Перегрузка автодорог, сокращение выбросов углекислого газа, возросшие скорости подвигают промышленные предприятия к активному использованию железнодорожного транспорта. Эффективность работы железных дорог повышают обновлением инфраструктуры и повышением качества технического обслуживания. Это достигается внедрением современных технологий сбора, хранения и обработки данных.

Аннотация. Предложен полностью децентрализованный автономный способ синхронизации взаимодействия автотранспорта, движущегося по трассе. Синхронизуется одновременная передача сигналов от группы источников сигналов группе приемников сигналов, ускоряются групповая передача данных между компьютерами автомобилей и выполнение ими распределенных вычислений. Автономность позволяет выполнять синхронизацию без взаимодействия с внешними управляющими техническими средствами. Де- централизация исключает наличие внутри группы центра, управляющего процессами синхронизации. В группе выполняется обмен сигналами по беспроводным оптическим и радиоканалам связи. Применены два взаимодействующих процесса синхронизации. Основное назначение первого процесса – децентрализовано и автономно упорядочить об- мен сообщениями в группе, определить расположение членов группы, их скорости и направление движения. Первый процесс предоставляет исходную информацию для второго процесса коррекции синхронизации. Второй процесс значительно точнее учитывает изменения в движении, обеспечивая групповую одновременную доставку сообщений от многих источников многим приемникам. Сообщения синхронизуются с точностью до бита. Это, в частности, ускоряет сбор сведений о состоянии n единиц транспорта с до- ставкой всем приемникам только одного общего сообщения с совмещением одноименных разрядов n сообщений. В целом задача предложенных решений – поставлять данные, позволяющие корректировать движение на участках трассы, и согласовывать коллективные действия всех участников движения. При этом их управляющие компьютеры могут действовать как единый мобильный компьютерный кластер с совместным использованием ресурсов отдельных компьютеров.

Предложен новый метод рандомизированного проектирования, основанный на энтропийной оптимизации случайных матриц-роекторов (ERP-метод). Введено понятие индикатора компактности матрицы данных, который сохраняется в матрицах-проекциях. Сформулирован алгоритм ERP в виде задачи условной максимизации энтропийного функционала, заданного на функциях плотности распределения вероятностей матриц-проекторов. Рассмотрен дискретный вариант этой задачи, получены условия существования и единственности ее положительного решения. Развиты процедуры реализации энтропийно-оптимальных матриц-проекторов путем сэмплирования функций плотности распределения вероятностей (ПРВ).

В статье рассматривается проблема многовариантного моделирования, когда информация о недетерминированных параметрах проектируемого технического объекта формируется на основе экспертных данных. Для представления таких параметров выбрана теория неопределенности, с использованием которой разработаны алгоритмы обработки эмпирических данных, полученных от групп экспертов.