Статьи в выпуске: 3
Рост развития автономного транспорта связан с повышением безопасности на дорогах, снижением столкновений и повышением эффективности логистических операций. На безопасность также влияет такой фактор, как усложнение дорожных условий и задач, связанных с навигацией и управлением автомобиля, и поэтому традиционные алгоритмы управления оказываются недостаточно качественными и эффективными.
Цель исследования - разработка интеллектуальной системы, которая позволяет автономному транспортному средству самостоятельно управлять курсом движения автономного агента (модель автомобиля), который обучается навигации и следованию по заданному курсу с помощью обучения с подкреплением на основе взаимодействия с имитационной средой методом актер-критик.
Материалы и методы. В данной работе для реализации и обучения модели с подкреплением использовалась библиотека Stable-Baselines3 (SB3), построенная на фреймворке PyTorch. В качестве среды обучения использовался симулятор DonkayCar. Для повышения скорости и эффективности обучения был применен алгоритм шумоподавляющего автокодера для выделения зоны интереса.
Результаты. В рамках исследования была проведена серия сравнительных тестов, направленных на оценку влияния различных параметров эффективности обучения модели - ограничение скорости, ограничение угла поворота колес, ширины допустимого отклонения, непрерывности движения, коэффициента дисконтирования, частоты отрисовки кадров.
Выводы. Результаты исследования позволяют сделать выводы о потенциале использования обучения с подкреплением в сфере автономного транспорта, включая необходимость дообучения модели на реальных данных, перспективы масштабирования на транспортные средства различного класса, ограничения, связанные с вычислительными ресурсами и необходимостью безопасной верификации поведения.
В статье рассматривается нейросетевая модель оценки надежности контрагентов в системе закупок металлургического предприятия. Цель исследования - разработка нейросетевой модели для оценки надежности контрагентов в системе управления закупками металлургического предприятия.
Результаты. В рамках исследования произведены сбор, анализ и обработка релевантных данных, проведен комплексный анализ параметров, характеризующих поставщиков, включая финансовые, юридические, операционные, организационные и репутационные показатели, построена архитектура модели, выполнены ее обучение и проверка на тестовой выборке, а также осуществлено сравнение с традиционными подходами оценки. Результаты тестирования модели показали высокую точность прогнозирования и подтвердили целесообразность ее применения в условиях информационной неопределенности. Представлены перспективы интеграции модели в корпоративные информационные системы металлургических предприятий.
Данная работа посвящена изучению особого, в классическом смысле, случая и выводу необходимых условий оптимальности второго порядка в терминах второй вариации минимизируемого функционала в стохастической задаче управления, описываемой системой стохастических нелинейных гиперболических уравнений первого порядка, записанной в канонической форме.
Результаты. Для одной стохастической задачи оптимального управления, описываемой стохастической системой нелинейных гиперболических уравнений первого порядка, получены необходимые условия оптимальности первого и второго порядков, которые представляют собой соответственно стохастические аналоги уравнения Эйлера и условия оптимальности классической экстремали.
Методы. При получении результатов использовались теории оптимального управления и вариационного исчисления с учетом стохастических свойств рассматриваемой задачи. Подобные задачи управления возникают при оптимизации ряда химико-технологических процессов под влиянием случайных воздействий.