2014 № 3 (24)



О.Г. Монахов, Г.Ы. Токтошов
 Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН,
630090, Новосибирск, Россия
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА МУРАВЬИНОЙ КОЛОНИИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ ГИПЕРСЕТИ
 
Приведены основные правила построения гиперсети для задачи прокладки инженерной коммуникации на заданной территории, включающие правила построения множества вершин и ветвей первичной сети PS и множества ребер вторичной сети WS. Предложен модифицированный муравьиный алгоритм для построения оптимальной гиперсети, где поведение муравьев определяется соответствующими правилами, предложенными в настоящей работе.
 Ключевые слова: инженерная коммуникация, трасса, первичная сеть, вторичная сеть, гиперсеть, муравьиный алгоритм.
Key words: engineering communication, track, primary network, secondary network, hyper network, ant algorithm.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 3-11.
........................................................................................................................................................
Э.О. Рапопорт
Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, 630090, Новосибирск, Россия
 
ОБ ОДНОЙ ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫМИ БЛУЖДАНИЯМИ НА ПЛОСКОСТИ
 
Изучается динамическая экономическая система с дискретным временем, состояния которой в каждый момент времени характеризуются целыми неотрицательными точками двумерного векторного пространства. Имеются два продукта и несколько различных производств, в каждом из которых состояние системы может изменяться на некоторый случайный вектор с целыми компонентами с различными наборами вероятностей. Под управлением понимается выбор в каждый момент времени одного из имеющихся производств. Цель управления — минимизация вероятности выхода из положительного квадранта. Исследуются вопросы существования цен на продукты, согласованные с оптимальным управлением.
 Ключевые слова: оптимальное управление, случайные блуждания, цены, марковская цепь.
 Key words: control, optimal prices, random walk, Markov chain.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 12-26.
........................................................................................................................................................
Г.А. Омарова, К.Ю. Чернов
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Новосибирск, Россия
 
ПОСТРОЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ
 
Работа посвящена анализу и исследованию различных алгоритмов решения задачи о максимальном потоке на графе, представляющем собой реальную транспортную сеть.
Ключевые слова: граф, источник, сток, пропускная способность, максимальный стационарный поток, транспортные потоки.
Key words: graph, source, sink, residual capacity, maximum stationary flow, flow networks.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 27-36.
........................................................................................................................................................
 
П.А. Павлов
Полесский государственный университет, 225710, Пинск, Республика Беларусь
 
ВРЕМЯ РЕАЛИЗАЦИИ АСИНХРОННЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ МАКРОКОНВЕЙЕРНОЙ СОСРЕДОТОЧЕННОЙ ОБРАБОТКЕ
 
 Предлагаются математическая модель эффективной организации вычислений неоднородными процессами в многопроцессорных системах и комплексах макроконвейерного типа, а также решение задач определения времени реализации асинхронных процессов в системах макроконвейерного типа с одним каналом обмена и при ограниченном их числе.
 Ключевые слова: асинхронный режим, параллельная обработка, макроконвейерные вычисления, канал обмена, конкурирующий процесс, программный ресурс, неоднородная система, масштабируемость, структурирование, конвейеризация.
 Key words: asynchronous mode, parallel processing, macroconveyor calculations, the exchange channel, competing process, program resource, non-uniform system, scalability, structuring, konveyerization.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 37-52.
........................................................................................................................................................
С.В. Бредихин, В.М. Ляпунов, Н.Г. Щербакова
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, 630090, Новосибирск, Россия
 
МЕРА ВАЖНОСТИ НАУЧНОЙ ПЕРИОДИКИ — «ЦЕНТРАЛЬНОСТЬ ПО ПОСРЕДНИЧЕСТВУ»
 
Предметом изучения является сеть цитирования, отражающая структуру распределенной библиографической базы данных RePEc. Рассмотрены алгоритмы поиска кратчайших путей и вычисления меры „центральность по посредничеству“. Разработан алгоритм вычисления этой меры для взвешенных графов. Выполнено ранжирование коллекции периодических изданий БД на основе „центральности по посредничеству“.
Ключевые слова: сети цитирования, алгоритмы поиска кратчайших путей, мера „центральность по посредничеству“, алгоритм Брандеса.
Keywords: citation networks, shortest path algorithms, betweenness centrality measure, Brandes algorithm.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 53-63.
........................................................................................................................................................
К.Ч. Койбагаров, Р.Р. Мусабаев, М. Н.Калимолдаев
Институт информационных и вычислительных технологий Комитета науки Министерства образования и науки Республики Казахстан, 050010, Алма-Ата, Республика Казахстан
 
РАЗРАБОТКА ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССОРА ТЕКСТОВ НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ
 
Настоящая работа посвящена описанию модуля лексико-морфологического анализа слов казахского языка, который будет использоваться в качестве инструмента облачного веб-сервиса. В работе обоснованы способы представления морфологической информации и хранения и методы доступа к словам словаря. Описан принцип работы морфологического анализатора. Дан обзор методов анализа на основе теории конечных автоматов, показаны особенности и характеристики данного подхода в представленном анализаторе.
 Ключевые слова: морфологический анализ, детерминированный конечный автомат, закон сингармонизма.
 Key words: linguistic processor, token, finite-state machine, morphological parser, lexical analysis, suffixes, state diagram, law synharmonism.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 64-72.
........................................................................................................................................................
М. Н. Калимолдаев, А. А. Пак*, С. С. Нарынов*
Институт проблем информатики и управления Министерства образования и науки Республики Казахстан, Республика Казахстан, 050010, Алма-Ата
*ТОО Alem Research, Республика Казахстан, 050010, Алма-Ата
 
СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ВЫДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ ПАТТЕРНОВ ИЗ ЕСТЕСТВЕННЫХ ЯЗЫКОВ
 
Рассматривается алгоритм рекурсивной самоорганизующейся карты (Recursive Self Organizing Map, RSOM) для выделения статистически значимых временных паттернов из символьного потока контекстно-зависимых грамматик. Главной идеей метода является, предложенное Thomas Voegtlin в 2002, объединение классического алгоритма Teuvo Kohonen и неявного представления времени в виде комбинации текущего входа и контекстного отклика сети. В статье приведены результаты экспериментов над текстами на казахском и английском языках.
Ключевые слова: обработка естественных языков, нейронные сети, самоорганизация.
Key words: natural language processing, neural networks, self-organization.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 73-81.
........................................................................................................................................................
М. Н. Калимолдаев, А. А. Пак*, С. С. Нарынов*
Институт проблем информатики и управления МОН РК, Республика Казахстан, 050010, Алма-Ата,
*ТОО Alem Research, Республика Казахстан, 050010, Алма-Ата
 
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД СЕМАНТИЧЕСКОГО ВЕРОЯТНОСТНОГО ВЫВОДА В ЗАДАЧЕ УЛУЧШЕНИЯ РЕЛЕВАНТНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ПОИСКОВОГО ЗАПРОСА
 
Алгоритмы информационного поиска нацелены на получении наиболее релевантной выдачи документов по текстовому запросу. В большинстве прикладных семантических информационных систем пользователь для подготовки выборки документов производит итеративное уточнение параметров поискового запроса с целью улучшения релевантности документов для дальнейшего семантического анализа. Формирование качественного запроса из-за омонимической неоднозначности, большого разнообразия контекстов, значительной синонимичности слов и фраз является нетривиальной задачей. В языках поисковых запросов реализована грамматика логики высказываний. В данной статье предложен алгоритм уточнения поискового запроса, его подход основан на индуктивно-логическом выводе с использованием ручной бинарной классификации результатов первичной выдачи.
Ключевые слова: информационный поиск, нейронные сети, индуктивная логика.
Key words: natural language processing, neural networks, logical deduction.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 82-86.
........................................................................................................................................................
Г. А. Самигулина, А. С. Шаяхметова*
Институт информационных и вычислительных технологий Министерства образования и науки Республики Казахстан, 050010, г. Алма-Ата, Республика Казахстан
*Казахский национальный технический университет имени К. И. Сатпаева, 050013, г. Алма-Ата, Республика Казахстан
 
ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЛЮДЕЙ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ
 
В образовательном пространстве активно развиваются интеллектуальные технологии для дистанционного обучения. Особенно данные технологии востребованы людьми с ограниченными возможностями. Исследования посвящены созданию эффективной интеллектуальной образовательной технологии. Методы искусственного интеллекта: нейронные сети, генетические алгоритмы, искусственные иммунные системы и др. применяются для обработки многомерной информации в режиме реального времени, прогнозирования результатов обучения, способствуют повышению качества полученных знаний и развитию логического мышления, позволяют улучшить процесс обучения и осуществить индивидуальный подход к людям с ограниченными возможностями.
Ключевые слова: дистанционная система обучения, информационные технологии, лаборатория коллективного пользования, искусственный интеллект, нейронные сети, генетический алгоритм.
Key words: distance learning, information technology, laboratory of collective usege, artificial intelligence, neural networks, genetic algorithm.
 
статья
 
Библиографическая ссылка: Пробл. информатики. 2014. № 3. С. 87-95.
........................................................................................................................................................