SCI Библиотека

Статья посвящена разработке алгоритма извлечения программных идиом из корпуса исходных текстов программ. Программные идиомы - это фрагменты исходных текстов программ, которые встречаются в исходных текстах различных программ и служат для решения одной типичной задачи. В данной работе программная идиома рассматривается как поддерево абстрактного синтаксического дерева (Abstract Syntax Tree, AST) программы, обеспечивающее максимальное сокращение информации в исходном коде программы при замене всех его вхождений на отдельную синтаксическую конструкцию (например, на вызов функции). Разработана метрика ценности поддерева в качестве идиомы, оценивающая сокращение количества информации от такой замены. Таким образом, поиск программных идиом сводится к поиску максимума функции ценности поддерева на множестве поддеревьев AST. Чтобы сократить перебор поддеревьев, поиск максимума функции ценности поддерева предлагается осуществлять методом наискорейшего спуска: на каждом шаге в поддерево добавляется узел, обеспечивающий наибольшее увеличение ценности поддерева. Для хранения поддеревьев используется структура, являющаяся обобщением префиксного дерева. Предложен алгоритм ускоренного извлечения программных идиом. Ускорение достигается за счет повторного использования результатов поиска максимума функции ценности поддерева. Для программной реализации разработанных алгоритмов, а также для исследования выбран язык Python, поскольку он имеет большой корпус исходных текстов и удобные средства построения AST. С помощью разработанной программной реализации проведен эксперимент по извлечению программных идиом из корпусов исходных текстов программ с открытым исходным кодом на языке Python. Полученные в результате программные идиомы являются осмысленными фрагментами исходных текстов программ. Показано, что применение разработанных алгоритмов к исходному коду одного проекта позволяет выявить варианты рефакторинга исследуемой программы.

Хотя тема принятия решения человеком настолько же важна, насколько стара, до сих пор нет вычислительной модели этого процесса, общепринятой как на внутридисциплинарном уровне экономической теории, так и на междисциплинарном. Данная статья призвана внести вклад в ответ на этот вызов, предлагая концепцию компьютерной модели принятия решений на основе трех взаимосвязанных систем принятия решений - привычной, эмоциональной и рассудочной. Все три системы функционируют в модели принципиально по-разному, с разной скоростью и степенью гибкости, что заметно отличает предлагаемый подход от наиболее популярных подходов в экономической теории. Связующей основой для трех систем служат личная мотивация и концепция потока, отвечающая за регистрацию и обработку изменений, происходящих в человеке и во внешней среде, и призванная стать инструментом универсального внутреннего сравнения при принятии решений и перевода количественного восприятия в качественное. Учет одновременно трех решающих факторов принятия решения делает предлагаемую концепцию полнее и точнее по сравнению с имеющимися двухсистемными концепциями принятия решений. Кроме того, предлагаемая концепция далеко не так абстрактна, как многие ее конкуренты, что также повышает точность результатов. При этом при описании сознательно использованы общие формулировки, поскольку предложенный алгоритм видится допустимой частью потенциально любой компьютерной модели или иной программы, решающей проблему человеческого выбора, которая может быть добавлена как в уже завершенную программу, так и находящуюся в разработке. Тем самым предложенная концепция принятия решений после апробации на реальных данных призвана стать более универсальной, точной и удобной для прикладных задач альтернативой при оправданном, на наш взгляд, повышении вычислительной сложности.

Цель. Целью статьи является критический анализ существующих подходов к систематизации и оценке факторов влияния на экономическую безопасность предприятия. Методика. Для целей исследования реализованы общенаучные и специальные методы.

Результаты. На основе проведенного исследования обобщены факторы, оказывающие влияния на формирование, уровень и состояние экономической безопасности для определения наиболее опасных из них и разработки системы мер по своевременному выявлению и предупреждению. Научная новизна. Получило дальнейшее развитие систематизация факторов, оказывающих влияние на экономическую безопасность, что позволит минимизировать риски и будет способствовать повышению уровня экономической безопасности предпринимательской деятельности. Практическая значимость. Результаты исследования представляют интерес для предприятий всех форм собственности и видов деятельности при формировании мероприятий по обеспечению экономической безопасности.

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.

Статья посвящена способам финансирования развития коммунальной инфраструктуры, которые, как правило, ограничены следующими видами: тарифной выручкой, то есть платой действующих потребителей, платой за подключение (технологическое присоединение) или платежами будущих потребителей, а также платой за счет бюджета или платой налогоплательщиков. Предлагается определить, какой из этих способов позволяет добиться наибольшего улучшения уровня общественного благосостояния, под которым в работе понимается объем излишка потребителей коммунальных услуг. Изменение объема излишка потребителей моделируется в краткосрочном и долгосрочном периодах, важным оказывается выстраивание способа финансирования исходя из интересов конечных выгодоприобретателей от развития инфраструктуры. Исходные данные для моделирования отобраны по результатам анализа 164 городов с населением более 100 тыс. человек, а именно из инвестиционных программ и финансовой отчетности их водоканалов (на примере сферы водоснабжения), которые эти данные раскрывают. Результаты показывают, что наименее предпочтительным способом развития коммунальной инфраструктуры является включение инвестиционной составляющей в тариф на коммунальные услуги. Развитие за счет бюджетных средств также нельзя назвать эффективным способом, поскольку оно выстраивается не за счет конечных выгодоприобретателей. Наиболее же приемлемым способом развития следует считать плату за подключение, поскольку она позволяет добиться роста излишка действующих и будущих потребителей в долгосрочном периоде, не ухудшая при этом положение потребителей в краткосрочном периоде. Финансирование развития в таком случае выстраивается за счет непосредственных выгодоприобретателей и конечных потребителей коммунальных услуг. Полученные результаты могут быть использованы при реформировании финансовых планов, показателей и программ предприятий жилищно-коммунальной сферы.

Цель. Рассмотреть стратегию управления налоговым потенциалом регионов как фактор обеспечения экономической и налоговой безопасности в условиях интеграции новых регионов в экономическое пространство Российской Федерации. Методика. В процессе исследования использована совокупность общепринятых в экономической науке методов: системного анализа и синтеза, сравнения и обобщения.

Результаты. Определена роль налогового потенциала регионов в бюджетной обеспеченности и формировании доходной части бюджета за счет налогов и в обеспечении экономической безопасности Российской Федерации. Научная новизна. Сформированы цели и принципы региональной налоговой политики в условиях развития цифровой экономики. Разработана структура налогового потенциала регионов с учетом интеграции воссоединенных субъектов в правовую и социально-экономическую системы Российской Федерации, что позволит обеспечивать рост уровня экономического развития государства и его регионов. Предложена авторская дефиниция «налогового потенциала административно-территориальных образований». Практическая значимость. Сформулированы концептуальные положения налоговой политики, как системы мер по сохранению и дальнейшему развитию налогового потенциала регионов Российской Федерации, с целью обеспечения экономической безопасности и ее важной составляющей - налоговой безопасности государства.

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.

Несмотря на растущий академический интерес к концепции организационной легитимности в сфере международного бизнеса, существуют разногласия по поводу ее применения. Наш систематический обзор литературы охватывает исследования легитимности с точки зрения мультинациональных корпораций (МНК) на протяжении последних тридцати лет с момента развития данной концепции. Цель данной работы заключается в систематизации существующего знания об организационной легитимности МНК и их дочерних компаний. Предметом исследования является легитимность МНК. Наш обзор охватывает 72 статьи в высокорейтинговых международных журналах и позволяет классифицировать существующую литературу по различным направлениям исследований, проанализировать эволюционные волны исследований легитимности МНК и обозначить релевантные направления для будущих исследований. В ходе работы авторы приходят к выводу, что с момента появления концепции интерес к ней рос со стороны разных областей менеджмента. К тому же, если в ранних исследованиях преобладало использование институциональной теории, то во вторую волну спектр теоретических рамок был существенно расширен. Кроме того, в последние годы наблюдается рост числа статей, обращающихся к тематике ESG-отчетности и корпоративной социальной ответственности. С точки зрения географического контекста, заметно повышение числа исследований, посвященных развивающимся рынкам и МНК из этих стран. Помимо систематизации знаний, мы вносим вклад в теорию международного бизнеса за счет разработки комплексного теоретического фреймворка, обозревающего предпосылки для приобретения МНК и их дочерними предприятиями легитимности, а также сложности и последствия этого процесса.

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.