Институт проблем информатики Российской Академии наук
Институт проблем информатики Российской Академии наук
Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук




«Информатика и ее применения» (Том 15, Выпуск 3, 2021)

Оглавление | Об авторах

Удаленный мониторинг рабочих процессов

  • А. А. Грушо  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, grusho@yandex.ru
  • Н. А. Грушо  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, info@itake.ru
  • М. И. Забежайло  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, m.zabezhailo@yandex.ru
  • Е. Е. Тимонина  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, eltimon@yandex.ru

Аннотация: Рассмотрена схема контроля рабочих процессов в распределенной информационной системе (РИС), экономная с точки зрения объема информации, передаваемой удаленному системному администратору (СА) или офицеру безопасности. Предложенная схема допускает автоматизацию контроля, основана на реальном опыте СА и позволяет реализовать логику определения, классификации и приближенной локализации аномалий. Системный администратор получает информацию о функционировании РИС по каналам связи. Предполагается, что источником сообщений для СА служат сенсоры. Сенсоры являются сущностями, способными распознать информацию, поступившую на вход связанного с сенсором преобразования информации, т. е. если преобразование получает на вход информацию, то сенсор распознает факт и время передачи входной информации первому преобразованию того блока, в котором он находится, в рамках реализующейся информационной технологии (ИТ). Схема основана на вычислении и анализе моментов времени, когда сенсор "видит" передачу данных на вход преобразования в конкретном экземпляре ИТ. Особенностями подхода к мониторингу рабочих процессов являются оценки систематических задержек рабочих процессов и анализ остановов с использованием "параллельных" сенсоров. Построенная схема позволяет динамически детализировать контроль с целью уточнения приближенного места аномалии.

Ключевые слова: информационная безопасность; удаленный мониторинг информационной системы; оценка данных мониторинга по информационным характеристикам

Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям II: численный алгоритм

  • А. В. Борисов Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Московской авиационный институт; Центр фундаментальной и прикладной математики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, ABorisov@frccsc.ru
  • Д. Х. Казанчян Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, Drastamat94@gmail.com

Аннотация: Работа представляет заключительную часть исследований, начатых в статье "Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям I: точное решение задачи" (Информатика и её применения, 2021. Т. 15. Вып. 2. С. 12-19). Предложен алгоритм численной реализации решения задачи фильтрации состояний марковского скачкообразного процесса (МСП) по совокупности наблюдаемых считающих процессов и диффузии с мультипликативными шумами. Исходную задачу оценивания предлагается приблизить последовательностью соответствующих задач фильтрации по наблюдениям, дискретизованным по времени. В работе выведен рекуррентный вид дискретизованной оценки, определен показатель ее точности на одном шаге и получена зависимость этой точности от характеристик применяемой схемы численного интегрирования.

Ключевые слова: марковский скачкообразный процесс; оптимальная фильтрация; мультипликативные шумы в наблюдениях; дискретизованные наблюдения; точность аппроксимации

Алгоритмы сжатия данных массивов силовых кривых II: кодирование компонент вейвлет-преобразования

  • Д. В. Сушко  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, dsushko@ipiran.ru

Аннотация: Представлена вторая часть исследования задачи обратимого (без потерь) сжатия данных массивов силовых кривых - трехмерных массивов, элементы которых суть 16-битные целые числа. Предложены алгоритмы сжатия массивов силовых кривых, основанные на универсальном арифметическом кодировании компонент, получаемых в результате применения одномерного дискретного вейвлет- преобразования (ДВП) по системе вейвлетов (5-3) к строкам массивов. Преобразование реализуется в рамках лифтинг-схемы и является обратимым. Для построения эффективных алгоритмов использован метод повторного применения вейвлет-преобразования и два уже апробированных в первой части работы метода универсального кодирования (разложение на вычислимые состояния, выбор веса при построении кодовых вероятностей). Для предложенных алгоритмов на пяти тестовых массивах построены оценки скорости кодирования. Результаты показывают, что каждый из упомянутых выше методов позволяет уменьшить скорость кодирования, а комбинация всех трех методов дает наиболее эффективный алгоритм. Скорость кодирования тестовых массивов этим алгоритмом составляет 3,8160, 3,4050, 3,3678, 4,1309 и 4,0996 бит/пиксель, а выигрыш по сравнению с алгоритмом обратимого сжатия стандарта JPEG 2000 составляет 6%-9%.

Ключевые слова: атомно-силовой микроскоп; массив силовых кривых; обратимое сжатие; арифметическое кодирование; универсальное кодирование

Максимальные межузловые потоки при предельной загрузке многопользовательской сети

  • Ю. Е. Малашенко  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, mala-yur@yandex.ru

Аннотация: Рассматривается метод поиска угловых точек на гранях выпуклого многогранного множества допустимых межузловых потоков, передаваемых между всеми узлами сети одновременно. Базовыми считаются точки пересечения осей координат с внешней границей множества. В качестве опорной выбирается реперная точка, в которой сумма межузловых потоков является максимально возможной среди всех допустимых распределений. На основе полученных данных формируется система опорных векторов с компонентами, равными межузловым потокам, при одновременной передаче которых достигается предельная загрузка сети. Для целей анализа допустимые распределения межузловых потоков предлагается записывать как выпуклую комбинацию опорных векторов. Полученное агрегированное представление может быть использовано при разработке нормативных показателей стационарных режимов функционирования при передаче информационных потоков, превышающих функциональные возможности сети.
В качестве примеров рассматриваются оценки равнодолевого распределения максимально возможных потоков.

Ключевые слова: многопользовательская сеть; предельная загрузка сети; множество межузловых потоков

Экспертная система для мониторинга и прогнозирования процессов распределения ресурсов

  • А. В. Босов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, ABosov@frccsc.ru
  • Д. В. Жуков  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, DZhukov@frccsc.ru

Аннотация: Представлен проект экспертной системы (ЭС) мониторингового типа, предназначенной для поддержки принятия решений при управлении процессами распределения (потребления и воспроизводства) ресурсов. Результаты анализа процесса потребления представляются в виде сценариев интегрального оценивания его состояния. Сценарии готовятся экспертом, носят ситуативный характер и в реальных расчетах применяются как для оценки текущего состояния, так и для прогнозирования развития ситуаций. Традиционная интерпретация процесса потребления основана на понятии ресурсов и субъектов потребления, использующих ресурсы в соответствии с нормами потребления, атакже простым описанием воспроизводства ресурсов объектами производства. Предполагается, что компоненты информационной модели имеют географическую и темпоральную привязку, в частности привязаны ко времени данные о запасах ресурсов. Основную интеллектуальную нагрузку несет методика подготовки сценариев интегрального оценивания состояния. Эта методика основана на идеологии экспертного оценивания типовых ситуаций и формировании сценариев расчета простыми методами машинного обучения. В последних используются широко распространенные подходы к оптимизации - минимизация средних квадратов и модулей. Представленный проект ЭС носит инструментальный характер, может применяться в различных приложениях. Процесс подготовки и оценки результативности подготовленных экспертом сценариев интегрального оценивания иллюстрируется числовым и графическим материалом.

Ключевые слова: экспертная система; ресурсы и потребление; машинное обучение; метод наименьших квадратов; метод наименьших модулей

Диспетчеризация в системе с параллельным обслуживанием с помощью распределенного градиентного управления марковской цепью

  • М. Г. Коновалов  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, mkonovalov@ipiran.ru
  • Р. В. Разумчик  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, rrazumchik@ipiran.ru

Аннотация: Рассматривается система распределения заданий, состоящая из диспетчера и нескольких параллельно работающих однопроцессорных серверов, каждый из которых имеет очередь неограниченной емкости. Задания без внутренней структуры поступают в систему по рекуррентному потоку и имеют случайный размер. В момент поступления очередное задание в соответствии с некоторой стратегией направляется диспетчером, имеющим полную информацию о текущем состоянии системы, в один из серверов. Задания обслуживаются из очереди по одному в соответствии с дисциплиной FIFO (first in, first out), после чего навсегда покидают систему. Скорости процессоров фиксированы и, вообще говоря, различны. Ставится задача нахождения стратегии, минимизирующей стационарное среднее время пребывания задания в системе. Излагается способ решения подобного класса задач, основанный на использовании метода Монте-Карло в сочетании с оригинальным адаптивным алгоритмом управления марковскими цепями с континуальным множеством состояний. Его главная составляющая - динамическая дискретизация множества состояний и использование в каждой ячейке разбиения "локального" квазиградиентного алгоритма. На простых численных примерах показано, что построенная диспетчеризация успешно конкурирует с лучшими из известных решений, а сам метод рассчитан на более широкую область применения.

Ключевые слова: гетерогенная система с параллельным обслуживанием; управление марковской цепью с несчетным множеством состояний; оптимизация времени пребывания

Пороговые функции в методах подавления шума, основанных на вейвлет-разложении сигнала

  • О. В. Шестаков Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Московский центр фундаментальной и прикладной математики, oshestakov@cs.msu.ru

Аннотация: При передаче по каналам связи сигналы, как правило, загрязняются шумом. Методы подавления шума, основанные на пороговой обработке коэффициентов вейвлет-разложения, стали популярными благодаря своей простоте, скорости и возможности адаптации к нестационарным сигналам. Анализ погрешностей этих методов является важной практической задачей, поскольку дает возможность оценивать качество как самих методов, так и используемого для обработки оборудования. Самые популярные виды пороговой обработки - жесткая и мягкая пороговая обработка, однако каждая из них имеет свои недостатки. В попытке избавиться от этих недостатков в последние годы были предложены различные альтернативные виды пороговой обработки. В работе рассматривается модель сигнала, загрязненного аддитивным гауссовским шумом, и обсуждается общая постановка задачи пороговой обработки с пороговой функцией, принадлежащей некоторому классу. Описывается алгоритм вычисления порога, минимизирующего несмещенную оценку риска. Также приводятся условия, при которых эта оценка риска является асимптотически нормальной и сильно состоятельной.

Ключевые слова: вейвлеты; пороговая обработка; адаптивный порог; несмещенная оценка риска

Метод оценивания параметров изгиба, формы и масштаба гамма-экспоненциального распределения

  • А. А. Кудрявцев  Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики; Московский центр фундаментальной и прикладной математики, nubigena@mail.ru
  • О. В. Шестаков Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета вычислительной математики и кибернетики; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, Московский центр фундаментальной и прикладной математики, oshestakov@cs.msu.ru
  • С. Я. Шоргин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sshorgm@ipiran.ru

Аннотация: Рассматривается модифицированный метод моментов для оценивания трех из пяти параметров гамма-экспоненциального распределения. Предлагается оценивать параметры распределения, основываясь на его логарифмических моментах. Приводится явный вид оценок параметров изгиба, формы и масштаба при фиксированных параметрах концентрации гамма-экспоненциального распределения; обосновывается сильная состоятельность полученных оценок. Также обсуждается метод отсева лишних решений системы уравнений для логарифмических моментов; приводится ряд численных примеров, иллюстрирующих получение оценок по модельным выборкам. Поскольку анализируемое распределение тесно связано с обобщенным гамма-распределением и обобщенным бета-распределением второго рода, результаты работы могут найти широкое применение в прикладных задачах, использующих для моделирования непрерывные распределения с неограниченным неотрицательным носителем.

Ключевые слова: оценивание параметров; гамма-экспоненциальное распределение; смешанные распределения; обобщенное гамма-распределение; метод моментов; состоятельная оценка

Метод повышения точности нейросетевых прогнозов с использованием смешанных вероятностных моделей и его реализация в виде цифрового сервиса

  • А. К. Горшенин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, agorshenin@frccsc.ru
  • В. Ю. Кузьмин  Факультет космических исследований Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова, shadesilent@yandex.ru

Аннотация: Описан метод комбинированного использования классических вероятностно-статистических моделей и нейронных сетей, ориентированный на повышение точности прогнозирования. При этом моменты математических моделей используются для нетривиального расширения признакового пространства при обучении нейронных сетей. На примере анализа нескольких ансамблей экспериментальных данных стелларатора Л-2М продемонстрирована эффективность предложенного подхода, особенно при использовании моментов моделей, полученных для приращений исходных наблюдаемых данных. Для реализации методов статистического анализа и предложенных алгоритмов машинного обучения создан цифровой сервис, архитектура и основные возможности которого также обсуждаются в рамках данной статьи.

Ключевые слова: нейронные сети; конечные нормальные смеси; вероятностные модели; прогнозирование; цифровой сервис; высокопроизводительные вычисления; турбулентная плазма; стелларатор

Метод визуализации стимуляции конфликтов в гибридных интеллектуальных многоагентных системах

  • С. Б. Румовская  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sophiyabr@gmail.com
  • И. А. Кириков  Калининградский филиал Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, baltbipiran@mail.ru

Аннотация: Рассмотрение сложных задач (проблем) в малых коллективах специалистов различных направлений позволяет получить более качественное интегрированное решение. В таких коллективах неизбежно возникают конфликты - деструктивные (личные) и конструктивные (инструментальные). Моделирование работы таких коллективов и стимулирование конструктивных конфликтов в них позволит повысить качество решения и выработать метод решения, релевантный проблеме. Визуализация - мощный инструмент для извлечения, анализа и понимания информации. Работа посвящена разработке метода визуализации процессов стимулирования конфликтов в рамках гибридных интеллектуальных многоагентных систем (ГиИМАС), моделирующих агентами рассуждения отдельных специалистов и отображающих в памяти компьютера макроуровневые процессы, возникающие в результате взаимодействия специалистов при решении проблемы "за круглым столом".

Ключевые слова: коллектив экспертов; конфликт агентов; визуализация стимуляции конфликта

Формы представления нового знания, извлеченного из текстов

  • И. М. Зацман  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, izatsman@yandex.ru

Аннотация: Рассматривается модель целенаправленного извлечения нового знания из текстов коллективом экспертов, а также формы его представления в лингвистических типологиях и словарях терминов баз медицинских знаний. Использование модели иллюстрируется двумя примерами: извлечение нового знания о значениях немецких модальных глаголов из параллельных текстов и о значениях терминов из медицинских документов. Процесс извлечения нового знания основан на лингвистическом аннотировании текстов экспертами. Основная цель аннотирования состоит в пополнении типологий рубриками (баз знаний (БЗ) - терминами), которые удовлетворяют заданному критерию новизны, согласованы в коллективе экспертов и представляют извлеченное знание. Рассматриваемая модель включает этап согласования понимания экспертами как извлеченного знания, таки форм его представления. В рассматриваемом примере базы знаний используются три формы: новый термин, измененная дефиниция уже существующего термина (без увеличения числа его значений) и расширенная дефиниция уже существующего термина (с увеличением числа его значений).

Ключевые слова: извлечение знания из текстов; модель ИТО; концепт; рубрика; термин; контекстное значение; немецкие модальные глаголы; типология; база медицинских знаний

Система массового обслуживания с управляемым по сигналам перераспределением приборов для анализа нарезки ресурсов сети 5G

  • И. А. Кочеткова  Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, gudkova-ia@rudn.ru
  • А. С. Власкина   Российский университет дружбы народов, vlaskina-as@rudn.ru
  • Н. Н. Ву  Российский университет дружбы народов, 1032168360@rudn.ru
  • В. С. Шоргин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, vshorgin@ipiran.ru

Аннотация: Нарезка радиоресурсов - одна из ключевых технологий беспроводных сетей пятого поколения с постоянно растущим числом пользователей и предоставляемых услуг. Особенность данной технологии заключается в возможности организации логически изолированных сегментов радиоресурсов под конкретные требования оператора и его пользователей, причем перераспределение объемов ресурса между сегментами возможно, но только в моменты обращения к ним контроллера. В работе построена математическая модель для двух классов нетерпеливого эластичного трафика с минимальным порогом скорости в виде системы массового обслуживания с очередями и сигналами, управляющими перераспределением ресурса. Приведены формулы для расчета параметров эффективности перераспределения ресурса - коэффициента соответствия начальному распределению ресурса, коэффициента успеха перераспределения ресурса и коэффициента использования ресурса.

Ключевые слова: 5G; нарезка ресурсов; система массового обслуживания с сигналами; перераспределение ресурса; эластичный трафик

Анализ стратегии разгрузки базовых станций 5G NR с помощью технологии NR-U

  • А. В. Дараселия  Российский университет дружбы народов, avdaraseliya@rudn.ru
  • Э. С. Сопин  Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sopin-es@rudn.ru
  • Д. А. Молчанов  Российский университет дружбы народов; Университет Тампере, Финляндия, dmitri.moltchanov@tuni.fi
  • К. Е. Самуйлов  Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, samuylov-ke@rudn.ru

Аннотация: Ожидается, что базовые станции (БС) сетей пятого поколения (англ. Fifth Generation, 5G) Новое радио (англ. New Radio, NR) миллиметрового диапазона частот будут развернуты в областях с чрезвычайно высокими и резко колеблющимися требованиями к трафику, где это приводит к частым нарушениям качества обслуживания с точки зрения предоставляемой скорости на интерфейсе доступа, особенно в часы пик. В качестве одной из мер борьбы с перегрузками 3GPP (3rd Generation Partnership Project) рассматривает технологию NR-U (NR-Unlicensed), позволяющую использовать на БС помимо лицензируемого спектра также и нелицензируемый спектр частот, например 60 ГГц. В этом случае сессия, которая не может быть обслужена в лицензируемом спектре вследствие нехватки ресурсов, может быть перенаправлена в нелицензируемый спектр, где происходит конкуренция за ресурсы с абонентами технологии WiGig. Цель данного исследования - оценить параметры качества обслуживания в области, характеризующейся определенной плотностью пользователей NR и WiGig, где пользователи NR могут использовать технологию NR-U, если выполняются их требования к скорости. В качестве исследуемой метрики используется вероятность потери сессии NR и достижимая скорость передачи в нелицензируемом спектре частот. Проведенное численное исследование показало, что на исследуемые характеристики помимо плотности пользователей NR и WiGig оказывают влияние размер окна конкурентного доступа, плотность блокаторов и минимальная необходимая скорость. Представленные численные результаты позволяют сделать вывод о том, что рассматриваемый подход может значительно увеличить достижимую скорость пользовательских сессий, однако для этого требуется достаточно плотное развертывание технологии NR.

Ключевые слова: NR-U; New Radio; WiGig; QoS; теория массового обслуживания; ресурсная система массового обслуживания; марковский процесс