Аннотация: Рассматривается понятие индивидуально- оптимального равновесия в некооперативных играх. Описаны методы параметризации множества этих равновесий. Предлагается процедура поиска индивидуально-оптимальных равновесий в условиях частичной информированности игроков.

Ключевые слова: некооперативные игры, равновесие по Нешу, оптимальность по Парето, индивидуально-оптимальное равновесие.

ACM Classification Keywords: H4.2 Decision support

Link:

ПОИСК ИНДИВИДУАЛЬНО-ОПТИМАЛЬНЫХ РАВНОВЕСИЙ В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОЙ ИНФОРМИРОВАННОСТИ ИГРОКОВ

Сергей Мащенко

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p24.pdf

Аннотация. Использование разных типов данных при проведении вычислений (чисел с плавающей запятой одинарной, двойной, повышенной точности) существенно влияет на основные критерии оценки эффективности: быстродействие, точность и объемы вычислений. В работе исследовано влияние использования разных вариантов организации вычислений на эффективность алгоритмов метода базисных матриц. Предложен вариант построения системы поддержки принятия решения для организации вычислений на линейных моделях для достижения заданных значений параметров по основным критериям: точности и быстродействию.

Ключевые слова: линейная модель, типы данных, базисная матрица.

ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support

Link:

ОБ ОСОБЕННОСТЯХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДА БАЗИСНЫХ МАТРИЦ

Алексей Волошин, Всеволод Богаенко, Владимир Кудин

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p23.pdf

Аннотация: Предлагается методология построения кооперативных метаэвристических методов решения задач комбинаторной оптимизации на основе моделе-ориентированных алгоритмов. Ее особенностью является решение задачи путем поиска (оптимизации) в пространстве моделей, который проводится на основе частных моделей, сформированных базовыми (составными) алгоритмами. Описана схема таких методов, разработана кооперативная метаэвристика на основе алгоритмов оптимизации муравьиными колониями, проведено исследование эффективности предлагаемой методологии на основе анализов результатов вычислительного эксперимента.

Ключевые слова: комбинаторная оптимизация, моделе-ориентированные методы, кооперативные метаэвристики, оптимизация муравьиными колониями.

ACM Classification Keywords: G.1.6 Numerical Analysis Optimization, I.2.8 Artificial Intelligence: Problem Solving, Control Methods, and Search – Heuristic methods, General Terms: Algorithms.

Link:

КООПЕРАТИВНЫЕ МОДЕЛЕ-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ МЕТАЭВРИСТИКИ ДЛЯ ЗАДАЧ КОМБИНАТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Леонид Гуляницкий, Сергий Сиренко

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p22.pdf

Аннотация: В статье рассмотрена проблема размещения датчиков пожарной сигнализации. Указаны особенности и недостатки современных методов размещения таких датчиков, связанные с ограниченностью учета факторов, которые влияют на процесс как их размещения, так и использования. Предложен комплексный подход к оптимизации размещения датчиков, учитывающий условия внешней среды и внутренние особенности помещений, а также экспертные заключения и их объективизацию.

Ключевые слова: Пожаротушение, нечеткая логика, принятие решений, оптимизация.

ACM Classification Keywords: I.2.1 Applications and Expert Systems

Link:

ПРИНЦИПЫ И ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ ДАТЧИКОВ ПОЖАРНОЙ СИГНАЛИЗАЦИИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Александр Землянский, Виталий Снитюк

Abstract: Application of Monte-Carlo? method for determination of optical radiation flow density of forest fires in a cloudless atmosphere with dependence on optic-geometrical parameters of surface’s relief for the case of multi and single scattering is offered in this work. The use of initial directions of photon trajectory, free path length of the photon, coordinates of interact points between the photon and environment, also probabilities of photon’s getting to a receiver into the statistical modeling of direction of distribution of optical radiation of fires is proposed.

Keywords: Monte-Carlo? method, photon trajectory, radiation transfer.

ACM Classification Keywords: I.6 Simulation and Modeling. I.6.8 Types of Simulation - Monte Carlo.

Link:

STATISTICAL MODELING OF SPREAD OF OPTICAL FIELDS IN FIRES

Elena Visotskaja, Olga Kozina, Veronika Lachenova, Olga Remaeva, Tatiana Remaeva

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p20.pdf

Abstract: This paper investigates the procedures of sequential analysis and sifting of unpromising variants after restrictions and after the restriction on the goal function. On the basis of the modified procedure W and the general scheme of sequential analysis, the algorithm of solving the linear ordering problem is developed for the problems of discrete optimization.

Keywords: the linear ordering problem, the sequential analysis of variants.

ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support.

Link:

PROCEDURES OF SEQUENTIAL ANALYSIS AND SIFTING OF VARIANTS FOR THE LINEAR ORDERING PROBLEM

Pavlo Antosiak, Oleksij Voloshyn

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p19.pdf

Аннотация: Рассматривается многокритериальная комбинаторная задача лексикографической оптимизации на нечетком множестве альтернатив с линейными критериями. Исследуются свойства области допустимых решений. Излагается один из возможных подходов к решению многокритериальной комбинаторной задачи с линейными целевыми функциями на нечетком множестве альтернатив.

Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, дискретная оптимизация, нечеткое комбинаторное множество, комбинаторное множество перестановок, Парето-оптимальные решения, слабо, строго эффективные решения, нечеткое множество альтернатив, нечеткое мультимножество, функция принадлежности.

ACM Classification Keywords: G2.1 Combinatorics (F2.2), G1.6 Optimization

Link:

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ЛЕКСИКОГРАФИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С ЛИНЕЙНЫМИ ФУНКЦИЯМИ КРИТЕРИЕВ НА НЕЧЕТКОМ МНОЖЕСТВЕ АЛЬТЕРНАТИВ

Наталия Семенова, Людмила Колечкина, Алла Нагорная

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p18.pdf

Аннотация: Рассматривается проблема оптимизации производственного портфеля металлургического предприятия в месячном разрезе. Предлагается двухуровневая математическая модель, в которой комбинируется как планирование по дням в течение месяца, так и суточное планирование производства. В результате возникает специальная задача оптимизации, для решения которой можно применять приближенные комбинаторные алгоритмы.

Keywords: combinatorial optimization, production portfolio metallurgical works.

ACM Classification Keywords: G.1.6 Nunerical Analysis; G.2.1 Discrete Mathematics.

Link:

ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО РАСПИСАНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА

Александр Турчин

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p17.pdf

Аннотация: В работе описывается методика определения качества тестовых заданий с помощью которой проводится выделение в тесте несостоятельных заданий и заданий плохого качества. В работе проведен сравнительный анализ применения дихотомической и непрерывной шкал для оценивания.

Ключевые слова: качество тестовых заданий, коэффициент корреляции, валидность, несостоятельные тестовые задания, задания плохого качества, сложность тестового задания, субъект обучения.

ACM Classification Keywords: K.3.1 Computer Uses in Education

Link:

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ, ОЦЕНИВАЕМЫХ ПО НЕПРЕРЫВНОЙ ШКАЛЕ

Наталия Белоус, Ирина Куцевич, Ирина Белоус

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p16.pdf

Аннотация: В работе описывается методика определения качества тестовых заданий с помощью которой проводится выделение в тесте несостоятельных заданий и заданий плохого качества. В работе проведен сравнительный анализ применения дихотомической и непрерывной шкал для оценивания.

Ключевые слова: качество тестовых заданий, коэффициент корреляции, валидность, несостоятельные тестовые задания, задания плохого качества, сложность тестового задания, субъект обучения.

ACM Classification Keywords: K.3.1 Computer Uses in Education

Link:

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ, ОЦЕНИВАЕМЫХ ПО НЕПРЕРЫВНОЙ ШКАЛЕ

Наталия Белоус, Ирина Куцевич, Ирина Белоус

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p16.pdf

Abstract: The multicriterion problem of discrete optimization on the feasible combinatorial set of polyarrangements is examined. Structural properties of feasible region and different types of efficient decisions are explored. On the basis of development of ideas of Euclidean combinatorial optimization and method of general criterion possible approaches for the solution of multicriterion combinatorial problem on the set of polyrrangements is developed and substantiated.

Keywords: multicriterion optimization, discrete optimization, polyarrangements, Pareto-optimal solution, weakly and strongly efficient solutions, combinatorial set of polyarrangements.

ACM Classification Keywords: G 2.1 Combinatorics (F2.2), G 1.6 Optimization

Link:

MULTICRITERION PROBLEMS ON THE COMBINATORIAL SET OF POLYARRANGEMENTS

Natalia Semenova, Lyudmyla Kolechkina

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p15.pdf

Abstract: The problem under discussion is to check whether a given combinational network realizes a system of incompletely specified Boolean functions. SAT-based procedure is discussed that formulates the overall problem as conventional conjunctive normal form (CNF) on the basis of encoding of multiple-output cubes the Boolean functions are specified on and checking whether the combinational network realizes them using a SAT solver. The novel method is proposed that speeds up the SAT-based procedure due to suggested efficient procedure of logarithmic encoding multiple-output cubes that allows reducing the number of variables to be additionally introduced into the CNF under construction.

Keywords: design automation, verification, simulation, CNF satisfiability.

ACM Classification Keywords: B.6.2 Logic Design: Reliability and Testing; G.4 Mathematical Software: Verification; B.6.2 Reliability and Testing: Error-checking.

Link:

SAT-BASED METHOD OF VERIFICATION USING LOGARITHMIC ENCODING

Liudmila Cheremisinova, Dmitry Novikov

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p14.pdf

Аннотация: В статье проанализирован характер данных о пользователях в сети WWW и метрики сайтов с точки зрения возможности их использования для сегментации посетителей Web-сайтов, предложена классификация таких метрик, рассмотрены основные пути и средства сбора и визуализации сведений о пользователях. Дан сравнительный анализ основных методов сегментации "с учителем" и "без учителя", а также средств сегментации различной сложности, в том числе Google Analytics, Web Mining for Clementine. Рассмотрены основные показатели качества сегментации и предложен адаптированный вариант процесса Cross-Industry? Standard Process for Data Mining для сегментации.

Ключевые слова: Web user segmentation, Web usage mining, Internet marketing.

ACM Classification Keywords: H.2.8 Database Applications - Data mining. J.1 Administrative data processing - Marketing.

Link:

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА СЕГМЕНТАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ WEB-САЙТОВ

Дмитрий Ночевнов

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p13.pdf

Аннотация: Приводятся результаты исследования разрабатываемого подхода к решению дискретной некорректной обратной задачи с использованием методов псевдообращения и случайных проекций. В известных обратных задачах Филипса и Барта получена относительная ошибка восстановления сигнала не хуже, чем для методов регуляризации Тихонова.

Ключевые слова: обратная задача, устойчивое решение, случайные проекции, регуляризация Тихонова

ACM Classification Keywords: I.5.4 Signal processing, I.6 Simulation and Modeling, G.1.9 Integral Equations

Link:

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ РЕШЕНИЯ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЕКЦИЙ

Елена Ревунова, Дмитрий Рачковский

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p12.pdf

Аннотация: В основе байесовского подхода лежит определение таких структур описания объектов, для которых возможно построение эффективных (оптимальных) процедур распознавания. В настоящее время эти вопросы решены для дискретных объектов с независимыми признаками и объектов, которые описываются цепями Маркова. Получены детерминированные оценки погрешности байесовской процедуры распознавания в зависимости от размеров классов (обучающих выборок), количества признаков и количества значений признаков.

Ключевые слова: Байесовская процедура; погрешность процедуры; цепь Маркова; обучающая выборка.

ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support.

Link:

ЭФФЕКТИВНОСТЬ БАЙЕСОВСКИХ ПРОЦЕДУР РАСПОЗНАВАНИЯ

Александра Вагис, Анатолий Гупал

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p11.pdf

Аннотация: В работе представлена формальная постановка сложностно - структурного подхода к исследованию области применимости алгоритма PROFIT (PROfile Forward and Inverse Tomographic modeling). Основная идея состоит в определении кластера моделей среды (разреза геологического строения земной коры), представленных изображениями, которые с допустимой погрешностью восстанавливаются алгоритмом. Метрика в пространстве изображений задается специальным образом. Она учитывает изменение поля скоростей и аномальные включения, количественный и качественный состав которых отражает этапы усложнения моделей сред.

Ключевые слова: сейсмическое профилирование, томография, прямое моделирование, синтетическая модель.

ACM Classification: G1.10. Mathematics of Computing - Applications

Link:

СЛОЖНОСТНО–СТРУКТУРНЫЙ ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ ОБЛАСТИ ПРИМЕНИМОСТИ АЛГОРИТМА PROFIT

Татьяна Ступина, Иван Кулаков

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p10.pdf

Аннотация: Рассмотрены свойства основных линейных структур в евклидовых пространствах, развиты конструктивные способы их описания и построения на основе систематического развития и применения аппарата псевдообращения по Муру - Пенроузу. Важность приведённых результатов проиллюстрирована на широком спектре прикладных задач: от регрессионного анализа и задач прогноза до теории оптимального управления.

Ключевые слова: Псевдообращение по Муру - Пенроузу, сингулярное представление матрицы, метод наименьших квадратов, линейная регрессия, системы оптимального управления, прогноз, кластеризация, искусственные нейронные сети.

ACM Classification Keywords: G.3 Probability and statistics, G.1.6. Numerical analysis: Optimization; G.2.m. Discrete mathematics: miscellaneous.

Link:

ЛИНЕЙНЫЕ СТРУКТУРЫ В ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧАХ И КОНСТРУКТИВНЫЕ МЕТОДЫ ИХ ОПИСАНИЯ

Николай Кириченко, Владимир Донченко

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p09.pdf

Аннотация: В работе представлена сегментация мультиспектральных изображений шейки матки. Представлена сеть Кохонена для сегментации изображений и коротко изложена ее суть. Приведены результаты работы, сделан анализ полученных результатов и выводы относительно проведенной работы.

Ключевые слова: сегментация, сеть Кохонена, шейка матки, диагностика.

ACM Classification Keywords: I.5.1 Pattern Recognition - Neural nets

Link:

СЕГМЕНТАЦИЯ АНОМАЛЬНЫХ ОБЛАСТЕЙ НА МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ ШЕЙКИ МАТКИ

Катерина Малышевская

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p08.pdf

Abstract. The problems of artificial neuron networks (ANN) applicability for forecasting of hazardous pollutants (HP) discharge into the atmosphere are considered in this article. It is spoken in detail about existing approaches’ and methods’ advantages and disadvantages. The fundamental scheme of ANN usage for modelling is offered. The scope of its applicability is described.

Keywords: emergency, artificial neuron networks, air pollution, gas dispersion.

ACM Classification Keywords: H.3.4 Systems and Software

Link:

AN INVESTIGATION OF PROBLEM OF ARTIFICIAL NEURON NETWORKS APPLICABILITY FOR SOLUTION OF PROBLEM OF FORECASTING OF GAS DISPERSION IN ATMOSPHERE

Igor Shostak, Valentina Davidenko

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p07.pdf

Abstract: The problem state and multicriteria optimization procedure of neural network classifier’s architecture is considered. The scalar convolution of criteria with nonlinear trade-off scheme is offered as a goal function. The search methods of optimization with discrete arguments are used. The neural network classifier of texts as an example is given.

Keywords: multicriteria optimization, neural nets, classifier.

ACM Classification Keywords: H.1 Models and Principles – H.1.1 – Systems and Information Theory; H.4.2 – Types of Systems; C.1.3 Other Architecture Styles – Neural nets

Link:

THEORETIC-EXPERIMENTAL MULTICRITERIA METHOD FOR NEURAL NETWORK CLASSIFIERS’ ARCHITECTURE

Albert Voronin, Yuriy Ziatdinov, Anna Antonyuk

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p06.pdf

Abstract: The work suggests a complex informational technology for sign language modeling (for Ukrainian sign language implementation). The technology and corresponding mathematical model for formalization of sign language primitives, dactyl alphabet and face mimics primitives have been suggested. The corresponding software applications have been created which allow gestures as well as face mimics storage and reproduction. The results have been analyzed and the roadmap for further research has been created

Keywords: Sign language modeling, Computer technology, Face mimics modeling, Ukrainian sign language

ACM Classification Keywords: I.2.8 Problem Solving, Control Methods, and Search H.1.1 Systems and Information

Link:

COMPUTER TECHNOLOGY FOR SIGN LANGUAGE MODELLING

Iurii Krak, Iurii Kryvonos, Olexander Barmak, Anton Ternov, Bohdan Trotsenko

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p05.pdf

Abstract: The basic construction concepts of multivalued intellectual systems (MIS), which are adequate to primal problems of person activity and using hybrid tools with many-valued coding are considered. The concepts are agreed with the dialectic laws opened by a man and their manifestations in problems connected with creation of identification systems prediction and recognition of imagery in which the interactive operational mode is a main part of the whole complex of intellectual properties. The law of unity and struggle of contrasts changes and alternation of coding indications of messages about objects in neurons of a brain - from space to temporal and from two-place to multivalued.

Keywords: multivalued intellectual system, language systems, parallelism (spatial), AFP (algebra of finite predicates ), AFP-structures, knowledge base, multiplevalued logic, multistate reversible element.

ACM Classification Keywords: I.2.4. Knowledge Represetation Formalisms and Methods.

Link:

METHODS OF SYNTHESIZING REVERSIBLE SPATIAL MULTIVALUED STRUCTURES OF LANGUAGE SYSTEMS

Grigoriy Chetverikov, Irina Leshchinskaya, Irina Vechirskaya

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p04.pdf

Аннотация: В статье рассмотрен метод автоматизированного создания тезауруса терминов предметной области на основе синтактико-семантического анализа естественно-языковых текстов для повышения релевантности поиска в полнотекстовых локальных поисковых системах. Использование предложенного метода позволяет сократить затраты времени на составление и редактирование тезауруса.

Ключевые слова: локальные полнотекстовые поисковые системы, тезаурус терминов, синтактико- семантический анализ.

ACM Classification Keywords: I.2.7 Natural Language Processing - Text analysis

Link:

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ СОЗДАНИЕ ТЕЗАУРУСА ТЕРМИНОВ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ ЛОКАЛЬНЫХ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМ

Виталий Величко, Павел Волошин, Светлана Свитла

http://foibg.com/ibs_isc/ibs-15/ibs-15-p03.pdf

Аннотация: В статье рассмотрен алгоритм построения онтологии виртуальной лаборатории автоматизированного проектирования. Сформулированы требования, согласно которым разработана онтология. Приведены фрагмент глоссария и пример реализации разработанной онтологии специальными программными средствами.

Ключевые слова: Виртуальная лаборатория; автоматизация проектирования; онтология.

ACM Classification Keywords: J.6 Computer-Aided? Engineering – Computer-Aided? Design (CAD); K.4.3 Organizational Impacts – Computer-Supported? Collaborative Work.

Link:

БАЗОВАЯ ОНТОЛОГИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ ЛАБОРАТОРИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЕНСОРНЫХ СИСТЕМ

Александр Палагин, Владимир Романов, Крассимир Марков, Виталий Величко, Игорь Галелюка, Крассимира Иванова, Петер Станчев, Илия Митов, Милена Станева

Аннотация: В данной работе предлагается расширенное толкование понятия «текст естественного языка» и предлагается схема полного освоения его семантического ресурса за счёт «компьютерного понимания» и диалога. Указываются средства достижения указанной цели в процессе семантической обработки текстов – использование трёхуровневой онтологии для извлечения из текста онтологического смысла, а также ввод обратной связи для дополнительного уточнения в диалоге содержания дискурса.

Ключевые слова: семантический анализ текста, онтология, смысл, диалог.

ACM Classification Keywords: 1.2.7 Natural Language Processing - Text analysis

Link:

СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА: ЦЕЛИ И СРЕДСТВА

Леонид Святогор, Виктор Гладун