Архив метки: имитационное моделирование

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ АСПЕКТ


УДК 004.415.538
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.032

В.А. Минаев, К.М. Бондарь, Е.В. Вайц, А.В. Кантышева


Описаны негативные факторы, влияющие на информационную безопасность стран. Особое внимание обращается на информационно-психологические воздействия, выделенные в Доктрине информационной безопасности Российской Федерации. Указывается на расширение применения перспективных имитационных методов моделирования информационных воздействий на социальные группы и соответствующего информационного противодействия. Даются необходимые определения, связанные с использование имитационного подхода, предложенного для исследования сложных нелинейных систем, к моделированию информационных воздействий в социальных сетях. Приводится описание системно-динамической модели информационного противодействия в виде системы дифференциальных уравнений. С моделью проведены имитационные эксперименты на программной платформе Anylogic и получены аналитические зависимости характерных времен, отражающих восприимчивость населения поселений страны к воздействию через социальные сети, включая механизмы негативного влияния, от статистических характеристик пользователей. Осуществляется типология поселений Российской Федерации по характеристикам распространения информации в социальных сетях регионов. Делается вывод, что выявленные связи можно применять для прогнозирования манипулятивных информационных эффектов и планирования информационного противоборства. Кроме того, подчеркивается, что имитационная модель позволяет по статистически наблюдаемым переменным оценивать параметры и переменные, характеризующие динамику распространения информации в популяции, и которые статистически ненаблюдаемы.

Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное манипулятивное воздействие, прогнозирование, противодействие, социальная сеть, типология, кластерный анализ.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_4_19_1.pdf

ВЕРИФИКАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ АЛГОРИТМА МАРШРУТИЗАЦИИ ADAPTIVE RATE FULL ECHO, РАЗРАБОТАННОЙ
В СРЕДЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ANYLOGIC


УДК 004.724.4
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.003

Ю.А. Шилова


Широкое распространение беспроводных сетей с ячеистой топологией и обменом точка-точка актуализирует задачу разработки алгоритмов, повышающих эффективность маршрутизации в таких сетях. Важной особенностью данных сетей является их построение на базе устройств, имеющих ограниченное время работы батареи этих устройств. Поскольку уровень заряда батареи является одним из важных факторов, влияющих на сеть в целом, разработка алгоритмов, способных при построении маршрута учитывать данный фактор, также является актуальной задачей. Ранее автором был разработан новый алгоритм маршрутизации Adaptive Rate Full Echo, в основе которого лежит алгоритм Q-Routing, использующий один из методов машинного обучения, в частности, обучение с подкреплением. Кроме того, в предыдущих работах автора была представлена имитационная модель в системе имитационного моделирования Anylogic, в которой выполнялось моделирование работы разработанного алгоритма. Верификация и поверка имитационной модели является необходимым условием корректности и достоверности получаемых в ней данных. В данной статье представлены результаты проверки адекватности разработанной имитационной модели алгоритма Adaptive Rate Full Echo путем сравнения результатов моделирования с результатами натурных испытаний.

Ключевые слова: ad hoc сеть, маршрутизация, алгоритм, время доставки, имитационное моделирование, верификация имитационной модели, время потери сетью связности.

Полный текст статьи:
Shilova_4_19_1.pdf

МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧЕ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА БОЛЬЩИХ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ


УДК 519.876.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.26.3.035

Д.А. Петросов, Аль Саеди Моханад Ридха Ганим , С.Ю. Белецкая2


В интеллектуальных системах поддержки принятия решений, направленных на решение задач структурно-параметрического синтеза моделей больших дискретных систем с заданным поведением, на основе генетических алгоритмов зачастую требуется увеличить быстродействие используя не только аппаратные средства, но и математические. В данной работе рассматриваются процессы, которые возникают при использовании эволюционной процедуры, состоящей из четырех адаптированных к задаче синтеза генетических алгоритмов под управлением искусственной нейронной сети. Каждая модель, входящая в состав блока поиска решений, выполняет свою функцию в задаче структурно-параметрического синтеза имитационных моделей больших дискретных систем. То есть выполняет поиск решений на основе: моделей элементов, входящих в состав синтезируемого объекта; межэлементных связей; начальных параметров функционирования элементов; параметров элементов синтезируемой системы, которые могут изменяются в синтезируемой модели в процессе ее работы. В качестве управления рассматривается применение искусственной нейронной сети, которая вносит корректировки в параметры функционирования операторов генетического алгоритма и (или) подключение разных комбинаций эволюционных процедур в зависимости от возникшей сходимости или затухания эволюционной процедуры. При создании модели процессов были использованы современные методологии IDEF0 и IDEF3, направленные на решение задач системного анализа.

Ключевые слова: эволюционные процедуры, структурно-параметрический синтез, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети, системный анализ, имитационное моделирование.

Полный текст статьи:
PetrosovSoavtori_3_19_1.pdf

СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ ИННОВАЦИОННЫХ АГРОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ


УДК 519.876.2
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.25.2.022

Д.А. Петросов , В.А. Игнатенко , Н.В. Петросова , А.Н. Зеленина


В большинстве существующих моделей и методов интеллектуального структурного синтеза имитационных моделей технологических процессов не уделяется внимание предметной области агропроизводств. В данной работе рассматривается возможность применения генетических алгоритмов в качестве основного инструментального средства синтеза моделей на основе заданного поведения, которое представляет собой заданной множество входных векторов, обработанное во множество эталонных. В качестве инструментального средства адаптации эволюционной процедуры (генетического алгоритма) предложено использование вложенных сетей Петри, на основе которых разработана модель, позволяющая выполнить процедуру интеллектуального синтеза. Описание элементной базы компонентов технологического процесса выполнено на основе выбранного математического инструментария, что позволяет ограничиться математическим аппаратом для решения задачи интеллектуального структурного синтеза имитационных моделей технологических процессов. В качестве средства для предварительного описания структуры синтезируемой модели, предлагается использовать современные методологии описания бизнес-процессов, такие как IDEF3. В работе рассмотрен технологический процесс внесения удобрений, предложена элементная база имитационных моделей компонентов технологической цепочки, созданная с применением программного средства PIPE v 4. Приведены примеры работы предложенных моделей и методов.

Ключевые слова: технологический процесс, имитационное моделирование, сети Петри, генетические алгоритмы.

Полный текст статьи:
PetrosovSoavtori_2_19_1.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ДЕСТРУКТИВНОМУ ВЛИЯНИЮ
В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

УДК 004.94
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.004

В. А. Минаев , М. П. Сычев, Л. С. Куликов , Е. В. Вайц


В последнее десятилетие в социальных сетях существенно усилилась деятельность как со стороны зарубежных центров, так и со стороны различных групп влияний внутри страны по организации деструктивных воздействий на российское общество и его социальные группы, особенно молодежные, с целью дестабилизации внутриполитической, социально-экономической и криминогенной обстановки. Именно поэтому в Доктрине информационной безопасности Российской Федерации информационно-психологические воздействия (ИПВ) названы важными негативными факторами, влияющими на состояние информационной безопасности (ИБ). В этой связи создание моделей противодействия деструктивным информационным воздействиям (ДИВ) манипулятивного характера в социальных сетях, оценка и прогнозирование их влияния на социальные группы выступают на современном этапе актуальными управленческими задачами. Рассмотрена системно-динамическая модель информационного противодействия ДИВ в социальных сетях. Обосновано ее применение для целей противодействия информационному терроризму, экстремизму и другим деструктивным воздействиям на современное общество посредством информационных сетей. Дано описание модели в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены имитационные эксперименты с моделями с применением перспективной платформы Anylogic. Модели позволяют осуществлять прогноз ДИВ с учетом фактора противодействия в социальных сетях, проигрывать различные сценарии динамики указанных взаимосвязанных процессов.

Ключевые слова: имитационное моделирование, деструктивное информационное воздействие, противодействие, управление, социальная сеть.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_1_19_2.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

УДК 004.94
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.003

В. А. Минаев , М. П. Сычев, Л. С. Куликов , Е. В. Вайц


В Доктрине информационной безопасности Российской Федерации основными негативными факторами, влияющими на состояние информационной безопасности (ИБ), называются информационно-технические (ИТВ) и информационно-психологические воздействия (ИПВ). Поэтому моделирование, оценка и прогнозирование манипулятивных информационных воздействий (МИВ) на социальные группы является актуальной задачей управления. Рассмотрены системно-динамические модели информационных воздействий в социальных сетях и группах. Обосновано их применение для целей противодействия информационному терроризму и экстремизму. Дано описание в виде потоковых диаграмм в обозначениях системной динамики. Приведены системы дифференциальных уравнений. Проведены эксперименты с моделями с применением перспективной имитационной платформы Anylogic. В результате сравнения агентной и системно-динамической моделей выявлено их высокое согласование между собой и со статистическими данными. Применяя кластерный анализ, в выборочной совокупности российских поселений выделены однородные типологические группы, различающиеся средним временем распространения информационных воздействий. Впервые был применен постулат Гиббса для изучения распространения информационных воздействий в студенческой среде. В проведенных экспериментах на реальных статистических данных выявлена высокая согласованность результатов моделирования с эмпирическими данными (коэффициенты детерминации не менее 90%). Модели позволяют осуществлять прогноз ИВ, проигрывать различные сценарии динамики указанных процессов.

Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное воздействие, управление, социальная сеть, топология, типология, кластерный анализ.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_1_19_1.pdf

УПРОЩЕНИЯ ГИПЕР-ГАММА-РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯ АППРОКСИМАЦИИ НАГРУЗКИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА

УДК 004.942

С. В. Гаевой, В. М. А. Ахмед, С. А. Фоменков


В данной статье рассматриваются вычислительные кластеры (ВК), которые используются для выполнения входящих заданий. В нашем университете есть такой ВК, и нам необходимо предсказать его характеристики обслуживания при выполнении рабочих нагрузок. Важным методом анализа нагрузок является имитационное моделирование их выполнения с использованием моделей входящей нагрузки (МВН) для получения характеристик обслуживания. Мы ранее уже предложили несколько МВН, но все эти МВН используют аппроксимацию непрерывной случайной величины. Такая аппроксимация может быть выполнена как методом моментов (ММ), так и методом наибольшего (максимального) правдоподобия (МНП). Последний дает более точные результаты, но и требует больше машинного времени для определения. Наилучшими распределениями для аппроксимации являются гиперэкспоненциальное и гипер-гамма- распределения. Это было эмпирически доказано и в наших, и сторонних работах. Мы уже предложили упрощение, которое уменьшает время расчета аппроксимации гиперэкспоненциального распределения, используя ММ вместо МНП. В данной работе предлагается упрощенный метод аппроксимации гипер-гамма-распределения. Допущение уменьшает количество аппроксимированных параметров распределения, а затем использует ММ или МНП. Выбрано гипер-гамма-распределение, так как оно дает лучший результат среди всех используемых распределений, включая гиперэкспоненциальное. Тем не менее предложенный метод использует наше раннее предложенное упрощение для гиперэкспоненциального распределения. Чтобы проверить качество полученных результатов, мы используем моделирование приближения и сравниваем результаты с исходной рабочей нагрузкой (из лога работы кластера). Показаны характеристики предложенных методов. Обоснована необходимость выбора подходящего метода аппроксимации.

Ключевые слова: метод моментов, метод максимального (наибольшего) правдоподобия, нагрузки вычислительных систем, немасштабируемые задачи, имитационное моделирование, стохастическая аппроксимация, гипер-гамма-распределение.

Полный текст статьи:
GaevoyAhmedFomenkov_1_1_18.pdf

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧЕ О РАСПРЕДЕЛЕНИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕСУРСОВ В ОРГАНИЗАЦИИ

УДК 681.3

Е. Ружицкий, П.С.Коркин


Работа посвящена моделированию работы организации с целью повышения эффективности ее функционирования. Описываются ключевые составляющие модели бизнес-процессов организации, в которой реализуется совокупность коммерческих проектов. На основе использования имитационного моделирования показаны возможности для комплексного рассмотрения развития организации. Предлагаемая модель основывается на том, что используется представление системы в виде черного ящика. Определяются все входы и выходы для первого слоя модели, которые представляются в виде генераторов и терминаторов транзактов. Для второго слоя анализируются основные процессы, связанные с взаимодействием организации и ее контрагентов, то есть рассматриваются материальные, информационные и финансовые потоки. Управление финансовыми потоками осуществляется в третьем слое модели, в нем определена структура операций по счетам бухгалтерского учета на базе того, что есть договорные отношения предприятия и требования в налоговом законодательстве. В статье представлены результаты имитационного моделирования по заданным в имитационной модели параметрам, показано, что значение объема начальных инвестиций должно было быть не меньше, чем 25% от объема продаж в течение периода реализации проекта, что ведет к тому, что значение показателя риска будет лежать в пределах 0,30-0,35.

Ключевые слова: управление, имитационное моделирование, принятие решений.

Полный текст статьи:
RuzhizkyKorkin_1_1_18.pdf

SIMULINK-МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭКСПРЕСС-КРЕДИТОВАНИЯ

УДК 519.872:519.67

Г.И. Горемыкина, Н.А. Щукина


Данная работа продолжает исследования авторов по моделированию процессов экспресс-кредитования и их оптимизации. Экспресс-кредит – это потребительский кредит на покупку товаров непосредственно в точке продаж, без посещения банка. Исследуются процессы выдачи таких кредитов для получения оценки различных вариантов стратегии развития системы управления кредитного отдела одного из крупнейших российских банков. Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие задачи, а именно: проведен анализ рынка потребительского кредитования; проведена процедура проверки принадлежности выборки случайных переменных одной из функций распределения и соответствующих числовых характеристик полученного распределения; получена комплексная оценка функционирования отделения банка по выдаче экспресс-кредитов в текущем и прогнозном периоде. Рассматривая отделение банка как систему массового обслуживания, была создана имитационная модель, входной поток заявок которой имеет экспоненциальное распределение, а время обслуживания клиентов подчинено нормальному закону распределения. Для компьютерной реализации имитационной модели использована интерактивная среда Simulink, интегрированная в пакет прикладных программ MatLab. Приведены результаты имитационного эксперимента и проведен анализ числа потенциальных заемщиков и общей суммы выданных им кредитов.

Ключевые слова: эспресс-кредитование, имитационное моделирование, система массового обслуживания, MatLab, Simulink.

Полный текст статьи:
GoremikinaShukina_4_1_17.pdf

АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ АРКТИЧЕСКИХ МОРСКИХ ГРУЗОПЕРЕВОЗОК

УДК 004.8:656.614(3) (985)

Е.Ю. Соболевская, С.В. Глушков, Н.Г. Левченко


Проведен анализ программных средств, предназначенных для управления процессами морских грузоперевозок. Выявлен ряд недостатков в существующем программном обеспечении, используемом для организации работы в специфических районах плавания, таких как Северный морской путь: отсутствие систем поддержки принятия решения, отсутствие анализа для расчета времени и стоимости доставки груза. Разработана архитектура интеллектуальной системы организации морских грузоперевозок с учетом сложных условий плавания в Арктике. Разработаны архитектуры двух модулей: расчет стоимости морских грузоперевозок; расчет и анализ безопасного и более быстрого маршрута в зависимости от месяца (времени года). Рассмотрен процесс имитационного моделирования, основу которого составляют методы искусственного интеллекта – нейронная сеть, экспертные системы, математический аппарат нечеткой логики. Архитектура интеллектуальной системы организации морских грузоперевозок при удачной реализации позволит: предоставить руководящему составу судоходной компании прогнозную аналитику; осуществить поддержку принятия решения; проводить мониторинг процесса перевозки груза в режиме реального времени; проводить схемы расчетов эффективного использования ледоколов; производить расчет оптимального пути доставки; предоставлять по требованию онлайн прогноз процесса перевозки на определенный момент времени, минимизировать стоимость доставки груза, время задержки в пути, риски по сохранности груза.

Ключевые слова: морские грузоперевозки, Северный морской путь, Арктика, интеллектуальные системы, имитационное моделирование.

Полный текст статьи:
Sobolevskaya_4_1_17.pdf