В работе рассматривается задача синтеза гамма-оптимального анизотропийного регулятора в форме обратной связи по состоянию для линейной дискретной стационарной системы при условии его реализации в машинной арифметике с фиксированной запятой. Для моделирования эффекта конечности числа знаков дробной части десятичного представления числа выбрана модель представления ошибок округления в виде независимых случайных белых шумов. Для описания качества функционирования замкнутой системы также предложена модификация анизотропийной нормы, пригодная для использования при решении задач синтеза цифровых анизотропийных регуляторов.

Проведен качественный анализ определения спектральных характеристик акустической эмиссии в горных породах с использованием методов машинного обучения. Показано, что такие методы анализа данных позволяют автоматизировать идентификацию событий, повысить точность определения исследуемых частот и прогноза вероятной сейсмической активности

Работа посвящена языку ABIS как языковому средству для разработки программного обеспечения с элементами искусственного интеллекта. Язык ABIS является полностью российской разработкой, созданной в Институте проблем управления РАН им. В.А. Трапезникова. История использования языка насчитывает 35 лет. В настоящее время язык используется только внутри Института. Главной областью применения является интегрирующая платформа – система Оператор, которая применяется для интеграции АСУ ТП АЭС. В работе содержатся основные ссылки на доступные публикации и ссылки на место для скачивания языка ABIS с исходными текстами.

Процесс развития любого предприятия предполагает совершенствование механизмов управления фирмой, позволяющих руководителю принимать управленческие решения, основываясь на достижениях науки, а не следуя интуитивным представлениям, базирующимся на его личном опыте. А это, в свою очередь, предполагает совершенствование процесса модельного обеспечения, исключающего совпадение пиков потребления ресурсов при работе над несколькими проектами. Для этой цели может применяться концепция поколения развития новой техники, формируемого из отдельных прототипов, являющихся действующими образцами, на которых можно определить некоторые особенности функционирования разрабатываемого проекта. Естественно, что не весь модельный ряд целесообразно включать в поколение развития новой техники. Именно поэтому возникает задача отбора минимально необходимого числа изделий для этих целей. Такая задача относится к классу задач о покрытии множества, полном – в том случае, когда отобранные прототипы должны обладать всем набором свойств, которыми обладает разрабатываемый модельный ряд, или частичном – в том случае, если требуется, чтобы отобранные образцы обладали только некоторым количеством свойств. Для решения обеих задач представлены точные алгоритмы и приближенные эвристические алгоритмы.

В настоящей работе рассматривается задача противодействия скрытному перемещению управляемого подвижного объекта в конфликтной среде. Конфликтная среда представлена обнаружителями. Задача заключается в размещении на плоскости обнаружителей таким образом, чтобы функционал риска обнаружения на лучшей возможной траектории уклоняющегося от обнаружения объекта был как можно хуже. Уклоняющийся объект перемещается между двумя заданными точками на плоскости за заданное время, при движении расположение обнаружителей ему известно. Для решения задачи расстановки обнаружителей сначала на основе принципа максимума решается вспомогательная задача классификации путей уклоняющегося объекта для фиксированных расстановок обнаружителей. Обе задачи решаются численно, получены конфигурации расположения различного числа обнаружителей.