Стохастическая оптимизация в информатике

О журнале:

Журнал публикует статьи и заметки, содержащие новые научные результаты в области теоретических и прикладных проблем информатики и управления, по следующим разделам:


1) Адаптивные и робастные системы; 2) Стохастические системы; 3) Системы массового обслуживания; 4) Дискретные системы; 5) Мультиагентные системы; 6) Системы цифровой обработки сигналов; 7) Рандомизированные алгоритмы; 8) Моделирование поведения и интеллекта; 9) Автоматы; 10) Информационные системы; 11) Вычислительная техника; 12) Техническая диагностика.


Публикуются также обзоры, характеризующие современное состояние основных проблем, сообщения о наиболее интересных научных конференциях, материалы научных дискуссий, рецензии на новые книги.

Учредители:

Автономная некоммерческая организация "Издательство Санкт-Петербургского государственного университета"

IDR (ID Readera):
journal-1431134
ISSN:
Печатный 1992-2922. Электронный 2226-3772.

Еще выпуски журнала...

Статьи журнала

Информационные и математические модели организации контроля учебного процесса

Информационные и математические модели организации контроля учебного процесса

Комаров Станислав Николаевич

Статья научная

В работе рассматриваются возможные подходы к построению информационной и математической моделей организации контроля учебного процесса в ВУЗе. Вначале дается определение цикла управления ВУЗом, перечислены исходные положения и факторы, воздействующие на деятельность ВУЗа, показатели деятельности и основные задачи управления ВУЗом. Далее предлагается и обосновывается концепция интегрированно-распределенного информационного пространства ВУЗа, и формулируются основные проблемы, которые необходимо преодолеть при реализации. Для основы принятия управленческих решений обсуждаются проблемы выбора математической модели организации контроля учебного процесса. Анализируется сложность задачи оценки качества учебного процесса, которая трудноразрешима стандартными методами. Для частного случая решения этой задачи приведен пример использования рандомизированного алгоритма стохастической оптимизации.

Бесплатно

Метод отжига

Метод отжига

Лопатин Андрей Сергеевич

Статья научная

В работе рассмотрены реализации и свойства различных вариантов метода отжига.

Бесплатно

Рандомизированные алгоритмы решения выпуклых неравенств

Рандомизированные алгоритмы решения выпуклых неравенств

Поляк Борис Теодорович

Статья научная

Предлагается случайный субградиентный метод решения общей задачи совместности выпуклых неравенств с большим (или бесконечным) числом неравенств. При условии строгой разрешимости метод сходится к решению за конечное число шагов с вероятностью единица. Также предлагается сходящаяся версия метода для случая несовместной системы. Алгоритм может применяться к решению линейных матричных неравенств, возникающих в задачах теории управления. Численное моделирование показывает высокую эффективность метода для задач большой размерности.

Бесплатно

Адаптивная оптимизация сервера, обрабатывающего очередь заданий

Адаптивная оптимизация сервера, обрабатывающего очередь заданий

Волкович Яна В., Граничин Олег Николаевич

Статья научная

Для апробирования методов адаптивной оптимизации в задаче повышения эффективности обслуживания одним сервером очереди заданий разработана модель, имитирующая работу сервера, и исследуется применимость рандомизированных алгоритмов стохастической оптимизации при настройке наилучшего значения параметра диспетчеризации сервера в зависимости от реальных входных данных.

Бесплатно

О матричном методе построения приведенных форм стохастических конечно-нестационарных автоматов

О матричном методе построения приведенных форм стохастических конечно-нестационарных автоматов

Пономарева А.Ю., Чирков Михаил Константинович

Статья научная

В статье исследована задача построения приведенных форм для нестационарных автоматных моделей нового типа - стохастических конечно-нестационарных автоматов. На основе свойств семейства базисных матриц такого автомата теоретически обоснован и разработан метод построения и использования семейства специальных преобразующих матриц, позволяющий эффективно находить приведенные формы автомата данного типа.

Бесплатно

Нелинейная стохастическая оптимизация методом Монте-Карло

Нелинейная стохастическая оптимизация методом Монте-Карло

Сакалаускас Леонидас

Статья научная

Рассматривается метод нелинейной стохастической оптимизации сериями выборок Монте-Карло. Предложена процедура останова алгоритма, основанная на проверке статистической гипотезы равенства градиента целевой функции нулю и оценке ее доверительного интервала. Предложены правила регулирования объема выборок и доказана п. н. сходимость с линейной скоростью по числу итераций полученной процедуры к решению задачи. Численное моделирование и решение практических примеров подтвердили теоретические выводы и показали, что разработанный метод позволяет решать задачи стохастической оптимизации с заданной точностью за приемлемое вычислительное время.

Бесплатно

Еще статьи журнала...

Журнал