Архив статей журнала
В условиях стремительного роста объёмов грузоперевозок и усложнения логистических процессов особую актуальность приобретает внедрение интеллектуальных технологий, способных адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка. Одним из таких решений является применение методов машинного обучения на графах для построения рекомендательных систем в логистике. Целью данной работы является исследование возможностей персонализированных графовых моделей, предназначенных для оптимизации логистических процессов за счёт более точного подбора маршрутов, перевозчиков и сопутствующих услуг с учётом индивидуальных предпочтений участников логистической цепочки. В работе исследуется применение графовых методов машинного обучения для построения рекомендательных систем в сфере транспортной логистики с учётом индивидуальных предпочтений пользователей. Предложен подход к персонализации графовых моделей на основе интеграции пользовательских характеристик и динамического пересчёта весов связей в графе. Разработанная модель позволяет оптимизировать логистические процессы, повышая релевантность рекомендаций по выбору маршрутов и перевозчиков. Эффективность предложенного метода подтверждена экспериментальными результатами на реальных данных: достигнуты значения Precision 88 %, Recall 81 % и NDCG 0,94. Представленные результаты демонстрируют преимущества разработанной системы по сравнению с традиционными методами логистического планирования в условиях динамически изменяющейся среды.
Статья посвящена проблеме оценки с помощью метода наименьших модулей неизвестных параметров регрессионных моделей с целочисленной функцией пол. Исследуется ситуация, когда зависимая переменная носит категориальный характер. Для включения в регрессионную модель категориальной переменной предварительно проводится ее маркировка (кодирование), состоящая в присвоении каждой категории уникального целого значения. Цель данной работы состоит в формализации в терминах аппарата частично целочисленного линейного программирования задачи идентификации не только неизвестных параметров регрессионной модели с целочисленной функцией пол, но и оптимальных маркеров категорий зависимой переменной. На примере решения задачи классификации семи видов животных доказана корректность разработанного математического аппарата. При этом сначала продемонстрировано, что при случайной маркировке категориальной переменной качество регрессии существенно меняется. Затем предложенным способом найдена оптимальная маркировка категорий зависимой переменной. Полученная модель, по которой было неверно классифицировано только 12 животных из 101, превзошла по качеству все построенные автором регрессии. Предложенный способ оценки параметров регрессионных моделей с автоматической идентификацией маркеров зависимой категориальной переменной может успешно применяться при решении задач классификации.
Текущие исследования по разработке передовых квантовых алгоритмов нацелены на создание набора алгоритмических примитивов, которые могут быть использованы в качестве модулей для различных промышленных рабочих процессов. Цель статьи заключается в рассмотрении различных квантовых алгоритмов для оптимального квантового управления. В работе использовались методы систематического обзора литературы, контент-анализа. Всесторонний поиск осуществлялся в соответствии с рекомендациями PRISMA и проводился в базах Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2022 по 2025 г. Литература для такого обзора отбиралась в базах данных на основании количества цитирований публикаций, импакт-фактора, индекса Хирша журналов. В практической части исследования использовались методы численного оптимального управления и обучения с подкреплением. В статье представлен обзор исследований современных авторов в области ослабления эффектов шума и декогеренции, анализа ошибок квантовых алгоритмов, а также методов оценки и снижения суммарной погрешности. В процессе исследования в качестве перспективного алгоритма для квантового оптимального управления прорабатываются тепловые ансамбли с целью аппроксимации следа унитарной матрицы. Проводится аналитическая связь между алгоритмом Ахаронова для получения полинома Джонса. Отдельно рассмотрены трехпрядевые косы и их унитарные представления, а также представления на основе тепловых ансамблей. Показана методика измерения математического ожидания фазово-чувствительного оператора обнаружения ансамбля. Доказано преимущество приведенного алгоритма для квантового оптимального управления. Рассмотрен вариационный квантовый алгоритм и его особенности. В работе получены результаты сравнительного анализа наиболее распространенных квантовых алгоритмов оптимального управления. Обозначены пути их усовершенствования с указанием характерных особенностей для каждой модели. Также отмечено, что перспективным направлением дальнейших изысканий является изучение возможностей пересечения областей квантовой механики и машинного обучения, что может привести к созданию новых подходов к управлению квантовыми системами, улучшению существующих алгоритмов.
Цель статьи заключается в рассмотрении особенностей и перспектив реализации параллельного компактного моделирования квантовых схем.
Материалы и методы исследования - модели, методы, алгоритмы и процедуры параллельного синтеза и анализа специализированных логических схем, численные методы решения алгебраических уравнений, группировка, сравнение, абстракция, дедукция.
Результаты: в статье описывается подход к параллельному компактному моделированию квантовых схем, который основан на моделировании равномерно-структурированных гамильтонианов. Отдельный акцент в процессе исследования сделан на изучении того, каким образом параллелизм может ускорить квантовое моделирование. В частности, рассмотрен параллельный квантовый алгоритм для моделирования динамики большого класса гамильтонианов. Кроме того, освещены общие вычислительные аспекты параллелизации с выделением особенностей компактного формата вычислений, который предполагает хранение и вычисление только ненулевых элементов для повышения эффективности моделирования. Для достижения максимальной пропускной способности ввода-вывода предложена техника управления памятью на основе наложения. Отдельный акцент сделан на методах оптимизации параллелизма для ускорения компактного моделирования квантовых схем.
Выводы: стратегия параллельной декомпозиции задач для межзатворных и внутризатворных операций на основе разделенных блоков данных открывает дополнительные возможности оптимизации для моделирования квантовых схем.