Региональный проект РФФИ № 16-41-730784 р_а

В 2016–2018 гг. сотрудниками лаборатории выполнялись научные исследования по проекту «Параллельные гибридные алгоритмы параметрической идентификации математических моделей сложных технических систем», поддержанному грантом РФФИ № 16–41–730784 (конкурс р_а).

Скачать научно-популярную аннотацию проекта.
Скачать презентацию о реализации проекта.

Основные результаты, полученные в ходе исследований

1. Разработаны новые классы параллельных гибридных алгоритмов параметрической идентификации дискретных моделей линейных стохастических систем, основанные на сочетании метаэвристических и градиентных методов оптимизации.
2. Программно реализованы параллельные версии построенных алгоритмов с использованием технологий OpenMP и MPI и проведено практическое исследование вычислительных свойств предложенных алгоритмов.
3. Построены линейные математические модели движения объекта по сложной траектории, ориентированные на адаптивную фильтрацию.
4. Разработанные алгоритмы и их программные реализации применены для решения актуальной прикладной задачи «Идентификация параметров математической модели движения объекта при маневрировании по сложной траектории».
5. Разработано программное обеспечение:
   • библиотека фреймворков метаэвристических алгоритмов оптимизации MetaFrame;
   • библиотека метаэвристических алгоритмов оптимизации ATmeta для микроконтроллеров Atmel AVR;
   • программный комплекс «Моделирование и оценивание траектории подвижного объекта».

Полученные в ходе реализации проекта результаты внедрены в учебный процесс факультета физико-математического и технологического образования Ульяновского государственного педагогического университета имени И.Н. Ульянова. По результатам исследований защищены:

• магистерская диссертация Голубкова А.В. «Параллельные алгоритмы обнаружения момента переключения и идентификации режимов движения объекта по сложной траектории»;
• диссертация на соискание ученой степени доктора физико-математических наук Цыгановой Ю.В. «Ортогонализованные блочные методы для параметрической идентификации дискретных линейных стохастических систем» по специальности 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.

Участие в научных мероприятиях по тематике проекта

1. IV международная конференция и молодежная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018), Самара, 24–27 апреля 2018 г.
   Доклад: Голубков А. В., Цыганов А. В., Цыганова Ю. В. «Адаптивное оценивание параметров движения объекта на основе гибридной стохастической модели».
2. Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики», Воронеж, 18–20 декабря 2017 г. 
   Доклад: Цыганов А.В., Цыганова Ю.В., Голубков А.В., Петрищев И.О. «Параллельный алгоритм идентификации режима движения объекта по сложной траектории». 
3. III Всероссийский молодежный научный форум «Наука будущего – наука молодых» – Нижний Новгород, 12-14 сентября 2017 г. 
   Доклад финалиста: Голубков А.В. «Новые алгоритмы обнаружения и диагностики нарушений в линейных стохастических системах в процессе фильтрации». 
4. Физико-математические образование: школа – ВУЗ. VI Региональная научно-практическая конференция, Ульяновск, УлГПУ им. И.Н. Ульянова, 22 апреля 2016. 
   Доклад 1: Цыганов А.В., Цыганова Ю.В. «Параллельные гибридные алгоритмы параметрической идентификации дискретных линейных стохастических систем». 
   Доклад 2: Голубков А.В., Винокуров С.Д. «Программный комплекс для моделирования, оценивания и параметрической идентификации траектории движущегося объекта». 
5. Встреча стипендиатов Губернатора Ульяновской области. 17 ноября 2016 г., Ульяновский наноцентр, г. Ульяновск. 
   Доклад: Цыганов А.В., Голубков А.В. «Параметрическая идентификация математической модели движущегося объекта».

Публикации в научных журналах

1. Tsyganov, A.V., Tsyganova, Yu.V., Golubkov, A.V., Petrishchev, I.O.Adaptive estimation of a moving object trajectory using sequential hypothesis testing // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. — 2019. — Т. 12, № 1. — С. 156–162. (ВАК, WoS, Scopus).
2. Golubkov, A.V., Tsyganov, A.V., Tsyganova, Yu.V. Adaptive estimation of an object motion parameters based on the hybrid stochastic model // Journal of Physics: Conference Series. — 2018. — Vol. 1096, no. 1. — P. 012166. — DOI: 10.1088/1742-6596/1096/1/012166 (Scopus)
3. Цыганова, Ю.В., Цыганов, А.В. О вычислении значений производных в LD-разложении параметризованных матриц // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Математика». — 2018. — Т. 23. — С. 64–79. (ВАК)
4. Голубков, А.В., Петрищев, И.О., Цыганов, А.В., Цыганова, Ю.В. Диагностика режима движения объекта на основе гибридной модели // Вестник НГИЭИ. — 2017. — № 12 (79). — С. 22–32. (ВАК)
5. Семушин, И.В., Цыганов, А.В., Цыганова, Ю.В., Голубков, А.В., Винокуров, С.Д. Моделирование и оценивание траектории движущегося объекта // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. — 2017. — Т. 10, № 3. — С. 108–119. (ВАК, WoS, Scopus).
6. Куликова, М.В., Цыганова, Ю.В. Численно устойчивые реализации фильтра Калмана для оценивания линейных парных марковских моделей с гауссовым шумом // Вычислительные технологии. — 2017. — Т. 22. — № 3. — С. 45–60. (ВАК)
7. Цыганов, А.В., Семушин, И.В., Цыганова, Ю.В., Голубков, А.В., Винокуров, С.Д. Метаэвристические алгоритмы в задаче идентификации параметров математической модели движущегося объекта // Автоматизация процессов управления. — 2017. — № 1. — С. 16–23. (ВАК).

Публикации в трудах конференций

1. Голубков А. В., Цыганов А. В., Цыганова Ю. В. Адаптивное оценивание параметров движения объекта на основе гибридной стохастической модели // Сборник трудов ИТНТ-2018. IV международная конференция и молодежная школа «Информационные технологии и нанотехнологии», 24–27 апреля. — САМАРА: Новая техника, 2018. — С. 2064–2074.
2. Цыганов А. В., Цыганова Ю. В., Голубков А. В., Петрищев И. О. Параллельный алгоритм идентификации режима движения объекта по сложной траектории // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научно-технической конференции, Воронеж, 18–20 декабря 2017 г. — Воронеж : Издательство «Научно-исследовательские публикации», 2017. — С. 340–347. (РИНЦ)
3. Голубков А.В. Новые алгоритмы обнаружения и диагностики нарушений в линейных стохастических системах в процессе фильтрации // Сборник тезисов участников форума “Наука будущего – наука молодых”, Нижний Новгород, 2017. — С. 585–586.
4. Голубков А.В., Винокуров С.Д. Программный комплекс для моделирования, оценивания и параметрической идентификации траектории движущегося объекта // Физико-математические образование: школа – ВУЗ: Материалы VI Региональной научно-практической конференции (22 апреля 2016). — Ульяновск: УлГПУ, 2016. — С. 16–19.
5. Цыганов А.В., Цыганова Ю.В. Параллельные гибридные алгоритмы параметрической идентификации дискретных линейных стохастических систем // Физико-математические образование: школа - ВУЗ: Материалы VI Региональной научно-практической конференции (22 апреля 2016). — Ульяновск: УлГПУ, 2016. — С. 58–61.

Результаты интеллектуальной деятельности

1. Цыганов, А.В., Цыганова, Ю.В., Голубков, А.В. Программный комплекс «Моделирование и оценивание траектории подвижного объекта v1.1» // РОСПАТЕНТ. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018665161 от 03.12.2018 г.
   Скачать: свидетельство, реферат, программный код.
2. Цыганов, А.В. Библиотека фреймворков метаэвристических алгоритмов оптимизации MetaFrame v1.0 // РОСПАТЕНТ. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017616704 от 13.06.2017 г. 
   Скачать: свидетельство, реферат, программный код.
3. Цыганов, А.В. Библиотека метаэвристических алгоритмов оптимизации ATmeta v1.0 для микроконтроллеров Atmel AVR // РОСПАТЕНТ. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017610870 от 18.01.2017 г. 
   Скачать: свидетельство, реферат, программный код.
4. Цыганов, А.В., Цыганова, Ю.В., Винокуров, С.Д., Голубков, А.В. Программный комплекс «Моделирование и оценивание траектории подвижного объекта v1.0» // РОСПАТЕНТ. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016660550 от 16.09.2016 г. 
   Скачать: свидетельство, реферат, программный код.