Выявление закономерностей формирования ареалов растений - фундаментальная проблема, которая тесно связана с историей видов в контексте глобальной и локальной эволюции природной среды. Познание этих закономерностей предоставляет возможности оценки перспектив дальнейшего существования видов и характера их ареалов под влиянием различных факторов [1, c. 30]. Климат - важнейший фактор, влияющий на формирование и распространение наземных экосистем [2, c. 131].
Цель работы - разработка базы данных выпускников и потенциальных абитуриентов Института математики и информационных технологий. Данная работа является актуальной, востребованной и практически значимой. Что касается работы со школьниками и учителями, информация, хранимая в базе данных, позволит оперативно организовать подготовку и проведение олимпиад и конкурсов, участие в научно-практических конференциях, работу с научно-методическими объединениями учителей, проведение профориентационных встреч с; учащимися школ и колледжей, проведение семинаров-консультаций по подготовке к ЕГЭ (пробных ЕГЭ), научно-популярных лекций для учителей и школьников.
В связи с развитием технологий, используемых в современных биомедицинских исследованиях, происходит увеличение объема информации, подлежащей анализу. Одним из актуальных примеров является класс задач бинарной классификации многомерных данных, полученных с ДНК-микрочипов [1, 2]. Такая информация представлена значениями числовых признаков, количество которых измеряется тысячами, что значительно увеличивает время анализа данных. Для качественного решения рассматриваемых задач классификации широко используются алгоритмы фильтрации, поскольку среди методов отбора признаков они являются наиболее вычислительно эффективными. Идея этого подхода состоит в выборе подмножества признаков, упорядоченных согласно некоторой заданной мере [3]. Однако, распространенные в настоящее время алгоритмы фильтрации не вполне сосредоточены на выявлении связи между числовым и бинарным признаками, свойственной рассматриваемым задачам. В связи с этим для ее оценивания в работе [4] был введен ледж-коэффициент корреляции, в статье [5] предложены алгоритмы по его вычислению, в работе [6] описан алгоритм фильтрации, основанный на применении ледж-коэффициента
Работа продолжает ряд исследований социально-демографической ситуации, начатых в [2-4], и ставит своей целью выявить факторы, существенно влияющие на процессы выездной миграции на территории Российской Федерации.
Сложно представить современный мир без перелетов, постоянных перемещений. Система гостиниц и отелей развивается быстрыми темпами, растет огромная конкуренция, каждый день поступает очень много информации о клиентах, которую нужно проанализировать. Поэтому ни одна гостиница на сегодняшний день не может обойтись без своей собственной информационной системы, позволяющей вести весь учет и от эффективности которой зависит и конкурентоспособность гостиницы. Но с внедрением новых технологий приходят и новые проблемы. Разработка информационной системы может занять много времени, иметь сложную структуру и высокую стоимость, которая может оказаться непосильной для начинающих предприятий. Конечный же продукт может выглядеть слишком усложненным, с множеством функций и кнопок на экране. В связи с этим появляется еще одна проблема - обучение персонала, что тоже несет определенные расходы. Разработанная информационная система «Гостиница» решает вышеперечисленные проблемы. Она ориентирована на небольшую сеть гостиниц, которые не могут позволить себе дорогостоящую разработку программного обеспечения.
Объектом исследования является долгосрочный инвестиционный мегапроект с множеством участников, имеющих самостоятельные проекты с высокими рисками реализации. Мегапроект представлен в виде ориентированного графа Gij без контуров. Решается задача поиска оптимальной стратегии распределения инвестиционных ресурсов компании между проектами с различными коэффициентами приоритетности. Каждый проект имеет директивный срок окончания строительства; и допустимую (минимальную и максимальную) вероятность завершения Основная идея задачи распределения ресурсов между n проектами состоит в повышении вероятности завершения мегапроекта в директивные сроки при заданных начальных объемах инвестиционных ресурсов мегапроекта. Необходимо определить объем инвестиционных ресурсов Ckt, выделяемых k - му проекту в момент времениt >= 0, при которых целевая функция максимальна. Задача представлена решением основной и вспомогательной задач для всех проектов Gk. Построены алгоритмы реализации задач, показана их работоспособность на реальной экономической информации.
В настоящей статье производится анализ пространственных процессов грузоперевозок, описанных, например, в работах [1, 2]. Ставится задача обобщения транспортной задачи линейного программирования (ТЗЛП), теория которой и методы решения приведены в [3]. В классической постановке число складов считается заданным, запасы однотипного товара на всех складах известны и ограничены. Кроме того, затраты на перевозку единицы товара от каждого склада каждому потребителю постоянные, откуда следует, что пространственное положение складов и распределение потребителей задается априори. Очевидным обобщением ТЗЛП является оптимизация пространственного размещения заданного числа складов на территории распределения потребителей. В данной постановке имеются возможности и направления использования на практике полученных результатов, в частности, при решении задачи оптимального размещения оптовых складов продовольствия на городской территории
Математические модели и методика прикладного портфельного анализа при обосновании инвестиционных решений исследовались в статьях [1-2], в которых проведено обоснование необходимости разработки проблемно ориентированных информационных технологий. Однако предложенные в этих работах варианты решения этой задачи, по нашему мнению, требуют дополнительных исследований. В данной статье ставится задача разработки компьютерной программы поддержки принятия решений при выборе финансовых проектов в условиях неопределенности.
Субъективные оценки доходности и риска при обосновании инвестиционных решений исследовались в статьях [1-2], в которых проведено обоснование необходимости идентифицировать эти параметры для каждого лица, принимающего решения (ЛПР). Однако предложенные в этих работах варианты тестовых испытаний, по нашему мнению, требуют дополнительных исследований. В данной статье ставится задача разработки компьютерной модели оценки уровней рисков и упущенной выгоды при принятии инвесторами решений по реализации финансовых проектов
В работе [1] обоснованы методы идентификации параметров модели (1). Введен для локальных рынков интегральный показатель интенсивности труда, как отношение среднерыночнойактивности работников к ПТА. Предполагается, что значение этого; показателя постоянно для выделенной профессиональной группы при среднерыночных условиях оплаты труда и не зависит от квалификации, возраста работников и других индивидуальных характеристик