Рассматривается ретрансляция информации, которой обмениваются системы различных уровней АСУ ТП АЭС. Для решения этой задачи предлагается использовать цифровые двойники программно-технических средств АСУ ТП АЭС – ретрансляторы, связывающие системы различных уровней.

В работе рассматривается проблема математического моделирования автомобильных транспортных потоков в рамках транспортных систем значительных масштабов. Непосредственно рассматривается задача применения математической модели, описанной авторами в [1], к моделированию конкретной транспортной магистрали — Московской кольцевой автомобильной дороги (МКАД). На сегодняшний день моделирование крупных транспортных сетей представлено в работах [2, 3] в виде примеров применения существующих программных пакетов таких как SUMO (Simulation of Urban Mobility), iTETRIS (“An Integrated Wireless and Traffic Platform for Real-Time Road Traffic Management Solutions”) и других. Детальное описание подхода к моделированию автомагистрали в данных пакетах зачастую отсутствует. Моделирование транспортных потоков на автомагистрали тесно связано с задачей оптимизации светофорного управления в транспортной сети. Однако, в большинстве работ посвящённых светофорному управлению на перекрестке, не ставится задача обеспечения максимальной пропускной способности выделенной автомагистрали, и как следствие все дороги считаются равнозначными. В данной работе ставится задача обеспечения наиболее свободного проезда на выделенной ключевой магистрали. В [1] предложена математическая модель, свойства которой были исследованы на модельных элементарных фрагментах транспортной сети. Эта модель создавалась для расчетов пропускной способности в различных режимах работы транспортных графов значительного масштаба, включающих тысячи сегментов и имеющих протяженность десятки километров. Модель основана на оригинальном мезоскопическом подходе, оперирующем в качестве объектов моделирования группами автомобильных транспортных средств (АТС), объединяющими автомобили со сходными параметрами, находящимися на одном сегменте транспортного графа. Скорость групп автомобилей рассчитывается с помощью фундаментальной диаграммы поток-плотность на магистрали [4]. Такой подход позволяет быстро обсчитывать достаточно большие транспортные сети, в том числе такую магистраль, как МКАД, что необходимо для решения оптимизационных задач, для которых проводится моделирование. Данный подход отличается от двух классических направлений к моделированию транспортных потоков, представленных микроскопическим подходом, основанным на моделировании движения каждого отдельного автомобиля [5], и макроскопическим подходом, опирающимся на сходство движения АТС с жидкостью или газом [6]. В работе строится модель одной из сторон МКАД с крупными въездами и съездами с неё. Ввиду недостаточных объемов реальных данных в работе на въездах на автомагистраль используются модельные построенные на основе имеющихся данных с дорожных датчиков на некоторых из въездов и статистических данных ЦОДД. Поскольку утром большая часть автомобилистов хотят въехать в Москву, а вечером, соответственно, выехать из города, то мы получаем модельные данные двух типов — с утренней пиковой загрузкой и с вечерней. Проводится моделирование поведения автомагистрали с различным модельными данными на въездах и сравниваются результаты с контролем на въездах и без него. Для проверки гипотезы об эффективности управления въездами рассчитываются временные потери на проезд по МКАД за день, а также число автомобилей, проехавших по автомагистрали.

Существует два глобальных подхода к задаче поиска заимствований в тексте: обнаружение «внешних» и «внутренних» заимствований. Первый подход представляет собой поиск по внешней коллекции документов, которые могли были быть использованы для заимствования. Второй подход же, наоборот, не использует никаких внешних данных, а анализирует текст изолированно. Корпус документов для поиска внешних заимствований, как правило, довольно большой, а значит и поиск по нему является тяжелой вычислительной задачей. Поэтому корпус документов заранее подготавливают (например, индексируют). Тем не менее, задача поиска заимствований по внешнему корпусу остается ресурсоемкой. При поиске внутренних заимствований внешний корпус документов не используется. При поиске анализируются различные стилистические, синтаксические, орфографические особенности текста. Предлагается совместить эти два подхода для ускорения поиска текстовых заимствований. При большом потоке документов, которые необходимо проверить на наличие заимствований, система поиска по внешнему корпусу обрабатывает каждый документ и в каждом находит блоки заимствований, если такие имеются. Однако можно использовать поиск внутренних заимствований для определения факта наличия заимствований как таковых. Предлагаемый метод позволяет фильтровать тексты с высоким показателем оригинальности, которые не нуждаются в дополнительной проверке. Поэтому основной метрикой при настройке параметров алгоритма является полнота среди текстов с заимствованиями. В работе используется корпус текстов, подготовленных и размеченных в рамках конкурса PAN-2020. Корпус содержит документы на английском языке. Каждый документ может содержать от 0 до 10 вставок текста другого авторства.

Мы рассматриваем задачу информационного поиска заимствованных изображений в больших коллекциях научных документов. Актуальность задачи обусловлена наличием прецедентов заимствования изображений из других источников в области медицины и биологии. В научных статьях области по биологии и медицине обнаруживается до 4 % проблемных изображений. При этом до настоящего момента не существовало автоматических средств, обеспечивающих поиск заимствованных изображений. Наряду с этим разработаны и широко используются системы, которые способны обнаруживать некорректные заимствования в текстах. В связи с этим, в данной работе представлен подход, который способен решать задачу поиска заимствованных изображений в больших коллекциях научных документов. Предполагается, что заимствованное изображение сформировано из какогото оригинального изображения находящегося в референтной коллекции. При этом к исходному изображению могли быть применены преобразования различных типов (изменение масштаба, компрессия, поворот, зеркальное отображение, перевод в серый цвет, выделение одного канала и т.д.). Предложенный подход испытывался на коллекции с размером 1 млн изображений, полученных из документов, взятых из каталога журналов открытого доступа DOAJ. На основании проведенных экспериментов данный подход показал свою эффективность и работоспособность, а также возможность применения на коллекциях большего объема.

В статье представлен детальный анализ результатов исследований, посвященных разработке моделей и алгоритмов оптимального размещения скважин на залежах нефти и газа за период 1973–2024 гг. Анализируются ключевые этапы развития подходов, направленных на повышение эффективности добычи углеводородов и снижение затрат. Рассматривается применение методов математического программирования (линейное и нелинейное, частично-целочисленное), стохастических алгоритмов (генетические алгоритмы, оптимизация роем частиц), методов машинного обучения (нейронные сети, физически-информированные сети), их интеграция с гидродинамическим моделированием пластовых систем для учета сложных геологических условий и фильтрационных процессов. Подробно анализируются достоинства подходов, такие как возможность учета неопределенности и автоматизация поиска, и их недостатки, в частности высокая вычислительная сложность и многократное обращение к гидродинамическим симуляторам. Особое внимание уделено альтернативному подходу к оптимизации, основанному на эвристических правилах рациональной разработки, позволяющему обойти вычислительные затруднения традиционных методов. Результаты анализа могут быть полезны при создании и внедрении систем автоматизированного проектирования разработки месторождений.