Архив статей журнала
Управление рисками при решении экологических проблем, задач охраны окружающей среды, реабилитации загрязненных территорий и планирования землепользования требует применения современных компьютерных систем поддержки принятия решений. В статье представлена компьютерная система поддержки принятия решений DecernsFMCDA, которая включает в себя как широко известные методы многокритериального анализа решений, так и оригинальные подходы к анализу неопределенностей, основанные на применении нечетких множеств и вероятностных методов. Сделан обзор доступных на сегодняшний день компьютерных систем многокритериального анализа решений, детально описаны структуры системы поддержки принятия решений DecernsFMCDA и ее основных компонент, а также отличия от других систем, реализующих методы многокритериального анализа решений. Перечислены классические, вероятностные и оригинальные нечеткие модели многокритериального анализа решений, реализованные в составе системы, приведены схемы и описания общей модульной архитектуры DecernsFMCDA и оригинальных библиотек многокритериального анализа решений, а также библиотеки работы с нечеткими числами. Практическое применение DecernsFMCDA рассматривается на примере многокритериальной задачи поиска оптимального способа производства одностенных углеродных нанотрубок, при решении которой используются оригинальные нечеткие модели FTOPSIS и FMAVT, реализованные в рамках системы. В настоящее время DecernsFMCDA является единственной системой, в которой фактически реализованы все основные методы для решения дискретных задач многокритериального анализа решений, в том числе в условиях неопределенности. Система позволяет формировать и исследовать сценарии с применением различных моделей многокритериального анализа решений, в том числе с разными наборами параметров заданных моделей, для последующего сравнения и анализа выходных результатов в рамках процесса поддержки принятия решений.
Теория группового принятия решений широко применяется в различных областях человеческой деятельности. В рамках данной теории предложены различные методы голосования, оценки консенсуса среди участников группового анализа решений и рекомендаций по выбору/ранжированию альтернатив. Для практической реализации указанных методов разработаны компьютерные системы группового анализа и поддержки принятия решений. В данной работе представлен модуль DecernsFMCDA-G-FT для группового анализа решений с использованием нечеткой многокритериальной модели Fuzzy TOPSIS. Модуль является компонентом разрабатываемой системы поддержки принятия групповых решений DecernsFMCDA-G и содержит необходимый функционал для постановки задачи, сбора экспертной информации, проведения оценок и анализа результатов. Визуализация индивидуальных предпочтений и групповых оценок, а также возможность выбора различных подходов к ранжированию исследуемых альтернатив дают наглядное представление о процессе группового многокритериального анализа. При решении прикладных задач могут быть использованы входные нечеткие величины различной формы, несколько методов вычисления функций от нечетких чисел, а также различные методы ранжирования нечетких величин. В качестве примера решена задача многокритериальной сортировки претендующих на работу кандидатов с использованием модуля DecernsFMCDA-G-FT. Разработанный модуль предназначен для использования в рамках университетских курсов по теории принятия решений, анализу и управлению рисками, а также для многокритериального анализа широкого круга научно-прикладных задач.
В статье описано ПО для решения задач оптимального управления каталитическим процессом в реакторе идеального смешения. На основе математической модели процесса в реакторе идеального смешения сформулирована в общем виде задача оптимального управления. В качестве управляющего параметра рассматривается температура хладоагента, на значения которой наложены ограничения. Приведен пошаговый алгоритм численного решения поставленной задачи, в основу которого положен эволюционный метод искусственных иммунных систем. Применение данного метода дает возможность получить приближенное решение задачи за приемлемое с практической точки зрения время. На основе сформулированного алгоритма разработано приложение для каталитической реакции димеризации a-метилстирола в присутствии цеолитного катализатора NaHY, продукты которой (линейные димеры) широко применяются в промышленном производстве. Для расчета процесса в реакторе идеального смешения в программе реализован ряд численных методов. В программном средстве имеется возможность настройки пользователем параметров как каталитического процесса, так и алгоритма метода искусственных иммунных систем. Критерий оптимизации задается пользователем в ходе работы программы, что позволяет применять ее для различных постановок задач каталитического процесса димеризации α-метилстирола и получать набор оптимальных концентраций веществ и оптимальный температурный режим, соответствующие заданным показателям протекания процесса. Приведено решение задачи поиска оптимального температурного режима рассматриваемого каталитического процесса, критерием оптимальности которой является достижение максимального выхода линейных димеров при минимальном выходе циклических димеров и тримеров.
В работе решается прикладная задача совершенствования существующей системы диагностики критического футерованного оборудования без его вывода из эксплуатации. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения уровня автоматизации и объективности принятия решений при эксплуатации этого оборудования для предотвращения аварийных ситуаций на производстве. Целью являются проектирование архитектуры и разработка системы поддержки принятия решений в процессе мониторинга технического состояния критического футерованного оборудования. Для высокоуровневого проектирования архитектуры данной системы использован язык моделирования архитектуры ArchiMate. Для проектирования статической структуры системы в виде основных сущностей, реализующих функционал системы по поддержке принятия решений о допустимости использования критического футерованного оборудования, применены объектно-ориентированный подход (включая объектно-ориентированный анализ, объектно-ориентированное проектирование и программирование) и унифицированный язык моделирования UML. В ходе работы построена модель верхнеуровневой архитектуры системы поддержки принятия решений при мониторинге технического состояния критического футерованного оборудования. Выполнен анализ функционала, проведено объектно-ориентированное проектирование статической структуры системы поддержки принятия решений. Разработано ПО системы поддержки принятия решений в процессе мониторинга технического состояния критического футерованного оборудования, позволяющее генерировать рекомендации относительно режимов его эксплуатации и осуществлять профилактическую диагностику данного оборудования. Разработанное ПО протестировано в условиях металлургического производства в технологическом процессе диагностики передвижных миксеров ПМ350 на Алчевском металлургическом комбинате.
Автономная навигация мобильных роботов внутри помещения привлекает внимание исследователей компьютерного зрения уже многие годы. Для решения данной задачи предложены разнообразные подходы и алгоритмы. Для выполнения заложенных в роботах алгоритмов они должны уметь оценивать трехмерную структуру окружающей среды. Однако визуальные датчики, такие как обычные камеры, не позволяют получать достаточное количество информации из-за ограниченного угла обзора. Авторы данного исследования предлагают комплексный подход для трехмерного моделирования внутренней среды. Система компьютерного зрения, рассматриваемая в работе, состоит из всенаправленной камеры и источника структурированного света. Всенаправленная камера обеспечивает широкий спектр информации, в то время как лазерный луч легко обнаружить и извлечь для дальнейшего анализа. Для получения достоверных результатов измерений система должна быть откалибрована. С этой целью предлагается усовершенствованный метод внешней калибровки. Рассматривается реконструкция внутренней среды помещения на базе аналогичной системы компьютерного зрения, а также алгоритма, включающего в свой состав нейронную сеть семантической сегментации. Для выполнения алгоритмов методов калибровки и трехмерного моделирования требуется одно входное изображение. Предложенные методы в значительной степени ускоряют процесс обработки данных без потери точности в измерениях. Их экспериментальная оценка осуществлялась с помощью данных, генерируемых посредством разработанного авторами ранее симулятора.
статье показаны проектирование и разработка подсистемы воспроизведения виртуальных тренажеров с биологической обратной связью в рамках построения инструментального комплекса для создания, воспроизведения и сопровождения иммерсивных виртуальных тренажеров с биологической обратной связью. Данная подсистема позволяет осуществлять запуск и функционирование разработанных тренажеров с возможностью погружения в виртуальную реальность. Кроме того, в системе предусмотрено взаимодействие с оборудованием биологической обратной связи, в рамках которого оператору доступны необходимые для работы инструменты запуска, управления и внесения изменений. Предлагаемая подсистема является частью большого программно-аппаратного комплекса. В рамках проектирования и разработки рассмотрено взаимодействие между тренажером, оборудованием и подсистемой воспроизведения с указанием используемых технических средств. Показан набор средств реализации с учетом прикладных систем и подсистем, которые в значительной степени могут определять рабочую нагрузку всей системы в целом и обеспечивать существенно новый уровень воспроизведения виртуальных тренажеров. Такой уровень потенциально способствует повышению комфорта и эффективности как для оператора, так и для пользователя. Разработанный программный комплекс можно использовать на всем промежутке функционирования тренажера в рамках его жизненного цикла. С использованием данного решения реализован виртуальный тренажер для выполнения работ на высоте, с помощью которого можно провести тестирование на акрофобию и профилактику тревожных расстройств с возможностью изменения параметров виртуальной среды в зависимости от состояния пользователя.
Статья посвящена проблеме персонализации интерфейса прикладных программ к индивидуальным особенностям пользователей на основе применения нейросетевых технологий. Новизной предложенного подхода является формирование прототипа интерфейса путем подбора каждого элемента меню отдельно, позволяющего сформировать персонализированный интерфейс. Предлагается использование инструментальной среды, включающей набор компонентов интерфейсной части, из которых динамически генерируется уникальный прототип интерфейса, адаптированный под особенности каждого пользователя. В качестве инструмента для подбора компонентов интерфейса использована глубокая нейронная сеть, представленная в виде многослойного перцептрона. Входными параметрами нейронной сети являются отличительные особенности пользователей, выходными - компоненты будущего прототипа интерфейса. В качестве критериев адаптации интерфейсной части приложений выбраны профессиональные, психофизиологические характеристики пользователей, их демографические особенности, а также эмоциональное состояние. Выходными параметрами являются компоненты интерфейса: размер шрифта текста и гиперссылок, размер и расстояние между элементами веб-страницы, вид подсказок и контекстного меню, сообщения пользователю, цветовая гамма, наличие окна для поиска информации и др. В результате разработана инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ c использованием нейросетевых технологий. В ходе работы программного средства пользователи проходят оценку своих характеристик с помощью базовых тестов IТ-сферы и психологии. Для определения эмоционального тона, возраста и пола в системе используется библиотека Deepface языка Python, которая реализует алгоритм на основе обученной сверточной нейронной сети. Внедрение предложенной инструментальной среды позволит обеспечить удобное взаимодействие между пользователями и программным приложением.
В статье рассмотрены проблемы создания панели управления для веб-проектов. Приведена реализация программного модуля, написанного на языке программирования PHP, позволяющего создавать панель администратора для веб-ресурсов без необходимости верстки элементов управления, за счет предустановленного в модуле шаблона Gentelella Admin (разработан и поддерживается Colorlib и AigarsSilkalns). Описанный модуль может использоваться как в проектах, построенных на базе популярной MVC-модели, так и в ресурсах, написанных на базе PHP-фреймворка. Панель управления включает множество типовых элементов управления (поля ввода, переключатели, таблицы, списки и т.п.) и может поддерживать пользовательские компоненты, добавляющие новые элементы управления. Цель исследования - оптимизация процесса разработки веб-проектов посредством применения созданного модуля. Предметом рассмотрения являются способы реализации административной панели веб-приложения. Представленный модуль позволяет генерировать коды HTML, CSS и JS для визуализации панели управления. Интерфейс пользователя задается в виде PHP-кода. В нем создаются объекты - элементы интерфейса, которые группируются в нужные разработчику формы и панели. Использование модуля позволяет уменьшить время на формирование панели управления, а также создавать приложения без навыков в верстке и организации работы клиентской стороны пользовательского интерфейса. Теоретическая значимость работы заключается в анализе типовых элементов панели администратора и описании принципов работы созданного модуля по генерации административной панели. Практическая значимость состоит в уменьшении времени разработки веб-проектов за счет применения модуля генерации панели управления.
Задача детектирования объектов является общей для любого типа изображений, отличаются только показатели качества детектирования и технологическое обеспечение процесса. Базой для данного исследования послужили материалы аэрофотосъемки промышленных объектов. Камеральная обработка снимков аэрофотосъемки путем перекрытия исходных фотоснимков для получения ортофотопланов отснятой местности является сложным и затратным процессом, автоматизация которого носит фрагментарный характер. Настоящая статья содержит решение по автоматизации этапа построения контуров промышленных объектов в рамках процесса их детектирования на ортофотоплане. В качестве подхода, обеспечивающего автоматизацию, использовано моделирование обученной сверточной нейронной сети с одноэтапным прохождением по SSD-алгоритму и на основе метода обратного распространения ошибки. Результатом работы стал программный комплекс, способный выделить и классифицировать несколько объектов на ортофотоплане. Описаны типы и способы хранения генерируемых данных для оптимальной работы с программным комплексом, а также процесс перехода от системы координат снимка к пространственной системе координат с использованием файлов привязки ортофотопланов. Практическая значимость результатов заключена в том, что все шаги по разработке программного комплекса описаны: приведено обоснование выбора технологий и алгоритмов, выявлены и сформулированы требования к программному комплексу, описан процесс обучения нейронной сети, приведена структура проекта. Это позволяет не только воспроизвести предложенное решение задачи автоматизации, но и масштабировать его с учетом входных параметров детектирования промышленных объектов на ортофотопланах.