оптимізація

У статті запропоновано інноваційний підхід до оптимізації маршрутизації в розподілених мережах із використанням методів машинного навчання, зокрема підкріплювального навчання. Використання цього підходу дозволяє значно підвищити ефективність керування потоками даних, оскільки алгоритм адаптивно визначає оптимальні шляхи передачі на основі поточного стану мережі. Це сприяє зменшенню затримок, покращенню використання пропускної здатності та підвищенню загальної продуктивності мережевої інфраструктури.

Зростаюча складність кіберзагроз вимагає розробки ефективних методів виявлення та класифікації атак у мережевому трафіку. У даному дослідженні проаналізовано ефективність трьох популярних алгоритмів машинного навчання: Random Forest, який використовується для виявлення аномалій, Support Vector Machines (SVM), що виконує класифікацію кіберзагроз, та автоенкодерів, які застосовуються для попередньої обробки даних та глибокого аналізу трафіку.

Проведено огляд публікацій, присвячених математичному моделюванню процесу нанофільтрації, встановлено переваги, обмеження та сфери застосування різних підходів до моделювання. Виявлено, що найефективніші підходи ґрунтуються на розширеному рівняння Нернста-Планка, рівновазі Доннана, а також методах обчислювальної гідродинаміки та молекулярної динаміки. Розглянуто використання програмного забезпечення для вирішення завдань моделювання нанофільтрації.

The paper describes a constant time clustering algorithm that can be applied on wireless sensor networks. The scheme for rate control, scheduling, routing, and power control protocol for wireless sensor networks based on compressive sensing has been shown. Using network utility maximization formulations, cross-optimization solutions using Lagrangian multipliers in network access control and physical layers have been presented. The optimization solutions have been developed by solving the optimization model of network utility maximization.

Розглянуто особливості мультиагентного моделювання для оптимізації дорожнього руху в центральних районах міст. Оцінюючи унікальні виклики, пов’язані з високою концентрацією транспорту, пішоходів та історичної забудови, досліджено потенціал мультиагентних систем для ефективного вирішення проблеми заторів, безпеки та якості життя у міських умовах. Потенціал мультиагентного моделювання в контексті управління дорожнім рухом у центральних районах міста дає змогу визначити ключові виклики та можливості.

На прикладі напівпровідникових кристалів Ge, Si, PbTe, PbS, InSb з різними рівнями легування та різними типами провідності проведено оптимізацію геометрії п’єзорезистивного ефекту, а саме визначено такі напрямки вимірювання напруги та прикладання одновісного тиску, які забезпечують максимально досяжне значення ефекту. Оптимізація базується на підході, що використовує побудову та аналіз екстремальних поверхонь, які представляють усі можливі максимуми цільової функції (величини ефекту) при різних просторових орієнтаціях взаємодіючих факторів.

Запропоновано алгоритм знаходження порогу сегментації зображень за різницею кумулятивних гістограм реального та гіпотетичного зображень. Для знаходження порогів сформульовано одновимірні оптимізаційні задачі. Протестовано алгоритм та порівняно результати.

Розглянута проблема оптимізації сумісної роботи газосховищ у складі газотранспортної системи України. Поставлені задачі і запропоновано алгоритми їх розв’язування. Отримані попередні оцінки потенціалу оптимізації роботи газосховищ та факторів впливу на величину таких оцінок.

Показана можливість застосування закону «елеґантних» обертових симетрій- асиметрій, а саме: комбінаторних конфігурацій, таких, як одно- і багатовимірні ідеальні кільцеві в’язанки (ІКВ) для розроблення високопродуктивних систем кодування векторних даних та розширення сфери застосування комбінаторних методів оптимізації в сучасних інформаційних технологіях.

Розглянуто основні підходи до оптимізації функціональних програм. Показано особливості та переваги кожного з них. Кожен із підходів ілюструється прикладами реалізації програм у середовищі Ліспу.

The basic approaches to optimization of functional programs are considered in the article. Features and advantages of each of them are shown. Each of approaches is illustrated by the examples of realization of the programs in the environment of Lisp.