СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ最新文献

{"title":"EXPANDING THE FUNCTIONS OF MOBILE SOFTWARE AGENTS IN SOLVING LOAD BALANCING TASKS IN DISTRIBUTED CONTROL SYSTEMS","authors":"Александр Владимирович Горшков, Олег Я. Кравец","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.016","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.016","url":null,"abstract":"В работе изучается использование мобильных агентов в области балансировки нагрузки. Основываясь на этом исследовании, предлагается подход, направленный на сбалансирование нагрузки на систему с использованием мобильности агентов путем принятия трех агентов и определения задач для каждого из этих агентов.\u0000 The paper studies the use of mobile agents in the field of load balancing. Based on this study, an approach is proposed aimed at balancing the load on the system using agent mobility by taking three agents and defining tasks for each of these agents. The main idea is that local loads should be close to the average load of the system.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125938274","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"MODELS OF REMOTE CONTROL OF THE MOVEMENT OF AN UNMANNED VESSEL","authors":"В.Е. Болнокин, А.Ф. Каперко, С.А. Сорокин, Е.А. Саксонов","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.001","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.001","url":null,"abstract":"Разработаны и исследованы алгоритмы дистанционного управления движением судна, использующие данные системы глобального позиционирования, и обеспечивающие достижение заданной цели с требуемой точностью. Алгоритмы учитывают случайные воздействия на судно внешних факторов, определяющих отклонение судна от назначенного курса.\u0000 Algorithms for remote control of the vessel's movement using the data of the global positioning system and ensuring the achievement of a given goal with the required accuracy have been developed and investigated. The algorithms take into account the accidental effects on the vessel of external factors that determine the deviation of the vessel from the designated course.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"236 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122506762","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ARCHITECTURE OF A MULTI-SERVER DBMS WITH SEPARATE TRANSACTION PROCESSING AND DISTRIBUTION OF CALCULATIONS","authors":"А.И. Азиз","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.014","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.014","url":null,"abstract":"Представлена архитектура многосерверной СУБД с разделенными обработкой транзакций и распределением вычислений. Эксперимент на прототипе показал улучшение характеристик СУБД.\u0000 The architecture of a multi-server DBMS with separated transaction processing and distribution of calculations is presented. The experiment on the prototype showed an improvement in the characteristics of the DBMS.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122597528","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"OPTIMIZATION OF SAMPLE SPACE DISTRIBUTION FOR QUESTIONS WITH GROUPING IN THE PROCESS OF THEIR APPROXIMATE PROCESSING","authors":"Д.Д. Громей, Сергей Вадимович Козлов, Александр Владимирович Филимонов","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.011","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.011","url":null,"abstract":"В статье рассматриваются вопросы совершенствования математического обеспечения оптимизаторов запросов СУБД реляционного типа применительно к процессу приближенной обработки запросов с группированием.\u0000 The article discusses the issues of improving the mathematical support of query optimizers of relational DBMS in relation to the process of approximate query processing with grouping.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"73 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128456061","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ALGORITHM FOR GROUPING TEXT DATA WITH RECOMBINATION ACCORDING TO THE PRINCIPLE OF CHEMICAL REACTION","authors":"Гао Минъюй, М.И. Цепкова, Н.Л. Резова, Ма Чжаньцзюнь, А. А. Ступина","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.013","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.013","url":null,"abstract":"Предложен алгоритм автоматического группирования текстовых данных, использующий алгоритм k-средних в комбинации с процедурой кроссовера, вдохновленной молекулярными химическими реакциями. Вычислительный эксперимент демонстрирует сравнительную эффективность алгоритма по точности и F-мере.\u0000 We propose an algorithm for clustering text data using the k-means algorithm combined with a crossover procedure inspired by molecular chemical reactions. The computational experiment demonstrates the comparative efficiency of the proposed algorithm, taking into account accuracy and F-measure.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"113 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122947845","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"ON THE QUESTION ABOUT STRUCTURAL-PARAMETRIC OPTIMIZATION OF FEDERAL MACHINE LEARNING SYSTEMS","authors":"И.И. Ветров, М.А. Куцакин, П.А. Михалев","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.010","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.010","url":null,"abstract":"В статье рассматриваются вопросы совершенствования математического обеспечения систем распределенной обработки информации, основанных на моделях машинного обучения. Исследуются существующие исследования в области подобных систем, в частности систем федеративного машинного обучения. Производится формализация целевой функции подобных систем, имеющих централизованную структуру, и рассматриваются присущие ей ограничения. Предлагается гибридная структура системы федеративного машинного обучения, основанная на децентрализованном взаимодействии централизованно организованных федераций узлов.\u0000 The article discusses issues with the use of software for distributed information systems based on machine learning models. Research in the field of existing systems, in particular federated machine learning systems, is being explored. Formalizations of the functions characteristic for systems, having a centralized structure, and its inherent limitations are considered. A hybrid structure of a federated machine learning system based on decentralized interaction of centrally organized federations of nodes is proposed.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131506063","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"PREDICTION MODELS FOR NO-FAILLE OPERATION OF LOW-ORBITAL COMMUNICATION SPACECRAFTS","authors":"К.В. Краев, Павел Александрович Зайцев","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.004","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.004","url":null,"abstract":"Рассмотрены проблемы надежности низкоорбитальных спутников связи, а также методы решения задач прогнозирования их функционирования и практические задачи, решаемые при эксплуатации низкоорбитальной группировки спутников связи. Предложена модель прогнозирования функционирования низкоорбитальных спутников связи .\u0000 We consider the problems of reliability of low-orbit communication satellites, as well as methods for solving problems of predicting their operation and practical problems solved during the operation of a low-orbit constellation of communication satellites. A model for predicting the functioning of low-orbit communication satellites is proposed.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"71 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132833947","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"FOREL-2 ALGORITHM WITH A GREEDY HEURISTIC FOR ELECTION THE RADIUS OF LOCAL CONDENSATION","authors":"Ф.Г. Ахматшин, Л.А. Казаковцев","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.009","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.009","url":null,"abstract":"Авторами рассматривается задача выбора радиуса поиска локальных сгущений в алгоритме кластеризации FOREL-2 при точно заданном числе кластеров. Алгоритм применялся для кластеризации электронных радио изделий. Результаты сравнивались с известным алгоритмом k-means.\u0000 Authors consider the problem to choice the radius of search of local condensation in clustering algorithm FOREL-2 with exactly number of clusters. Algorithm has applied for the clustering of electronic radio products. Authors compared results with famous algorithm the k-means.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"70 1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115821134","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"EXPERIMENTAL STUDY OF THE EFFECTIVENESS OF ALGORITHMS FOR REPEATED QUERY OPTIMIZATION IN CLOUD DATABASES BASED ON COMPUTER TRAINING","authors":"О.А.Р. Аль Мусави, Е.Е. Красновский","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.007","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.007","url":null,"abstract":"В облачных средах конфигурация оборудования, использование данных, и распределение рабочей нагрузки постоянно меняются. Эти изменения затрудняют оптимизатору запросов системы управления облачными базами данных подобрать оптимальный план выполнения запроса. Чтобы оптимизировать запрос с более точной оценкой затрат, в литературе было предложено во время выполнения запроса осуществлять повторную оптимизацию запроса. Тем не менее, некоторые из этих оптимизаций не могут обеспечить прирост производительности с точки зрения времени ответа на запрос или денежных затрат, которые являются двумя целями оптимизации для облачных баз данных, и могут оказывать негативное влияние на производительность из-за накладных расходов. Это поднимает вопрос о том, как определить, когда оптимизация выгодна. Целью является сравнительное исследование метода повторной оптимизации запросов, который использует компьютерное обучение. Ключевая идея алгоритма заключается в использовании прошлых выполнений запросов, чтобы научиться прогнозировать эффективность повторной оптимизации запросов, и делается это с целью помочь оптимизатору запросов избежать ненужной повторной оптимизации запросов для будущих запросов. Метод осуществляет запрос поэтапно, используя модель компьютерного обучения, для прогнозирования того, будет ли повторная оптимизация запроса полезной после выполнения этапа, и вызывает оптимизатор запросов для автоматического выполнения повторной оптимизации.\u0000 In cloud environments, hardware configuration, data usage, and workload distribution are constantly changing. These changes make it difficult for the query optimizer of the cloud database management system to choose the optimal query execution plan (QEP). In order to optimize the query with a more accurate cost estimate, it was proposed in the literature to perform a second optimization of the query during the execution of the query. However, some of these options may not provide performance gains in terms of query response time or monetary costs, which are two optimization goals for cloud databases, and may have a negative impact on performance due to overhead. This raises the question of how to determine when optimization is beneficial. The purpose is a comparative study of the method of repeated query optimization, which uses computer learning. The key idea of algorithm is to use past query executions to learn how to predict the effectiveness of query re-optimization, and this is done in order to help the query optimizer avoid unnecessary re-optimization of queries for future queries. The method executes the query step by step, using a computer learning model, to predict whether repeated query optimization will be useful after the stage is completed, and calls the query optimizer to automatically perform repeated optimization.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116204402","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"USING SEGMENTATION IN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS TO IMPROVE CLASSIFICATION ACCURACY","authors":"Алексей Галактионович Бычков, Татьяна Викторовна Киселёва, Е.В. Маслова","doi":"10.36622/vstu.2022.89.3.002","DOIUrl":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.89.3.002","url":null,"abstract":"В работе рассматриваются структура свёрточной нейронной сети и математические методы, используемые для подсчёта её значений. Для повышения точности классификации предложены методы сегментации. Также рассматриваются различные способы оптимизации исходного набора данных, что тоже влияет на скорость работы алгоритмов.\u0000 The paper discusses the structure of a convolutional neural network and the mathematical methods used to calculate its values. To improve the classification accuracy, segmentation methods are proposed. Various ways of optimizing the initial data set are also considered, which also affects the speed of the algorithms.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"217 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134262179","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}