В статье рассматривается обобщенная задача коммивояжера с ограничениями предшествования (PCGTSP), в которой подобно классической задаче коммивояжера (TSP) ищется замкнутый цикл минимальной стоимости, при этом множество вершин разбито на непустые попарно непересекающиеся подмножества - кластеры и каждый допустимый маршрут обязан посетить каждый из кластеров в единственной вершине. Кроме того, множество допустимых маршрутов стеснено дополнительным ограничением на порядок посещения кластеров, то есть некоторые кластеры должны посещаться раньше других. Такая задача в отличие от TSP и обобщенной задачи коммивояжера (GTSP) является слабо исследованной как теоретически, так и с точки зрения проектирования и реализации алгоритмов. В данной работе предлагаются первые специализированные алгоритмы ветвей и границ, использующие в качестве начального приближения решения, полученные при помощи недавно разработанной эвристики PCGLNS. Исходная задача PCGTSP подвергается нескольким релаксациям, в результате чего получаются несколько нижних оценок на решение исходной задачи, наибольшая из которых используется для отсечения ветвей дерева поиска и сокращения тем самым перебора. Алгоритмы реализованы в виде открытого ПО на языке программирования Python 3 с использованием специализированной библиотеки NetworkX. Производительность предложенных алгоритмов оценивается на тестовых примерах из общедоступной библиотеки PCGTSPLIB в сравнении с общеизвестным солвером Gurobi, использующим недавно предложенную авторами модель MILP, и представляется вполне конкурентоспособной даже в текущей реализации. Разработанные алгоритмы могут применяться в широком классе практических задач, например, для оптимальной маршрутизации инструмента машин листовой резки с ЧПУ, а также для оценки качества решений, получаемых другими методами.
В статье рассматриваются вопросы реализации прототипа исследовательско-практического комплекса для автоматизации анализа аккаунтов пользователей в социальных сетях. Данный прототип используется в качестве инструмента для косвенной оценки выраженности психологических особенностей пользователей, их уязвимостей к социоинженерным атакам и выработки рекомендаций по защите от них. Прототип разработан на языке программирования Python 3.8 с применением веб-фреймворка Django 3.1, а также PostgreSQL 13.2 и Bootstrap 4.6. Цель работы заключается в повышении оперативности процесса извлечения информации из размещаемых в социальных сетях данных, позволяющей косвенно оценить психологические, поведенческие и иные особенности пользователей, и достигается через автоматизацию извлечения указанных данных и разработку инструментария для их анализа. Предметом исследования являются методы автоматизированного извлечения, предобработки, унификации и представления данных из аккаунтов пользователей социальных сетей в контексте их защиты от социоинженерных атак. Предложенный прототип приложения на основе веб-фреймворка Django решает задачу автоматизированного извлечения, предобработки, унификации и представления данных со страниц пользователей социальных сетей, что является одним из важных этапов в построении системы анализа защищенности пользователей от социоинженерных атак, опирающейся, в свою очередь, на синтез профиля пользователей. Теоретическая значимость работы заключается в комбинировании и апробации через автоматизацию разработанных ранее методов и подходов для восстановления пропущенных значений атрибутов аккаунта и сопоставления аккаунтов пользователей социальных сетей на предмет их принадлежности одному пользователю. Практическая значимость состоит в разработке прикладного инструмента, размещенного на поддомене sea.dscs.pro и позволяющего производить первичный анализ аккаунтов пользователей социальных сетей.
В статье представлена формальная модель многоагентных систем для федеративного обучения. Концепция федеративного обучения очень близка к многоагентным системам, поскольку агенты позволяют обучать модели машинного обучения на локальных устройствах, сохраняя при этом конфиденциальную информацию. Возможности агентов взаимодействовать друг с другом позволяют обобщать (агрегировать) такие модели и повторно их использовать. В работе описываются взаимодействие и координация агентов, которые должны осуществляться с учетом стратегий обучения: последовательно, когда модель обучается по очереди на каждом узле; централизованно, когда модели обучаются параллельно на каждом узле и агрегируются на центральном сервере; децентрализованно, когда обучение и агрегация выполняются на каждом из узлов. Выделены основные типы агентов, необходимые для выполнения полного цикла федеративного обучения: принимающий задачу от пользователя, собирающий информацию о среде, выполняющий планирование обучения, выполняющий обучение на узле с данными, предоставляющий информацию и доступ к данным, осуществляющий агрегацию моделей. Для каждого из агентов определены основные действия и типы сообщений, которыми они обмениваются. Проанализированы и описаны конфигурации размещения агентов для каждой из стратегий федеративного обучения. На основе предложенной формальной модели можно осуществлять разработку многоагентных систем, используемых для задач федеративного обучения, а на основе выделенных типов агентов и видов сообщений - платформы агентов, сами агенты и протоколы их взаимодействия.
В статье представлен метод классификации изображений с использованием, помимо базовой нейронной сети, дополнительной, способной адаптивно концентрироваться на классифицируемом объекте изображения. Задача дополнительной сети является задачей о контекстном многоруком бандите и сводится к предсказанию такой области на исходном изображении, при вырезании которой в процессе классификации возрастет уверенность базовой нейронной сети в принадлежности объекта на изображении правильному классу. Обучение дополнительной сети происходит с помощью методов обучения с подкреплением и стратегий достижения компромисса между эксплуатацией и исследованием при выборе действий для решения задачи о контекстном многоруком бандите. На подмножестве набора данных ImageNet-1K проведены различные эксперименты по выбору архитектуры нейронной сети, алгоритма обучения с подкреплением и стратегии исследования при обучении. Рассмотрены такие алгоритмы обучения с подкреплением, как DQN, REINFORCE и A2C, и такие стратегии исследования, как -жадная, -softmax, -decay-softmax и метод UCB1. Большое внимание уделено описанию проведенных экспериментов и обоснованию полученных результатов. Предложены варианты применения разработанного метода, демонстрирующие увеличение точности классификации изображений по сравнению с базовой моделью ResNet. Дополнительно рассмотрен вопрос о вычислительной сложности данного метода. Дальнейшие исследования могут быть направлены на обучение агента на изображениях, не задействованных при обучении сети ResNet.
В статье сделан обзор ключевых особенностей и преимуществ основных существующих подходов и систем обработки больших графов на персональном компьютере, таких как GraphChi, TurboGraph, GraphChi-DB и другие, а также распределенных систем, таких как Apache GraphX. Особое внимание уделено задачам, требующим в процессе вычислений существенных изменений в структуре графа, и особенностям реализации таких задач в системах обработки графов. Проведены сравнительные эксперименты с использованием известного алгоритма восстановления сети связей между узлами по наблюдаемому распространению инфекций среди населения или распространению новостей и мемов в социальных сетях. В используемом алгоритме для получения оценок изменяющейся во времени структуры и временной динамики предполагаемой сети применяется стохастический градиент. Алгоритм был реализован для моделей вычисления GraphChi и Apache Spark, измерена скорость выполнения для различных наборов реальных и синтетических данных, описаны ограничения для этих моделей вычисления, обнаруженные в процессе экспериментов. Для реализации GraphChi вычисления проведены на одиночном компьютере, для Apache Spark - на различном количестве серверов в кластере. Показано, что существующие системы разделяются на три класса: быстрые системы со статическим разбиением графа на разделы и дорогим переразбиением при существенных изменениях структуры; в среднем более медленные системы, способные эффективно обрабатывать большие объемы изменений; еще более медленные, но хорошо масштабируемые системы, компенсирующие низкую удельную производительность возможностью масштабировать вычисления на кластеры из большого количества узлов. Сделан вывод, что проблема эффективного хранения и обработки динамических графов в полной мере не решена и требует дополнительного исследования.
Предложена реализация программной платформы для создания нейросетевых моделей с их тестированием, используемых для формирования специализированных словарей автоматизированных систем. Она позволяет ускорить процесс поиска оптимального метода для разработки нейросетевой модели. В основе платформы лежит обзор существующих инструментов и методов, используемых для создания моделей анализа текстов и технологий виртуализации ПО. Авторами исследования разработана архитектура программной платформы для формирования специализированных словарей, обеспечивающая одновременное создание разных нейросетевых моделей в виртуальных контейнерах. Контейнерная виртуализация программных элементов, создающих и тестирующих нейросетевые модели, обеспечивает проведение всех математических расчетов по обработке текстовой информации, обучению и тестированию нейросетевой модели децентрализованно, параллельно и изолированно друг от друга. Обмен данными между виртуальными контейнерами, а также хранение результатов их работы осуществляются через специальную шину данных, представляющую собой дисковое пространство, к которому имеют доступ все контейнеры. Применение разработанной платформы позволит ускорить процесс поиска алгоритма создания специализированных словарей через проверку гипотез, основанных на использовании различных методов построения моделей. Ускорение процесса происходит благодаря параллельности и повторному использованию математических результатов общих этапов алгоритмов, математические расчеты которых проведены похожим алгоритмом. Это позволяет масштабировать и дробить процесс обучения за счет параллельного создания различных моделей, а также на уровне отдельных этапов создания моделей. Предложенная платформа была успешно применена для поиска локально-оптимального метода создания модели в текстах узкой тематики.
Предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. Метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения. Такой контроль позволяет повысить эффективность планирования и реализации мероприятий по парированию подобных угроз. Будущее значение уровня воды в точке измерения выбирается по результатам обработки данных, накопленных за все предыдущие паводковые периоды. В качестве анализируемых данных используются измеренные в равноотстоящие моменты времени значения температуры воздуха и уровня воды, вычислительные значения изменения уровня воды и температуры воздуха, а также прогнозные значения (по официальным данным гидрометслужбы) изменения температуры воздуха. На основании вычисления ретроспективной частоты изменения этой температуры и уровня воды в соответствующей точке в качестве прогнозируемого значения предлагается выбрать то, которому соответствует максимальная частота появления такого сочетания измеряемых параметров. Результаты экспериментальной оценки точности прогнозирования уровня воды в водных объектах Республики Башкортостан в паводковый период 2021 г. подтверждают применимость предложенного метода прогнозирования для поддержки принятия решений по парированию угроз в сложных распределенных системах от резкого подъема воды даже при недостаточно автоматизированной системе наблюдений. При более широком изменении высокоавтоматизированных программно-аппаратных комплексов мониторинга паводковой ситуации существенно возрастает количество анализируемых и обрабатываемых программными средствами данных. Это, с одной стороны, усложнит применение традиционных методов использования данных, а с другой - повысит эффективность и востребованность предложенного в данной работе метода.
Целью настоящей статьи является введение в научный оборот новых находок предметов конского снаряжения тюркского времени, обнаруженных в Кыргызстане. Находки представлены парами роговых псалий, фрагментами уздечного набора, деревянным остовом седла и четырьмя экземплярами стремян. Дается морфологическое описание каждого предмета. Находки происходят из погребений с конем на могильнике Боз-Адыр и поминальной оградки в местности Кош-Дёбё в Иссык-Кульской котловине. Один предмет является случайной находкой из Чуйской долины. Прослежены аналогии среди раннесредневековых комплексов Тянь-Шаня, Южной Сибири и Центральной Азии. Все рассматриваемые предметы входят в круг широко распространенных, «классических» изделий археологии тюркского времени. Однако большинство из них применялось и позже, вплоть до конца I тыс. н. э. На основании сопоставительного анализа, с учетом контекста находок, время изготовления и активного использования рассматриваемых предметов определяется нами в рамках VII–IX вв. н. э. Несмотря на то что все предметы в целом повторяют известные формы, некоторые из них по ряду деталей вполне индивидуальны, что, на наш взгляд, естественно при ручном ремесленном изготовлении. Одним из результатов исследования является графическая реконструкция тюркского уздечного набора.
В статье рассматривается литература 1920–1960-х годов посвященная истории военного дела кочевников Казахстана. Проанализированы исследования и публикации по теме посредством характеристики их источников, структуры и проблематики, описания содержания глав и разделов, определения их научной новизны и вклада в историографию проблемы. Сформулирована значимость рассматриваемых работ для поступательного развития историографии проблемы, обогащения научных представлений о характере и содержании истории военного дела кочевников Казахстана. Содержание работ показывает направления исследовательских интересов, векторы которых характеризуются разными значениями.Анализ работ позволяет представить качественные характеристики литературы 1920–1960-х гг. по истории военного дела кочевников Казахстана. Исследования и публикации демонстрируют наличие в рассмотренном хронологическом периоде переходов от узкого круга работ с ограниченной тематикой в сторона расширения проблематики научного поиска посредством изучения военной организации и базовых основ генезиса военного дела кочевников, а в последующем разработки ключевых компонентов проблемы: основные виды оружия, формы военной организации, состав войска, характер применения вооружения. В своей совокупности исследования и публикации 1920–1960-х гг. заложили концептуальные основы историографии военного дела кочевников Казахстана.
Данная статья посвящена изучению казахского садака, как комплекта из ручного метательного оружия, его принадлежностей и средства для их ношения. К сожаленью до сегодняшнего дня казахский садак не был предметом отдельного научного исследования, что свидетельствует об актуальности этой темы. Поэтому в данной статье целью исследования является изучение особенностей традиционного казахского садака, народной терминологии, связаной с этим видом воинского снаряжения, выявление различных его типов и способов их ношения. Источниковой базой исследования послужили вещественные, письменные, фольклорные источники, иконографические и лингвистические материалы. Как воинское сна- ряжение казахских батыров, садак постоянно упоминается в устных источниках XV-XIX веков. Из письменных источников ХІХ века первое описание казахского садака и его изображение мы находим в работе Ч.Ч.Валиханова, посвященной казахскому вооружению. Более ранние изображения казахского садака представлены на погребальных памятниках казахов XVIІI века. Эти изобразительные материалы позволяют реконструировать разные типы казахского садака. Проведенный анализ и изучение иконографических материалов показал, что казахский
садак является дальнейшим развитием средневековых садаков, в процессе этого развития появились разнообразные типы казахского садака, отличающиеся разными составами элементов комплекта, и обусловленными ими разные способы их ношения