the prospects for the development of intellectual situation centers as information systems for support of management decisions in the monitoring of river floods .

The problem of the current situation is that the measurements are multiple times, but point-wise in space .

This circumstance seriously complicates the assessment of emerging situations, the forecast of the development of the situation associated with the movement of the flood down the river. The structure of data preparation for processing in the Intelligent Situation Center and the scheme for processing multilevel data for searching for changes and assessing the situation are given .

Key words: information technologies, management solutions, support decision, intellectual situation center, river floods Введение. Современные информационные технологии достаточно широко используются в различных областях экономики, управления территориями и социальной сферы. Однако, далеко не всегда использование информационных технологий является эффективным и оправдывает затраченные средства. Так, например, использование ситуационных центров (СЦ) для выработки управленческих решений в условиях возникновения и развития неблагоприятных природных процессов и явлений (весенних паводков на реках, лесных пожаров и др.) не всегда приводит к выработке своевременных и эффективных управленческих решений. Для повышения оперативности и эффективности выработки управленческих решений и прогнозирования авторами предлагается использование нового типа информационных систем – интеллектуальных ситуационных центров (ИСЦ) [1] .

Постановка задачи. Центральной задачей интеллектуального ситуационного центра является мониторинг состояния контролируемой территории и выявление изменений, которые требуется зафиксировать, принять соответствующие решения и выработать прогнозы. В случае с паводками к таким изменениям относятся резкое увеличение количества осадков, резкое увеличение уровня воды, подтопление территорий, разрушение гидротехнических сооружений и др .

Процессы принятия решений и тем более прогнозирования развития ситуаций в ИСЦ являются достаточно сложными для автоматизации, так как связаны с многокритериальным оцениванием с учетом множества данных, условий и требований. Выбор того или иного решения или прогноза выполняется на основе данных, получаемых из всевозможных источников (априорные данные, данные наземных измерений и наблюдений, данные космической съемки, данные съемки с БПЛА и др.). Очевидно, различные типы данных требуют специфического подхода к их обработке и анализу. Алгоритм поиска решения связан с анализом данных, поступающих в ИСЦ, поиском определенных альтернатив, выбором из них наиболее подходящих, на основе заданных критериев и формированием решения с заданными параметрами (организационными, материальными и пространственновременными) .

Для принятия эффективных и своевременных решений, очевидно, существует перечень проблем, связанный с получением необходимой исходной информации: 1) недостаток априорной информации о состоянии территории (гидрометеорологические данные, морфометрические данные водных объектов, детальная информация о рельефе приречной территории и т.д.), что приводит к погрешностям и задержкам в принятии решений; 2) отсутствие методик комплексирования наборов многоуровневых исходных данных различных типов; 3) сложность в визуализации многоуровневой информации для поддержки принятия решений. Космические данные способствуют охвату большой территории сразу, за один пролет спутника, однако весьма критичны к условиям измерений (температура, ветер, влажность и др.) [2,3] .

Описание системы интеллектуального ситуационного центра. Структура подготовки данных для обработки в информационно-аналитической системе ИСЦ и передачи решения лицу принимающему решение (ЛПР) приведена на рис.1. Очевидно, что наиболее оперативными и актуальными данными, передающими информацию об изменении состояния параметров территории являются космические данные и данные БПЛА .

–  –  –

Априорные Данные наземных данные измерений и наблюдений Рис. 1 Структура подготовки данных для обработки в ИСЦ Получаемые после обработки указанных на рис.1 данных параметры являются основой для дальнейшего анализа и выработки управляющих решений, в зависимости от типа и величины изменений, что определяется состоянием процессов и явлений на наблюдаемой территории [4] .

Интеллектуальность ИСЦ заключается в том, что предлагается применять разнообразные математические подходы, которые в автоматическом режиме, с заданной периодичностью позволяют проводить обследование территории и накапливать информацию, с целью выявления изменений ее состояния. Мониторинг территории в ИСЦ, путем получения и обработки данных в автоматическом режиме приводит к технологии, когда человек начинает взаимодействовать с системой при появлении определенных «сигналов» об выявленных изменениях, на основе заложенной в информационно аналитической системе классификации указанных изменений и значений параметров изменений. Далее происходит выработка окончательного прогноза или управленческого решения на основе предлагаемых системой рекомендаций. Так, например, имея модель поведения естественного состояния водного объекта и прилегающей территории и информацию о текущих параметрах состояния (уровни воды, толщина льда, снегозапасы в бассейне водного объекта, динамика температуры воздуха и т.д.), возможно построить прогнозное поведение состояния (величина и динамика паводка, потенциально подтапливаемые территории, участки ледовых заторов и др.), что важно при выявлении изменений и определения причин изменений [5] .

На рис. 2 приведена блок-схема обработки многоуровневых данных для поиска изменений, оценки ситуации и подготовки данных для анализа ЛПР. Отметим, что вынесение решений, на возникающие ситуации, в какой то мере нормативно регламентировано [6,7] .

Система монито- Определение теку- Хранилище ринга щего состояния состояний

–  –  –

Рис. 2 Блок-схема обработки многоуровневых данных для поиска изменений и оценки ситуации .

Заключение. В докладе приводится описание подходов к созданию интеллектуального ситуационного центра, для выработки своевременных, эффективных управленческих решений и прогнозов в условиях возникновения и развития речных паводков, а также других неблагоприятных или опасных явлений и процессов, на основе регулярного анализа текущей ситуации на интересующей территории и накопления информации. Происходит сравнение получаемых текущих измеренных параметров состояния территории с модельными, хранящимися в информационно-аналитической системе. Имеющиеся в ИСЦ модели поведения состояния также постоянно пополняются и, при необходимости, корректируются на основе новых получаемых данных. При сравнении выявляются изменения, для которых предварительно составлены классификации по величине, для отнесения этих изменений к естественным или иным. Классификация изменений позволяет, после анализа, выделить состояния, которые требуют определенных управленческих решений .

ЛИТЕРАТУРА

1. Ильин, Н.И. Ситуационные центры. Опыт, состояние, тенденции развития / Н.И. Ильин, H.H. Демидов, Е.В. Новикова. М.: МедиаПресс, 2011. - 336 с .

2. Катаев М.Ю., Скугарев А.А. Интеллектуальный ситуационный центр, основанный на комплексировании космических и наземных данных // Доклады ТУСУР. – 2016. – Т. 19.С. 61-64 .

3. Шишкин И.Н, Скугарев А.А. Использование геоинформационных технологий для мониторинга и оценки последствий чрезвычайных ситуаций // Доклады ТУСУР. – 2014. – Т .

32.- № 2. – С. 276-280 .

4. Информационно-аналитические средства поддержки принятия решений и ситуационные центры: материалы научно-практической конференции, состоявшейся в РАГС 28-29 марта 2005 года / под общ. ред. А.Н. Данчула. М.: Изд-во РАГС, 2006. – 293 с .

5. Катаев, М.Ю. Обнаружение экологических изменений природной среды по данным спутниковых измерений / М.Ю. Катаев, А.А. Бекеров // Оптика атмосферы и океана. – 2014 .

– Т. 27. – № 7. – С. 652–656 .

6. ГОСТ Р 22.0.03-95 Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Природные чрезвычайные ситуации .

7. ГОСТ Р 22.1.08-99 Мониторинг и прогнозирование опасных гидрологических явлений и процессов .

АГРОЭКОЛОГИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЯ ЗЕМЕЛЬ ТОМСКОЙ ОБЛАСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

И.Б. Сорокин1, М.Ю. Катаев2 (г. Томск Станция агрохимической службы «Томская»; 2Томский государственный

–  –  –

Abstract. On base of studying the satellite images data received and processed at the space monitoring Center, Tomsk state University of control systems and Radioelectronics, and the results of ground agroenvironmental monitoring of arable land in Tomsk region performed by Federal state budgetary institution "Agrochemical service Station "Tomsk", revealed 39% of unused arable land, overgrown forest. From these investigations was find that the land used in agricultural production according to agro-chemical service, a decrease in soil fertility: decrease in organic matter content from 5 to 21%, increase in the proportion of acidic soils by 10 - 30%. The analysis of the main causes of negative trends in land use in Tomsk region was performed. The organizational and agro technical measures that increase the efficiency of use of arable land were developed. At the present stage is also required adaptation in the monitoring of agricultural land methods of Earth remote sensing, taking into account local soil and vegetation, and climatic conditions. There is a problem of integration of data with local ground measurements (and aircrafts) in order to bring them to a common spatial and temporal grid of satellite measurements, to construct dynamic models of seasonal cycles used to evaluate the observed changes of satellite data .

Key words: soil fertility, biological resources, agrocenosis, fertilizing, meliorate, remote sensing of the earth Введение. При длительном использовании почв в агроценозах часто наблюдается снижение почвенного плодородия, которое выражается в сокращении запасов органического вещества, ухудшении агрофизических свойств и снижении урожайности сельскохозяйственных культур. Наиболее подвержены подобной деградации такие почвы, как дерновоподзолистые и серые лесные, преобладающие в Томской области. Черноземы, как правило, отличаются большим инерционным потенциалом для проявления видимых признаков деградации [1]. Поэтому для Томской области особенно актуально направление биологизации земледелия для сохранения почвенного плодородия .

Биологизация не исключает применения минеральных удобрений, но позволяет использовать их более рационально и эффективно [2]. Выбытие почв из сельскохозяйственного оборота при нахождении в многолетней залежи приводит к естественному природному восстановлению их плодородия [3]. Но в условиях подтаежной зоны Томской области неиспользуемые земли очень быстро зарастают древесной растительностью и уже через 4-5 лет превращаются в молодой лес. Это препятствует возврату их в сельскохозяйственное производство .

Для оперативного контроля за использованием земель и сохранения национального достояния – почвенного плодородия, необходимо внедрять методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) на основе автоматизированного анализа космических снимков и полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Такая работа уже проводится в ряде агрохимических центров: в Белгородской области, в Мордовии и др .

Данные ДЗЗ объективно отражают ситуацию на территории на основе спектральных и пространственных характеристик измерительных приборов, обладают масштабностью съемки, захватывая большие участки территории, и оперативностью, зависящей от типа орбиты спутника, срок обращение которого вокруг Земли составляет от нескольких часов до недели [4] .

Цель исследований – анализ данных агроэкологического мониторинга земель сельскохозяйственного назначения, данных ДЗЗ и научных исследований для разработки мер, повышающих эффективность использования пахотных земель в Томской области .

Методы и условия. Исследования проводили в тех районах, где агроэкологическое обследование выполнено в 2010-2015 гг.: Зырянский, Асиновский, Томский, Чаинский. Результаты последнего тура обследований сравнивали с данными предыдущих туров. Данные о сельхозтоваропроизводителях, их землепользовании и состоянии неиспользуемых земель, полученные в ходе агроэкологических обследований, из отчетов районных управлений сельского хозяйства, оперативно уточняли по космическим снимкам и путем наземного объезда .

Проводили комплексирование данных наземных измерений и временной сетки спутниковых измерений .

Кислотность почвы определяли по ГОСТ 26483-85; влажность – по ГОСТ 28268-89; содержание подвижных соединений фосфора и калия (по методу Кирсанова) – по ГОСТ Р 54650-2011; нитратов (ионометрическим методом) – по ГОСТ 26951-86; обменного аммония (по методу ЦИНАО) – по ГОСТ 26489-85; органического вещества – по ГОСТ 26213-91 .

Результаты исследования. Анализ динамики плодородия почвы в районах, по которым имеется актуальная информация о ее агроэкологическом состоянии, свидетельствует о повсеместном снижении средневзвешенного содержания органического вещества (гумуса), которое за период с 1980 по 2015 гг. составило от 5 до 21 % (табл. 1). Величина этого показателя в старопахотных почвах изменяется очень медленно и его уменьшение свидетельствует о систематических проблемах в растениеводстве области. Также практически повсеместно наблюдается снижение средневзвешенной величины показателя кислотности, по сравнению с предыдущим туром обследования, на 1-2 единицы (табл. 1) .

–  –  –

На сегодняшний день по Томской области выявлено более 39 % пахотных земель которые не используют в сельскохозяйственном производстве. Самое худшее положение по доле неиспользуемых земель характерно для северных районов до 100 %, а по площади неиспользуемых земель более 42 тыс. га в пригородном Томском районе – (рис. 1) .

Среди брошенных земель не используются менее 2-х лет только 17 %. Их еще можно ввести в сельскохозяйственный оборот без значительных затрат в течение 1-2 лет. Примерно столько же находится в залежи от 3-х до 10 лет. Около 66 % земель не используют более 10 лет, для их возврата в сельскохозяйственный оборот необходимо удаление древесной растительности .

Таким образом, в Томской области серьезно ограничивают производство аграрной продукции выбытие из оборота земель сельскохозяйственного назначения, которые превращаются в молодой лес; снижение плодородия используемой пашни .

В основном неэффективное использование земель обусловлено следующими причинами:

- пользование юридически неоформленными угодьями, которое никак не стимулирует обеспечения сохранности почвенного плодородия;

Рис. 1. Площади используемых и залежных земель по районам Томской области в 2016 г., тыс. га .

- отсутствие законодательно установленных правил землепользования и планов развития территории, а также механизмов надлежащего оперативного контроля;

- недостаток агрономов, отсутствие научно обоснованных систем земледелия, агроэкологического обследования, а также низкий уровень применения удобрений .

Рационально подобранная структура посевных площадей в севооборотах позволяет снизить потребность в пестицидах, органических и минеральных удобрениях; повысить плодородие и урожайность сельскохозяйственных культур. И, наоборот, нерациональное ведение растениеводства приводит к резкому дисбалансу элементов питания и органического вещества, к ухудшению плодородия [5]. Существенно сократить этот дисбаланс и даже перейти к расширенному воспроизводству почвенного плодородия в севооборотах позволяет комплексное использование в качестве удобрений таких биоресурсов агроценозов, как пожнивные остатки, солома, сидеральные пары и пожнивные сидераты [6] .

На современном этапе необходимо расширение использования методов ДЗЗ. Возникает задача комплексирования, для решения которой необходимо данные наземных и аэровоздушных измерений привести к единой пространственной и временной сетке спутниковых данных. Многолетняя информация, накопленная центром космических исследований ТУСУР и томской агрохимической службой, служит основой для разработки компьютерной модели, с использованием которой можно сравнивать результаты текущих наземных измерений .

Установленные расхождения между этими показателями можно ранжировать по величине, что позволяет определять естественные или иные изменения состояния исследуемой территории. После такого анализа можно выделить состояния, которые требуют принятия определенных управленческих решений [7] .

В департаменте по социально-экономическому развитию села администрации Томской области с непосредственным участием агрохимической службы внедряется Геоинформационная аналитическая система «Агроуправление». Томская агрохимическая служба уже провела большую работу по сбору и обработке различной информации о землях сельскохозяйственного назначения и сельхозтоваропроизводителях в большинстве районов Томской области на площади более 680 тыс. га земель сельскохозяйственного назначения .

Заключение. Предлагаемая система космического мониторинга с разработкой компьютерной модели сезонных изменений позволит оперативно обновлять, расширять и пополнять банк данных ГИС «Агроуправление» актуальными сведениями несущими обработанную тематическую информацию, полезную для пользователей. Также вполне очевидно, что сегодня, пользуясь только наземными обследованиями обширной территории Томской области, невозможно постоянно обладать оперативной и актуальной информацией. Для этого необходимо привлекать данные космического мониторинга, которые обеспечивают получение однородной по качеству информацию сразу для всего субъекта Федерации. Имеющиеся данные предыдущих измерений позволяют не только вести историю каждого поля, но и создавать прогнозные модели (с точностью до одного гектара) с учетом результатов наземного и космического мониторинга, а также метеорологических данных. Использование космических методов ДЗЗ открывает возможности для количественной оценки объемов будущего урожая, а также сопровождения вегетационного цикла от начала до времени созревания и уборки .

Таким образом, для принятия правильных и своевременных решений необходимо расширение использования методов ДЗЗ и БПЛА на автоматизированной основе и создание ситуационного центра для мониторинга состояния земель сельскохозяйственного назначения. .

ЛИТЕРАТУРА

1. Кирейчева Л.В., Лентяева Е.А. Восстановление антропогенно деградированных почв земель сельскохозяйственного назначения // Агрохимический вестник, 2016. №5.- С.2-6 .

2. Чекмарев П.А., Лукин С.В. Система удобрения в условиях биологизации земледелия // Достижения науки и техники АПК. 2012. № 12. С. 10-12 .

3. Денисов Ю.Н. Агроэкологическая оценка залежных почв Челябинской области // Агрохимический вестник 2016. №5. - С. 6-9 .

4. Катаев М.Ю. Обнаружение экологических изменений природной среды по данным спутниковых измерений / М.Ю. Катаев, А.А. Бекеров // Оптика атмосферы и океана. – 2014 .

– Т. 27, № 7. – С. 652–656 .

5. Сорокин И.Б., Титова Э.В. Зеленое удобрение в балансе почвенного органического вещества подтаежной зоны // Вестник Алтайского государственного аграрного университета .

2012. № 5 (91). С. 33-39 .

6. Сиротина Е.А., Сорокин И.Б., Петровская О.А. Влияние биоресурсов агроценозов на урожайность зерновых культур в подтаежной зоне Сибири // Достижения науки и техники АПК. 2015. Т. 29. № 1. С. 17-19 .

7. Катаев М.Ю., Скугарев А.А. Интеллектуальный ситуационный центр, основанный на комплексировании космических и наземных данных // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2016. Т. 19. № 3. С. 61-64 .

ОЦЕНКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПРИГОДНОСТИ ВОДИТЕЛЕЙ АВТОТРАНСПОРТА НА ОСНОВЕ

АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА СИМУЛЯЦИИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ

А.Н. Тодорев1, М.Н. Дятлов1, О.А. Шабалина1, Р.А. Кудрин2, Ю.Я. Комаров1 (1Волгоград, Волгоградский государственный технический университет, Волгоград, Волгоградский государственный медицинский университет) alexwork_2012@mail.ru, makdyatlov@yandex.ru, O.A.Shabalina@gmail.com, rodion.kudrin76@yandex.ru, atrans@vstu.ru

–  –  –

Annotation. The article considers a method that allows to determine the degree of development of professionally important qualities of motor vehicle drivers on the basis of the developed hardware-software complex of traffic simulation. The technique of convolution of the test results on the auto-simulator and on the complex of psychological tests "Effecton" is developed. The proposed approach allows to determine the degree of correlation between the results of the developed simulation tests and existing universal psychological tests .

Key words: hardware-software complex, registered parameters of test tasks, the resulting coefficient of the degree of development of professionally important qualities, evaluation of the degree of correlation of test methods .

Введение. В настоящее время существует большое количество тестовых методик оценки степени развития профессионально важных качеств (ПВК) специалистов операторских профессий. Однако большая часть из них имеют универсальный характер и не учитывают особенности профессиональной деятельности. В предыдущих работах авторами были определены наиболее значимые ПВК водителей автотранспорта, разработана методика их диагностики на основе имитационных компьютерных тестов дорожного движения и разработан аппаратно-программный комплекс (АПК), включающий несколько имитационных тестовых заданий (ИТЗ) дорожного движения. В данной работе представлена способ интерпретации результатов тестовых заданий на основе АПК в контексте оценки ПВК водителей автотранспорта .

Модель ИТЗ. Эффективность функционирования транспортной системы городов зависит от множества составляющих. И не смотря на большое количество технических вопросов организации движения, значительную роль играет человеческий фактор, влияющий на ситуацию на дорогах в каждый конкретный момент времени [1]. В предыдущих работах [2,3] была разработана опросная методика для экспертных оценок с перечнем качеств, которые необходимы специалистам операторских профессий для эффективного выполнения своих профессиональных обязанностей. По результатам опроса нескольких экспертных групп был определен перечень наиболее значимых ПВК водителя автотранспорта. В результате анализа существующих тестов для оценок степени развития внимания и сенсомоторных реакций авторами были разработаны тестовые задания для оценки ПВК в условиях, приближенных к деятельности водителей автотранспорта [4,5]. Предлагаемые тестовые задания ориентированы на использование стационарных или переносных компьютеров с применением игровой приставки водителя (руль, педали, рычаг коробки передач) .

Тестовые задания представляют собой имитационные модели опасных дорожнотранспортных ситуаций с оценочной характеристикой степени точности выполнения заданий. В процессе выполнения испытуемым тестового задания осуществляется мониторинг следующих данных о поведении пользователя: количество пересечений опасных и критических зон дороги и неподвижных препятствий, с указанием скоростных интервалов движения, в которых осуществлялись ошибочные действия испытуемого .

Критерии оценки ПВК по результатам прохождения ИТЗ. Для оценки профессиональной пригодности пользователя на основе тестирования на АПК необходима интерпретация полученных данных тестовых заданий. Так как количество регистрируемых параметров достаточно велико, то необходимо было выбрать критерии, учитывающие отдельные элементы выполнения тестовых заданий, и разработать обобщенный критерий оценки ПВК пользователя АПК .

При мониторинге пересечений испытуемым опасных зон неподвижных препятствий и дороги были разработаны два критерия маневрирования, учитывающие эти значения (1,2):

( ) (1) где - критерий маневрирования, относительно опасных зон неподвижных препятствий;

i – значение скоростного интервала движения на дороге;

- скорость, на которой пересекается опасная зона неподвижного препятствия;

- максимальная скорость в тестовом задании;

– количество удачно пройденных препятствий;

уо

- общее количество опасных зон препятствий;

о

–  –  –

где N – порядковый номер испытуемого;

q – порядковый номер тестового задания;

Q – мультипликативный критерий оценки результатов выполнения психологических тестов «Effecton» в пределах значений от 0 до 1;

Q1 – мультипликативный критерий оценки результатов выполнения психологических тестов «Effecton» в пределах значений от 2 до 5 .

При сравнении обобщённых критериев Q и коэффициента маневрирования R можно установить полную или групповую (выборочную) эквивалентность результатов, полученных на симуляторе и в результате прохождения психологических тестов «Effecton» .

ЛИТЕРАТУРА

1. Models and methods for the urban transit system research / N. Sadovnikova, D. Parygin, M. Kalinkina, B. Sanzhapov, Trieu Ni Ni // CIT&DS 2015 : Proceedings of the First International Conference on Creativity in Intelligent Technologies & Data Science, Volgograd, Russia, 15–17 September 2015. – Springer IPS, 2015. – CCIS 535. – P. 488–499 .

2. Определение профессионально важных качеств водителей, необходимых для эффективного управления пассажирским автотранспортом / Ю.Я. Комаров, Р.А. Кудрин, Е.В .

Лифанова, М.Н. Дятлов // Наука и техника транспорта. - 2016. - № 2. - C. 14-18 .

3. Экспертные оценки профессионально важных качеств водителей пассажирского автотранспорта / Ю.Я. Комаров, Р.А. Кудрин, Е.В. Лифанова, А.Н. Тодорев, М.Н. Дятлов // Автотранспортное предприятие. - 2016. - № 5. - C. 10-13 .

4. Разработка тестовых заданий для компьютерной диагностики степени развития сенсомоторных реакций с учётом особенностей профессиональной деятельности водителей / М.Н. Дятлов, О.А. Шабалина, Ю.Я. Комаров, Р.А. Кудрин // Известия ВолгГТУ. Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. - Волгоград, 2016. - № 6 (185). - C. 33-39 .

5. Аппаратно-программный комплекс для тестирования профессиональных качеств водителей пассажирского автотранспорта на этапе профессионального отбора / М.Н. Дятлов, А.Р. Агазадян, О.А. Шабалина // Вестник компьютерных и информационных технологий. C. 48-55 .

6. Комплекс Effecton Studio [Электронный ресурс] URL: http://www.effecton.ru/03.html (дата обращения: 02.09.2017) .

–  –  –

Abstract

— The article is devoted to the creation of an intellectual decision support system for road and climatic zoning of territories. The brief review of the problem area is given, the problems arising under the existing system of zoning used in the Russian Federation are revealed. The urgency of creating an intellectual decision support system for road and climatic zoning of territories is substantiated. The bases of construction of the developed intelligent system DOCLIRAY are offered, the architecture and approaches to software development are briefly described. The results of approbation of the system on the data of the West Siberian region are given. The ways of further development are given .

Keywords — road-climatic zoning; decision-making; cognitive graphics; intelligent systems;

Введение. При разработке норм проектирования и строительства автомобильных дорог, а также директив и руководств, действующих в отечественной и зарубежной практиках, широко используется дорожно-климатическое районирование территорий (ДКРТ), учитывающее региональные особенности значений признаков географического комплекса .

Однако, используемое в Российской Федерации зонирование и существующее пространственное положение границ зон и подзон не позволяет обеспечить требуемый уровень эксплуатационной надёжности и работоспособности автомобильных дорог и не имеет достаточного обоснования, что опубликовано в ряде исследований [1-6]. Это приводит к увеличению финансовых и трудовых ресурсов на содержание и восстановление дорожного фонда, в связи с чем весьма актуальна разработка новых подходов к дорожно-климатическому районированию. При этом специфика данных и знаний, используемых при решении задачи дорожно-климатического районирования территорий, требует применения интеллектуальных информационных технологий .

Для решения указанных проблем при проведении дорожно-климатического районирования территорий была предложена и разработана интеллектуальная система (ИС ДОКЛИРАЙ), основанная на комплексной матричной модели представления данных и знаний, тестовых методах распознавания образов и средствах когнитивной графики .

Краткое описание проблемной области. На территории Российской Федерации применяют зональную дифференциацию, делящую ее на пять дорожно-климатических зон, существенно различающихся по комплексу природно-климатических и инженерногеологических условий. В свою очередь, зоны разделены на 9 подзон согласно отраслевым дорожным нормам [1], а по своду правил [2] – на 13 подзон. Расположение проектируемого участка автодороги определяет технические решения, обеспечивающие безопасное и удобное движение транспортных средств согласно требованиям, приведённым в [1,2] .

Для создания интеллектуальной системы поддержки принятия решений, составляющей основу разрабатываемой информационной технологии дорожноклиматического районирования территорий (ИСППР ДКРТ), впервые совместно с когнитологами и экспертами по дорожно-климатическому районированию осуществлена структуризация данных и знаний по дорожно-климатическому районированию на основе предлагаемой в [7,8,9] комплексной матричной модели представления данных и знаний .

Сформирован перечень характеристических признаков (ХП) с указанием их значений для матриц описания [7]. Часть ХП является групповыми. Символьные ХП кодируются цифрами. Также интервалы значений разбиения целочисленного, принимающего значение более 20, и вещественные характеристические признаки кодируются числами. Лимит (20) используется лишь в целях сокращения размеров матричного представления данных и знаний .

Основы построения ИСППР ДКРТ. Для реализации программных средств в информационной технологии ДКРТ использовались методы и подходы структурного, линейного и объектно-ориентированного программирования. В основе ИСППР ДКРТ лежит классическая трехзвенная архитектура, состоящая из слоя данных, слоя приложений (бизнес-логики) и слоя клиента. Слой данных представлен базой данных и знаний, спроектированной и реализованной на основе СУБД Oracle, являющейся промышленным стандартом и обеспечивающей возможность горизонтального расширения системы данными о дополнительных территориях и дорожно-климатических районах. Средний слой представляет собой программный менеджер, выполняющий роль сервера приложений и определяющий состав и схему взаимодействия динамических модулей, выполняющих основные операции с данными и знаниями и реализующими алгоритмы используемого математического аппарата. Слой клиента так же представлен одним либо несколькими динамическими модулями, реализующими отдельные диалоги графического интерфейса пользователя, который может видоизменяться в зависимости от используемого набора клиентских модулей. Итоговая схема взаимосвязей модулей определяет внешний вид программного комплекса и его функционал и создается в специальном редакторе шаблонов (Рис. 1) .

Рис. 1. Схема взаимодействия модулей в редакторе шаблонов Подключаемые динамические модули хранятся в специальной библиотеке, каждый из которых реализует заданный набор алгоритмических или интерфейсных методов, либо методов работы с данными и знаниями. Данный подход является развитием т.н. механизма шаблонов, используемых в ИИС ИМСЛОГ [10], положенной в основу ИС ДОКЛИРАЙ. В отличие от неименованных входных и выходных параметров элементов шаблонов ИИС ИМСЛОГ, в ИС ДОКЛИРАЙ каждый элемент схемы имеет набор именованных параметров, используемых для обмена данными между модулями .

Программные средства разрабатывались с учетом комплексного представления данных и знаний с применением вышеописанных матричных моделей. Выбранные подходы и методы обеспечивают возможность коллективной работы с данными и знаниями по технологии клиент-сервер без ущерба производительности, что дает программному комплексу конкурентные преимущества. Программные модули были разработаны на языке С++ в среде Embarcadero RAD Studio XE. Для визуализации и обоснования результатов принятия решений используются когнитивных средства: 3-симплекс для отображения зон и 2-симплекс (для отображения подзон, если их число равно трём) [11], а также предложено использовать свободно-распространённую карту местности OSM с наложенным на неё информационным слоем [12] .

Результаты применения ИСППР ДКРТ. Созданная исследовательская ИС ДОКЛИРАЙ основана на комплексной матричной модели представления данных и знаний и является интеллектуальным инструментом для решения комплекса задач дорожноклиматического районирования территорий. С ее применением создана база данных и знаний по результатам исследований природных и климатических условий отдельных районов Западной Сибири (расширенное матричное представление). Сформировано признаковое пространство, включающее 31 характеристический признак, 27 из которых использовались для проверки на непротиворечивость матричного представления данных и знаний и выявления различного рода закономерностей. Часть признаков (4) являются принудительными и не участвуют в выявлении закономерностей. Строки расширенной матрицы описаний сопоставлены исследованным опорным пунктам, однако в ходе исследований были доступны данные лишь по 33 пунктам, таким образом исследования произведены не по всем зонам, подзонам и дорожным районам на территории Западной Сибири. С применением разработанной ИСППР ДКРТ были обнаружены и устранены противоречия при нахождении пересечений описаний объектов из разных образов в расширенном матричном представлении данных и знаний [7] .

Кроме данных по исследованиям опорных пунктов была сформирована матрица описания по знаниям экспертов (без использования принудительных признаков) и матрица различений, столбцы которой, сопоставлены зонам, подзонам и дорожным районам. Число сгенерированных экспертами строк матрицы описаний равно 216. Для каждого из вышеупомянутых матричных представлений были обнаружены и устранены противоречия при нахождении пересечений описаний объектов из разных образов. Для контроля данных и знаний на непротиворечивость и для выявления в них закономерностей (неинформативные, обязательные, альтернативные, зависимые характеристические признаки, весовые коэффициенты характеристических признаков минимальные и безызбыточные диагностические тесты) были развиты ранее созданные алгоритмы и средства визуализации информационных структур и закономерностей, а также когнитивные средства обоснования принятия решений, которые использованы специалистами в сфере дорожно-климатического районирования .

С применением оригинальных методов выявлены различного рода закономерности, позволившие сократить признаковое пространство с 27 до 11, что привело к сокращению количества выявляемых значений признаков на 59%. Осуществлена верификация принятия решений по сгенерированным А.Е. Янковской описаниям опорных пунктов. Результаты исследования показали, что развитие предложенной ИС ДОКЛИРАЙ позволит существенно сократить объём и стоимость полевых и лабораторных работ на исследуемых территориях, что, в свою очередь, существенно сократит временные затраты специалистов дорожной отрасли на определение зоны, подзоны, дорожного района исследуемой территории .

Заключение. Проведен анализ проблемной области, который выявил недостатки существующего пространственного положения границ зон и подзон, которые не позволяют обеспечить требуемый уровень эксплуатационной надёжности и работоспособности автомобильных дорог. Для решения выявленной проблемы впервые разработана интеллектуальная система для поддержки принятия решений по дорожно-климатическому районированию территорий. Была спроектирована трехзвенная архитектура программного комплекса, создана база данных и знаний на основе предложенной комплексной модели, реализованы программные модули ИС ДОКЛИРАЙ. Была проведена апробация системы, выявившая различного рода закономерности в данных и знаниях по ДКРТ, а также осуществлена верификация результатов принятия решений по описаниям опорных пунктов. На примере данных по Западно-Сибирскому региону были показаны преимущества использования интеллектуальных информационных технологий при дорожно-климатическом районировании .

Дальнейшее развитие технологии заключается в горизонтальном масштабировании системы, дополнении ее данными о новых территориях и дорожно-климатических районах, что даст обоснование для обеспечения требуемого уровня эксплуатационной надёжности и работоспособности автомобильных дорог .

ЛИТЕРАТУРА

1. Проектирование нежёстких дорожных одежд: ОДН 218.046–01. – М.:

Информавтодор, 2001. – 145 с .

2. Автомобильные дороги: СП 34.13330.2012. – М.: Министерство регионального развития РФ, 2013. – 106 с .

3. «Filing system» of physiographic units helps to resolve local design criteria // Highway Res. News. – 1973. – № 51. – P. 42–60 .

4. Groney, D. The design and performance of road pavements / D. Groney. – London:

Transport and road research laboratory, 1977. – 673 р .

5. Ушаков, В.В. Дорожно-климатическое районирование автомобильной дороги «Амур» Чита – Хабаровск по условиям строительства и эксплуатации / В.В. Ушаков, В.Н .

Ефименко, А.В. Вишневский // Автомобильные дороги. – 2007. – № 5. – С. 77–79 .

6. Efimenko, V.N. Accounting for natural-climatic conditions in the design of roads in western Siberia / V.N. Efimenko, S.V. Efimenko, A.V. Sukhorukov // Sciences in Cold and Arid Regions. – 2015. – Vol. 7. – Issue 4. – P. 307–315 .

7. Yankovskaya, A., Sukhorukov, A. Complex matrix model for data and knowledge representation for road-climatic zoning of the territories and the results of its approbation // International Conference Information Technology and Nanotechnology. Session Image Processing, Geoinformation Technology and Information Security, IPGTIS-ITNT 2017; Samara; Russian Federation;

24–27 April 2017, CEUR Workshop Proceedings, V. 1901, 2017, P. 264-270 .

8. Yankovskaya, A. Data and Knowledge Base on the Basis of the Expanded Matrix Model of Their Representation for the Intelligent System of Road-Climatic Zoning of Territories / A .

Yankovskaya, D. Cherepanov, O. Selivanikova // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. – 2016. – 142. – 012041 .

9. Yankovskaya, A. Bases of intelligent system creation of decision making support on road-climatic zoning / A. Yankovskaya, A. Yamshanov // Pattern Recognition and Information Processing (PRIP’2014): Proceedings of the 12th International Conference. – Minsk: UIIP NASB. – 2014. – P. 311–315 .

10. Янковская А.Е., Аметов Р.В., Китлер С.В. Сравнительный анализ применения систем экспресс-диагностики и прикладных интеллектуальных систем, основанных на интеллектуальном инструментальном средстве ИМСЛОГ // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям "IS& IT'15", в 3 томах. - Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2015 - Т. 1 с. 238-243

11. Yankovskaya, A. Family of 2-simplex cognitive tools and their application for decisionmaking and its justifications / A. Yankovskaya, A. Yamshanov // Computer Science & Information Technology (CS & IT). – 2016. – Vol. 6. – Issue 1. – P. 63–76 .

12. A. Yankovskaya, A. Yamshanov Bases of intelligent system creation of decision-making

support on road-climatic zoning // Pattern Recognition and Information Processing (PRIP'2014):

Proceedings of the 12th International Conference (28–30 May 2014, Minsk, Belarus). – Minsk :

UIIP NASB, 2014. – 340 p., P. 311-315 .

–  –  –

Abstract. In the framework of quantum mechanics the physical nature of the photon is discussed. It is substantiated that a photon is a quantum quasiparticle, the free propagation of which must be considered taking into account the processes in a physical vacuum at Planck distances. For practical purposes on a macroscopic scale, the photon propagation can be modeled using the wave function (wave packet) normalized to the unit probability in the coordinate representation .

Keywords: photon, wave function, quantum mechanics, coordinate representation, Schrdinger equation, Maxwell's equations, probability density, bivector, wave-particle duality .

–  –  –

3 exp 2 k 2 k 2 ( k k ) 2 ikr .

b (k, 1) b (k, 1) (7) 2x 0 y z 0 2 The character of the extension (mentioned in the introduction) of the packet (5) is established by numerically calculating of the most significant in this case projection E x of electric field intensity .

Physical nature of the photon. Let us formulate a few of statements in which, in our opinion, the satisfactory, at this stage, answers to the most of the above questions either are already contained, or the looked-through prerequisites for the answers to the remainder of them are included .

These statements are as follows:

1) Electromagnetic waves and, in particular, the light are the stream of "sequentially" (in the quantum-mechanical sense) propagating, in space and time, individual short-term (duration of the order of Planck time) acts of flip (on 180 ) and return to the original state of the spin of the extremal maximons (EM-I) or the “antimaximons” (AEM-I) of the first class, forming in pairs (EM-I + AEM-I) at full their merging, one of the possible massless, uncharged, spinless structural “units” of the physical vacuum (which, however, “in itself” has the order of magnitude of the Planck magnetic moment) [24] – [32]. Each individually registered photon is thus not a self-existent “massless” particle, before the registration, but a kind of “magnon” propagating in a vacuum only on the one excited chain of such spin-flips of a traveling wave, like a spin wave in a solid body. The registration of a photon is the result of the transfer of a certain number of dynamic characteristics (energy, momentum and angular momentum) to the “massive” particles from one such spin-flip chain. The probability of its excitation (perceived as “photon emission”), its orientation in space (the “direction of the motion photon”) and the transfer of the dynamic characteristics of this excitation to material particles ("photon absorption") are determined by the physics of processes not yet studied at Planck distances .

2) For practical purposes, consideration of the majority of processes associated with spinflip chains can be conditionally replaced by the consideration of processes that, as would be implemented by “point” photons that are the alleged material but massless particles. In this case, the radiation, propagation, scattering and absorption of the photons should be described by quantum mechanical laws, some of which (Maxwell's equations) coincide with the equations of classical electrodynamics, and the other part (Schrdinger type equation) is associated with a purely quantum mechanical description, the attribute of which must be also the wave function of the photon in the coordinate representation. In the “gap” between the consideration of the spin-flip chain and the practical use of the "material" photon equivalent to it in this sense, it should nevertheless be assumed that the photon should have a finite radius equal to the radius of the extremal class I maximon [28, 31 ] .

Conclusion. The constructed quantum mechanics allows, at the given stage, in essence, to remove the problem of wave-particle duality [9]. Since for the photons one can also talk about the wave function in the coordinate representation, it can be argued that photons and particles, that have a mass, behave as corpuscles interacting with other particles, transferring the certain quantities of their characteristics (both dynamic and internal) to other particles. The particles are propagated according to “wave rules”: their distribution in space is determined by the wave function in the coordinate representation. Within the framework of quantum mechanics, therefore, it is possible, in particular, to explain “purely wave phenomena”, such as Young's experiment .

REFERENCES

1. Landau L., Peierls R. Quantenelectrodynamik im Konfigurationsraum // Zeit. F. Phys. 1930. V .

62. pp. 188-198 .

2. Bialynicki-Birula I. On the Wave Function of the Photon // Acta Phys. Pol. A. 1994. V. 86. pp .

97-116 .

3. Mandel M., Wolf E. Optical coherence and quantum optics. Cambridge University Press, 1995 .

4. Sipe J. E. Photon wave functions // Physical Review A. 1995. V. 52. pp. 1875-1883 .

5. Davydov A.P. Kvantovaja mehanika fotona // Tezisy dokl. XXXIII nauch. konf. prepodavatelej MGPI “NAUKA I SHKOLA”. Magnitogorsk: MGPI, pp. 206-207, 1995 .

6. Bialynicki-Birula I. The Photon Wave Function // Coherence and Quantum Optics VII, edited by J. H. Eberly, L. Mandel, E. Wolf (Plenum Press, New York, 1996), pp. 313-323 .

7. Davydov A.P. Volnovaja funkcija fotona v koordinatnom predstavlenii // Vestnik MaGU: Vyp .

5. Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorsk. gos. un-ta, pp. 235-243, 2004 .

8. Smith B. J., Raymer M. G. Photon wave functions, wave-packet quantization of light, and coherence theory // New J. Phys. 2007. V. 9. pp. 414-448 .

9. Davydov A.P. Kvantovaja mehanika fotona: volnovaja funkcija v koordinatnom predstavlenii //Jelektromagnitnye volny i jelektronnye sistemy. 2015. V. 20. № 5. pp. 43-61 .

10. Davydov A. P., Zlydneva T. P. O reljativistskoj invariantnosti uravnenija nepreryvnosti v kvantovoj mehanike fotona // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. 2016. № 4 (46), Part 6. pp. 134-137. DOI: 10.18454/IRJ.2016.46.145 .

11. Davydov A. P., Zlydneva T. P. O volnovoj funkcii fotona v koordinatnom i impul'snom predstavleniyah // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. 2016. № 11 (53). part 4. pp .

152-155 DOI: 10.18454/IRJ.2016.53.104 .

12. Davydov A. P. Linearizacija volnovyh uravnenij dlja potencialov svobodnogo jelektromagnitnogo polja s cel'ju ego kvantovomehanicheskogo opisanija // Problemy fiz.-mat. obrazovanija v pedagogich. vuzah Rossii na sovrem. jetape: tez. dokl. mezhvuz. nauch.-praktich. konf. Magnitogorskij gos. ped. in-t. Magnitogorsk: MGPI, pp. 116-120, 1996 .

13. Davyidov A. P. O volnovoy funktsii fotona v koordinatnom predstavlenii v terminah elektromagnitnyih potentsialov // Sovremennyie problemyi nauki i obrazovaniya: materialyi L vnutrivuz. nauchnoy konf. prepodavateley MaGU. Magnitogorsk: MaGU, pp. 228-229, 2012 .

14. Davyidov A. P. Vyibor kompleksnyih potentsialov elektromagnitnogo polya pri modelirovanii evolyutsii odnofotonnogo volnovogo paketa // Informatsionnyie tehnologii v nauke, upravlenii, sotsialnoy sfere i meditsine : sb. nauch. trudov III Mezhd. Konf. Tomsk : Izd-vo Tomskogo

politehnicheskogo universiteta, 2016. S. 25-27. URL:

http://portal.tpu.ru/files/departments/publish/IK_Cbornik_Information_technologies_Part_1.pdf

15. Davydov A.P. Jevoljucija v prostranstve i vo vremeni volnovogo paketa fotona femtosekundnogo izluchenija s tochki zrenija kvantovoj mehaniki // Tez. dokl. XLIII vnutrivuz. nauch .

konf. prep. MaGU. Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorsk. gos. un-ta, pp. 269-270, 2005 .

16. Davydov A.P. Modelirovanie rasprostranenija v trehmernom prostranstve volnovogo paketa fotona // Aktual’nye poblemy sovremennoj nauki, tehniki i obrazovanija: mater. 73-j mezhd .

nauch.-tehn. konf. Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorsk. gos. teh. un-ta, v. 3, pp. 133-137, 2015 .

17. Davydov A.P., Zlydneva T.P. Odnofotonnyj podhod k modelirovaniju korotkoimpul’snogo lazernogo izluchenija // Vestnik nauki i obrazovanija Severa-Zapada Rossii: jelektronnyj zhurnal, v. 1, № 4, 2015. URL: http://vestnik-nauki.ru/ .

18. Davydov A., Zlydneva T. Modeling of short-pulse laser radiation in terms of photon wave function in coordinate representation // Instrumentation engineering, electronics and telecommun., 2015: Paper book of the Intern. Forum IEET-2015. P. 51-63. – Izhevsk: Publish. House of Kalashnikov ISTU, 2016. URL: http://pribor21.istu.ru/proceedings/IEET-2015.pdf .

19. Davydov A. P. Volnovaja funkcija fotona v koordinatnom predstavlenii. Magnitogorsk: Nosov MSTU, 2015. – 180 P .

20. Davyidov A. P., Zlyidneva T. P. O snizhenii skorosti svobodnyih fotonov pri modelirovanii ih rasprostraneniya v prostranstve s pomoschyu volnovoy funktsii v koordinatnom predstavlenii // Trudyi XIII mezhd. nauch.-tehnich. konf. APEP – 2016. Novosibirsk, v. 8, pp. 50-57, 2016 .

21. Davydov A. P., Zlyidneva T. P On the reduction of free photons speed in modeling of their propagation in space by the wave function in coordinate representation // 2016 13th International scientific-technical conference on actual problems of electronic instrument engineering (APEIE) – 39281 proceedings, Novosibirsk, v. 1, pp. 233-240, 2016 .

22. Davydov A. P., Zlydneva T. P. The Young’s interference experiment in the light of the singlephoton modeling of the laser radiation // ITSMSSM 2016. pp. 208-215. URL:

http://www.atlantis-press.com/php/pub.php?publication=itsmssm-16 .

23. Mignani R., Recami E., and Baido M. About a Diraclike Equation for the Photon, According to Ettore Majorana // Left. Nuovo Cimento, vol.11, № 12, pp. 568-572, 1974 .

24. Davyidov A. P. Novaya klassicheskaya interpretatsiya spina elektrona i ego energiya svyazi // Nauka - vuz - shkola: Tezisyi dokladov XXXI nauch. konf. prepod. MGPI / Magnitogorsk. ped .

int; Pod red. dots. Z.M. Umetbaeva. Magnitogorsk: Izd-vo MGPI, pp. 308-311, 1993 .

25. Davyidov A. P. Gipoteza chernoy dyiryi v tsentre elektrona i neinvariantnost elektricheskogo zaryada (pri ego vraschenii) kak sledstvie KED, OTO, STO // Problemyi fiz.-mat. obrazovaniya v ped. vuzah Rossii na sovrem. etape. Magnitogorsk: Izd-vo MGPI, pp. 120-126, 1996 .

26. Давыдов А. П. Новые квантовые объекты космомикрофизики – элементарные бессингулярные черные дыры – как следствие КЭД и ОТО // Фундаментальные и прикладные исследования: сб. науч. труд. Магнитогорск: Изд-во МГПИ, 1997. С. 22-41 .

27. Davydov A.P. Novye kvantovye ob#ekty kosmomikrofiziki – jelementarnye bessinguljarnye chernye dyry – kak sledstvie KJeD i OTO // Sb. nauch. trudov “Fundametal’nye prikladnye issledovanija”. Magnitogorsk: Izd-vo MGPI, pp. 22-41, 1997 .

28. Davydov A.P. Vozmozhnost’ kvantovyh bessinguljarnyh chernyh dyr s plankovskimi parametrami i jekstremal’noj metrikoj v fizike i kosmologii // Jelektromagnitnye volny i jelektronnye sistemy. 1998. V. 3. № 2. pp. 67-78 .

29. Davydov A.P. Foton kak kvazichastica pri vozbuzhdenii spinovoj volny v fizicheskom vakuume na plankovskih rasstojanijah // Tez. dokl. XLIV vnutriv. nauch. konf. prepod. MaGU “Sovrem. problemy nauki i obrazov.”. Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorsk. gos. un-ta, p. 174, 2006 .

30. Davyidov A. P. Kurs lektsiy po kvantovoy mehanike. Matematicheskiy apparat kvantovoy mehaniki: ucheb. posobie. Magnitogorsk: Izd-vo Magnitogorsk. gos. tehn. un-ta im. G.I. Nosova, 2014. 188 p .

31. Davydov A.P. Jekstremal’nye maksimony, struktura fundamental’nyh chastic, KJeD, OTO i RTG A.A. Logunova //Jelektromagnitnye volny i jelektronnye sistemy. 2001. V. 6. №5. p. 4Davyidov A. P. O postroenii spetsialnoy teorii otnositelnosti (STO) iz simmetrii prostranstva i vremeni bez postulatov STO // Elektromagnitnyie volnyi i elektronnyie sistemyi. 2003. V. 8, №

1. pp. 49-58 .

–  –  –

Abstract. The report considers an algorithm for solving the problem of advance evacuation of the population, which is formulated as finding the shortest path in a linear network model representing the routes of movement along the existing transport network of roads with a cycle. The starting point is the prefabricated evacuation point, and the final one is the receiving evacuation point, the numbers on the edges are the length of the path between the intermediate points .

Key words: evacuation point, linear network model with a cycle, evacuation of the population, algorithm for finding the shortest path, graph .

Применение теории графов. На современном этапе развития информационных технологий использование теории графов широко и разнообразно:

в химии для описания структур химических элементов и числа теоретически возможных изомеров углеводородов и других органических соединений [1];

в информатике и программировании (граф – блок-схема алгоритма программы);

в коммуникационных и транспортных системах для поиска кратчайшего пути на сети дорог [2]. В частности, для маршрутизации данных в Интернете. Алгоритмы нахождения кратчайшего пути используются для поиска путей между физическими объектами на картах Google или OpenStreetMap;

в дискретной математике [3] для анализа и синтеза различных дискретных преобразователей: функциональных блоков компьютеров, комплексов программ и т.д.;

в геоинформационных системах при проектировании сооружений, линии электропередач, газопроводов и т.д.;

в логистике [3];

при замене оборудования и многое другое .

Математическая модель сетевой модели нахождения кратчайшего пути эвакуации населения.

Согласно постановлению Правительства РФ от 22.06.2004 № 303 "О порядке эвакуации населения, материальных и культурных ценностей в безопасные районы" в зависимости от времени и сроков проведения выделяются варианты эвакуации населения:

– упреждающая (заблаговременная), проводимая из прогнозируемых зон чрезвычайных ситуаций (ЧС);

– экстренная (безотлагательная – из зон действия поражающих факторов ЧС) [4]. Маршрутами эвакуации населения, ввода сил и средств ликвидации ЧС будут являться автодороги существующей транспортной сети, наиболее благоприятные для движения. Для сокращения сроков эвакуации необходимо выбирать маршрут, имеющий минимальную (кратчайшую) протяженность .

Рассмотрим задачу нахождения кратчайшего пути эвакуации, которая состоит в нахождении связанных между собой дорог на транспортной сети, имеющих в совокупности минимальную длину от исходного сборного эвакуационного пункта до пункта назначения (приемного эвакуационного пункта). Такую сеть дорог представим в виде графа с положительными весами, которые соответствуют протяженности данного участка, км (рис. 1) .

Модель задачи о кратчайшем пути строится, исходя из следующих предположений:

1. Каждая переменная соответствует только одной дуге .

2. Каждое ограничение соответствует вершине сети .

Обозначим xij представляет величину потока по дуге между вершинами (i, j), dij – длина дуги. Тогда математическая модель задачи о кратчайшем пути в сети с n узлами запишется в виде:

Z d ij xij min (i, j ) <

–  –  –

Рис. 1 Линейная сеть автомобильных дорог с циклом: 1 – исходный сборный эвакуационный пункт, 2-6 – промежуточные пункты, 7 – приемный эвакуационный пункт .

Ограничения представленной модели отвечают формулировке транспортной задачи с промежуточными пунктами: единица потока доставляется из узла 1 в узел n. В примере n =

7. Первым и последним ограничениями устанавливается, что суммарный поток, выходящий из узла 1, равен 1, как и суммарный поток, поступающий в узел n. В любом промежуточном узле суммарный входной поток равен суммарному выходному потоку. Следует отметить, что из-за наличия одностороннего движения величины dij и dji могут отличаться друг от друга .

Алгоритм нахождения кратчайшего пути эвакуации населения в сети с циклом .

Обозначим vj – сумма длин дуг, образующих цепь, ведущую из узла 1 в узел j, ui – кратчайшее расстояние от узла 1 до узла i. Положим v1= 0 и ui = vj, если i = j. При условии, что i и j соединены дугой (dij 0), величина vj определяется по формуле vj = min{ui + dij}. (1) Если дуга ориентирована (т.е. движение одностороннее), расстояние в другом направлении полагается равным бесконечности .

1. i = 1 и v1 = u1 = 0 .

2. В цикле j = 2 до n для нахождения величины vj по формуле (1) ищется узел i, находящийся на минимальном расстоянии min = dij до узла j .

vj = min; uj = vj .

3. В цикле с i =1 до n для всех j = 1 до n, уточняем значения vj с учетом двухстороннего движения. Если значения vj верно вычислены, то для всех значений i и j должно выполняться неравенство vj ui dij. (2)

4. Если неравенство (2) не выполняется, то между узлами i и j существует более короткий путь. Тогда пересчитываем по формуле vj = ui + dij. Заменяем uj = vj. Переход к следующему значению параметра цикла .

Если условие (2) во вложенном цикле не нарушалось, переходим к пункту 5, иначе идем на пункт 3 .

5. Полученные значения vj определяют кратчайшее расстояние между узлом 1 и узлами j =2, 3, …, n. Длина кратчайшего пути от сборного пункта 1 до пункта назначения равна Z = vn. Номера узлов кратчайшего пути будем хранить в массиве Р (m =1; Р[m] = n). Выполняем идентификацию узлов сети, образующих кратчайший путь, начиная с узла j = n .

6. Ищем узел i, предшествующий узлу j, для которого выполняется равенство ui = vi – dij .

Запоминаем m = m +1; Р[m] = i; j = i .

7. Пока j 1, переход на пункт 6, иначе – на пункт 8 .

8. В цикле k от m до 1 с шагом «–1» печатаем номера узлов Р[k] кратчайшего пути .

Алгоритм нахождения кратчайшего пути на сети автомобильных дорог, содержащей циклы, основан на рекурсивных вычислениях и более подробно с числовыми примерами рассмотрен в работе [5] .

Апробация алгоритма. Программа автоматизированного расчета кратчайшего пути эвакуации реализована в Delphi 7.0. Программа была протестирована на данных, указанных на рис. 1. Получен кратчайший путь, идущий через узлы 127, который имеет минимальную протяженность, равную 11 км. Результат работы программы совпал с расчетом вручную .

ЛИТЕРАТУРА

1. Яблонский Г.С., Быков В.И., Горбань А.Н. Кинетические модели каталитических реакций. – Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1983. – 255 c .

2. Алексеев В.Е., Таланов В.А. Нахождения кратчайших путей в графе. Графы. Модели вычислений. Структуры данных. – Нижний Новгород: Нижегородский гос. ун-т, 2005. – 307 с .

3. Пахомов В.И., Петрова Г.П. Логистика. – М.: Проспект, 2006. 232 с .

4. Постановление Правительства РФ от 22.06.2004 № 303 "О порядке эвакуации населения, материальных и культурных ценностей в безопасные районы" .

5. Асламова В.С., Темникова Е.А. Теория принятия управленческих решений: учебное пособие. – Иркутск : ИрГУПС, 2016. – 208 с .

–  –  –

Annotation: In this paper the mathematical modeling of the demand for marketing purposes. This uses regression analysis and least squares method .

Keywords: math, modeling, linear regression, ordinary least square, pseudoinverse matrix, approximation .

Построим математическую модель зависимости спроса от цены товара и среднегодового дохода покупателя, при этом осуществим прогнозирование спроса .

Пусть заданы статистические данные (таблица 1) .

–  –  –

Теперь, когда мы нашли оптимальный вектор X, можно записать искомую функцию:

y = 21000.985 – 272.3732x1 + 61.951301x2 Полученные результаты можно интерпретировать: за каждую единицу цены спрос падает на 272.3732 единицы, а за каждую единицу дохода потребителя – спрос растёт на. Полученные результаты вполне адекватно отражают реальную действительность: ведь чем больше доход и ниже цена – тем больше спрос на товар .

–  –  –

Как видим на графике, кривые довольно близко проходят друг к другу, что говорит о том, что модель вышла удачной и по ней можно предсказывать спрос .

Теперь посмотрим на отклонения нашей модели в таблице ниже:

–  –  –

Таблица 3. Корреляционная матрица y x1 x2 y 1 -0 .

4286 0.7515 x1 -0.4286 1 -0.06914 x2 0.7515 -0.06914 1 Все наши регрессоры имеют тесную связь с объясняемой переменной .

ЛИТЕРАТУРА

1. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2. — М.: ЮнитиДана, 2001. — 432 с .

2. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. — 2-е изд. — М., 1962 .

3. Торшина О.А. Дискретность спектра задачи Неймана // Вестник МаГУ. Естественные науки. Вып. 5. Магнитогорск. - 2004. - С.130-132 .

4. Торшина О.А. К вопросу сложения четных сферических гармоник // Вестник МаГУ. Математика. Вып. 6. Магнитогорск. - 2004. - С.73-77 .

5. Торшина О.А. О следе дифференциального оператора с потенциалом на проективной плоскости // Вестник Челябинского государственного университета. - 2003. - Т. 3. - № 3 .

- С. 178-191 .

6. Торшина О.А. Регуляризованные следы дифференциальных операторов. –Магнитогорск:

МГТУ, 2015.-210 с .

7. Торшина О.А. Спектр оператора Лапласа – Бельтрами в модельной области // Физикоматематические науки и образование. Магнитогорск: МаГУ. - 2012. - С. 103-107 .

8. Торшина О.А. Формула первого регуляризованного следа оператора Лапласа – Бохнра с потенциалом на проективной плоскости // Воронежская зимняя математическая школа С. 104-105 .

9. Торшина О.А. Формула первого регуляризованного следа оператора Лапласа – Бельтрами с негладким потенциалом на проективной плоскости // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки. - 2006. С. 32-40 .

10. Торшина О.А. Формула регуляризованного следа дифференциального оператора со сложным вхождением спектрального параметра // Вестник Тамбовского университета .

Серия: Естественные и технические науки. 2003. - Т. 8. - № 3. - С. 467-468 .

11. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с .

–  –  –

Abstract: It is well known that information technologies are the most rapidly developing areas of modern life. New technology, designs, names and abbreviations appear almost every day .

While creating the products application programming, depending on the industry in which a project is, at the forefront come priority challenges that require extraordinary solutions .

This could be accuracy of the solution in the physics-mathematical calculations, the speed of calculations in the programs that implement the reaction or improved interface in products aimed for users, as well as solutions for tasks that implement specific requirements for group work .

Mankind has shown interest in the search of the optimal route of application programming and mathematical solution of transportation tasks, allowing to calculate the best route at the lowest cost .

Key words: information technologies, transportation tasks, information, technology of transport processes .

Информационные технологии представляют собой одну из наиболее быстро развивающихся областей в современном мире. Проекты, технологии и продукты появляются едва ли не каждый день .

При создании продуктов прикладного программирования в зависимости от отрасли, в которой осуществляется проект, на передний план выдвигаются те или иные приоритетные задачи, которые требуют неординарного решения. Это может быть повышенная точность решения в физико-математических расчетах, скоростные характеристики вычислений в программах, реализующих реакцию на какое-нибудь воздействие, либо улучшенный интерфейс в продуктах, ориентированных на массового пользователя, а также нестандартные сетевые решения для задач, которые реализуют специфические требования к групповой работе [6] .

На протяжении всего своего существования человечество проявляло интерес к проблеме поиска оптимального маршрута, достигаемого при помощи прикладного программирования и решения математических транспортных задач, позволяющих вычислить наиболее оптимальные маршруты при наименьших затратах .

Технология транспортных процессов – технология организация, планирование и управление технической и коммерческой эксплуатацией транспортных систем, организацию на основе принципов логистики рационального взаимодействия видов транспорта, составляющих единую транспортную систему; организацию системы взаимоотношений по обеспечению безопасности движения на транспорте. Объектом является организации и предприятия, транспорт общего и не общего пользования, занятые перевозкой пассажиров, грузов, грузобагажа и багажа, организации и предприятия информационного обеспечения производственно-технологических систем; научно-исследовательские и проектно-конструкторские организации, занимающиеся деятельностью в области развития техники транспорта и технологии транспортных процессов, организации и безопасности движения [2] .

Прикладное программирование представляет собой использование различных программных средств для создания прикладных программ или приложений .

Программное обеспечение представляет собой набор специальных программ, позволяющих организовать обработку информации с использованием персонального компьютера .

Поскольку без программного обеспечения функционирование персонального компьютера невозможно, оно является неотъемлемой составной частью любого ПК и поставляется вместе с его аппаратной частью .

Самым многочисленным классом программного обеспечения компьютера являются прикладные программы. Прикладное программное обеспечение предназначено для того, чтобы обеспечить применение вычислительной техники в различных сферах деятельности человека .

Прикладное программирование имеет основной своей целью и задачей облегчение труда пользователя посредством значительного увеличения скорости, автоматизации тех или иных процессов, а также путем упрощения взаимодействия пользователя с окружающей его программной средой .

Назначением прикладного программирования является организация и создание приложений или прикладных программ, путем использования разновидных программных средств .

Современное программирование обладает рядом устойчивых черт, среди которых можно выделить следующие проблемы как наиболее важные:

1. Невероятно высокая скорость развития данной области технознания .

2. В связи со значительным прогрессом в области информационных технологий и глобализацией сети интернет всё большее значение имеет проблема невероятно высокой скорости развития современного программирования. Постоянно появляются всё новые методы разработки тех или иных программных обеспечений, что в свою очередь вынуждает специалистов разрабатывать системы быстрее своих конкурентов .

3. Чрезвычайная сложность систем [4] .

Подчиняя себя сложность некоторых базовых уровней, мы постепенно улучшаем качество нашей работы, но взамен лишь сталкиваемся с постепенной кристаллизацией более продвинутых уровней сложности, до которых раньше не доходили .

Очень часто специалист по системам испытывает трудности в составлении программы, моделирующей работу исследуемой им системы. Причиной этого может быть чрезвычайная сложность систем, которые практически невозможно описать математически. Для облегчения составления программ в настоящее время применяются языки автоматического программирования (специализированные моделирующие языки), которые позволяют при наименьших затратах времени на подготовку и реализацию задач на ЭВМ строить и исследовать программы, моделирующие работу исследуемой системы [3] .

Для наиболее успешной работы системы логистики у специалистов в области технологии транспортных процессов возникает потребность в освоении практических навыков web-программирования. Область современного программирования является достаточно сложной системой, что заставляет постоянно сталкиваться специалистов со всё более сложными задачами .

Многие программисты старались в прошлом и стараются сейчас придумать свой язык программирования, обладающий теми или иными преимуществами. Хотя подавляющее большинство программистов в настоящее время тратят огромное количество времени на изучение уже существующего арсенала инструментов. Языки программирования являются важной составляющей в области технологии транспортных процессов. На знании языков web-программирования основана вся система информатизации технологии транспортных процессов [1]. Информатизация логистической системы имеет очень важное значение. Имея соответствующее программное обеспечение организация специализирующаяся на транспортировке (доставке) грузов сможет своевременно предоставить необходимую информацию, например, водителям, развозящим груз. Так, имея карманный персональный компьютер, водитель сможет получить информацию по наиболее оптимальному для него маршруту .

Многообразие языков web-программирования заставляет специалистов в данной области знаний постоянно повышать уровень своих знаний .

В последнее время компьютерные технологии продвигаются очень интенсивно и это способствует бурному развитию программного обеспечения. Постоянно выходят продукты с множеством нововведений. Так и текстовые редакторы не стоят на месте. С каждым разом все больше и больше функций заключают в себе данные программы. Но их развитие поставлено таким образом что с каждой новой версией программа сохраняет предыдущий набор возможностей и пользователь может использовать как старые так и новые .

В связи с бурным развитием программного обеспечения программистами создаются всё больше различных языков программирования. Многообразие языков программирования предоставляет огромный выбор инструментов для написания той или иной программы. Каждый из существующих языков программирования обладает какими-либо функциями, применяемыми для конкретной цели [5] .

В связи с этим одному человеку не возможно охватить всех функций которые содержит в себе каждый из существующих языков программирования. В связи с этим разработки в области создания новых инструментов постепенно движутся к разработке нового единого языка программирования, который сможет собрать в себе необходимый пакет всех функций и инструментов для написания любой программы .

ЛИТЕРАТУРА

1. Языки программирования [Электронный ресурс] URL:

http://informat444.narod.ru/museum/lanr/evol.htm (Дата обращения: 10.10.2017)

2. Технология транспортных процессов [Электронный ресурс] URL:

http://www.nwpi.ru/tehnologiya-transportnih-processov (Дата обращения: 10.10.2017)

3. Прикладное программирование [Электронный ресурс] URL: http://dizaynsaytov.ru/prikladnoe_programmirovanie (Дата обращения: 10.10.2017)

4. Современное программирование как «Территория мифа и науки» [Электронный ресурс] URL: http://www.scienceforum.ru/2013/288/5760 (Дата обращения: 10.10.2017)

5. Программирование - безнадежная борьба со сложностью кода [Электронный ресурс] URL: http://blogerator.ru/page/programmirovanie-beznadezhnaja-borba-so-slozhnostju-koda (Дата обращения: 10.10.2017)

6. Введение в программирование [Электронный ресурс] URL:

http://younglinux.info/book/export/html/21 (Дата обращения: 10.10.2017)

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕТРОВЫХ НАГРУЗОК ПРИ ОБТЕКАНИИ ВОЗДУШНЫМ ПОТОКОМ МОДЕЛЕЙ

СИСТЕМЫ ЗДАНИЙ ПРИ ВАРИАЦИИ ИХ РАСПОЛОЖЕНИЯ

А.И. Гныря1, С.В. Коробков1, А.А. Кошин1, В.И. Терехов2 (1 г. Томск, ФГБОУ ВО Томский государственный архитектурно-строительный университет; 2 г. Новосибирск, ФГБУ науки «Институт теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН») tsp_tgasu@mail.ru, korobkov_1973@mail.ru, dawghood@mail.ru, terekhov@itp.nsc.ru

–  –  –

Abstract: the results of modeling and distribution of the pressure coefficient on the faces of the faces of the model of a high-rise building with a relative height of H/a = 3 and 6 are obtained under the influence of vortex flows created by an obstacle with similar geometric parameters with its lateral displacement from the longitudinal axis of the channel. The accepted range of transverse displacements is L2/a = 0.5; 1;

1.5; 2. In the range of studies, the airflow angle of 0 degrees was adopted with the maximum Reynolds number (Re) = 4.25104. The distances between the models in the wake correspond to the calibers L1/a = 1.5; 3 and 6. A series of experiments was carried out on the basis of the theory of modeling. The experiments are based on the modeling of the model buildings under study on the basis of the similarity theory. Systematic data are obtained on the distribution of the pressure coefficients Cp on the faces of the model, depending on its location in the track of the upstream model with a change in the distance between them in the transverse direction relative to the direction of the air flow .

Key words: aerodynamics of buildings; physical modeling; static-pressure field; pressure coefficient; building model .

Введение. В последние годы в России все большее внимание уделяется строительству высотных зданий и зданий повышенной этажности. Благодаря этому удается наиболее компактно расположить жилые и рабочие площади в городской черте. Одновременно с этим плотность застройки городских кварталов увеличивается. Все больший интерес представляют воздействия ветровых нагрузок на здания, расположенные во внутриквартальной застройке. Современные методы расчета в полной мере позволяют определить нагрузки на несущие и ограждающие конструкции, однако особенности аэродинамики зданий, находящихся в условиях плотной городской застройки, исследованы недостаточно, в результате чего страдает точность расчета несущих конструкций на действие ветра. Особенно это актуально с точки зрения изучения и определения ветровых нагрузок на ограждающие конструкции зданий, расположенных в тандеме на малых расстояниях .

Наличие окружающих тел при различной их планировке приводит в исследуемом объекте к изменению аэродинамической картины обтекания и перестройке распределения коэффициентов давления .

За последнее десятилетие значительно возросло количество расчётных работ по данной тематике на специальных универсальных пакетах прикладных программ. Это направление сейчас активно развивается и достигнут определенный прогресс по экспериментальному и численному исследованиям для относительно простых плохообтекаемых тел: куб в пограничном слое, протяженная квадратная призма и некоторые другие [1-7]. Однако взаимодействие нескольких зданий и влияние их местоположения на интерференцию воздушных потоков остается малоизученным. Cложный трехмерный характер отрывных потоков и особенно процесс их интерференции при обтекании системы преград существенно снижают возможности методов численного моделирования аэродинамики .

Приведенные в данной статье исследования являются составной частью комплексных экспериментальных исследований аэромеханики и теплообмена моделей системы зданий при вариации их формы и расположения .

Целью данного исследования является изучение изменения коэффициента давления на поверхностях граней модели высотного здания под воздействием вихревых потоков, создаваемых препятствием с аналогичными геометрическими параметрами при его поперечном смещении от продольной оси канала. [8-9] .

Постановка задачи. Опытная установка и методика измерений. Здания и сооружения представляют собой плохообтекаемые тела и имеют разные формы, зачастую встречаются и в виде квадратных призм. В связи с этим были выбраны модели зданий с соотношением сторон H/а = 3 и 6. Размер поперечного сечения призмы был неизменным и равным а = 50 мм. Выбор формы сечения и определяющего размера моделей позволяет распространить экспериментальные данные по давлению на широкий круг не только зданий, но и на многие другие конструкции подобной формы .

В основе экспериментов заложено физическое моделирование системы исследуемых моделей зданий на основе теории подобия .

Основным предметом исследования является поперечное смещение моделей относительно продольной оси канала рабочей камеры, принятое с шагом 25 мм и обозначенное отношением L2/a. Принятый диапазон смещений L2/a = 0,5; 1; 1,5; 2. На рис. 1 показано продольное (L1) и поперечное (L2) смещения моделей зданий .

Рис. 1. Схема расположения моделей при продольных (L1) и поперечных (L2) смещениях: 1 – впередистоящее препятствие; 2 – исследуемая модель Система моделей зданий состоит из двух квадратных призм (модель + препятствие) с геометрическими размерами 5050150 мм и 5050300 мм (Н/а = 3 и 6 соответственно) .

Принятый скоростной режим воздушного потока соответствует числу Рейнольдса (Re) = 4,25104. Угол атаки воздушного потока – 0 градусов. Расстояния между моделями в следе соответствуют принятому диапазону продольного перемещения L1/a = 1,5; 3 и 6 .

Все эксперименты проводились на аэродинамическом стенде лаборатории кафедры ТСП ТГАСУ .

Опыты были проведены на аэродинамической трубе открытого типа, работающей на всасывание. Поперечное сечение канала было 0.4 х 0.4 м и длиной рабочей части 1,2 м. Загромождение канала в зависимости от высоты модели изменялось в диапазоне 1.5 9.3% .

Профиль скорости в ядре потока был равномерным, а толщина пограничного слоя к месту установки модели составляла ~20 мм .

Все модели изготавливались из органического стекла толщиной 5 мм и устанавливались на основание, также выполненное из того же материала. На одной из граней исследуемой позади стоящей модели «2» выполнялись отверстия диаметром 0,8мм, расположенные с шагом по вертикали 10 мм, по горизонтали – 7,5 мм и выполняющие функцию воздухозаборников для определения величины ветрового давления в конкретной точке (рис. 2). Общее количество воздухозаборников для модели высотой 150 мм – 21 шт. и для модели высотой 300 мм – 42 шт. Модель «2» сопряжена с наклонным многоканальным микроманометром ММН, с помощью которого производится считывание данных .

–  –  –

Схема горизонтальных и вертикальных сечений исследуемой модели «2» с относительной высотой H/a = 3 и 6 представлена на рис. 3 .

а) б) Рис. 3. Схема горизонтальных и вертикальных сечений исследуемой модели «2» с относительной высотой H/a = 3 и 6: а – по ширине модели (ABCD); б – по высоте модели (16) Основной величиной, подлежащей опытному исследованию при изучении полей статического давления, является коэффициент давления (аэродинамический коэффициент) Ср .

Изменение перепада давления осуществлялось дифференциальным многоканальным микроманометром с ценой деления 1 мм вод. ст. Показания с многоканального микроманометра снимались с помощью цифрового фотоаппарата и далее оцифровывались. В качестве опорного было взято статическое давление в канале для невозмущенного течения .

По результатам расчета коэффициента давления Ср происходит группировка значений и построение соответствующих графиков .

Обсуждение результатов .

На рис. 45 представлено изменение значений коэффициента Ср на модели «2» при вариации ее расположения относительно впередистоящего препятствия (модель «1»). Видно, что наибольшие изменения наблюдаются при L1/а = 3 калибров. Это объясняется особенностями формирования вихревых структур для данной конфигурации моделей, их геометрических особенностей и скорости движения воздуха .

1,0

–  –  –

Рис. 9. Изменение максимального и минимального значения коэффициента давления на модели «2» в зависимости от L1/a и L2/а впередистоящей модели «1», при высоте системы квадратных призм 300 мм (Н/а = 6) .

Подобное взаимодействие характерно для моделей, имеющих конфигурацию призм при отношении высоты к ширине H/а = 2 и более. В особенности, это подтверждается экспериментами на моделях 5050300 мм при выходе верхней их части из пограничного слоя дна канала .

В результате экспериментов при смещении L2/a = 2 удалось установить влияние первичного отрывного течения от модели «1» и вторичного отрывного течения от модели «2» на боковые грани D–A и B–C, выражающееся в разности разрежений на этих гранях на величину 0,5 в сторону грани D–A .

Поперечный выход модели «2» из следа модели «1» приводит к появлению разности давлений на боковых гранях модели «2». При этом продольная нагрузка увеличивается под воздействием отрывной струи от модели «1» по сравнению с отдельно стоящей моделью .

Данный результат фиксируется при отношениях L1/a = 1,5; 3 и 6. На основании полученных результатов можно сделать вывод, что наличие перед моделью препятствия не только не уменьшает нагрузку, но и приводит к появлению дополнительных продольных и поперечных усилий .

Выводы.

Таким образом, по результатам проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

1. Установлен характер взаимодействия системы моделей зданий в потоке воздуха .

2. Определена зона наименьшей ветровой нагрузки на позадистоящую модель «2» .

3. Описано влияние первичного и вторичного отрывов на степень разрежения по боковым граням модели «2» в зависимости от начального расстояния между моделями .

4. Установлено, что при выходе подветренной модели «2» из следа впередистоящей призмы происходит рост коэффициента лобового сопротивления .

5. Установлено, что при удалении моделей L1/а = 6 выход подветренной модели «2» из следа впередистоящей модели «1» приводит к появлению дополнительных продольных и поперечных усилий. Таким образом, изменение направления правления ветра в значительной мере оказывает раскачивающее действия на подветренную модель «2» .

Полученные результаты являются наиболее важными с точки зрения получения новых знаний об аэродинамике высотных зданий в условиях городской застройки и совершенствования методов и подходов к расчету несущих и ограждающих конструкций зданий, находящихся в сложных аэродинамических условиях .

ЛИТЕРАТУРА

1. Леденев П.В., Синявин А.А. Экспериментальное исследование ветрового давления при обтекании тандема двух зданий // Вестник МГСУ. – 2011. – Т. 1. – № 3. – С. 377–382 .

2. Гувернюк С.В., Егорычев О.О., Исаев С.А., Корнев Н.В., Поддаева О.И. Численное и физическое моделирование ветрового воздействия на группу высотных зданий // Вестник МГСУ. – 2011. – Т. 1. – № 3. – С. 185–191 .

3. Табунщиков Ю.А., Ефремов М.Н. Аэродинамика застройки и зданий // АВОК. – 2015. – №4. – С.48–55 .

4. Дубинский С.И. Численное моделирование ветровых воздействий на высотные здания и комплексы. Автореф. дисс…. канд. тех. наук. М.: МГСУ, 2010. – 23 с .

5. Гувернюк С.В., Исаев С.А., Егорычев О.О., Поддаева О.И., Корнев Н.В., Усачев А.Е. Вычислительная аэродинамика строительных сооружений. Задачи и методы // Вестник МГСУ. – 2011. – Т. 2. – № 2. – С. 113–119 .

6. Гагарин В.Г., Гувернюк С.В., Леденев П.В. Аэродинамические характеристики здания для расчета ветрового воздействия на ограждающие конструкции // Жилищное строительство, 2010. – № 1. – С. 7–10 .

7. Дорошенко С.А., Дорошенко А.В., Орехов Г.В. Определение ветровой нагрузки на трехмерные конструкции с помощью моделирования в аэродинамической трубе // Вестник МГСУ, 2012. – № 7. – С. 69–74 .

8. Кошин А.А. Анализ динамического воздействия воздушного потока на тандем моделей высотных зданий // Вестник ТГАСУ, 2014. – № 2. – С. 134–141 .

9. Кошин А.А., Коробков С.В., Гныря А.И., Терехов В.И. Моделирование вихревой структуры и ветровых нагрузок при нелинейном расположении двух квадратных призм // Сборник докладов: Всероссийская конференция «XXXI Сибирский теплофизический семинар», посвященный 100-летию со дня рождения академика С.С. Катутеладзе. – Новосибирск: Изд-во Института теплофизики СО РАН, 2014. – С. 78–84 .

–  –  –

Abstract: Some preliminary results are provided towards the study of the violation of genomic super-symmetry; that latter is the so called Second Chargaff’s rule. The rule stipulates that oligonucleotides that could be read equally in opposite directions with respect to the symbol change according to the complimentary law (complimentary palindromes) should exhibit pretty close frequency. We have checked the genomes of organisms of various taxa ranging from viruses via bacteria, yeasts, animals, plants, etc.; more than 1500 genetic sequences had been studied, totally. The measure for the second rule violation was calculated for a single strand. Both intragenomic, and intergenomic studies have been carried out. It was found that intragenomic variability decays, as the length of string grows up. The intergenomic variability is comparable to the intragenomic one, for considerably short strings .

Key words: palindromes, frequency, classification, correlation, taxonomy, evolution .

Введение В настоящее время, несмотря на существенные успехи современной генетики, по-прежнему остаются не до конца изученными механизмы нарушения суперсимметрии в геномах. Впервые симметрия пуриновых и пиримидиновых оснований в двойной спирали ДНК была открыта Эрвином Чаргаффом в 1950 году [1], данное правило было названо в честь его первооткрывателя и получило название 1-го правила Чаргаффа. Позднее было обнаружено что данное правило справедливо и в рамках одного стренда ДНК, это правило получило название 2-го правила Чаргаффа [2]. Нарушение второго правила Чаргаффа в большинстве случаев зависит от длины анализируемого участка генома и могут характеризовать сам геном .

Для оценки нарушения второго правила Чаргаффа могут применятся два подхода: межгеномное сравнение и внутригеномное сравнение. Настоящая работа посвящена последовательному применению обоих подходов. Мы сравнивали геномы различных организмов, затем проводили сравнение отдельных хромосом, затем отдельные участки хромосом сравнивали между собой .

Основная цель настоящей работы — оценка степени нарушения второго правила Чаргаффа в геномах различных организмов .

Материалы и методы В настоящей работе нарушения второго правила Чаргаффа определялось путем расчетов невязки характеризующей величину нарушения второго правила Чаргаффа, на уровне триплетов, тетраплетов и олигомеров длиной до 8 нуклеотидов для геномов: вирусов, дрожжей, растений и животных. Геномы для расчетов были взяты из EMBL банка данных (http://www.ebi.ac.uk/genomes/). Далее, каждая хромосома в геноме последовательно разделялась на набор непересекающихся фрагментов одинаковой длины; число фрагментов менялось от 2 до 1024. При этом любые два соседних фрагмента шли «встык», не имея зазора между собой, после чего проводились соответствующие расчеты невязки .

Результаты и обсуждение Таблица 1. Нарушение невязки у геномов различных организмов. Величина невязки (1) для различных организмов; N1 — количество исследованных организмов; N 2 — количество исследованных нуклеотидов, млн. пар; min — минимальное значение невязки; max — максреднее значение невязки — стандартное отклонение симальное значение невязки;

–  –  –

ЛИТЕРАТУРА

1. Albrecht-Bhler G. Inversions and inverted transpositions as the basis for an almost universal “format” of genome sequences // Genomics, 2008, vol.90, pp. 297 – 305 .

2. Nikolaou C, Almirantis Y. Deviations from Chargaff's second parity rule in organellae DNA Insights into the evolution of organellae genomes. // Gene, 2006; 381:34-41 .

3. Mitchell D. GC content and genome length in Chargaff compliant genomes. // Biochem .

Biophys. Res. Commun. 2007; 353(1):207-10 .

–  –  –

Abstract: This article examines reasons for development of the online-service speed reading powered by Spritz technology .

Keywords: Spritz, online-service, multiplatform, web-application, development .

За последний десяток лет произошло резкое увеличения числа источников информации, появление большинства из которых обязано развитию информационных технологий и сети Интернет. У человека нашего времени просто нет физической возможности успевать за всем. По мнению автора статьи, разработка сервиса поможет увеличить объём воспринимаемо контента, в данном случае контента, представленного в текстовом виде .

Разрабатываемый онлайн-сервис реализует в себе технологию скорочтения “Spritz”[1], автором которой является Cameron Boehmer. Автор статьи на Geektimes[2], пишет о том, что ему “удалось без подготовки читать со скоростью 500 слов в минуту” используя Spritz .

Во время чтения при использовании данной технологии не требуется перемещать взгляд от одного слова к другому, на что тратиться большое количество времени. Как описано в статье “Spritz Speed Reading App: 5 Fast Facts You Need to Know” [3], в процессе чтения взгляд фиксируется в центре области (Рис. 1). Далее в данной области будет производиться вывод по одному слову (каждое новое слово будет сменять предыдущее), где одна из букв будет выделена (обычно другим цветом). Слово будет располагаться таким образом, чтобы выделенная буква была в центре области. Для выделения выбирается гласная или согласная (при отсутствии гласной в слове) буква, расположенная ближе всего к центру слова (Рис. 2) .

Рис. 1. Позиция глаз при чтении .

Рис. 2. Выравнивание слов по букве .

На данный момент представлено большое количество решений, которые используют данную технологию. В разных решениях можно встретить те или иные функции, однако их присутствие можно проследить, если разделить существующие решения на представленные в виде конкретного приложения под конкретную платформу, либо онлайн-сервисы. Так, например такие онлайн-сервисы, как “Spritz”[4], “Spray”[5], могут работать на устройствах как с большим, так и с малым разрешением экрана, на любой платформе, на которой есть возможность доступа в интернет и возможность просмотра веб-страниц, содержащих javascript. Однако текст, для чтения в этих сервисах необходимо вставлять, копируя его из другого приложения. Текст, место, где было закончено чтение после выхода из этих сервисов не сохраняются. Соответственно отсутствует возможность хранения нескольких текстов .

В приложениях под конкретную платформу, например “ReadME! (Spritz & BeeLine)” (для Android [6], IOS [7]), напротив присутствуют возможности хранения нескольких тестов, создания закладок в них. Однако отсутствует возможность перехода на другую платформу, с сохранением текстов и местом, где было закончено чтение .

Разрабатываемое веб-приложение будет состоять из двух модулей:

1. Страница, на которой располагается область, выводящая для чтения текст, а также элементы управления чтением, осуществляющие запуск, остановку, изменение скорости показываемого текста, создание закладки (Рис. 3) .

–  –  –

Рис. 4 – Модуль 2. Макет .

Целью разработки является попытка совместить имеющихся на данный момент (3 квартал 2017г.) функций решений, не являющихся мултиплатформенными и возможность синхронного использования сервиса без привязки к какой-либо конкретной платформе .

ЛИТЕРАТУРА

1. Squirt [Электронный ресурс]: Github. - Электрон. дан. – 2014. - Режим доступа:

https://github.com/cameron/squirt, свободный. – Загл. с экрана .

2. 500 слов в минуту без подготовки. [Электронный ресурс]: Geektimes. - Электрон .

дан. – 2014. - Режим доступа: https://geektimes.ru/post/213721/, свободный. – Загл. с экрана .

3. Spritz Speed Reading App: 5 Fast Facts You Need to Know [Электронный ресурс]:

Heavy.com. - Электрон. дан. – 2014. - Режим доступа: http://heavy.com/tech/2014/02/spritzspeed-reading-gifs/, свободный. – Загл. с экрана .

4. Сервис Spritz [Электронный ресурс]: Spritzinc. - Электрон. дан. – 2014. - Режим доступа: http://spritzinc.com/, свободный. – Загл. с экрана .

5. Сервис Spray [Электронный ресурс]: Github. - Электрон. дан. – 2014.Режим доступа: http://the-happy-hippo.github.io/spray/content/, свободный. – Загл. с экрана .

6. ReadMe! (Spritz & BeeLine) [Электронный ресурс]: Google Play. - Электрон. дан. – 2014.- Режим доступа: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.readmei.readme&hl=en, свободный. – Загл. с экрана .

7. ReadMe! (Spritz & BeeLine) [Электронный ресурс]: iTunes - Электрон. дан. – 2014.Режим доступа: https://itunes.apple.com/us/app/readme-spritz-beeline/id877697552?mt=8, свободный. – Загл. с экрана .

–  –  –

Annotation. In this article describes the dynamical priorities influence to the queuing system's work, specifically is studied proportion of processed orders without priority. Also consider the implications of connecting an additional generator with priority orders. The ability of dynamic priority system to maintain the necessary characteristic’s level in the case of additional generator connecting .

Keywords: model, Simulink, MatLab, queuing system, dynamical priority, additional generator .

Введение. Имитационное моделирование является одним из современных методов синтеза и анализа сложных систем, так как реальные эксперименты во многих случаях небезопасны, кроме того требуют существенных временных или финансовых затрат. В статье рассматривается реакция системы на динамическое изменение начальных характеристик модели. Модель [1] реализована в пакете прикладных программ MatLab с подключением графической среды имитационного моделирования Simulink. В работе использованы библиотеки SimEvents [2] и Stateflow [3] для моделирования систем с дискретными состояниями, а также для моделирования логики с помощью машины состояний .

Постановка задачи. Цель работы – исследовать влияние дополнительного генератора заявок с относительным приоритетом на изменение доли обслуженных бесприоритетных заявок в условиях перегрузки системы. Реализована модель СМО [4] (система массового обслуживания) на основе приоритетов, это значит, что заявки поступают на обслуживание в соответствии со своим приоритетом. В системе исследуется характеристика «доля обслуженных бесприоритетных заявок». В статье описывается изменение данной характеристики при подключении дополнительного источника заявок с относительным приоритетом .

Система повышения приоритета. В системе формируются заявки трех типов: заявки с абсолютным приоритетом, заявки с относительным приоритетом, заявки без приоритета в обслуживании .

«Абсолютные» заявки отправляются на обслуживание немедленно; если сервер занят обслуживанием заявки любого другого типа, то работа с ней прекращается и на сервер поступает заявка с абсолютным приоритетом. Позже прерванная заявка поступает на дообслуживание .

Заявки с относительным приоритетом имеют преимущество перед бесприоритетными заявками, поэтому, если в системе на обслуживание претендуют заявка с относительным приоритетом и заявка без приоритета, сервер в первую очередь примет «относительную»

заявку .

Таким образом, при сильной загруженности системы приоритетные заявки (все заявки с абсолютным и относительным приоритетом) препятствуют обработке достаточного числа заявок без приоритета [5] .

В модели реализовано повышение значения приоритета бесприоритетных заявок, что позволяет поддерживать определенный уровень обработки заявок данного типа. Способность системы изменить приоритет заявки в процессе моделирования называется динамическим распределением приоритетов. В данной модели бесприоритетные заявки меняют значение этого атрибута, если уровень выполненных заявок упал ниже указанного, при этом остальные атрибуты остаются прежними .

На рис. 1 представлен график зависимости выходящего потока бесприоритетных заявок от времени моделирования .

Рис. 1. Доля выполненных бесприоритетных заявок

По оси абсцисс откладывается время моделирования, а по оси ординат – доля выполненных заявок без приоритета. Сплошной линией выделен результат симуляции системы без подключения динамических приоритетов, прерывистой – моделирование с повышением приоритета с условием того, что пороговое значение выполненных бесприоритетных заявок равно 0.4 .

На графике видно, что система динамических приоритетов работает корректно и позволяет поддерживать необходимый уровень показателя .

Подключение дополнительного генератора «относительных» заявок. Рассмотрим влияние дополнительного источника заявок с относительным приоритетом на модель, а именно, справится ли система повышения приоритетов, если в определенный момент количество приоритетных заявок увеличится. В момент времени 800 единиц подключается дополнительный источник «относительных заявок». На рис. 2 представлено изменение доли выполненных бесприоритетных заявок в процессе моделирования. Сплошной линией обозначен опыт без использования дополнительного генератора, прерывистой линией выделено моделирование с подключением дополнительного источника заявок в 800 единиц моделирования .

Рис. 2. Доля выполненных бесприоритетных заявок с подключением дополнительного генератора Как видно из графика, система динамических приоритетов не справляется с «давлением» приоритетных заявок, поэтому необходимо выполнить корректировку в данной подсистеме. В системе повышения приоритета увеличено количество заявок, у которых повышается приоритет с 2 до 9, кроме того сокращено время задержки (с 10 до 5 единиц времени), после которой проверяется текущее состояние показателя «доля выполненных бесприоритетных заявок». Результат изменений представлен на рис. 3. Как и в предыдущем случае на графике представлены 2 зависимости: сплошной – без дополнительного источника заявок, прерывистой – с использованием .

Рис. 3. Доля выполненных бесприоритетных заявок с подключением дополнительного генератора Заключение. Таким образом, можно сделать вывод, что система повышения приоритета действует корректно и позволяет поддерживать необходимый уровень доли выполненных заявок без приоритета .

Подключение дополнительного источника заявок с относительным приоритетом приводит к спаду значения доли выполненных бесприоритетных заявок. Благодаря системе динамических приоритетов становится возможным поддерживать требуемое число выполненных бесприоритетных заявок, но для этого необходимо дополнительно настроить систему повышения приоритета .

Характеристики параметров подсистемы динамических приоритетов зависят как от порогового значения, так и от интенсивности входящего потока приоритетных заявок .

ЛИТЕРАТУРА

1. S. V. Polyanskiy, Yu. Ya. Katsman. Application of dynamic priorities for controlling the characteristics of a queuing system/ Journal of Physics: Conference Series, Information Technologies in Business and Industry (ITBI2016). (2017), 6 .

2. SimEvents [Электронный ресурс] – Режим доступа:

http://matlab.ru/products/simevents. Дата обращения – 11.05.2017 .

ресурс] – Режим доступа:

3. Stateflow-Simulink [Электронный http://matlab.exponenta.ru/stateflow/default.php .

4. J.J. Katsman, X.N. Apachidi. Algorithm Simulation of Resource Allocation of the Queueing Systems, Based on the Priorities/ International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS). (2014) 1-6 .

5. X. N. Apachidi, Yu. Ya. Katsman. Development of a Queuing System with Dynamic Priorities /Key Engineering Materials : Scientific Journal, High Technology: Research and Applications 2015 (HTRA 2015). (2016), 934-938 .

–  –  –

Abstract: The process of data transmission by a network of unmanned aerial vehicles (UAVs) based on DPMR (Digital Private Mobile Radio) along an extended linear object is considered. A method of forming a network with the help of two UAVs moving in opposite directions with equal intervals between the devices within each of them is shown .

Key words: UAV, data transmission network, DPMR, radio set .

Задача сбора данных Задача сбора данных с протяжённого объекта затрудняется за счёт его линейных размеров. Организация компьютерной сети для передачи данных вдоль всего объекта требует затрат на монтаж линий и на обслуживание, а также наличия энергоснабжения для питания оборудования. В данной ситуации возможно применять БПЛА для снятия и фиксации параметров с датчиков, расположенных вдоль объекта. Даже при скорости порядка 50 км/ч для снятия данных с объекта протяжённостью в 200 километров потребуется 4 часа. Задача разбивается на две подзадачи: сбора и передачи данных. Задача сбора данных при помощи БПЛА с датчиков была рассмотрена в [1]. Далее будет предложено один из вариантов решения задачи передачи данных .

Передача на встречных курсах Ускорить передачу данных возможно, если использовать цепочку БПЛА в качестве ретрансляторов. Сеть построена при помощи передающих устройств- раций с дальностью связи R равной 10 километрам со скоростью передачи составляющей 4800 байт/c по стандарту DPMR [https://www.electronics-notes.com,2]. Скорость перемещения БПЛА v равна 50км/ч в и направлена вдоль объекта. Допускается наличие двух передач в диапазоне R, так как есть возможность развести передачи по двум 6,25кГц каналам в одном 12,5 кГц канале .

Для предотвращения коллизий необходимо разнести передатчики с одной частотой в пространстве.

В качестве одного из методов разнесения можно предложить разнесение двух цепей БПЛА движущихся в противоположных направлениях вдоль объекта, так что:

–  –  –

Рис. 1. Момент достижения равенства интервалов между БПЛА разнонаправленных цепочек На схеме (см. рис.1) показан момент времени, когда каждый из БПЛА оказывается на равном расстоянии от двух БПЛА движущейся в противоположном ему направлении цепочки. Следует отметить, что после выхода из зоны покрытия, сеть разрывается на сегменты-пары, передача данных в которых не целесообразна, так как перемещение БПЛА приведёт к тому, что они поменяются местами и потребуется передача в обратном направлении (рис 2) .

–  –  –

Рис. 3. Время существования сети как единого сегмента от интервала между БПЛА График зависимости данного интервала от количества БПЛА представлен на рис. 4 .

–  –  –

Рис. 5. Доля времени существования сети Так как передача происходит в направлении от середины объекта к его концам, то образуется два потока данных, каждый из которых обладает пропускной способностью s. В результате возможно построить график зависимости суммарной скорости поступления данных на концентраторы на концах объекта (cм. рис.6) Рис. 6. Скорость передачи от количества БПЛА (байт/с) Заключение В результате исследования возможностей по передаче данных вдоль протяжённого объекта был предложен подход по формированию стратегии управления перемещением БПЛА, а так же управлению передачей данных. Приведены оценки временных характеристик возникающих соединений. Произведена оценка эффективности использования БПЛА и пропускной способности сети в зависимости от их размера интервала между ними .

ЛИТЕРАТУРА

1. Крупский А.С. Модель сбора данных подвижным агентом с неподвижного точечного источника при перемещении над ним // Научный форум: Технические и физикоматематические науки: сб. ст. по материалам VIII междунар. науч.-практ. конф. — № 7(8). — М., Изд. «МЦНО», 2017. — С. 6-11 .

2. Сайком – средства и систем радиосвязи. [Электронный ресурс] — Режим доступа:

http://www.sicom.ru/product/fylde/dpmr.htm - свободный — Загл. с экрана. — Яз. рус .

–  –  –

Abstract. The article describes the stages of creation and composition of the functional model, which can be used for the design of oil spill response devices. The principle of operation of the functional model given in the article and it’s graphical scheme are show .

Key words: Model, emergency, oil, spill, liquidation .

С увеличением объемов и расширением масштабов добычи, транспортировки, переработки и использованием труднодоступных нефтепродуктов проблемы, связанные с загрязнением окружающей среды, приобретают глобальный характер и их предупреждение и решение – один из важнейших на данный момент вопросов нефтяной промышленности. Технический парк устройств, предназначенных для ликвидации аварийных разливов нефтепродуктов (ЛАРН), насчитывает довольно большое и разнообразное количество техники. [1].

К основным недостаткам существующего на данный момент оборудования можно отнести:

1. Необходимость применения большого количества устройств при выполнении ликвидации, что приводит к значительному увеличению времени;

2. При выходе из строя одной из установок во время процесса ликвидации, приостанавливается целый цикл работ, что также ведет к негативным последствиям;

3. Большинство существующих и используемых сейчас на предприятиях машин не универсальные при их использовании [4] .

Таким образом, возникает вопрос о модернизации существующих устройств. Принимая вышеперечисленные недостатки, возникла необходимость в создании функциональной модели, которая позволит проектировать установки, обеспечивающие быстрый и качественный процесс ЛАРН. Модель функциональная – это совокупность необходимых функций и механизмов для их осуществления, которые при взаимодействии и выполнении заданных начальных условий выдают необходимый результат.

Для создания функциональной модели проектирования устройств ЛАРН были проведены следующие исследования:

1. Поиск необходимых функций. Существует довольно много источников и материалов, описывающие процесс ликвидации. После многочисленного анализа, на основании различных документов, выделены основные этапы, которые в совокупности и представляют собой процесс ликвидации:

a) локализация разлива;

b) сбор и извлечение загрязняющего нефтепродукта;

c) транспортировка ликвидированных отходов;

d) хранение отходов;

e) переработка/утилизация отходов, передислокация .

При выполнении всех данных этапов процесс ЛАРН считается законченным и проведенным полностью .

2. Поиск механизмов, для выполнения необходимых функций. Проведен анализ рынка устройств и осуществлена их классификация по уровню агрегатирования - по возможности ликвидации разлива данной технологической машиной [1]. Уровень агрегатирования АУ предлагается определять следующим образом: АУ=Ктм/Кпл, где Ктм – количество выполняемых операций одной машиной, Кпл – количество операций, которое необходимо для полного окончания процесса ликвидации. В соответствии с формулой предложена следующая классификация устройств ЛАРН:

a) индивидуальные машины, Ау1, данный тип оборудования выполняет только 1 технологическую операцию;

b) машины-полуагрегаты, Ау 1, выполняют не менее 2-х операций;

c) машины-агрегаты, Ау 1, выполняют 3 и более операций [2] .

Применение данного анализа позволило найти так называемые «единицы техники» устройства, которые непосредственно определяют тип устройства и способ ликвидации разлива .

3. Анализ начальных условий. На данном этапе были выделены основные источники энергии, которые будут поддерживать необходимый уровень работы устройств при тех или иных условиях. К таковым наиболее распространенным источникам энергии отнесли:

a) Электроэнергия;

b) Тепловая энергия;

c) Энергия жидкости;

d) Энергия сжатого воздуха .

4. Анализ ошибок и факторов, влияющих на ход процесса. К данному разделу относят такие факторы, которые влияют на процесс и одна из важнейших задач при проектировании – снизить их воздействие при работе устройства. Основные факторы, которые снижают работоспособность устройств, предназначенных для ликвидации разливов нефти, и ограничивают их применение в тех или иных условиях:

a) Потери мощности при работе;

b) Давление установки на рабочую поверхность (устойчивость);

c) Вибрация .

На основании полученных данных была составлена функциональная модель, представляющая собой совокупность необходимых энергетических ресурсов, набора функций по обеспечению процесса ликвидации и применяемых установок, позволяющих полностью выполнить необходимые функции (рис. 1). Выбирая необходимые условия, и применяя данную модель, возможно создание ряды проектов установок, которые в дальнейшем могут быть реализованы непосредственно на предприятии или в какой-либо организации. Также данную модель можно применять при составлении внутренних планов ликвидации аварии .

Рис. 1. Графическое представление функциональной модели устройства ЛАРН

Данная функциональная модель успешно применяется в разработке новых конструкций установок по ликвидации разливов на базе кафедры ТХНГ НИ ТПУ [3] .

Таким образом, применение функциональной модели – один из наиболее рациональных и эффективных способов модернизации устройств и методов ликвидации разливов нефтепродуктов, который непосредственно влияет на прогресс в данной сфере нефтяной промышленности .

ЛИТЕРАТУРА

1. Крец В. Г. Машины и оборудование газонефтепроводов: учебное пособие / В.Г .

Крец, А. В. Рудаченко, В.А. Шмурыгин; Томский политехнический университет. - Томск:

Изд. ТПУ, 2013.- 376 с .

2. Нечаев Д. А. Оценка технических средств нейтрализации аварийных разливов нефтепродуктов // Творчество юных – шаг в успешное будущее: материалы VIII Всероссийской научной студенческой конференции с элементами научной школы имени профессора М.К. Коровина, Томск, 23-27 Ноября 2015. - Томск: ТПУ, 2015 - C. 458-46 .

3. Нечаев Д.А., Чухарева Н.В. Применение функциональной модели при конструировании универсальной установки, предназначенной для ликвидации разливов нефтепродуктов; "Безопасность-2017": XXII Всероссийская студенческая научно-практическая конференция с международным участием "«Проблемы экологической и промышленной безопасности современного мира»" ; 2017 г.; С. 196-198 .

4. Пашаян, А.А. Проблемы очистки загрязненных нефтью вод и пути их решения / А.А. Пашаян, А.В. Нестеров // Экология и промышленность России - май 2008. - С.32 - 35 .

–  –  –

Abstract. Networks centrality measures can be used as indicators of the importance of the critical energy facilities. However, the number of centrality measures is large, so the problem arises of choosing from them several that most fully reflect all aspects of the importance of the object. If there is a high correlation between measures, one can assume that there is a relationship between them. Thus, the number of centrality measures considered can be reduced by eliminating some related measures. The paper investigates the correlation of centrality measures of two energy networks - the power supply network and the gas pipeline network .

Keywords: critical objects, energy sector, complex networks, centrality measures, correlation .

Введение. Важнейшей задачей любого государства является обеспечение национальной безопасности. При этом энергетическая безопасность - одна из главных составляющих национальной безопасности. Для обеспечения защиты объектов энергетики необходимо выделить среди них наиболее важные объекты, нарушение функционирования которых может оказать существенный негативный эффект на отрасль экономики, ключевой ресурс или всю инфраструктуру. Эти ключевые объекты называются критически важными объектами. В работе [1] было показано, что для выявления критически важных объектов энергетики могут быть применены меры центральности, рассматриваемые в теории сложных сетей. Центральность - характеристика, показывающая «важность» или «влияние» определенного узла внутри графа. Так как понятие «важность» имеет широкий ряд значений, существует множество различных мер центральности [2, 3]. В связи с этим возникает задача выбора из всех мер центральности некоторого подмножества, которое бы наиболее полно отражало различные аспекты важности узла. Для решения этой задачи было проведено исследование, заключающее в поиске корреляций мер центральности двух сетей энергетики – сети газопровода и сети электроснабжения .

Исследование корреляции мер центральности. К наиболее часто используемым мерам центральности можно отнести следующие: степень вершины, полустепень захода (количество входящих в вершину дуг) и полустепень исхода (количество исходящих из вершины дуг) для ориентированных графов, нагрузка узла (или центральность по посредничеству) (betweenness centrality), центральность по Кацу (Katz centrality), центральность по близости (closeness centrality), гармоническая центральность (harmonic centrality), центральность собственного вектора, PageRank, HITS и другие [2, 3]. На практике часто значения различных мер центральности коррелируют между собой. Если меры имеют высокую степень корреляции, то можно предположить, что они связаны между собой некоторой зависимостью. Таким образом, число рассматриваемых мер центральности можно сократить, исключив некоторые связанные меры. Однако природа данной зависимости остается неясной. Будет ли корреляция проявляться для любых сетей? Зависит ли она от вида и характеристик сети? Для прояснения этой проблемы был проведен анализ корреляций мер центральности двух сетей энергетики – сети газопровода России и сети электроэнергетики Восточной Сибири. Для каждой из этих сетей были рассчитаны следующие меры: степень вершины, эксцентриситет, нагрузка узла (центральность по посредничеству), центральность по близости, гармоническая центральность, центральность собственного вектора, PageRank и HITS .

Далее для всех мер был рассчитан коэффициент ранговой корреляции Кендалла.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла применяется для выявления взаимосвязи между показателями, если их можно ранжировать и рассчитывается по формуле:

где – число конкордантных пар, – число дисконкордантных пар, n – общее число пар. Две пары наблюдений и являются конкордантными, если имеется согласие между рангами соответствующих элементов этих пар, т.е. и, или и .

Вычисление мер центральности производилось с помощью программного средства Gephi. Для вычисления коэффициента ранговой корреляции Кендалла использовался пакет STATISTICA. В таблицах 1 и 2 показаны результаты расчетов для сети электроснабжения и газопровода соответственно. В таблицах приняты следующие обозначения: d – степень вершины, e – эксцентриситет, – центральность по близости, – гармоническая центральность, – нагрузка узла, – PageRank, – центральность собHITS, ственного вектора. Жирным шрифтом в таблице выделены коэффициенты, большие 0,5 .

Курсивом выделены коэффициенты, большие 0,7. Для показателей, значение коэффициента корреляции которых превышает 0,7, можно предположить наличие функциональной зависимости .

Таблица 1 Матрица корреляций Кендалла мер центральности для сети электроснабжения

–  –  –

Обсуждение результатов. Как видно из таблиц, для обоих графов хорошо коррелируют между собой следующие меры: степень и нагрузка узла, степень и PageRank, степень и центральность собственного вектора, эксцентриситет и центральность по близости, эксцентриситет и гармоническая центральность, центральность по близости и гармоническая центральность, центральность по близости и HITS, гармоническая центральность и центральность собственного вектора. Для сети электроснабжения также высокий коэффициент корреляции имеют степень и центральность собственного вектора, центральность по близости и центральность собственного вектора, гармоническая центральность и центральность собственного вектора. Для сети газопровода – нагрузка и центральность собственного вектора .

В целом можно отметить, что характер корреляции мер центральностей схож для обоих графов, что позволяет выдвинуть гипотезу о наличии функциональной связи между некоторыми мерами центральности. Однако это предположение требует дальнейшего, более тщательного исследования .

ЛИТЕРАТУРА

1. Носырева Е.В. Применение теории комплексных сетей для выявления критически важных объектов энергетики // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 7 .

2. Щербакова Н.Г. Меры центральности в сетях // Проблемы информатики. 2015. № 2. С .

18-30 .

3. Paolo Boldi, Sebastiano Vigna. Axioms for Centrality. // Internet Mathematics 10 (3-4), 222-262. arXiv:1308.2140v2 [cs.SI] .

–  –  –

Annotation. The difficult formalizable objects. Knowledge of the dynamics of social indicators requires the creation of a model (original image) and ways of learning using computational algorithms. Despite the fact that sociology has accumulated a considerable amount of knowledge on problems modeling social dynamics, so far it is difficult to speak of a common methodology for the preparation of socio-mathematical models as a tool for research, including issues of social health .

Keywords: социальное здоровье, ценностные ориентации, социальная динамика Социальные процессы относятся к числу трудно формализуемых объектов. Знание динамики социальных показателей требует создание модели (образа оригинала) и способов изучения с помощью вычислительных алгоритмов. Несмотря на то, что социология накопила значительный объем знаний по проблемам моделирования социальной динамики, до сих пор трудно говорить об общей методологии построения социолого-математических моделей как инструмента исследований, в том числе проблем социального здоровья. Проблема социального здоровья как научной категории в последние годы становится одной из актуальных .

Интерес к социальному аспекту здоровья обусловлен рядом причин, во-первых, глобализацией современного мира и стремительным технологическим прогрессом, во-вторых, динамичной социально-экономической структурой общества, в-третьих, кризисом культурноценностной парадигмой общества .

Принципиально важную роль в анализе социального здоровья молодежи играют социологические исследования. Наиболее известны исследования этой проблемы таких авторов, как Е.В. Дмитриева, Р.А. Зобов, В.Н. Келасьев, Т.Б.Соколова, Н.А. Чентемирова, В.Н .

Ярская и др. [1] Отправной точкой социологического анализа социального здоровья является классическая теория здоровья и болезни Т. Парсонса, согласно которой, плохое состояние здоровья рассматривается с точки зрения функционирования общества в целом, т.е. здоровье, как и болезнь, следует понимать не как физическую сущность человека, а как явление социальное [2]. Согласно социологическому подходу, в качестве основополагающей характеристики социального здоровья молодежи является такое ее поведение в социуме, которое не вносит нарушения в общественный порядок и способствует активному приспособлению молодых членов общества к изменяющимся социальным условиям .

Для исследования выбран институциональный подход, в качестве методов исследования и анализа выступают анкетирование, структурно-функциональный, информационный методы [3]. Прикладная ценность изучения молодежной группы населения, заключается в возможности разработки типической модели установок на деструктивные поведенческие процессы, формирование новых видов девиантного поведения, и взаимосвязь с социальным здоровьем .

Таким образом, целью исследования является анализ категории «социальное здоровье», который позволит получить синергетический эффект объединения компонентов и факторов социального здоровья в единую модель социального взаимодействия, представляющие собой, в настоящее время, совокупность отдельных процессов и явлений. Выборку составили всего студенты Сибирского государственного медицинского университета, Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, n=144, из них в 2014 г., n=22 средний возраст 27 лет, 2015 г. n=120, возраст 19-21 год .

В результате изучения ценностных ориентаций и анализа данных было установлено, что для 60% испытуемых в системе ценностей «здоровье» занимает первое место, 20% испытуемых ценность «здоровье» включают в первую тройку приоритетных, выше здоровья они ставят только такие ценности как: «счастливая семейная жизнь», «активная деятельность», «материальное благополучие», «интересная работа». Само понятие «здоровый образ жизни»

у испытуемых ассоциируется с рациональным питанием, занятием спортом, полноценным отдыхом и отказом от вредных привычек. В оценке вредных для здоровья привычек первые три позиции заняли: 37,7% юноши отметили «Нерегулярное питание», 34% девушки «Вредная пища (жирная, острая, фастфуд, с консервантами)», 30,4% девушки «Употребление вредных веществ (курительные смеси, марихуана, экстези, кислота, кокаин и т.п.) и 17% юноши. При этом, оценивая свой образ жизни, лишь 59% ответили, что поддерживают здоровый образ жизни, 36% испытуемых хотели бы поддерживать здоровый образ жизни, но «пока не выходит» и 5% - ушли от ответа. Среди опрошенных 86% воздерживаются от курения и лишь 31,8 % от употребления спиртных напитков. Режимы труда и отдыха соблюдают только 18% испытуемых, остальные 82% отмечают, что вынуждены много работать, и нет времени на отдых. Полученные данные свидетельствуют о расхождении между ценностными ориентациями и реальным поведением испытуемых в отношении здоровья. Для большей части группы (80%) испытуемых здоровье занимает первостепенное место в системе ценностей, однако, в процессе жизнедеятельности они частично соблюдают собственные критерии здорового образа жизни, либо полностью их игнорируют, ссылаясь на несущественные причины. В оценке причин роста экстремистских настроений в обществе проявили единодушие респондентов ответили «целенаправленное «разжигании» агрессии представителями экстремистско-настроенных организаций», 33% «деформация системы ценностей в современном обществе». Отмечается немаловажный деструктирующий фактор – 20% отметили «многонациональность населения, проживающего на территории России» .

Контекстуальная насыщенность понятия социального здоровья детерминирована междисциплинарным характером проблемы, разнообразием подходов к пониманию, как самого здоровья, так и явления социального. Это, с одной стороны, безусловно, несет большой эвристический потенциал, но с другой, является серьезной теоретической проблемой, выражающейся в терминологической путанице, на необходимость преодоления которой указывает ряд авторов. Таким образом, существует необходимость осмысления и прогнозирования проблемы социального здоровья как широкого, многоаспектного феномена, требующего междисциплинарного научного анализа .

ЛИТЕРАТУРА

1. Ярская В.Н Благотворительность и милосердие как социокультурные ценности // Российский журнал социальной работы. 1995. No2 .

2. Parsons Т.Definitions of health and illness in the light of American values and social structure // Patients, Physicians and illness / Ed. by E. Yaco. Glencoe, III, 1958 .

3. Шведовский В.А. Социолого-математические модели в исследовании социальных процессов. Автореф. дисс… докт.н. Москва, 2010. 49 с .

–  –  –

Abstract. The article touches the problem of converting data from one type to another. Currently, the issue of data transfer between different devices is acute, but the problem is the devices used various interfaces. In order to convert the digital parallel code supplied from the layout into an serial signal, it is necessary to use the inter-interface adapter. The signal parameters will be controlled on the PC via the FPGA .

Keywords: AXI, SPI, inter-interface adapter, data, parallel signal, serial signal, interface .

Введение. В настоящее время для связи персонального компьютера с системами автоматизации технологических процессов широко применяются микропроцессорные системы в связке с ПЛИС, которые осуществляют обмен данными между персональным компьютером и микроконтроллерами по различным интерфейсам. Для выполнения поставленной задачи требуется реализация межинтерфейсного устройства, с помощью которого оператор персонального компьютера сможет задавать уровень напряжения для ЦАП или иные параметры для устройств, подключаемых по цифровому интерфейсу SPI. [1] .

Структурно-функциональная схема устройства. Устройство межинтерфейсного взаимодействия позволяет преобразовывать данные в параллельном виде в данные в последовательном виде. Данный модуль позволяет преобразовать данные, которые задает на ПК оператор, и передать на приемник сигнал определенной формы с необходимой частотой, используя микросхему с ПЛИС и ЦАП .

Структурно-функциональную схему устройства можно описать с помощью блоков:

AXI_SLAVE, AXI_TO_SPI, SPI_MASTER, DLL/10. На рисунке 1 представлена структурнофункциональная схема межинтерфейсного адаптера AXI_TO_SPI на ПЛИС [1, 2] .

Рис. 1. Структурно-функциональная схема устройства

Блок AXI_SLAVE принимает команды и адрес и с помощью многочисленных настроек осуществляет взаимодействие с ПК через ПЛИС на отладочной плате. В зависимости от выбранных настроек будут передаваться или считываться данные. [2] .

С блока AXI_SLAVE данные передаются на блок AXI_TO_SPI. 32 бита данных разбиваются на 2 массива данных. В каждом массиве имеются команда чтения/записи (RW, чтение

– ‘0’, запись – ‘1’), порция команд/инструкций (commands) и порция данных (data). Данное разбиение было обусловлено для формирования передачи 2 типов данных (инструкций и данных) по последовательному интерфейсу SPI .

С блока AXI_TO_SPI данные передаются в SPI_MASTER. В данном блоке формируется сигнал в определенном порядке: команды и инструкции [2, 3]. На рисунке 2 представлен порядок записи команд и данных в линию SDIO .

Рис. 2. Формат транзакций блока AXI_TO_SPI

Моделирование устройства в программе ModelSim. Имитационное моделирование устройства реализуется в САПР ModelSim 10.2c. Среда моделирования ModelSim предназначена для проверки работоспособности проекта, описанного на одном из языков описания аппаратуры (HDL). Она включает в себя средства создания проекта, создания и редактирования исходных файлов проекта, компилятор, моделирующую программу и средства визуализации результатов моделирования (графический редактор и пр.) .

Для проверки работы устройства межинтерфейсного взаимодействия AXI_to_SPI нужно разработать методику тестирования, в котором будут подобраны тестовые наборы, которые выведут различные данные на выход (табл. 1). Учитывая, как устройство будет работать в теории, были выбраны следующие тестовые наборы .

Ввиду отсутствия возможности использования ПЛИС новых поколений, тестовые наборы сигнала S_AXI_AWADDR в данной работе не имеют особого значения, поэтому для каждого тестового набора данных будет одинаковое значение входного сигнала S_AXI_AWADDR [4,5] .

Таблица 1. Данные, полученные теоретическим способом Тестовый набор SDIO S_AXI_WDATA AC327513 10100110001100100111010100010011 26DFBE34 00100110110111111011111000110100 CBEFF3A2 11001011111011111111001110100010 Для проверки необходимо подать частоту 50МГц на тактовый сигнал S_AXI_ACLK, на SW0 набор данных 11223344, на SW1 набор данных AC327513, на SW2 набор данных 26DFBE34, на SW3 набор данных CBEFF3A2 .

По установлению BTN в единицу устанавливаются сигналы разрешения записи AWVALID и WVALID в 1, по которым происходит загрузка данных в S_AXI_WDATA и начало передачи в блок межинтерфейсного взаимодействия AXI_TO_SPI .

Результаты тестирования всех наборов данных устройства AXI_TO_SPI_DEVICE приведены на рисунках 3 – 6 .

–  –  –

Рис. 6. Проверка работы четвертого тестового набора данных устройства AXI_TO_SPI_DEVICE Выделенный белым цветом сигнал SDIO в результате моделирования имеет значения, представленные в таблице 2 .

–  –  –

Заключение. В результате имитационного моделирования был подтвержден факт, что выходные значения с межинтерфейсного адаптера полностью совпадают с теоретическими (значения SDIO в таблице 2 полностью совпадают со значениями SDIO в таблице 1). Разработанное устройство можно применять для воспроизведения звука и видео при подключении к нему цифро-аналогового преобразователя, а также для передачи данных между устройствами, поддерживающие разные интерфейсы .

ЛИТЕРАТУРА

1. Ключев А.О., Ковязина Д.Р., Петров Е.В., Платунов А.Е. Интерфейсы периферийных устройств. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010 .

Reference Guide [Электронный ресурс]. –

2. AXI URL:

https://www.xilinx.com/support/documentation/ip_documentation/ug761_axi_reference_guide .

pdf. (Дата обращения 13.09.2017) .

3. Интерфейс SPI // Microsin.net [Электронный ресурс]. – URL:

http://microsin.net/programming/ARM/spi-interface.html. (Дата обращения 13.09.2017) .

4. Проектирование для ПЛИС Xilinx с применением языков высокого уровня в среде Vivado HLS // Компоненты и технологии [Электронный ресурс]. – URL: http://kite.ru/preview/pre_40_12_13_VHLS_Xilinx.php. (Дата обращения 13.09.2017) .

5. Знакомство со средой моделирования ModelSim // Цифровая лаборатория FPGA / DSP [Электронный ресурс]. – URL: http://www.fpga.keoa.kpi.ua/ category/fpga/cad-pld/verilogbasics-laboratory-works. (Дата обращения 13.09.2017) .

–  –  –

Abstract. The article touches on the actual problem of transmitting data of a given form and frequency to the air using programmable logic integrated circuits. Field Programmable Gate Array. The goal of the article is the implementation of a sinusoidal signal generator on a FPGA. The developed device will be used to transmit an analog program-controlled signal of a given shape and frequency to the air. The signal parameters will be controlled on the PC via the FPGA .

Keywords: model, simulation, FPGA, sinusoidal signal, generator, AXI, SPI, DAC .

Введение. В настоящее время остро стоит вопрос о передачи данных между различными устройствами, но проблема состоит в том, что используемые устройства подключаются по различным интерфейсам. Для того, чтобы преобразовать цифровой параллельный код, подаваемый с макета, в аналоговый сигнал, необходимо использовать межинтерфейсный адаптер и цифро-аналоговый преобразователь. Последовательный код будет приходить на вход ЦАП с реализованного межинтерфейсного адаптера, а с выхода будет генерироваться аналоговый сигнал [1] .

Описание работы устройства. Устройство для генерации синусоидальных сигналов позволяет преобразовывать данные в параллельном виде в синусоидальный сигнал. Данный модуль позволяет преобразовать данные, которые задаются программным способом в синусоиды разных амплитуд и частот .

Структурно-функциональную схему устройства можно описать с помощью блоков:

AXI_SLAVE, AXI_TO_SPI, SPI_MASTER, DLL/10, ЦАП MCP4922. На рисунке 1 представлена структурно-функциональная схема генератора синусоидальных сигналов на ПЛИС [1] .

Рис. 1. Структурно-функциональная схема устройства Блок AXI_SLAVE принимает команды и адрес и с помощью многочисленных настроек осуществляет взаимодействие с ПК через ПЛИС на отладочной плате. Как видно из структурно-функциональной схемы, имеется 4 набора данных, которые выбираются из 4 движковых переключателей. В зависимости от выбранного переключателя происходит пересылка данных на AXI_SLAVE через мультиплексор по коду движкового переключателя. По кнопке BTN0 происходит передача сигнала готовности AXI_SLAVE принять данные. Данный блок является ведомым устройством, который принимает данные от ведущего устройства, которым выступает в данной ситуации ПК [2] .

На блок AXI_TO_SLAVE приходить код в параллельном виде и происходит разделение данного сигнала на 4 порции данных: инструкции и команды. Эти 4 порции данных переходят на блок SPI_MASTER и выводятся в нужном порядке в единый последовательный сигнал .

Для того, чтобы передать сигнал на антенну или осциллограф, используется передатчик. Для передатчика главным условием является преобразование сигнала с цифрового вида в аналоговый. Соответственно, нужен цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП), поэтому используется блок ЦАП, в роли конкретного устройства ЦАП выступает MCP4922 ввиду его достаточной функциональности и невысокой стоимости [3, 4] .

Работа устройства на макете NI Digital Electronics Board. Данная плата является универсальным решением, поскольку на нем можно проектировать цифровые, аналоговые устройства и дополнительную обвязку за счет имеющихся на ней макетных плат .

Одним из главных компонентов платы NI Digital Electronics FPGA Board является ПЛИС Xilinx Spartan 3E (рис. 2) .

Рис. 2. ПЛИС Xilinx Spartan 3E ПЛИС – электронный компонент, используемый для создания цифровых интегральных схем. Логика работы ПЛИС определяется не на фабрике изготовителем микросхемы, а путем дополнительного программирования с помощью специальных средств: программаторов и программного обеспечения [5, 6] .

Данное ядро активно используется при разработке ввиду высоких технических характеристик и относительно невысокой стоимости, а также благодаря поддержи почти всех версий среды разработки Xilinx ISE .

NI Digital Electronics Board содержит шесть каналов для ввода аналоговых входных сигналов AI0 – AI5, а также 32 цифровые входные (выходные) линии общего пользования – GPIO31. Внешний вид платы NI Digital Electronics FPGA Board (Elvis II) с собранной схемой устройства представлен на рисунке 3 [7] .

Рис. 3. Плата NI Digital Electronics Board с собранной схемой Щуп питания осциллографа надо подвести к выходу ЦАП Vouta, а щуп «земли» к «земле». Для того, чтобы подать опорное напряжение, был собран резистивный делитель напряжения .

Тестовые наборы конфигурируются переключением движковых переключателей: 1 – на SW0, 2 – на SW1, 3 – на SW2, 4 – на SW3. По нажатию на клавишу BTN0 происходит пересылка тестового набора в блок AXI_SLAVE для получения последовательного набора данных. Последовательные данные в цифровом виде побитово передаются на ЦАП, который преобразует их в синусоидальный сигнал .

В качестве исследования были поданы 8 тестовых наборов данных и сняты аналоговые сигнала с ЦАП осциллографом согласно методике тестирования. Для того, чтобы продемонстрировать работу устройства, представлены результаты подачи 2 тестовых наборов сигналов ниже .

Подача 1 тестового набора (11223344) осуществляется переключением движкового переключателя SW0 и нажатием BTN0 и результат принятого осциллографом синусоидального сигнала приведены на рисунках 4а и 4б .

Рис. 4. Ввод 1 тестового набора и результат полученных данных: а – подача 1 набора данных по нажатию кнопки BTN0 и переключения движкового переключателя SW0 в активное состояние, б – полученный синусоидальный сигнал с ЦАП Подача 2 тестового набора (AC327513) осуществляется переключением движкового переключателя SW1 и нажатием BTN0 и результат принятого осциллографом синусоидального сигнала приведены на рисунках 5а-5б .

Рис. 5. Ввод 2 тестового набора и результат полученных данных: а – подача 1 набора данных по нажатию кнопки BTN0 и переключения движкового переключателя SW1 в активное состояние, б – полученный синусоидальный сигнал с ЦАП Заключение. Результаты исследования показали работоспособность реализованного устройства с помощью натурного моделирования на макете NI Digital Electronics Board. В статье приведены результаты 2 тестовых наборов, подаваемых на макет. Устройство было реализовано на языке описания аппаратуры SystemVerilog в САПР Xilinx ISE и прошито в ПЛИС Xilinx Spartan 3E .

ЛИТЕРАТУРА

1. Ключев А.О., Ковязина Д.Р., Петров Е.В., Платунов А.Е. Интерфейсы периферийных устройств. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010 .

2. AXI Reference Guide [Электронный ресурс]. – URL:

https://www.xilinx.com/support/documentation/ip_documentation/ug761_axi_reference_guide.pdf .

(Дата обращения 13.09.2017) .

3. Интерфейс SPI // Microsin.net [Электронный ресурс]. – URL:

http://microsin.net/programming/ARM/spi-interface.html. (Дата обращения 13.09.2017) .

4. MCP4922 // Microchip [Электронный ресурс]. – URL:

http://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/AD9122.pdf (Дата обращения 13.09.2017) .

5. ПЛИС (FPGA) и микроконтроллер. В чем разница? // Микропрогер [Электронный ресурс]. – URL: http://micro-proger.ru/2016/03/17/plis-fpga-i-mikrokontroller-v-chem-raznica/ .

(Дата обращения 18.09.2017) .

6. Архитектура ПЛИС (FPGA) // Марсоход – open source hardware project [Электронный ресурс]. – URL: http://micro-proger.ru/2016/03/17/plis-fpga-i-mikrokontroller-v-chemraznica/. (Дата обращения 18.09.2017) .

7. Старшинов В. С. Возможность эксплуатации платы NI ELVIS II на базе Xilinx Spartan 3e в процессе обучения без использования Labview [Электронный ресурс] // Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: в 2 т., Томск, 7-11 Ноября 2016. - Томск: ТПУ, 2017 - Т. 1 - C. 24-25. - Режим доступа:

http://portal.tpu.ru:7777/f_ic/files/science/activities/msit/msit2016/Sbornik_2016/Sbornik_MSIT_2 016(Tom1).pdf

–  –  –

Abstract: This article examines the main stages of the development of web design .

Keywords: WEB DESIGN, INTERNET, INFORMATION TECHNOLOGIES, PROGRAMMING, WEBSITE .

Веб-дизайн - отрасль веб-разработки и разновидность дизайна, в задачи которой входит проектирование пользовательских Веб-интерфейсов для сайтов или Веб-приложений. Вебдизайнеры проектируют логическую структуру Веб-страниц, продумывают наиболее удобные решения подачи информации, а также занимаются художественным оформлением Вебпроекта. Немаловажной частью проектирования ресурса в последнее время стало приведение ресурса в соответствие стандартам W3C (Консорциум Всемирной паутины), что обеспечивает доступность содержания для людей с ограниченными физическими возможностями и пользователей портативных устройств, а также кроссплатформенность (программное обеспечение, работающее более чем на одной аппаратной платформе и/или операционной системе) вёрстки ресурса. Также непосредственно с дизайном сайтов смежны маркетинг в Интернете (Интернет-маркетинг), то есть, продвижение и реклама созданного ресурса, поисковая оптимизация. Таким образом, визуальными средствами решаются самые разнообразные задачи, такие как, повышение продаж, укрепление доверия, создание определённого имиджа и другие .

При планировании и создании любого веб-ресурса важно помнить, что главный критерий, на который следует ориентироваться в процессе разработки страниц, это удобство конечного пользователя, то есть будущих посетителей вашего сайта. Сложность заключается в том, что выше упомянутых потенциальных посетителей существует великое множество, причем используют они чрезвычайно широкий спектр аппаратных средств и программного обеспечения. Отсюда следует необходимость определенной стандартизации подходов к вебдизайну, выработки алгоритмов, которые могли бы удовлетворить всю вашу потенциальную аудиторию, позволяя людям адекватно и с максимальным комфортом воспринимать содержимое вашего сайта по отношению ко всем категориям пользователей .

Основные этапы развития веб-дизайна:

1989 - Начало веб-дизайна можно назвать тёмными временами, ведь экраны были черными и вмещали в себя лишь небольшое количество одноцветных пикселей. Дизайн тогда создавался при помощи символов и табуляции .

1990-1994 - Главными дизайн-трендами периода этих годов стали следующие нововведения: появление первых мониторов с разрешением 640x480 с поддержкой 16 цветов. Переполненные текстом сайты, так как первые браузеры поддерживали только текст. Так было до 1993, когда появилась поддержка просмотра изображений .

1994-1998 - Следующая эра была связана с технологическим взрывом, принесшим вебдизайну новые, захватывающие возможности: общее разрешение экрана 800х600х256 цветов, поддержка цветов возросла до 256; поддержка шрифтов — получают распространение простые шрифты с засечками; цветные кнопки с симуляцией 3Dэффекта .

1995 - Выпущен PHP (Personal Home Page). Создаются новые, простые и динамические приложения, такие как гостевые книги и разнообразные веб-формы. Появляется новый программный язык «Ruby». Macromedia Shockwave создает анимацию и интерактивные приложения для веб-разработок. Появление на свет браузеров, способных показывать изображения, было первым шагом в веб-дизайн — такой, каким мы его знаем сегодня .

Самым доступным способом структурирования информации была концепция использования таблиц, которые на тот момент стали доступны в HTML. Поэтому помещение таблиц внутрь других таблиц и смешивание статических ячеек с ячейками относительных размеров началось с книги Дэвида Сигела "Creating Killer Sites". Таблицы обладали такими особенностями, как возможность выравнивать содержимое по вертикали, определять его размеры в пикселях и в процентах. Ответом на ограничения HTML был Javascript. Он отлично справлялся с такими задачами, как вывод всплывающего окна или настройка динамического изменения расположения элементов .

1996 - Появившаяся технология обещала невиданную ранее свободу и ставила своей целью разрушить барьеры, которые сдерживали развитие веб-дизайна в то время .

Дизайнер мог работать с любыми формами, размерами макетов, анимациями, взаимодействиями и использовать любой шрифт, все это при помощи одного инструмента — технологии Flash .

1997 - Введение HTML 4.0 сделало интернет действительно интернациональным, установив универсальный набор символов для поддержки пользователей по всему миру .

100 миллионов пользователей теперь онлайн .

1998 – Примерно в то же время, что и Flash, появился другой, лучший с технической точки зрения способ структурирования дизайна — Cascading Style Sheets (CSS). Его базовая концепция заключалась в разделении функций контейнера содержимого и функций его представления, таким образом, что сам контент помещался в HTML, а его визуальное форматирование происходило при помощи CSS. Также важно пояснить, что CSS не является языком написания кода, скорее — языком объявления свойств объектов .

2007 - Подъем мобильного контента — сетки и фреймворки. Просмотр сайтов на мобильных телефонах уже сам по себе был испытанием. Скорость работы была проблемой, поскольку загрузка большого количества контента сжигает весь ваш мобильный баланс довольно быстро. Первым шагом к улучшению ситуации была идея использования сеток со столбцами. После нескольких итераций победу одержала сетка в 960 px, а разделение на 12 столбцов стало использоваться дизайнерами преимущественно. Следующим шагом была стандартизация широко распространенных элементов, таких как формы, меню навигации, кнопки, а также создание возможности их быстрого и простого использования или, попросту говоря — создание библиотеки визуальных элементов, которая содержит в себе весь необходимый код. Победителями здесь стали Bootstrap и Foundation, что также говорит о том факте, что грань между вебсайтом и приложением стала стираться .

1998-2002 - Главным трендом стал растущий акцент на элементы меню и навигации, темный или однотонный фон страниц и использование градиентов. Разрешение монитора 800x600 по-прежнему доминирует, его предпочитает 56% пользователей .

Однако 25% перешло на 1024x768, особенно к 2000 году. События данного периода:1998 — запуск Google и релиз CSS2,1999 -People.com и Internet Explorer 5.0, 2001 — Internet Explorer 6 .

2002-2006 - Флеш-анимация на страницах, особый упор на читаемость и функциональность.Повышение средней скорости соединения открывает возможности для улучшения дизайна. Также это приводит к выходу видео-контента на первый план — как итог, в 2005 году появляется YouTube. За год до этого на рынок выходит будущий гигант социальных медиа — Facebook,а также браузер Firefox 1.0 с открытым исходным кодом, который составил конкуренцию Internet Explorer, самому популярному браузеру того времени. В 2003 году более половины пользователей интернета использовали 4-х или 32-х разрядные аппаратные средства, отображающие 16 777 216 различных цветов .

2006-2010 - На протяжении большей части следующего периода в моде закрепляется сквеморфизм — тренд, при котором в дизайне используются текстуры, схожие с реальными материалами (дерево, ткань и т.д.). В 2007 году появляется первый iPhone, запуская революцию в нашем восприятии смартфонов В 2008 году появляется браузер Google Chrome, который быстро завоевывает звание самого популярного браузера на планете за счет минимализма, скорости и модного дизайна, а также появляется первая рабочая версия HTML5. К январю 2010 более 75% пользователей перешли на форматы выше, чем 1024x768 .

2010-2014 - Наиболее значительные изменения этого периода происходят вокруг перехода к плоским макетам — минималистский подход с простыми элементами .

Появление Flapp.ca в 2014 году. 1152x854 становится наиболее используемым разрешением. Дизайн-тренды периода: плоский дизайн, адаптивный дизайн, Javascriptанимация, анимированные GIF, параллакс. Рынок в основном контролируется несколькими главными игроками — Chrome, Internet Explorer, Safari, Firefox и Opera .

2010 год - релиз CSS3. 2011 год - в сети зарегистрировано более 1 миллиарда веб-сайтов .

[1, 2] В настоящее время значительных изменений в технологиях веб-дизайна не наблюдается, происходит улучшение уже существующих .

С тех пор, как сети исполнилось 25 лет, и до настоящего времени, сменилось еще несколько трендов. Эксперты говорят о возвращении плоского дизайна в формате Flat 2.0, в моде успели побывать контурные кнопки, а сейчас широко используются hero-images, фоновые видео, контрастные цвета. Не сдают своих позиций принципы минимализма, все важнее становится UI-дизайн (и 2016 год, вероятно, пройдет под его флагом) .

Можно предположить, что ситуация продолжит развиваться с нарастающей скоростью в ближайшие годы. Поэтому для дизайнеров крайне важно знать об изменяющихся тенденциях и веяниях моды, чтобы всегда давать своим посетителям передовой, восхитительный пользовательский опыт — поражающий как эстетически, так и функционально .

ЛИТЕРАТУРА

1. Краткая история веб-дизайна [Электронный ресурс]. - Электрон. дан. -2016. – Режим доступа: http://lpgenerator.ru/blog/2016/04/12/kratkaya-istoriya-veb-dizajna,свободный, Загл. с экрана .

2. История веб-дизайна [Электронный ресурс]: Хабрахабр.- Электрон. дан. -2014. – Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/web_payment_ru/blog/245153/,свободный,

- Загл. с экрана .

–  –  –

VISUALIZING THE DECISIONS OF THE FIRST BOUNDARY VALUE PROBLEM FOR OF THE

AUTONOMOUS DUFFING EQUATION WITH THE USE OF THE METHODS OF THE THEORY OF BRANCH

O.A. Torshina, N.S. Chernetskaya (Magnitogorsk, Magnitogorsk State Technical University them. G.I. Nosova) Annotation:Mathematicalmodelsareusedtodescribephysicalprocessesinthetheoryofoscillations. The Duffing oscillator or an oscillator with a cubic nonlinearity is one of the most common models of the theory of oscillations. The Duffing Oscillator is the simplest one-dimensional nonlinear system. A feature of the Duffing oscillator is the possibility of obtaining chaotic dynamics .

Keywords: mathematical modeling, equations of mathematical physics, boundary value problems, Duffing equation, numerical methods .

Построим модель для описания физических процессов в теории колебаний [1]. Рассмотрим консервативный автономный осциллятор Дуффинга x x 3 0 .

x

Произведя замену переменных x y, t x и выбрав следующие значения параметров:

1, 1 (где - малый параметр), рассмотрим первую краевую задачу для уравнения

Дуффинга:

y y y y 3, x, R, (1) y ( ), x ; y ( ), x. (2) Для решения задачи используем метод стрельбы [2] и квазилинеаризации [7] .

Квазилинеаризация это численное решение нелинейных задач путем сведения их к последовательности линейных задач. Квазилинеаризация строится на методе Ньютона (который распространяется на функциональные пространства), на теории дифференциальных неравенств, а также на динамическом программирование [3]. Наиболее часто, в рамка квазилинеаризации, используется метода Ньютона - Рафсона для нахождения корня r выпуклой, монотонно убывающей функции f (x). На каждом шаге итерационного процесса исходная функция f (x) аппроксимируется линейной j (x), находится корень j (x), который служит следующим приближением, так что xn1 xn f xn / f xn, n 0,1,... Построенная последовательность обладает свойством монотонности (х0х1х2...r) и квадратичной сходимости xn1 r k xn r. Применим квазилинеаризацию для решения уравнения Риккати [4]

–  –  –

2 2, 3 3 3,1 / 4 1 1, 2 [0, 1 ) Знаки «+/-» для решений (3) для y1 выбираются верхние, для y 2 - нижние .

Осуществим визуализацию приближенных решений полученных в виде ряда с коэффициентами до 4-го порядка, а так же методом стрельбы и методом квазилинеаризации с шагом h= 0,001 и точностью toch= 0,01 .

Визуализация приближенных решений выбранными методами при 1 0,11439 имеет вид .

–  –  –

При анализе полученных приближенных решений, было выявлено, что при, близких к x, приближенное аналитическое решение методом разложения в ряд сходно с численным решениям, полученным методами стрельбы и квазилинеаризации .

ЛИТЕРАТУРА

1. Торшина О.А. Дискретность спектра задачи Неймана // Вестник МаГУ. Естественные науки. Вып. 5. Магнитогорск. - 2004. - С.130-132 .

2. Торшина О.А. К вопросу сложения четных сферических гармоник // Вестник МаГУ .

Математика. Вып. 6. Магнитогорск. - 2004. - С.73-77 .

3. Торшина О.А. О следе дифференциального оператора с потенциалом на проективной плоскости // Вестник Челябинского государственного университета. - 2003. - Т. 3. С. 178-191 .

4. Торшина О.А. Регуляризованные следы дифференциальных операторов. – Магнитогорск: МГТУ, 2015.-210 с .

5. Торшина О.А. Спектр оператора Лапласа – Бельтрами в модельной области // Физико-математические науки и образование. Магнитогорск: МаГУ. - 2012. - С. 103-107 .

6. Торшина О.А. Формула первого регуляризованного следа оператора Лапласа – Бохнра с потенциалом на проективной плоскости // Воронежская зимняя математическая школа -2004. - 2004. - С. 104-105 .

7. Торшина О.А. Формула первого регуляризованного следа оператора Лапласа – Бельтрами с негладким потенциалом на проективной плоскости // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки .

- 2006. - № 4. - С. 32-40 .

8. Торшина О.А. Формула регуляризованного следа дифференциального оператора со сложным вхождением спектрального параметра // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2003. - Т. 8. - № 3. - С. 467-468 .

–  –  –

Abstract. The following article describes the web-application based on Leaflet library, which implements interactive map of TPU campus that helps students quickly navigate the territory of university and get necessary information .

Keywords: web-application, Leaflet, TPU campus, GIS, interactive map .

Введение. Одной из стремительно развивающихся отраслей информационных технологий за последние несколько лет стали геоинформационные системы. В настоящее время существует огромное количество данных систем, рассчитанных практически на любое электронное устройство: компьютер, сотовый телефон, навигатор в транспортном средстве и т.д .



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |



Похожие работы:

«ООО “ГЭС-инжиниринг”: РФ, 663091, Красноярский край, г. Дивногорск, ул. Чкалова, д. 165 Телефон: +7 (39144) 63-490, факс: +7(39144) 63-407 http://www.gesing.ru, e-mail: ing@kges.ru ГИДРОЭНЕРГЕТИКА ГИДРОЭНЕРГЕТИКА Дальнее зарубежье Красноярская ГЭС Асуанская ГЭС, Египет Проведена реконструкция 9-ти ги...»

«МЕЖ ГОСУДАРСТВЕННЫ Й СОВЕТ ПО С ТАНДАРТИЗАЦИИ, МЕТРОЛОГИИ И СЕРТИФИКАЦИИ (МГС) INTERSTATE COUNCIL FOR STANDARDIZATION, METROLOGY AND CERTIFICATION (ISC) ГОСТ МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ 31986СТАНДАРТ Услуги общественного питания МЕТОД ОРГАНОЛЕПТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ ОБЩЕСТВЕННОГО ПИТАНИЯ Издание оф ициальное Москва...»

«Порше Центр Тольятти • 445024 • Тольятти • Революционная, 82 ООО "Премьер-Спорт"Получатель: PC Togliatty/Samara (Premier Sport), Революционная, 82 445024 Тольятти 445024 Тольятти Телефон: +7-8482-502911...»

«Статус мячей Select Официальный мяч Чемпионата мира по гандболу и Олимпийских игр в 2005-2013 гг. Официальный мяч Чемпионата и Кубка России по гандболу SUPER LEAGUE АМФР РФС ULTIMATE IHF Официальный мяч Ассоциации мини-футбола и Чемпионата России по мини-футбол...»

«ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ Государственное автономное профессиональное образовательное учреждение города Москвы ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ № 8 имени дважды Героя Советского Союза И.Ф. Павлова (ГАПОУ ПК № 8 им. И.Ф. Павлова) Творческое исследование на тему: "Соль Земли" в рамках участия...»

«Relay Protection and Substation Automation of Modern Power Systems (Cheboksary, September 9-13, 2007) S6-4: Novel aspects in secondary systems Микропроцессорный быстродействующий АВР как средство повышения надежности электроснабжения ответственных потребителей С.И. ГАМАЗИН, В.А. ЖУКОВ, С.А. ЦЫРУК, В.Н...»

«ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР ТОПЛИВО ТВЕРДОЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КИСЛОРОДА ГОСТ 2 4 0 8.3 -9 0 Издание официальное БЗ 3-90/178 15 коп. ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР ПО УПРАВЛЕНИЮ КАЧЕСТВОМ П...»

«Стандарт некоммерческого партнерства Саморегулируемая организация Межрегиональное объединение строителей СТО 002 НОСТРОЙ 2.33.53-2012 НАЦИОНАЛЬНОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ СТРОИТЕЛЕЙ Стандарт организации Организация строительного производства СНОС (ДЕМОНТАЖ) ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ СТО НОСТРОЙ 2.33.53-2011 Издание официальное Обще...»

«1. ВВЕДЕНИЕ Настоящее руководство по эксплуатации распространяется на стальные сборные среднегрузовые стеллажи серии Профи-Т. Данное руководство является документом, удостоверяющим гарантированные произв...»

«Протокол № ЗП-05-ЦТД/ТПиР/7-01.2016/И от 30.11.2015 стр. 1 из 5 УТВЕРЖДАЮ Председатель конкурсной комиссии _ С.В. Яковлев "30" ноября 2015 года ПРОТОКОЛ № ЗП-05-ЦТД/ТПиР/7-01.2016/И заседания конкурсной комиссии ОАО "АК "Транснефть" по лоту № ЗП-05-ЦТД/ТПиР/7-01.2016...»

«МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ) ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ДЛЯ РАСЧЕТА НЕСУЩИХ СИСТЕМ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ Сборник научных трудов Международного научного семинара 19-20 сентяб...»

«О ВОЙТЕХОВИЧЕ И. Л. — ПЕШКОВОЙ Е. П. ВОЙТЕХОВИЧ Иосиф Людвигович, родился в 1893. С 1906 — работал на Обуховском заводе в Санкт-Петербурге, в 1917 — активный участник революции в рядах Красной гвардии, член ВКП (б). С 1918 — воевал в Красной армии, с 1924 — после демобилизации работал токарем на заводе, с...»

«Научный журнал НИУ ИТМО. Серия "Процессы и аппараты пищевых производств" № 2, 2017 УДК 665.1.09 Исследование гидродинамики восходящего потока в реакторе гидрирования растительного масла в неподвижном слое катализа...»

«МЕЖОТРАСЛЕВОЙ ЖУРНАЛ "ПЫЛЕГАЗООЧИСТКА" №12 (июль-декабрь 2016 г.) Межотраслевой журнал “ПЫЛЕГАЗООЧИСТКА” современные решения и технологии для очистки газов и воздуха, оборудование для газоочистки в металлургии, энергетике, ООО "ИНТЕХЭКО" нефтегазовой, химической, цементной и других отраслях...»

«205 С4-Д7 ВЛИЯНИЕ ДОБАВОК ГИДРИДОВ МЕТАЛЛОВ И МЕХАНИЧЕ­ СКОГО ПОМОЛА НА ТЕРМИЧЕСКУЮ СТАБИЛЬНОСТЬ АШ3 Максим С. Дуля Институт проблем химической физики РАН mdulya@yandex.ru В настоящее время пристальное внимание вызывают материалы накопи­ тели водорода. Водород может храниться в различных формах: в сжатом газооб­ разном состоянии...»

«Порше Центр Сочи • 354207 • Сочи • Батумское шоссе, 99 OOO Арт гараж Получатель: PC Krasnodar (Premium Car), Батумское шоссе, 99 350015 Краснодар 354207 Сочи Телефон: +7-861-255-3030 Ул Новокузнечная 34/1 Телефакс: +7-861-255-3030 Email: info@porsche-sochi.ru Интернет: www.porsche-sochi.ru 12...»

«Порше Центр Краснодар • 350015 • Краснодар • Новокузнечная, 34/1 ООО "Премиум Кар"Получатель: Новокузнечная, 34/1 350015 Краснодар Телефон: +7-861-255-30-30 Телефакс: +7-861-253-88-08 Email: info@porsche-krasnodar.ru Интернет: www.porsche-krasnodar.ru 12.10.2017 У...»

«Утверждены приказом Федерального архивного агентства от " 30 " декабря 2014 г. № 108-А НОРМАТИВНЫЕ ЗАТРАТЫ НА ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФУНКЦИЙ ЦЕНТРАЛЬНОГО АППАРАТА ФЕДЕРАЛЬНОГО АРХИВНОГО АГЕНТСТВА Настоящий документ устанавливает порядок определения нормативных затрат на обесп...»

«1 Протокол № АЭФ-АХО-109/2 заседания Единой комиссии по допуску заявок на участие в открытом аукционе в электронной форме (АО "КСК") г. Москва 17 августа 2016 г. Заказчик: Акционерное...»

«/У Р У б -'М f ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР СРЕДА ГЛЮКОЗО-ЦИТРАТНО-ЖЕЛТОЧНАЯ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ СПЕРМЫ БЫКОВ ПРИ ТЕМПЕРАТУРЕ 2 5 ° С ГО СТ 1 4 7 4 6 — 69 Издание официальное Цена 4 ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СТАНДАРТОВ, СОВЕТА МИНИСТРОВ СССР пожарный сертифи...»

«Общество с ограниченной ответственностью "Автомобильный завод "ГАЗ" (ООО "Автозавод "ГАЗ") "УТВЕРЖДАЮ" И.о. руководителя ЦКГА ООО "ОИЦ" Д.В. Аросланкин "_" октября 2016 г. АВТОМОБИЛЬ РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ С41R11-3902010 РЭ Четвертое издание г. Нижний Новгород 2016 г. © ПАО "ГАЗ", 2016 г. Перепечатка, размножен...»

«ОКП 42 1350 СЧЁТЧИКИ-РАСХОДОМЕРЫ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ РМ-5 Модификация РМ-5Б3 Руководство по эксплуатации РЭ 4213-009-42968951-2010 Москва 1 Счётчики-расходомеры электромагнитные РМ-5. Модификация РМ-5-Б3. Руководство по эксплуатации М Счётчики-расходомеры электромагнитные РМ-5. Модификация РМ-5-Б3. 2 Руководство по эксплуатаци...»

«1 Протокол № АЭФ-АХО-102 Заседания Единой комиссии Заказчика (АО "КСК") г. Москва 28 июля 2016 г. Заказчик: Акционерное общество "Курорты Северного Кавказа" 1. (далее АО "КСК", ИНН 2632100740).На заседании Единой комиссии присутствовал...»

«Научно-производственное предприятие СТЕЛС Мираж-KД-03 КОДОВАЯ ПАНЕЛЬ Руководство по эксплуатации АГНС. 422410.004 РЭ Оглавление 1. Техническое описание 1.1 Назначение и возможности 1.2 Технические характеристики 1.3 Комплект поставки, маркировка, упаковка 1.3.1 Комплект поставки 1...»

«ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЙ ВЗЛЕТ АС ИСПОЛНЕНИЕ АТВ-3 (адаптер токового выхода) РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ В56.00-00.00-01 РЭ www.vzljot.nt-rt.ru Система менеджмента качества "ВЗЛЕТ" соответствует требованиям ГОСТ Р ИСО 90...»




 
2019 www.mash.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - онлайн публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.