| Найдено документов - 3 | Статьи из номера журнала: Прикладная информатика : научно-практический журнал. Т. 21, № 1. – 2026. – 142 с. – ISSN 1993-8314. – Текст : непосредственный. | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
| Автор(ы): | Кычкин, А.В., Черницин, И.А. |
| Ключевые слова: | Интернет вещей, Искусственный интеллект, Машинное обучение с подкреплением, Системная архитектура, Экологический мониторинг |
| Аннотация: | Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из-за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и информацией с датчиков, установленных в центральных районах города или на границах санитарно-защитных зон крупных производств, невозможно описать аналитически, в связи с чем формализация знаний экологов и последующая автоматизация обнаружения объектов, ответственных за формирование опасных уровней концентраций в точках контроля, является актуальной задачей. Цель исследования – разработка алгоритма непрерывной оптимизации поисковых стратегий за счет применения технологии аппроксимированного динамического программирования (Approximate Dynamic Programming). В статье впервые предложено реализовать механизм ADP на основе Q-обучения, которое, в свою очередь, производится в режиме имитационного моделирования за счет взаимодействия с моделью Лагранжа, описывающей физические процессы рассеиваний загрязнений. Разработанная модель учится выбирать наилучшие поисковые шаги (действия) на размеченной карте местности с учетом функции стоимости, аппроксимированной нейросетью, с учетом метеофакторов и рельефа местности, что является новым технологическим решением. Проведено проектирование базовых информационных процессов, в том числе рассмотрены процессы сбора и предобработки данных измерений концентраций вредных веществ и метеоданных в точках контроля, подготовка таблицы для Q-обучения и ее использование для тренировки нейросетевой модели, применение модели для решения задачи определения источника аварийного выброса. Результаты экспериментальной проверки показали, что разработанный и интегрированный в состав платформы цифрового экомониторинга микросервис хорошо улавливает особенности процессов рассеивания промышленных загрязнений в атмосферном воздухе и может быть использован для автоматизированной идентификации источника выброса в динамике. Средние значения вклада источника аварийного выброса в формирование загрязнения на заданной территории отличаются от значения, рассчитанного на примере УПРЗА, не более чем на ١٥ ٪, что позволяет судить о высокой степени достоверности результатов и возможности их сопоставления с методиками ГОСТа, работающими в статике |
| Поиск: | Источник |
2. Статья из журнала
| Автор(ы): | Гераськин, М.И. |
| Ключевые слова: | Агрегативная игра, Дуополия, Информационное управление, Некооперативная игра, Рефлексивная модель |
| Аннотация: | В статье рассматривается теоретико-игровая модель, описывающая взаимодействие двух фирм, продающих идентичный товар, которая является классической моделью дуополии. Модель выражает конкуренцию фирм, поскольку целевые функции игроков выражают их полезность (прибыль) и являются взаимно противоречивыми, т. е. рассматривается некооперативная антагонистическая игра. Целевые функции игроков сформированы на основе линейной обратной функции спроса на товар и линейных функций затрат фирм-игроков. Решением игры является равновесие Нэша, для определения которого используется система необходимых условий оптимальности первого порядка. В отличие от классического подхода, модель включает два новых аспекта. Во-первых, игроки рассматриваются как рефлексирующие, т. е. каждый игрок выдвигает гипотезу о возможной реакции контрагента, которая формально выражается в виде предположительной вариации – это ожидаемое изменение выпуска одного игрока в ответ на единичный прирост выпуска другого. Во-вторых, агрегативная игра в модели дуополии, в которой целевые функции игроков взаимозависимы, анализируется с позиций управления поведением одного из игроков через манипулирование его ментальными представлениями о намерениях другого игрока. Анализ игры базируется на рефлексивной модели поведения игроков, в рамках которой игроки последовательно предсказывают представления друг друга, в результате чего определяется ментальная модель одного из игроков, оптимальная с позиций другого игрока. Предлагается итерационная процедура индуцирования этой ментальной модели у управляемого игрока посредством создания фантомных экземпляров управляющего игрока. Проведенные численные эксперименты иллюстрируют различные аспекты процесса ментального управления, в результате которого технические характеристики фирм-игроков, например их объемы производства товаров, взаимодействуют с ментальными параметрами поведения лиц, принимающих решения, образуя киберфизическую систему |
| Поиск: | Источник |
3. Статья из журнала
| Автор(ы): | Михеев, А.В. |
| Ключевые слова: | Выручка, Гарантированный срок службы, Математическое ожидание, Объем продаж, Ожидаемый срок службы, Плотность распределения вероятностей, Покупательская способность, Производящая функция вероятностей, Фактический срок службы, Цена на товар |
| Аннотация: | Предложена многофакторная вероятностная модель продажи товара на электронной торговой площадке (маркетплейсе), позволяющая рассчитать зависимость таких ключевых показателей эффективности продаж, как объем продаж и выручка продавцов, от временных характеристик надежности товара: фактического срока службы, гарантированного (установленного производителем) срока службы и ожидаемого (желаемого потребителем) срока службы товара. Предполагалось, что товара на маркетплейсе неограниченно много и, кроме того, каждый потребитель приобретает только одну его единицу, выбирая продавца в пределах окна покупательских возможностей по минимальной цене. Показано, что объем продаж и выручка от продажи товара являются случайными величинами, математические ожидания которых, а также их законы распределения можно представить в виде функционалов от распределений вероятностей вышеперечисленных характеристик надежности товара. В рамках предложенной вероятностной модели продажи товара выведены формулы для этих функционалов. В частном случае, когда сроки службы товара не зависят от цены, а сама цена описывается одно- или двухпараметрическим показательным законом распределения, получены математические выражения для законов распределения и начальных моментов количества проданного товара и выручки продавцов. Проведен анализ зависимости математических ожиданий объема продаж и выручки от среднего фактического, среднего гарантированного и среднего ожидаемого сроков службы товара. В качестве примера, учитывающего влияние ценозависимости сроков службы товара на объем продаж, выручку и прибыль, рассмотрена продажа смартфонов на маркетплейсе «Яндекс. Маркет». На основе эмпирических данных установлена зависимость от цены отношения гарантированного срока службы к фактическому, и с ее помощью проведено численное моделирование, раскрывающее влияние параметров, входящих в законы распределения сроков службы, на средний объем продаж смартфонов и среднюю прибыль от их продажи |
| Поиск: | Источник |