В работе анализируются существующие подходы к планированию маршрутов автономных мобильных роботов различного типа. Формализуется задача планирования пути для случая облета участка местности БПЛА с ограниченным зарядом бортового аккумулятора и возможностью подзаряда от наземной станции. Предлагается алгоритм разбиения участка местности на подобласти для однократного облета. Предлагается эволюционный алгоритм поиска маршрута БПЛА в пределах каждой из подобластей. Описаны результаты проведенных в разработанном программном обеспечении экспериментов по проверке эффективности предложенного подхода. Обсуждаются перспективы применения предложенного способа планирования маршрута БПЛА в сфере сельского хозяйства.

Работа посвящена изучению возможности применения математических методов в археологии. Предлагается разработка единой платформы идентификации, учета и географической привязки археологических находок. Такая платформа упростит сохранение объектов культурного наследия, облегчит планирование строительства и позволит дать ученым страны доступ к материалам для дальнейших исследований.

Рассмотрены типовые корреляционные навигационные системы. Реализован алгоритм обработки изображений, основанный на минимизации корреляции между изображением участка местности до создания преднамеренных помех и изображением того же участка местности после их создания. В результате его работы формируется карта помеховой обстановки в виде информации о необходимых изменениях характеристик яркости участков местности и тестируемого объекта. Разработано программное обеспечение, позволяющее синтезировать изображения для тестирования помехоустойчивости алгоритмов корреляционно-экстремальной навигации и отображения информации для изменения яркостных параметров тестируемого объекта путем постановки преднамеренных помех. Приведены результаты, подтверждающие эффективность предложенных решений.

Рассматривается эквивалентность постановки flow shop задач теории расписаний в существующем представлении и представлении в виде специальной рекурсивной функции и рекурсивных вычислений. Для решения задачи вычисления оптимального расписания рассматривается метод ветвей и границ. Приводится определение варианта нижней границы и метода ветвления.

В предложенной статье рассматривается проблема автоматизированного использования современных методов и алгоритмов обработки данных с помощью систем машинного обучения и искусственного интеллекта для решения актуальной задачи предиктивного прогнозирования потенциальных отказов сложного технологического оборудования. Основное внимание уделяется подробному описанию примеров существующих алгоритмов машинного обучения, используемых в современном предиктивном анализе. Применение таких методов позволяет эффективно выделять и анализировать основные режимы работы и прогнозировать отказ сложного технологического оборудования на основе исторических данных. В статье подробно рассматриваются такие алгоритмы, как: регрессионный анализ, классификация и кластеризация данных а также использование нейронных сетей (преимущественно сверточных и рекуррентных. Эти алгоритмы и методы являются лишь некоторыми из множества инструментов, доступных для предиктивного анализа в промышленности. Их правильное применение может значительно повысить надежность и эффективность обслуживания оборудования на крупных производствах в целом.