ISSN 1819-3161 · EISSN 2712-8687

· Язык: ru

Статья: СЕМНАДЦАТАЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ КРУПНОМАСШТАБНЫХ СИСТЕМ» MLSDʹ2024 (2024)

Читать

Читать онлайн

The 17th International Conference on Management of Large-Scale Systems Development (MLSD’2024) was held on September 24-26, 2024. This annual event is organized by the Trapeznikov Institute of Control Sciences, the Russian Academy of Sciences, with the technical support of the IEEE Russia Section. MLSD conferences are intended to discuss research in the theory and applications of computer control and management for developing large-scale manufacturing, transport, energy, financial, and social systems. The peculiarity of this year’s conference is that the models of large-scale systems are largely focused on solving current problems of strategic management. The MLSD’2024 program included one plenary session and 16 sections with 393 participants. The original proceedings of MLSD’2024 (195 papers) have been published in Russian and indexed by the National Electronic Library (eLIBRARY. RU). Of these, 169 papers have been extended and published electronically in English in IEEE Xplore (Scopus indexing).

Ключевые фразы: conference, large-scale systems, strategic management, MODELING, control

Автор (ы): Цвиркун Анатолий Данилович

Соавтор (ы): Дранко Олег Иванович, Степановская Ираида Александровна

Журнал: ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК: 502.5. Окружающая природная среда и опасность нарушения ее целостности и качества
614.8. Несчастные случаи, их опасность, профилактика и борьба с ними

Для цитирования:

ЦВИРКУН А. Д., ДРАНКО О. И., СТЕПАНОВСКАЯ И. А. СЕМНАДЦАТАЯ МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ КРУПНОМАСШТАБНЫХ СИСТЕМ» MLSDʹ2024 // ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2024. № 6

Текстовый фрагмент статьи

Список литературы

1. Цвиркун, А.Д. Проблемы управления развитием крупномасштабных систем в современных условиях // Труды XVII Международной конференции “Управление развитием крупномасштабных систем” (MLSD-2024). - Москва, 2024. - С. 23-27. EDN: YZWALG

2. Dranko, O. The Indicative Plan Models: Industries and Companies // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739516

3. Malakhov, V., Leokumovich, N. Rising Energy Domestic Prices and Russia’s Forecast GDP Rates // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739493 EDN: UOXDFV

4. Alikin, R., Erokhina, I., Khorshev, A. An Approach to Soft Linking Capacity Expansion and Dispatch Models to Assess the Flexibility of the Future Energy System Using the Example of the UPS of Russia // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739641

5. Boyko, E., Ilyushin, P. Increasing the Continuity of Centralized Heating Supply System // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739414 EDN: CHIRYQ

6. Shurunov, K., Dranko, O. The Problem of Global Energy Flow Management // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739575

7. Ядыкин, И.Б. Энергетические метрики больших динамических систем // Труды XVII Международной конференции “Управление развитием крупномасштабных систем” (MLSD-2024). - Москва, 2024. - С. 41-51. EDN: KCKMVX

8. Akhmetzyanov, A.V., Samokhin, A.V. Thermal Wave Processes of Control the Development of Oil Fields with Abnormally High-Viscosity Reserves // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739425

9. Tsyganov, V. Strategic Adaptive Transport Management // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739611

10. Savushkin, S. Mathematical Algorithms for Containers Area // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739585

11. Khablov, D. Vehicle Cruise Control with Lane Keeping Based on Measuring the Speed Vector and Trajectory Curvature Using Microwave Sensors // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739444

12. Bezrodniy, A., Rezchikov, A., Stepanovskaya, I. Cyber-Physical System Development to Improve Energy Supply on Transport by Causal Approach // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739548

13. Podvesovskii, A., Meshcheryakov, R., Zakharova, A. Optimization of Heterogeneous Cargo Transportation Plan in Unmanned Air Transportation System by the Criterion of Minimum Time // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739506 EDN: KQSZHB

14. Solomatin, A. Metasystems in the Strategic Management of the Region // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739553

15. Akinfiev, V. Analysis and Management of Large-Scale Programs under Sanctions // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739436

16. Сухарев О. Технологическое развитие России: достижение суверенитета // Труды XVII Международной конференции “Управление развитием крупномасштабных систем” (MLSD-2024). - Москва, 2024. - С. 127-133. EDN: TQDBIG

17. Chkhartishvili, A., Gubanov, D. On the Influence of Bots and Content Moderation on User Opinions in Social Networks // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739580

18. Kutakhov, V., Alakoz, G. and Pliaskota, S. Calculations Features in Problems of Aircraft and Spacecraft Groups Management // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739638

19. Ereshko, F. Hierarchal Compromise // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739474

20. Medennikov, V. From Digital Management Platform Development to a Computer-Aided Crop Rotation Engineering System in Agriculture // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739566

21. Kochetkov, S.A. and Utkin, V.A. The Method of Dynamic Compensation in the Control Theory // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739462

22. Tkacheva, O., Vinogradova, M., Utkin, A. Analysis of the Behavior of a Three-dimensional Epidemic Model // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739488

23. Kokunko, J.G., Krasnov, D.V. Dynamic Differentiation of Deterministic Signals of One Class // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739579

24. Кушникова, Е.В., Кушников, В.А., Богомолов, А.С., Резчиков, А.Ф. Влияние критических сочетаний событий на точность определения ущерба от воздействия загрязнителей атмосферы // Труды XVII Международной конференции “Управление развитием крупномасштабных систем” (MLSD-2024). - Москва, 2024. - С. 1197-1203. EDN: HPHCRN

25. Veresnikov, G., Skryabin A. and Golev, A. Efficiency Comparison of Feature Processing Methods in Early Diagnostics Using Artificial Intelligence // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739581

26. Rusakov, K. Improved Detection of Related Objects on the Example of Human Re-Identification Task // Proceedings of 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow, 2024. - P. 1-5. -. DOI: 10.1109/MLSD61779.2024.10739521

Выпуск

№ 6 (2024)

Кол-во страниц: 58 страниц

Другие статьи выпуска

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СКАЛЯРНЫМ ОБЪЕКТОМ В ФОРМЕ ВХОД - ВЫХОД НА ОСНОВЕ ИДЕНТИФИКАЦИОННО-АППРОКСИМАЦИОННОГО ПОДХОДА (2024)

Авторы: Круглов Сергей Петрович

Рассмотрен подход к построению адаптивного управления скалярным объектом с текущей параметрической неопределенностью, для которого доступны измерению только его вход и выход, на основе упрощенных условий адаптируемости. Данный подход относится к непрямому самонастраивающемуся управлению с использованием алгоритма текущей параметрической идентификации и неявной эталонной модели. Структура настраиваемой модели в алгоритме идентификации выбирается как можно более простой, соответствующей основному движению объекта управления и элементарному динамическому звену или звеньям. В результате текущие оценки в составе указанной модели аппроксимируют движение объекта, критерием чего является сходимость невязки идентификации. Также требуется обеспечить определенные требования к текущим оценкам параметров. Эти оценки, даже неточные, используются для формирования закона управления, доставляющего заданные свойства замкнутой системы управления. Указанное положение предложено трактовать как уточнение известного принципа уверенной эквивалентности с исключением требования асимптотически точного оценивания параметров для достижения самонастраивающейся системой адаптивных свойств в задачах управления по выходу объекта. Основные соотношения приведены для примера, когда доминирующая динамика объекта близка колебательному процессу без дополнительной временно́й задержки. Предложено применять алгоритм идентификации в виде рекуррентного метода наименьших квадратов с фактором забывания и некоторыми модификациями. Приведены два примера решения задач построения адаптивных систем: управление угловым движением мостового крана и парирование колебаний упругого трехмассового привода. Предложено назвать рассматриваемый подход идентификационно-аппроксимационным. Отмечены возможность и пути его дальнейшего совершенствования.

Сохранить в закладках

ИСКУССТВЕННЫЙ СЕНСОРНЫЙ КОМПОНЕНТ В СИСТЕМЕ ЧЕЛОВЕК - МАШИНА С КОМБИНИРОВАННОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ (2024)

Авторы: Кубряк Олег Витальевич, Ковальчук Сергей Валерьевич

Предлагается концептуальный подход к построению комбинированной обратной связи в системе человек - машина с введением искусственного сенсорного компонента обратной связи, управляемого технической подсистемой. Подход направлен на систематизацию роли комбинированной обратной связи в управлении многоагентными системами, включающими дополнительные элементы, людей и искусственных агентов. Он исследован в задаче управления вертикальной позой человека, а также в синтетических экспериментах (на модели CartPole), рассматриваемых на примере обучения с подкреплением. Изучалась изменчивость эффективности решения задачи управления в зависимости от характеристик каналов передачи информации и модификации свойств введенного искусственного сенсорного компонента обратной связи. Полученные результаты показывают концептуальное сходство наблюдений натурного эксперимента и искусственного численного эксперимента в части функционирования дополнительного канала обратной связи - как присутствие сходного эффекта перерегулирования, так и перспективы повышения качества управления путем настройки искусственного сенсорного компонента.

Сохранить в закладках

ВЫЧИСЛЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНОЙ ЭНТРОПИИ СЛУЧАЙНОГО СТАЦИОНАРНОГО ПРОЦЕССА (2024)

Авторы: Белов Алексей Анатольевич, Андрианова Ольга Геннадьевна

Решается задача вычисления уровня спектральной энтропии стационарного случайного процесса. Под спектральной энтропией (σ-энтропией) сигнала понимается скалярная величина, характеризующая окрашенность шума и определяющая класс сигналов, действующих на систему в зависимости от выбора полосы исследования. Предполагается, что случайный процесс задан либо в виде формирующего фильтра, на вход которого поступает белый шум с единичной ковариационной матрицей, либо в форме автокорреляционной функции. Получено аналитическое решение задачи вычисления уровня спектральной энтропии случайного стационарного процесса по известной математической модели формирующего фильтра в виде лог-детерминантной функции, зависящей от передаточной матрицы и грамиана наблюдаемости фильтра. Предложен алгоритм вычисления σ-энтропии для стационарных случайных процессов с известной автокорреляционной функцией. Метод сводится к восстановлению математической модели формирующего фильтра с использованием факторизации его спектральной плотности. Приведен численный пример расчета спектральной энтропии для возмущения, описывающего скорости порывов ветра, действующих на летательный аппарат.

Сохранить в закладках

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ОСТАВШЕГОСЯ СРОКА ПОЛЕЗНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВИАЦИОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ (2024)

Авторы: Кулида Елена Львовна, Лебедев Валентин Григорьевич

Представлен обзор литературы, посвященной диагностике и прогнозированию оставшегося срока полезного использования авиационных двигателей на основе глубокого обучения. Приведена формальная постановка задачи оценки оставшегося срока полезного использования. Рассмотрены основные архитектуры глубоких нейронных сетей, применяемые для обнаружения редких сбоев и прогнозирования следующих сбоев на основе данных мониторинга авиационных двигателей. Рассмотрено извлечение информативных признаков с помощью автоэнкодеров. Приводится структура ячеек долгой кратковременной памяти и механизма внимания, применяемых в глубоких нейронных сетях для прогнозирования оставшегося срока полезного использования. Рассматривается задача интеграции прогноза оставшегося срока полезного использования в планирование технического обслуживания на основе обучения с подкреплением.

Сохранить в закладках

Издательство

Издательство: ИПУ РАН
Регион: Россия, Москва
Почтовый адрес: 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
Юр. адрес: 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
ФИО: Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
E-mail адрес: dan@ipu.ru
Контактный телефон: +7 (495) 3348910
Сайт: https://www.ipu.ru/

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.