Методы повышения надежности, а также исследование чувствительности стохастических систем являются важными вопросами в теории надежности. Под чувствительностью систем обычно подразумевают зависимость её свойств от изменения каких-либо внутренних параметров. Системы горячего резервирования k-из-n вызывают высокий интерес среди исследователей, так как имеют широкий потенциал применения в прикладных задачах в самых разных сферах человеческой деятельности. В докладе исследуется проблема чувствительности характеристик надежности восстанавливаемой системы k-из-n:F с частичным ремонтом к виду входных распределений при фиксированных параметрах этих распределений. Ранее для такой системы с помощью введения двумерного Марковского процесса был получен вид стационарного распределения вероятностей с показательным временем безотказной работы и произвольным распределением времени восстановления в терминах преобразования Лапласа времени ремонта. Полученный результат может быть применен для исследования чувствительности характеристик системы к виду распределения времени ремонта. Однако для исследования поведения системы при произвольном распределении времени жизни необходимо прибегнуть к другим методам. В настоящей работе для исследования чувствительности системы k-из-n:F к виду распределений как времени жизни, так и времени ремонта, применяется имитационное моделирование. На примере 3-из-6 рассматривается стационарная готовность системы в случае, если длительности жизни и ремонта компонент имеют распределения экспоненциальное, Гнеденко – Вейбулла или гамма.

Работа посвящена распространению сообщения в ненаправленном случайном графе. Предполагается, что одно сообщение, содержащееся вначале в единственном начальном узле, на каждом шаге модифицированного алгоритма SPREAD отправляется другим узлам. Цель работы состоит в исследовании необходимого количества шагов алгоритма, чтобы сообщение было доставлено заданному заранее количеству узлов. В работе приводится оценка сверху этого количества шагов.

Задачи избегания столкновения агентов при движении постоянно возникают в мультиагентных системах с децентрализованным управлением. Сложность в адаптации данных алгоритмов к реализации на мобильных платформах заключается в возрастающем объеме вычислений при увеличении количества рассматриваемых агентов. Решение данной задачи требует применения более простых вычислительных схем и соответствующих моделей. Классический алгоритме избегания столкновений ORCA основывается на взаимном расчете полуплоскостей возможного столкновения для каждой пары роботов-агентов, что является самым вычислительно затратным этапом алгоритма. Функционально-воксельный метод позволит хранить в графических образах необходимые локальные геометрические характеристики искомой области, а также проводить большую часть расчетов заранее, благодаря чему возможно упростить проводимые вычисления и ускорить работу алгоритма. В работе предложено построение функционально-воксельной модели искомой геометрической области возможных столкновений агентов посредством интерполяции контура области с помощью кривых Безье. Локальное геометрическое моделирование кривых Безье осуществляется посредством нулевого отрезка на положительной области. Для моделирования динамического случая разработанной статической функционально-воксельной модели предложена четырехмерная графическая модель, осуществляющая распределение результатов моделирования статических случаев в пространственно-временных характеристиках.

This paper surveys natural computing models and methods with application to risk management in complex systems. The equivalence of risk minimization and effective control problems is shown. The general risk management problem is stated for complex systems under uncertainty. The structure of fundamental and applied risk management problems is described. The well-known natural computing methods are briefly considered with application to risk management by the criteria of formalism, universality, and learning capability. The scientific community’s preferences in natural computing models and methods for solving different classes of risk management problems are analyzed. Some promising approaches are outlined, which are currently underinvestigated according to the authors’ opinion.

Описаны и реализованы механизмы управления ритмами нейронных ансамблей с помощью эффекта нейромодуляции. Кратко изложены биологические механизмы нейромодуляции и выделены аспекты, позволяющие осуществлять управление паттернами активности взаимосвязанных нейронов, образующих ансамбли. Под нейромодуляцией в предложенной модели понимается изменение внутренних свойств нейрона, отвечающих за чувствительность к возбуждающим и тормозным воздействиям и, соответственно, за его активность. Это изменение происходит под действием определенных нейротрансмиттеров (модуляторов), которые таким образом оказывают косвенное влияние на электрическую активность чувствительных к ним нейронов. Для реализации этого механизма управления, свойственного живым организмам, была изменена и дополнена асинхронная дискретная модель химических взаимодействий биологических нейронов в малых нейронный сетях. Ключевой эффект нейромодуляции заключается в осуществлении быстрой функциональной перестройки нейронных сетей без изменения их структурных свойств. Паттерны активности изменяются не с помощью затратных изменений связей между нейронами, а посредством изменения химического окружения нейронов в ансамбле. Формализован механизм нейромодуляции. Выполнена программная реализация новой модели и проведен ряд вычислительных экспериментов по изменению походки гексаподов.