ИПУ РАН

67220

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Pricing Mechanisms for Cost Reduction under Budget Constraints

DOI: 

10.25728/cs.2021.3.5

Наименование источника: 

  • Control Sciences

Обозначение и номер тома: 

№3

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

37-43
Аннотация
The problem of evaluating the prices (cost) of individual projects of a megaproject or program is considered. The megaproject manager evaluates the cost of each project based on its planned cost reported by the project executors under the budget constraint on the total cost of the program. The executor of each project is a monopolist in the relevant area and cannot be replaced by another executor. In the deterministic case, the executors know the exact actual cost of their project; the manipulability of the mechanism for forming the cost of projects is investi-gated. In the stochastic case, the executors do not know the actual cost of their projects; when evaluating the planned cost, they estimate a probable value of the actual cost. For this estimate, the distribution function of the project’s actual cost is used. The paper proposes a pricing mech-anism for cost reduction under the budget constraint on the total cost of the program and a given probability distribution of the project’s actual cost.

Библиографическая ссылка: 

Бурков В.Н., Щепкин А.В. Pricing Mechanisms for Cost Reduction under Budget Constraints // Control Sciences. 2021. №3. С. 37-43.

67218

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Управление принятием заказов на предприятии на основе двойственного подхода теории расписаний

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

978-5-91450-255-0

DOI: 

10.25728/ubs.2021.041

Наименование конференции: 

  • 17-я Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

419-425
Аннотация
В работе рассматривается «верхний» уровень трёхуровневого планирования расписания работы промышленного предприятия. При таком подходе на вернем уровне выполняется стратегическое планирование (принятие решений о выполнении или отказе от заказов), на среднем уровне выполняется планирование внутри предприятия (распределение работы между подразделениями и составление соответствующего графика), а на нижнем уровне выполняется подробное планирование производственной линии каждого подразделения. Задача стратегического планирования рассматривается в качестве одноприборной задачи теории расписаний, в которой предприятие рассматривается как один прибор, выполняющий заказы без прерываний искусственных простоев, строится расписание работы, оптимизирующее некоторую целевую функцию (прибыль). Задача 1|rj|Fmax является NP-трудной. Для решения данной задачи предложено использовать алгоритм на основе метода ветвей и границ и нижних оценок значения целевой функции, получаемых при помощи решения двойственной задачи. При необходимости работу алгоритма можно прервать в любой момент и использовать текущее решение в качестве приближённого результата. Использованный алгоритм решения двойственной задачи позволяет получить оценку снизу значения целевой функции за число шагов, полиномиально зависящее от количества заказов.

Библиографическая ссылка: 

Правдивец Н.А., Некрасов И.В. Управление принятием заказов на предприятии на основе двойственного подхода теории расписаний / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). М.: ИПУ РАН, 2021. С. 419-425.

67214

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Условие прибыльности в модели Леонтьева

DOI: 

10.25728/ubs.2021.91.3

Наименование источника: 

  • Управление большими системами

Обозначение и номер тома: 

вып. 91

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

78-95
Аннотация
Рассматривается модель межотраслевого баланса Леонтьева, в которой каждая отрасль поставляет свою продукцию другим отраслям и, соответственно, приобретает у них продукцию. В случае, когда заданы прибыль отраслей и затраты на выпуск продукции, модель, двойственная к модели Леонтьева, позволяет рассчитать равновесные цены. В работе предполагается, что цену на продукцию и затраты на производство устанавливают сами отрасли. Для установленных отраслями цен возникает задача исследования их влияния на сохранение межотраслевого баланса. Если считать, что отрасли – это монополисты, которые пользуясь своим монопольным положением стремятся увеличить свою прибыль за счет увеличения цены на свою продукцию, то возникает задача определения условий прибыльности, т.е. определения такого множества цен на продукцию отраслей, при которых все отрасли получают прибыль. Предполагая, что влиять на цены монополиста государство не может, предлагаются меры воздействия на монополистов со стороны государства путем введения ограничений на их рентабельность или же при помощи противозатратного налогового механизма. Оценивается эффективность этих мер. Для предложенных мер воздействия на монополистов определены условия сохранения межотраслевого баланса и условия прибыльности.

Библиографическая ссылка: 

Бурков В.Н., Буркова И.В., Щепкин А.В. Условие прибыльности в модели Леонтьева // Управление большими системами. 2021. вып. 91. С. 78-95.

67145

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Классификация математических моделей деятельности

DOI: 

10.25728/ubs.2021.91.1

Наименование источника: 

  • Управление большими системами

Обозначение и номер тома: 

№ 91

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

5-37
Аннотация
В рамках системной модели деятельности предложена минимальная полная совокупность описывающих ее измеримых факторов: действие, результат деятельности (состояние предмета деятельности), внутреннее состояние субъекта деятельности, его опыт и используемые ресурсы. Введена система классификаций математических моделей деятельности, учитывающих различные комбинации данных факторов. Рассмотрена общая модель, описывающая взаимосвязь между ними. Показано, что частными случаями общей модели являются известные базовые для теории управления организационными системами модели принятия решений, модели освоения индивидуального и коллективного опыта, а также модели совместной динамики поведенческих и психических компонент деятельности.

Библиографическая ссылка: 

Белов М.В., Новиков Д.А. Классификация математических моделей деятельности // Управление большими системами. 2021. № 91. С. 5-37.

67135

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Сравнение 3D-сверточных нейронных сетей с полносвязными и GAP слоями в задаче распознавания действий на видео

ISBN/ISSN: 

978-5-91450-225-0

Наименование конференции: 

  • 17-я Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

190-201
Аннотация
В докладе рассмотрены две оригинальные архитектуры глубоких нейронных сетей для решения задачи распознавания действий на видео. Анализируемые сети, в части экстракторов признаков, построены на основе 3D-сверточных слоёв. При этом строение классификаторов у сетей различается: в первом случае применены полносвязные слои, во-втором — GAP-слой. Задача решалась для 20-ти классов, с выраженными паттернами поведения. Использовался датасет Sports-1M. В контексте задачи, изучены вопросы качества и устойчивости функционирования представленных нейронных сетей.

Библиографическая ссылка: 

Девяткин Д.Д., Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Сравнение 3D-сверточных нейронных сетей с полносвязными и GAP слоями в задаче распознавания действий на видео / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). М.: ИПУ РАН, 2021. С. 190-201.

67120

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Модели, методы и практические рекомендации по оптимизации энергопотребления в домохозяйствах

ISBN/ISSN: 

1819-2440

DOI: 

10.25728/ubs.2021.93.3

Наименование источника: 

  • Управление большими системами

Обозначение и номер тома: 

вып. 93

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

89-107
Аннотация
Рассматривается подход к оптимизации энергопотребления в домохозяйствах, позволяющий снизить трудоемкость расчетов активными потребителями экономически выгодных режимов бытовых приборов. На основе анализа применяемых методов оптимизации режимов энергопотребления выявлены причины, ограничивающие применение этих методов в практике домохозяйств. Одна из них заключается в наличии данных по оптимизируемым бытовым приборам и ограничениям. Выполнена формализации требований к режимам использования бытовых приборов с циклическим, термостатическим и комбинированным режимами работы. Показаны особенности формирования ограничений в задаче линейного программирования и предложена методика оптимизации режимов, доступная по трудоемкости активному потребителю. Приведены результаты моделирования, подтверждающие эффективность предложенной методики.

Библиографическая ссылка: 

Гребенюк Г.Г., Крыгин А.А., Середа Л.А. Модели, методы и практические рекомендации по оптимизации энергопотребления в домохозяйствах // Управление большими системами. 2021. вып. 93. С. 89-107.

67113

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Метод цветовой калибровки изображений в задачах интеллектуального машинного зрения (на примере изображений получаемых в условиях промышленных теплиц)

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

978-5-91450-255-0

DOI: 

10.25728/ubs.2021.019

Наименование конференции: 

  • 17-я Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Город: 

  • Москва-Звенигород

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

213-223 https://disk.yandex.ru/i/cNsJovTyieqqtw
Аннотация
В докладе проанализирована проблема цветового искажения изображений, формируемых системами машинного зрения в условиях промышленных теплиц. Рассмотрены методы цветовой калибровки изображений, применяемые для коррекции подобных искажений. Предложен эффективный алгоритм для решения данной задачи, свободный от ряда недостатков. Функционирование алгоритма продемонстрировано на задаче коррекции цветовых искажений томатов, выращиваемых в условиях промышленных теплиц, при искусственном и естественном освещении. Проведен анализ его качества.

Библиографическая ссылка: 

Кулакова А.Д., Галкин В.А., Макаренко А.В. Метод цветовой калибровки изображений в задачах интеллектуального машинного зрения (на примере изображений получаемых в условиях промышленных теплиц) / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). Москва-Звенигород: ИПУ РАН, 2021. С. 213-223 https://disk.yandex.ru/i/cNsJovTyieqqtw.

67091

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

О методе определения скорости обучения нейронной сети для задачи оперативной настройки линейных регуляторов при управлении нелинейными объектами

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

1819-2467

Наименование источника: 

  • Управление большими системами: сборник трудов

Обозначение и номер тома: 

Вып. 72

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2018

Страницы: 

52-107
Аннотация
Рассмотрена проблема выбора скорости оперативного обучения нейронной сети, являющейся составной частью нейросетевого настройщика, осуществляющего адаптацию П-/ПИ-регулятора в реальном масштабе времени. Выходами сети являются параметры регулятора. Данный вопрос непосредственно связан с оценкой устойчивости изучаемой системы управления, поскольку излишне высокие скорости обучения могут привести к переходу объекта в неустойчивое состояние. В работе предложен подход, основанный на втором методе Ляпунова и позволяющий, не имея модели объекта управления, определять верхний допустимый предел для скорости обучения нейронной сети в различных ситуациях. Проведено моделирование и натурные эксперименты для типовых агрегатов из классов нагревательных печей и двигателей постоянного тока, подтверждающие адекватность предложенного подхода.

Библиографическая ссылка: 

Глущенко А.И. О методе определения скорости обучения нейронной сети для задачи оперативной настройки линейных регуляторов при управлении нелинейными объектами // Управление большими системами: сборник трудов. 2018. Вып. 72. С. 52-107.

67066

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Алгоритм управления понижающим преобразователем напряжения при индуктивной и резистивной нагрузке

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

ISBN 978-5-91450-255-0

Наименование конференции: 

  • 17-я Всероссийская школа-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

90-101
Аннотация
Рассматривается задача стабилизации выходного напряжения двухтактного преобразователя. Предполагается, что стабилизатор служит источником питания для индуктивной и резистивной нагрузки, которая может быть описана дифференциальным уравнением с коэффициентами, зависящими от времени. Значение эквивалентных индуктивности и сопротивления неизвест- ны, но они принадлежат к классу ограниченных функций с несколькими огра- ниченными производными с известными ограничениями. Согласно этим огра- ничениям, влияние внешней нагрузки описывается как аддитивное возмуще- ние, которое действует на правую часть дифференциального уравнения управляющей установки. С помощью так называемого «вихревого» алгорит- ма в данной работе разработан синтез управляющего воздействия, который теоретически обеспечивает асимптотическую стабилизацию ошибки выход- ного напряжения до нуля. Выведены формальные условия для параметров преобразователя и электрической нагрузки. Теоретические результаты мо- гут быть использованы при проектировании прямых преобразователей с же- лаемыми выходными характеристиками. Предложенная схема управления разработана для дальнейшего использования в электромеханических систе- мах, особенно для управления входным напряжением электроприводов. Ре- зультаты моделирования показывают эффективность основного закона управления.

Библиографическая ссылка: 

Кочетков С.А., Рассадин Ю.М., Шинкарюк А.Г. Алгоритм управления понижающим преобразователем напряжения при индуктивной и резистивной нагрузке / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). М.: ИПУ РАН, 2021. С. 90-101.

67064

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Вычисление допустимой скорости обучения нейросетевого регулятора в задаче стабилизации балансирующего робота

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

978-5-91450-234-5

Наименование конференции: 

  • 13-е Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019)

Наименование источника: 

  • Труды 13-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2019

Страницы: 

2101-2106
Аннотация
В работе решается задача управления балансирующим роботом на основе применения нейронной сети. Они выступает в роли регулятора и формирует на своем выходном слое управляющее воздействие для объекта (напряжения для левого и правого двигателей). Оперативное обучение такой нейронной сети необходимо для улучшения качества управления роботом в условиях изменения его параметров или смены режима работы. При реализации такого обучения актуальным является вопрос о выборе моментов времени, когда оно необходимо, и величины его шага. Именно поэтому в работе была рассмотрена проблема выбора предельной скорости оперативного обучения, непосредственно связанная с оценкой устойчивости изучаемой системы управления, поскольку излишне высокие скорости обучения могут привести к переходу объекта в неустойчивое состояние. В работе предложен подход, основанный на втором методе Ляпунова и позволяющий, не имея модели объекта управления, определять верхний допустимый предел для скорости обучения нейронной сети в текущий момент времени в различных ситуациях.

Библиографическая ссылка: 

Глущенко А.И., Петров В.А., Ласточкин К.А. Вычисление допустимой скорости обучения нейросетевого регулятора в задаче стабилизации балансирующего робота / Труды 13-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019). М.: ИПУ РАН, 2019. С. 2101-2106.

Страницы