开放存取 开放存取  受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##  受限制的访问 订阅存取

编号 8 (2025)

封面

完整期次

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

Topical issue

K 90-letiyu B.T. Polyaka (04.05.1935–03.02.2023)

- -.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):3-5
pages 3-5 views

POISKOVYY METOD STOKhASTIChESKOY NESTATsIONARNOY OPTIMIZATsII FUNKTsII S GEL'DEROVSKIM GRADIENTOM

AKINFIEV I., GRANIChIN O., TARASOVA E.

摘要

В статье рассматривается поисковый метод стохастической оптимизации с возмущением на входе, предназначенный для отслеживания изменений точки минимума функции (трекинга) с гельдеровским градиентом в условиях наблюдений при почти произвольных неизвестных ограниченных помехах (unknown–but–bounded noise). Подобные методы используются в задачах адаптивного управления (энергетика, логистика, робототехника, трекинг целей), оптимизации зашумленных систем (биомоделирование, физические эксперименты) и онлайн-обучения с дрейфом параметров данных (финансы, потоковая аналитика). В качестве апробации алгоритма исследуется эффективность его работы в условиях, имитирующих отслеживание эволюции человеческих ожиданий в задачах обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека и при отслеживании центра кластера задач в системах массового обслуживания. Поисковые методы с возмущениями на входе активно развивались в работах Б.Т. Поляка с 1990 г.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):6-31
pages 6-31 views

O NADEZhNOM VOSSTANOVLENII SIGNALOV PO NEPRYaMYM NABLYuDENIYaM

BEKRI Y., NEMIROVSKIY A., YuDITsKIY A.

摘要

Рассматривается линейная обратная задача с неопределенностью, где требуется восстановить неизвестный сигнал по зашумленным наблюдениям. Исследуются свойства устойчивых полиэдральных оценок для случаев ограниченного и разреженного загрязнения. Показано, как такие оценки могут быть построены с помощью процедур выпуклой оптимизации.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):32-59
pages 32-59 views

TOChNYE APPROKSIMATsII MNOZhESTV S VEROYaTNOSTNYMI OGRANIChENIYaMI S POMOShch'Yu PAKETNOGO VEROYaTNOSTNOGO MASShTABIROVANIYa

MIRAS'ERRA V., MAMMARELLA M., DABVENE F., ALAMO T.

摘要

Вычисление "надежных" в вероятностном смысле областей остается актуальной проблемой в стохастических постановках задач теории систем. В данной работе представлена основанная на случайной выборке процедура для получения "точных" внутренних аппроксимаций вероятностно-надежной области. Предлагаемый подход не требует каких-либо предположений о распределении вероятностей, а внутренняя аппроксимация может быть найдена в автономном режиме (офлайн).
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):60-81
pages 60-81 views

OPTIMAL'NOE ROBASTNOE SLEZhENIE DLYa DISKRETNOGO MINIMAL'NO-FAZOVOGO OB\"EKTA PRI NEIZVESTNYKh SMEShchENII I NORME VNEShNEGO VOZMUShchENIYa I NORMAKh NEOPREDELENNOSTEY

Sokolov V.

摘要

Для дискретного минимально-фазового объекта управления с известной приближенной номинальной моделью, ограниченным смещенным внешним возмущением и операторными возмущениями по выходу и управлению рассмотрена задача оптимального отслеживания заданного ограниченного сигнала. Смещение и норма внешнего возмущения и нормы операторных возмущений предполагаются неизвестными. Показателем качества слежения служит зависящая от названных неизвестных параметров и задающего сигнала наихудшая асимптотическая ошибка отслеживания заданного ограниченного сигнала в классе рассматриваемых возмущений. Решение задачи оптимального слежения с заданной точностью базируется на оптимальной квантификации возмущений в рамках ℓ1-теории робастного управления, полиэдральном оценивании неизвестных параметров и использовании показателя качества задачи управления как идентификационного критерия.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):82-98
pages 82-98 views

O PROBLEME OPTIMAL'NOGO UPRAVLENIYa S UPRAVLENIEM V DISKE

KhIL'DEBRAND R., ShIKAKE MAPUNGVANA T.

摘要

Рассматривается задача быстродействия с симметрией типа Фуллера и управлением в двухмерном диске единичного радиуса. Задача обладает аналитическим решением, с неявным представлением функции Беллмана. Оптимальное значение этой задачи служит в качестве верхней границы на оптимальное значение другой задачи оптимального управления с симметрией типа Фуллера, содержащей в оптимальном синтезе особый режим второго порядка и решающейся аналитически.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):99-115
pages 99-115 views

REShENIE ZADACh O MNOGOTOVARNYKh SETEVYKh POTOKAKh BOL'ShOY RAZMERNOSTI NA GRAFIChESKIKh PROTsESSORAKh

ChZhAN F., BOYD S.

摘要

Рассматривается задача о многотоварных сетевых потоках из всех пар узлов в сети с ребрами, имеющими заданные пропускные способности. При обычном подходе для каждой пары узлов “источник–назначение” на каждом ребре отслеживается отдельный поток. В статье используется более эффективная формулировка, в которой потоки с одним и тем же узлом-назначением объединяются, что позволяет уменьшить количество переменных в k раз, где k – размер сети. Задачи с сотнями узлов, с общим числом переменных порядка миллиона, могут быть решены стандартными общими методами внутренней точки на центральных процессорах (CPU); ниже используются совместимые с графическими процессорами (GPU) алгоритмы, которые могут решать такие задачи гораздо быстрее и, кроме того, масштабируются на гораздо большие задачи, с миллиардом переменных. Представленный метод основан на прямо-двойственном гибридном градиентном алгоритме и использует несколько особенностей задачи для эффективных вычислений на GPU. С помощью численных экспериментов показано, что прямо-двойственный метод многотоварных сетевых потоков ускоряет современные коммерческие решатели от 100 до 1000 раз и масштабируется на задачи гораздо большего размера. Приведена реализация данного метода с открытым исходным кодом.
Avtomatika i telemehanika. 2025;(8):116-134
pages 116-134 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».