Предложена модель активного агента с внутренней структурой, способного генерировать ритмическую активность с некоторым интервалом. Структура агента представлена сетью из тех узлов: полуцентрового осциллятора и узла-триггера с памятью, который, возбуждаясь, передает активность агенту. Зависимость интервала от параметров внутренней сети найдена аналитически.

В работе предложен подход к моделированию процесса перколяции с помощью ресурсной сети с жадными вершинами. Сеть задается графом с регулярной структурой. Это могут быть треугольные, прямоугольные или гексагональные решетки, ориентированные в пространстве, то есть, имеющие верх и низ. Протекание ресурса сверху вниз происходит за счет анизотропии пропускных способностей. Все связи между вершинами двусторонние, однако, пропускные способности дуг, ведущих вниз, больше, чем у дуг, ведущих вверх. «Жадность вершин» заключается в том, что сначала ресурс передается в петлю (и остается в ней), а затем излишки распределяются между смежными вершинами. Это свойство имитирует намокание пористой среды, которая удерживает часть жидкости в себе. Описан программный комплекс, реализующий эту модель.

Рассматриваются задачи управления программами при наличии стохастической зависимости реализации мягких зависимостей между проектами. Как правило, использование мягких зависимостей позволяет уменьшить время или затраты на выполнение непосредственно следующего проекта, что приводит к уменьшению времени выполнения всей программы или затрат на ее выполнение. Получение эффекта от учета мягких зависимостей зависит от вероятности их реализации

Аквакультура играет ключевую роль в рыбном хозяйстве, необходимую как для обеспечения продовольственной безопасности, так и для устойчивого восстановления биологических ресурсов. Она ориентирована на поставку доступной и высококачественной рыбной продукции, что способствует стабильности экосистем и экономическому развитию рыбохозяйственному комплексу России. Для решения проблемы строятся специализированные аквакультурные комплексы и производственные объекты, целями которых являются регенерация и поддержка популяций рыб. В рамках таких предприятий часто применяются системы замкнутого водоснабжения, оснащенные различными типами датчиков для мониторинга параметров воды и интегрированными системами визуального контроля. Это позволяет создать оптимальные условия для жизнедеятельности и развития гидробионтов, обеспечивая эффективное управление внутренней средой. Визуальный контроль с применением киберфизических систем позволяет обеспечивать мониторинг в режиме реального времени процессов, происходящими в бассейнах, а также отслеживать состояние самих рыб. В данной работе предложен метод с использованием нейросетевого алгоритма для определения активности движения рыб на производствах.

Аннотация. Изменяя параметр псевдослучайного процесса оптимизации нейросети, генерируется несколько вариантов решения задачи. На их основе получается бэггинг - усредненное и менее подверженное переобучению решение. Приведен пример выполнения такого бэггинга и приведено его сравнение с методом классификации на основе дискриминантной функции Андерсона и тождественно связанной с ней апостериорной вероятностью класса.