Пропустить команды ленты
Пропустить до основного контента
Перейти вверх

Новости реализации Нацпроекта в ИММ УрО РАН


Новые лаборатории, созданные в период 2019–2021 гг.


Лаборатория анализа сложных систем


Год создания - 2019
Количество сотрудников - 13

Научные направления
  • Моделирование и исследование поведения сложных систем на графах
  • Моделирование и исследование эволюционно успешных стратегий расселения животных 
  • Экспериментальное исследование влияния типа энергообмена в модельных роях на эффективность выживания и приспособления роев к изменяющейся среде
  • Формирования оптимальной безопасной очереди воздушных судов при заходе на посадку
  • Исследование и разработка новых методов программирования распределённых неоднородных высокопроизводительных вычислительных систем
  • Определение поворота головы в 3D по 2D изображению с размеченными ключевыми точками лица
  • Сбор и анализ данных с микроэлектромеханических сенсоров в интересах создания систем обучения двигательным паттернам и восстановительной медицины
  • Теоретические и прикладные исследования методов решения многофакторных маршрутно-распределительных задач
Значимые результаты

РЕФЕРАТ НЕКОТОРЫХ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

В 2019 году был разработан алгоритм Random Plots генерации графов со случайным распределением степеней вершин. Графы, синтезированные с помощью разработанного генератора, могут быть использованы для исследования сложных систем, в которых архитектура связей между элементами может быть неизвестна заранее. В 2020, 2021 годах проводилось сравнение ряда ключевых характеристик случайных графов, построенных с помощью различных генераторов: модели Эрдоша-Реньи-Гилберта, безмасштабной (scale-free) модели, модели тесного мира (small-world), а также предложенной модели Random Plots. В результате масштабного вычислительного эксперимента показано, что области вариации ряда структурных и динамических характеристик случайных графов, генерируемых с помощью созданной модели, не только включают соответствующие области вариации, полученные при использовании известных моделей, но и существенно превосходят их. Таким образом продемонстрировано, что разработанная модель Random Plots генерирует «более разнообразные» в некотором конструктивном смысле графы, и ее использование может быть предпочтительным в случае, когда природа связей в модели изучена слабо. 

В 2019-2021 годах совместно с коллегами из ИЭРиЖ УрО РАН велся поиск эволюционно успешных стратегий расселения животных, способных объяснить феномен (сверх)длинных переходов, встречающихся нередко у различных видов млекопитающих и не имеющих на сегодняшний день удовлетворительных объяснений. Для решения поставленной задачи разработана стратегия «следуй за мечтой», создан специализированный программный комплекс (реализующий разработанную и две референсные стратегии), проведены масштабные вычислительные эксперименты с использованием супервычислителя «УРАН»ИММ УрО РАН. Эксперименты показали, что стратегия «следуй за мечтой» позволяет обеспечить существенную дальность расселения модельных агентов при сохранении достаточно высоких уровней выживаемости и накопленной энергии (косвенные свидетельства эволюционного успеха стратегии) в целом спектре условий окружающей среды. Полученные результаты могут помочь в понимании механизмов расселения интродуцированных и инвазивных видов на новых территориях.

В 2021 году был разработан новый метод автоматической генерации иерархических меню пользовательского интерфейса. Постановка оптимизационной задачи была формализована на основе теории информационного фуражирования (information foraging) и решена с помощью методов линейного целочисленного программирования. Эксперименты с контрольной группой испытуемых показали, что время навигации по меню, сгенерированным с помощью предложенного подхода из команд интерфейса трех известных коммерческих программ, в среднем на 25% меньше времени навигации по оригинальным меню.

В 2020-2021 годах исследовалась задача определения углов поворота головы по фотографии. Предложен алгоритм выбора подмножества ключевых точек для повышения качества определения углов поворота головы. В результате вычислительных экспериментов показано, что использование сокращённого набора ключевых точек лица позволяет повысить точность расчёта углов поворота головы по заданному 2D изображению с размеченными ключевыми точками лица более чем на 50% по сравнению с алгоритмом без фильтрации ключевых точек. Предложена модификация аугментации вращения подаваемых на вход нейросети изображений, обеспечивающая одновременную коррекцию углы поворота головы после вращения изображения. Предложенная аугментация позволила существенно повысить точность распознавания нейросети, получая близкие к state-of-the-art результаты с помощью нейросетей существенно более простой архитектуры.

В 2019-2021 годах исследовалась задача формирования оптимальной безопасной очереди воздушных судов из нескольких потоков, приходящих в их общую точку слияния. Рассматривались простые постановки с однотипными судами и сложные с разнотиповыми. Были предложены различные показатели оптимальности очереди (линейные, кусочно-линейные, нелинейные) и методы решения соответствующих постановок (линейное программирование, методы конечномерной оптимизации, перебор с отсечением, смешанное целочисленное линейное программирование). Предложенные показатели отражают те или иные реальные требования диспетчеров управления воздушным движением к получаемым слитым очередям. Разработаны эффективные компьютерные процедуры численного решения получаемых оптимизационных задач.
В рамках исследования и разработки новых методов программирования распределённых неоднородных высокопроизводительных вычислительных систем велись работы по двум направлениям. Первое - реализация прототипа библиотеки среды (времени) исполнения для разрабатываемого сотрудниками лаборатории языка исчисления R4. Второе - исследование методов статического анализа кода программ для поиска ошибок времени исполнения и оптимизации автоматического распределения памяти в программах, работающих с большими массивами данных.

В 2019-2020 годах был разработан набор алгоритмов и программный комплекс, обеспечивающий автоматизацию медицинского анализа движений детей до года по методу Прехтла, позволяющему проводить раннюю диагностику неврологических патологий развития. В 2021 был разработан программный комплекс для генерации синтетических изображений и видео с двигательной активностью детей. Этот программный комплекс позволяет создавать датасеты потенциально неограниченного размера за счёт изменения модели ребенка, смешивания движений, варьирования окружения и освещения, избегая при этом юридических проблем с персональными данными.

В 2021 году был разработан алгоритм классификации, основанный на использовании графа ближайших соседей, построенного на элементах как обучающей, так и тестовой выборок. Процесс классификации основан на частоте появления элементов каждого из классов в сообществах, обнаруженных на графе. Точность классификации разработанного алгоритма превышает точность классификации алгоритма случайного леса и XGBoost на типовых наборах данных, используемых для исследования задач классификации.

В 2019 году было проведено исследование зависимости выживаемости роев агентов, эволюционирующих в условиях неблагоприятной изменяющейся среды, от стратегии энергообмена в рое. В масштабных вычислительных экспериментах показано, что стратегии обмена из диапазона трофаллаксиса радикально увеличивают выживаемость роя в условиях неблагоприятной переменчивой среды.

Сотрудники лаборатории приняли участие в работе над следующими публикациями


2022 г.
  • Markov, N.I. “Perchance to dream?”: Assessing the effects of dispersal strategies on the fitness of expanding populations / N.I. Markov, E.E. Ivanko // Ecological Complexity. 2022. Vol. 50. Art.no. 100987. (Web of Science, Scopus)
  • Akimova, E.N. PyTraceBugs: A Large Python Code Dataset for Supervised Machine Learning in Software Defect Prediction / E.N. Akimova, A.Yu. Bersenev, A.A. Deikov, K.S. Kobylkin, A.V. Konygin, I.P. Mezentsev, V.E. Misilov // IEEE Xplore : Proceedings of the 28th Asia-Pacific Software Engineering Conference, 6th - 9th December 2021. 2022. 11 p. (Web of Science, Scopus)
  • Ivanko, E. The Random Plots Graph Generation Model for Studying Systems with Unknown Connection Structures / E.Ivanko, M.Chernoskutov // Entropy. 2022. Vol.24, Art.no.297. 27 p. (Web of Science, Scopus)
  • Ченцов А.Г. Динамическое программирование в задаче маршрутизации: декомпозиционный вариант / А.Г.Ченцов, П.А.Ченцов // Вестник российских университетов. Математика. 2022. Т. 27, № 137. С.95-124. (Scientific Index, перечень ВАК)
  • Ченцов А.Г. Маршрутизация перемещений при условиях предшествования: методы и алгоритмы / А.Г.Ченцов, А.М.Григорьев, А.А.Ченцов // Многопроцессорные вычислительные и управляющие системы (МВУС-2022) : материалы Всероссийской научно-технической конференции, Таганрог, 27–30 июня 2022 / Южный федеральный университет. Ростов-на-Дону ; Таганрог : Изд-во Южного федерального университета, 2022. – 6 с.
  • Ченцов, А.Г. Экстремальная двухэтапная задача маршрутизации и процедуры на основе динамического программирования / А.Г.Ченцов, П.А.Ченцов // Труды Института математики и механики УрО РАН. 2022. Т. 28, N 2. С. 215-248. (Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)

2021 г.
  • Akimova, E.N. A Survey on Software Defect Prediction Using Deep Learning / E.N.Akimova, A.Y. Bersenev, A.A. Deikov, K.S. Kobylkin, A.V. Konygin, I.P. Mezentsev, V.E. Misilov // Mathematics. 2021. Vol. 9. Issue 11. Art.no. 1180. (Web of Science, Scopus)
  • Vasev, P. An experience of using CinemaScience format for 3D scientific visualization / P. Vasev, S. Porshnev, M. Forghani, D. Manakov, M. Bakhterev, I. Starodubtsev // Scientific Visualization. 2021. Vol. 13, no. 4. P. 127-143. (Web of Science, Scopus)
  • Vasev, P. Constructing 3D Scenes of Scientific Visualization Using CinemaScience Format / P.Vasev, S.Porshnev, M.Forghani, D.Manakov, M.Bakhterev, I.Starodubtsev // CEUR Workshop Proceedings. 2021. Vo.3027: Proceedings of the 31st International Conference on Computer Graphics and Vision, September 27–30, 2021, Nizhny Novgorod, Russia. P.296-307. (Web of Science, Scopus)
  • Chernoskutov M. Data Structure for Faster Graph Processing / M.Chernoskutov // 2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, 13-14 May 2021. P. 0297-0300 (Web of Science, Scopus)
  • Ivanko E. Foraging-based Optimization of Menu Systems / N.R.Dayama, M.Shiripour, A.Oulasvirta, E.Ivanko, A.Karrenbauer // International Journal of Human-Computer Studies. Available online 2 March 2021. Vol.151. 102624. (Web of Science, Scopus)
  • Mikhailov, I. Generation of synthetic images of infants for training and comparison of analysis algorithms / I. Mikhailov, I. Gajniyarov, K. Kunnikova, I. Tuktareva, A. Kotyusov, E. Suleymanova, A. Palchik // Neurotechnologies and Neurointerfaces: 2021 3rd International Conference (CNN), 13-15 Sept., Kaliningrad. 2021. P. 71-73.
  • Smolin, V. Open images of the Sorgenfrey line / V. Smolin // Topology and its Applications. 2021. Vol. 298. 13 p. (Web of Science, Scopus)
  • Sheka, A. Rotation Augmentation for Head Pose Estimation Problem / A. Sheka, V. Samun // 2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 2021. P. 0308-0311. (Web of Science, Scopus)
  • Chernoskutov M. Using Graphs for Classification // Lecture Notes in Networks and Systems. 2021. Vol 217: Proceedings of Sixth International Congress on Information and Communication Technology. P.745-750. (Web of Science, Scopus, Scientific Index)
  • Forghani, M. Visualization of the Evolutionary Path: an Influenza Case Study / M.Forghani, P.Vasev, E.Ramsay, A.Bersenev // CEUR-WS. 2021. Vol.3027: Proceedings of the 31st International Conference on Computer Graphics and Vision, September 27–30, 2021, Nizhny Novgorod, Russia. P.358-368 (Web of Science, Scopus)
  • Гайнияров И. М. Метод снижения размерности данных о движении, основанный на вейвлет--преобразовании / И.М. Гайнияров, И.Н. Обабков // Инженерный вестник Дона. – 2021. – №. 9. (Scientific Index, перечень ВАК)
  • Ченцов, А. Г. Об одной задаче последовательного обхода множеств / А. Г. Ченцов, П. А. Ченцов // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2021. Т. 31, вып.3. С.487–504. (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • Гайнияров И. М. Уменьшение признакового пространства моделей движения кисти человека / И.М. Гайнияров // Инженерный вестник Дона. – 2021. – №. 8. (Scientific Index, перечень ВАК)
  • Смолин, В. Р. Уплотнения борелевских подмножеств прямой Зоргенфрея на компакты / В. Р. Смолин // Сибирские электронные математические известия. 2021. Т. 18, № 2. с. 1735-1741. (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)

2020 г.
  • AverbukhI V. L. 3D Visualization to Analyze Multidimensional Biological and Medical Data / V.L.Averbukh, P.A.Vasev, I.O.Mikhailov, M.A.Forghani // Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 2020. Vol 318: Mathematical Analysis With Applications: CONCORD-90- 2018. P.241-251. (Web of Science, Scopus, Scientific Index)
  • Samun, V. S. Comparison of Neural Network Architectures for Segmentation of the Left Ventricle on EchoCG Images / V. S. Samun, A. S. Sheka, T. V. Chumarnaya, O. E. Solovyova // AIP Conference Proceedings .- 2020. Vol.2313. Art. no. 070014. 7 p. (Web of Science, Scopus)
  • Grigoryev. A.M. Determination of radiation field parameters for the problems of routing optimization based on interpolation with radial basis functions / A. M. Grigoryev, O. L. Tashlykov, A. A. Popel, Y. A. Kropachev // AIP Conference Proceedings. 2020. Vol2313. Art. no.020007. 6 p. (Web of Science, Scopus)
  • Sheka A.S. Determining the Angles of Head Rotation on a Selective Set of Facial Keypoints / A. S. Sheka, V. S. Samun // AIP Conference Proceedings. 2020. Vol.2313. Art. no. 070015. (Web of Science, Scopus)
  • Chernoskutov, M. Graph Processing System for Network Science / M.Chernoskutov // Engineering and Telecommunication – En&T-2020: VII international conference, 25 - 26 November 2020, Dolgoprudny, Russia: proceedings. Moscow :Moscow Institute of Physics and Technology, 2020. 3 p.
  • Salii, Y.V. Improving dynamic programming for travelling salesman with precedence constraints: parallel Morin–Marsten bounding / Yaroslav. V. Salii, Andrey S. Sheka // Optimization Methods and Software. 2020. Published online: 14 Sep 2020 (Web of Science, Scopus)
  • Kuklin E. In-silico Analysis of the Role of Boundary Conditions in the Induced Drift of 2D Spiral Waves / E. Kuklin, S. Pravdin // 2020 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, Russia, 2020. Yekaterinburg, 2020. P.0081-0084. (Scopus)
  • Spiridonov A.A. Numerical Optimization of Non-Conflict Aircraft Flow Merging: (short paper) / A.A.Spiridonov, S.S.Kumkov // CEUR Workshop Proceedings. 2020. Vol.2783: Workshop on Mathematical Modeling and Scientific Computing: Focus on Complex Processes and Systems, dedicated to the memory of Nikolai Botkin, Munich (Germany), November 19-20, 2020: proceedings. P.208-215. (Scopus, Scientific Index)
  • Chentsov A.G. On routing problem with starting point optimization / A.G.Chentsov, P.A.Chentsov // Ural Mathematical Journal. 2020. Vol. 6, no. 2. P. 44-62. (Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • Chernoskutov M. Overlapping Communities based on Relaxed Cliques / M.Chernoskutov // Science and Artificial Intelligence: international virtual conference-2020, 14 - 15 November 2020, Novosibirsk, Russia: proceedings. 2020. 3 p.
  • Averbukh, V. L. Problems Arising in the Design of Workstations Based on Augmented Reality / V. L. Averbukh, N. V. Averbukh, I. Gajniyarov // 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC), Chelyabinsk, Russia, 2020. Chelyabinsk, 2020. P. 55-59.
  • Software development for automatic recognition of infant general movement assessment / Mikhailov I.O., Gajniyarov I. M., Starodubtsev I.S., Palchik A.B // ФИЗИКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ ФТИ-2020: 7-я междунар. молодежная конф. (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.): тез. докл. Екатеринбург: УРФУ, 2020. C.952.
  • Averbukh V. L. The Tasks of Designing and Developing Virtual Test Stands / V. L. Averbukh, N. V. Averbukh, P. Vasev, I. Gajniyarov, I. Starodubtsev // 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC), Chelyabinsk, Russia, 2020. Chelyabinsk, 2020. P. 49-54.
  • Belousov, A.N. The use of the URAN supercomputer and OpenMP technology for calculating controllability sets of dynamic systems / A.N.Belousov, A.R.Matviychuk, A.A.Zimovets, A.M.Grigoriev // AIP Conf. Proc. 2020. Vol. 2313. Art. no. 070007. 6 p (Web of Science, Scopus)
  • Vasev P.The Views for a Supercomputer State Visualization / Pavel Vasev, Alexander Bersenev, Vladimir Averbukh, Alexander Igumnov, Dmitry Manakov, Andrey Popel, Sergey Sharf // Parallel computational technologies, PCT'2020, March 31 - April 2, 2020, Russia, Perm National Research Polytechnic University: short papers and posters [electronic publication]. С.322. (Scientific Index)
  • Gajniyarov Igor. Video labeling software for general movements assessment classification aim in machine learning field / I. Gajniyarov, I. Mikhailov, I. Starodubtsev, O. Lvova, E. Suleymanova, T. Balueva // European Journal of Neurology. 2020. T.21, suppl1: 6th Congress of the European-Academy-of-Neurology (EAN), Paris, 23-26 May 2020 : meeting abstr. P. 575-576. (Web of Science, Scopus)
  • Михайлов И.О. Алгоритмизация задачи определения параметров движения младенцев / И.О. Михайлов, И.М. Гайнияров, И.С. Стародубцев, А.Б. Пальчик // Материалы междунар. форума "COGNITIVE NEUROSCIENCE — 2019", 06 - 07 ноября 2019, Екатеринбург. 2019. C.78 – 80.
  • Иванко, Е. Е. Исследование выживаемости модельной популяции в зависимости от стратегии энергообмена между организмами / Е. Е.Иванко, С. М.Червинский // Изв. Саратов. ун-та. Нов. сер. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2020. Т. 20, вып. 2. С. 241-256. (Web of Science, Scopus, перечень ВАК)
  • Исследование мелкой моторики в VR / Э.Р. Валиева, И.М. Гайнияров, Е.К. Юрченко, В.С. Шарипова [и др.] // Материалы международного форума "COGNITIVE NEUROSCIENCE — 2019", 06 - 07 ноября 2019, Екатеринбург. 2019. C.221 – 222.
  • Ченцов, А.Г. К вопросу об оптимизации точки старта в задаче маршрутизации с ограничениями / А.Г.Ченцов, П.А.Ченцов // Известия института математики и информатики УдГУ. 2020. Т.55. С.135-154. (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • Дунаева А.В. Метод построения высокоточной модели местности по данным дистанционного зондирования Земли / А.В.Дунаева, Ф.А.Корнилов, А.А.Попель // Люльевские чтения: 12-я межрег. отрасл. науч.-техн. конф., АО "ОКБ Новатор", 24-26 марта 2020 : материалы. – Челябинск : Изд. центр ЮУрГУ, 2020. с 106.
  • Гайнияров И. М. Построение модели движения кисти руки на базе микроэлектромеханических сенсоров и алгоритма динамической трансформации временной шкалы / И.М.Гайнияров, И.С.Стародубцев // Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: материалы Междунар. конф. и 6-й всерос. науч.-практ. конф., 12–18 октября 2020, Пермь / под ред. Л.Н. Ясницкого. – Пермь, 2020. – С. 165-170. (Scientific Index)
  • Спиридонов А.А. Процедура оптимизации слитой очереди воздушных судов с учетом их типов / А.А. Спиридонов, С.С. Кумков // Теория управления и математическое моделирование: Всерос. конф. с междунар. участием, посвящённая памяти профессора Н.В. Азбелева и профессора Е.Л. Тонкова (Ижевск, Россия, 15–19 июня 2020 г.): материалы. Ижевск: Изд. центр "Удмуртский университет", 2020. С. 345-346. (Scientific Index)

2019 г.
  • About Implementation of Cloud Computing for Reachable Sets Calculation for Control Systems / A.N.Belousov, A.R.Matviychuk, A.A.Zimovets, A.M.Grigoriev // AIP Conf. Proc. 2019. Vol. 2174. Art. no. 020083. 6 p. (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • Starodubtsev, I.S. Animatronic Hand Model on the Basis of ESP8266 / I. Starodubtsev, I. Gajniyarov, R.Samedov, A.Sibogatova, I.Antipina, Y.Zolotareva // 2019 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk (Russia). 2019. P.0500-0503. (Scopus)
  • O. Kolesnichenko et al., "Big Data Analytics of Inpatients Flow with Diabetes Mellitus type 1 : Revealing new awareness with Advanced Visualization of Medical Information System Data," 2019 9th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), 2019, pp. 191-196, doi: 10.1109/CONFLUENCE.2019.8776910. (Scopus)
  • Ivanko, E.E. Big-data approach in abundance estimation of non-identifiable animals with camera-traps at the spots of attraction / E.E. Ivanko // Bulletin of the South Ural State University, Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software. 2019. Vol. 12, no 1. P. 20-31. (Web of Science, Scopus)
  • Scheka A.S. Containerization in Scientific Calculations // A.S. Scheka, A.Y. Bersenev, V.S. Samun // IEEE Xplore Digital Library. 2019 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Tomsk, Ekaterinburg, 2019. P. 0793-0798. (Web of Science, Scopus)
  • Chernoskutov, M. Graph Processing System with Multi-level Architecture / M.Chernoskutov // IEEE Xplore Digital Library. 2019. International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Tomsk, Ekaterinburg, 21-27 Oct 2019 : proceedings.- P. 0838-0840. (Scopus)
  • Chernoskutov, M. Graph Processing with Different Data Structures / M.Chernoskutov // Big Data, Knowledge and Control Systems Engineering-(BdKCSE’2019): 6th IEEE Intern. Conf., 21–22 November 2019 • Sofia, Bulgaria : proceedings. 4 p.
  • Ivanko, E. How Much Modern Computational Graph Theory Can Contribute to the Weight of a Political Coalition / E.Ivanko // IEEE Xplore Digital Library. 2019. International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Tomsk, Ekaterinburg, 21-27 Oct 2019 : proceedings.- P. 0662-0663 (Scopus)
  • Metaphors for Software Visualization Systems Based on Virtual Reality / Vladimir Averbukh, Natalya Averbukh, Pavel Vasev, Ilya Gvozdarev, Georgy Levchuk, Leonid Melkozerov & Igor Mikhaylov // Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11613: Augmented Reality, Virtual Reality, and Computer Graphics. AVR 2019 / eds De Paolis L., Bourdot P. P. 60-70. (Web of Science, Scopus)
  • Ivanko,E. One-level menu optimization: how to make conventional things better / E. Ivanko // DEStech Transact. on Computer Science and Engineering: proceedings IX Intern. Conf. on Optimization And Applications (OPTIMA 2018), Petrovac, Montenegro. 2019. Suppl. vol. P. 48-60. (Web of Science, Scopus)
  • Chentsov, Alexander G. Optimization “In Windows” for Routing Problems with Constraints / A.G. Chentsov, A.M. Grigoryev, A.A. Chentsov // Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1090: Mathematical Optimization Theory and Operations Research (MOTOR 2019). : 18th Intern. Conf. P. 470-485 (Web of Science, Scopus, Scientific Index)
  • Chentsov, A.G. Procedures of local optimization in routing problems with constraints. // A.G.Chentsov, A.Grigoryev, A.A.Chentsov. // Mathematical Optimization Theory and Operations Research (MOTOR 2019): abstr. XVIII Intern. Conf., July 8-12, 2019, Ekaterinburg, Russia. Ekaterinburg: IMM UB RAS, 2019.
  • Starodubtsev, I. Roof Segmentation on the High Resolution Digital Terrain Model / I. Starodubtsev, I. Michailov // 2019 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT): proceedings. Yekaterinburg, Russia, 2019. P.208-212. (Web of Science, Scopus)
  • Grigoryev, A.M. Route optimization during works in non-stationary radiation fields with obstacles / A. M. Grigoryev, O. L. Tashlykov // AIP Conference Proceedings. 2019. Vol.2174. Art. no.020216. 6 p. (Web of Science, Scopus, Scientific Index)
  • Scheka A.S. Segmentation of the left ventricle on EchoCG images using MultiResUnet / A.S. Scheka, V.S. Samyn, T. V. Chumarnaya, O. Solovyova // IEEE Xplore Digital Library. 2019. International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Tomsk, Ekaterinburg, 21-27 Oct 2019 : proceedings.- P. 0775-0779 (Scopus)
  • Larionova, Viola. Students Behavioural Patterns on the National Open Education Platform / Viola Larionova, Andrey Sheka, Stanislaus Vasilyev // Proceedings of the 18th European Conference on e-Learning, Copenhagen, Denmark, 7-8 Nov. 2019. Reading, UK, 2019. P. 313-319
  • STUDYING THE LATENCY OF CONCURRENT ACCESS TO NETWORK STORAGE / A.S.Igumnov, A.Y.Bersenev, A.A.Popel, P.A.Vasev // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2019) : XIII Междунар. науч. конф., 2-4 апр. 2019, Калининград: корот. ст. и описания плакатов. С. 66-77. (Scientific Index)
  • Gajniyarov Igor. The Motion Capture as Behavior Analyzing Method of Spontaneous Motor Activity in Human Infants / I. Gajniyarov, I. Mikhailov, I. Starodubtsev, O. Lvova, E. Suleymanova, I. Obabkov, I. Antipina // IEEE Xplore Digital Library. 2019. International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Tomsk, Ekaterinburg, 21-27 Oct 2019 : proceedings. P. 0681-0684. (Scopus)
  • Scheka, A.S. The problem of reproducible results on the HPC cluster / A.S. Scheka, A.Y. Bersenev, V.S. Samun // IEEE Xplore Digital Library. 2019. International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Tomsk, Ekaterinburg, 21-27 Oct 2019 : proceedings.- P. 0833-0837 (Scopus)
  • Chentsov, A.G. The routing problems with optimization of the starting point: dynamic programming / A.G.Chentsov, P.A.Chentsov // Izvestiya Instituta Matematiki i Informatiki Udmurtskogo Gosudarstvennogo Universiteta. 2019. Vol. 54. P. 102-121 (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • The termal deformation reducing in sheet metal at manufacturing parts by CNC cutting machines / A. A.Petunin, E. G.Polyshuk, P.A.Chentsov, S. S.Ukolov, V. I.Krotov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol.613(1). Art. no. 012041. (Web of Science, Scopus)
  • Visualizing a Supercomputer: a Case of Objects Regrouping / V. L. Averbukh, A. S. Bersenev, M.A. Forghani, A. S. Igumnov, D.V. Manakov, A. A. Popel, S. V. Sharf, P.A.Vasev // CEUR-WS Proc. 2019. Vol.2485: GraphiCon 2019 - Computer Graphics and Vision: proc. conf., 23 - 26 сентября 2019, г. Брянск. Р. 74-76. (Scopus)
  • Аниматронная модель руки на базе ESP8266 / И.С.Стародубцев, Р.Ф.Самедов, И.М.Гайнияров [и др.] // GraphiCon-ГрафиКон-2019 : 29-я Междунар. конф. по компьютер. графике и машинному зрению, 23 - 26 сентября 2019г., г. Брянск. 2019. C.274 – 278. (Scientific Index, перечень ВАК)
  • Журавлев, А.Г. Возможности автоматизированной оптимизации работы транспортных систем карьеров на основе мультиагентного подхода / А.Г.Журавлев, П.А.Ченцов // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2019. – № 11 (спец. вып.; 37). – С. 141–150. (Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • Белоусов, А.Н. О некоторых вопросах реализации облачных вычислений для расчета множеств достижимости управляемых систем / А.Н.Белоусов, А.Р.Матвийчук, А.А.Зимовец // Физика. Технологии. ИнновацииФТИ-2019 :VI Междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 70-летию основания Физико-технологического института, Екатеринбург, 20-24 мая 2019. С. 843-844.
  • Липин, А. Е. ОБ ОДНОЙ ЗАДАЧЕ, ОТНОСЯЩЕЙСЯ К ДИОФАНТОВЫМ УРАВНЕНИЯМ ВТОРОГО ПОРЯДКА / А. Е. Липин // Известия Института математики и информатики Удмуртского государственного университета. 2019. Т. 54. С. 38–44. (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)
  • Ченцов, П.А. Об одном подходе к разработке кросс-платформенных приложений на языке C++ / П.А.Ченцов // Программная инженерия. 2019. № 3. С. 105 – 113. (Scientific Index, перечень ВАК)
  • Григорьев, А.М. Оптимизация маршрута перемещений при проведении работ в нестационарных радиационных полях с учетом обхода препятствий / А.М, Григорьев, О.Л. Ташлыков // Физика. Технологии. ИнновацииФТИ-2019 :VI Междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 70-летию основания Физико-технологического института, Екатеринбург, 20-24 мая 2019. Екатеринбург, 2019. С. 863-864. (Scientific Index)
  • Ченцов, А.Г. Оптимизирующие мультивставки в экстремальных задачах маршрутизации / А.Г. Ченцов., А.М.Григорьев // Материалы XII мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2019), 23-28 сентября 2019, Дивноморское, Геленджик. 5 с.
  • Спиридонов А.А., Кумков С.С., Разработка формализации задачи бесконфликтного слияния потоков воздушных судов // Устойчивость, управление, дифференциальные игры (SCDG2019): материалы Междунар. конф., посвящ. 95-летию со дня рождения акад. Н.Н. Красовского, Екатеринбург, 16–20 сентября 2019. Екатеринбург: ИММ УрО РАН, 2019. С. 299-303.
  • Белоусов, А.Н. Экспериментальное исследование эффективности применения некоторых современных методов решения задач комбинаторной оптимизации при планировании сопутствующего производства / А.Н. Белоусов, Е.Е. Иванко // Вестник Удмуртского университета. Серия Математика. Механика. Компьютерные науки. 2019. Т. 29, вып. 4. С.599-611. (Web of Science, Scopus, Scientific Index, перечень ВАК)

В Роспатенте зарегистрированы следующие результаты интеллектуальной деятельности (программы для ЭВМ)


2021 год
  • Модуль аугментации, осуществляющий вращение изображения и корректировку углов поворота головы.
  • Программа для построения ансамбля смещений нейронной сети решающей задачу определения углов поворота головы.
  • Программа для обучения нейронной сети осуществляющей сегментацию левого желудочка сердца. Версия 2.
  • Программа для выбора подмножества ключевых точек, используемых для вычисления углов поворота головы.
  • Программа по автоматизации вычислительных экспериментов для решения задачи TSP на вычислительном кластере.
  • Программный комплекс, осуществляющий моделирование развития сообщества видов. Версия 2.
  • Расчет метрик количественной оценки перемещения животных
  • Оптимизация слитой очереди воздушных судов с учётом их типов на основе процедуры полного перебора с отсечениями
  • Анализ шумов в МЭМС сенсорах с помощью вариации Аллана

2020 год
  • Программа для обучения нейронной сети осуществляющей сегментацию левого желудочка сердца 
  • Моделирование процесса роста сегментированности местообитаний для случая двух 
  • Программный комплекс, осуществляющий моделирование развития сообщества видов 
  • Программа по визуализации потоковых CSV данных GY-BMI160 из UDP пакетов 
  • Трассировщик выполняемых функций для языка Python
  • Расчётно-визуализационный комплекс оптимального слияния потоков воздушных судов.
  • Программа оптимизации связности одноранговой сети
  • Программа для оценки динамики производительности java-программ в ходе JIT-оптимизаций
  • Программа для выбора подмножества ключевых точек, используемых для вычисления углов поворота головы
  • Преобразование облака точек лазерного отражения в цифровую модель местности в формат OBJ и KV
  • Определение параметров радиационного поля для задач маршрутной оптимизации на основе интерполяции методом радиальных базисных функций
  • Cистема событийно-управляемой компиляции LiME

2019 год
  • Программа оптимизации порядка исполнения заказов
  • Программа для нахождения оптимального маршрута исполнителем в нестационарных радиационных полях
  • Программа для параллельной реализации динамического программирования в задачах об оптимальном распределении заданий
  • Система для генерации случайных графов
  • Прошивка ESP8285 для сбора данных с 18 BMI160 и дальнейшей передачи POST методом
  • Программа оптимизации порядка исполнения заказов

Сотрудничество с иными организациями:

Сотрудники лаборатории принимали участие в совместных проектах с:

Информация о руководителе

Е.Е. Иванко, д.ф.-м.н., в.н.с., автор 70 работ, в частности, 1 монографии.
Научные интересы: моделирование и исследование сложных систем, комбинаторная оптимизация, анализ данных
Яндекс.Метрика