А.И. Красильников, канд. физ.-мат. наук
Ин-т технической теплофизики НАН Украины
(Украина, 03057, Киев, ул. Желябова, 2а,
тел. (044) 4532857, е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.)

АННОТАЦИЯ

На основі сім’ї двокомпонентних сумішей розподілів визначено новий клас симетричних негауссівських розподілів з нульовим коефіцієнтом ексцесу γ₄. Побудовано моделі трьох типів цього класу, наведено приклади розподілів. Отримані результати дозволяють здійснювати математичне і комп’ютерне моделювання негауссівських випадкових величин з симетричними розподілами і нульовими коефіцієнтами ексцесу γ₄.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

симметричные распределения, кумулянтные коэффициенты, кумулянтный анализ, коэффициент эксцесса, смеси распределений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. — М. : Сов. радио, 1978.— 376 с.
2. Кунченко Ю.П. Полиномиальные оценки параметров близких к гауссовским случайных величин. Ч. 1. Стохастические полиномы, их свойства и применения для нахождения оценок параметров. — Черкассы: ЧИТИ, 2001. — 133 с.
3. Красильников А.И. Модели шумовых сигналов в системах диагностики теплоэнергетического оборудования.—Киев: Ин-т техн. теплофизики НАН Украины, 2014.—112 с.
4. Бабак С.В., Мыслович М.В., Сысак Р.М. Статистическая диагностика электротехнического оборудования.—Киев: Ин-т электродинамики НАН Украины, 2015.—456 с.
5. Alexandrou D., De Moustier C., Haralabus G. Evaluation and verification of bottom acoustic reverberation statistics predicted by the point scattering model // J. Acoust. Soc. Am.—1992.— Vol. 91, No. 3. —P. 1403—1413.
6. Кузнецов В.В. Использование моментов третьего порядка в расчетах электрических нагрузок // Вест. Самарского ГТУ. Серия «Технические науки».—2009.— №2 (24).—С. 166—171.
7. Кузнецов Б.Ф., Бородкин Д.К., Лебедева Л.В. Кумулянтные модели дополнительных погрешностей //Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. —2013. — № 1 (37). —С. 134—138.
8. Jondeau E., Rockinger M. Gram-Charlier densities // Journal of Economic Dynamics & Control. —2001. —Vol. 25. — P. 1457—1483.
9. Карпов И.Г. Приближенная идентификация законов распределения помех в адаптивных приемниках с использованием метода моментов // Радиотехника. — 1999. — № 7. —С. 11—14.
10. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений / Пер. с англ. В.В. Сазонова, А.Н.Ширяева, под ред. А.Н. Колмогорова. — М. : Наука, 1966. — 588 с.
11. Красильников А.И. Класс негауссовских распределений с нулевыми коэффициентами асимметрии и эксцесса // Изв. вузов. Радиоэлектроника.—2013.—56,№6.—С. 56—63.
12. Красильников А.И. Модели несимметричных распределений случайных величин с нулевым коэффициентом асимметрии // Электрон. моделирование.—2016.—38, № 1.— С. 19—33.
13. Марченко Б.Г., Щербак Л.Н. Проблема моментов и кумулянтный анализ // Отбор и обработка информации. — 1993.— Вып. 9 (85). — С. 12—20.
14. Jondeau E., Rockinger M. Conditional volatility, skewness, and kurtosis: existence, persistence, and comovements // Journal of Economic Dynamics&Control.—2003.—Vol. 27.— P. 1699—1737.
15. De Carlo L.T. On the meaning and use of kurtosis // Psychological Methods. — 1997. — Vol. 2, No. 3.— Р. 292—307.
16. Красильников А.И., Пилипенко К.П. Одновершинная двухкомпонентная гауссовская смесь.Коэффициент эксцесса // Электроника и связь.—2007.—№2 (37).—С.32—38.
17. Doane D.P., Seward L.E. Measuring Skewness:A Forgotten Statistic? // Journal of Statistics Education.—2011.—Vol. 19, No. 2.—P. 1—18.—[Электронный ресурс].—Режим доступа: www.amstat.org/publications/jse/v19n2/doane.pdf.
18. Лукач Е. Характеристические функции / Пер. с англ. В.М. Золотарева — М. : Наука, 1979. —424 с.
19. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. — СПб. : Наука, 2001. —295 с.
20. Красильников А.И., Пилипенко К.П. Моделирование дискретных смесей распределений // Электроника и связь. —2010. —№ 2 (55). — С. 57—61.

КРАСИЛЬНИКОВ Александр Иванович, канд. физ.-мат. наук, доцент, вед. науч. сотр. Ин-та технической теплофизики НАН Украины. В 1973 г. окончил Киевский политехнический ин-т. Область научных исследований — математические модели, вероятностные характеристики и методы статистической обработки флуктуационных сигналов в системах шумовой диагностики.

Полный текст: PDF (русский)

С.В. Листровой ¹, д-р техн. наук,
Е.С. Листровая ², канд. техн. наук, М.С. Курцев ¹, аспирант
¹ Украинский государственный университет железнодорожного транспорта
(Украина, 61050, Харьков, пл. Фейрбаха, 7,
тел. (050) 3029912; е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.),
² Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского,
(Украина, 61070, Харьков, ул. Чкалова, 17,
е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.)

АННОТАЦИЯ

Показано ефективність рангового підходу до вирішення довільних задач булевого програмування. Описано процедури, які дозволяють розв’язувати задачі лінійного і нелінійного програмування з використанням алгоритмів поліноміальної складності з невеликою похибкою та довільними нелінійностями як в функціоналі, так і в обмеженнях. Наведено результати експериментального дослідження похибки розроблених алгоритмів та їх складності.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

дискретное программирование, ранговый подход, планирование, распределенная вычислительная система.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Пападимитриу Х., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность.— М. : «Мир», 1985. —509 с.
2. Foster C., Kesselman S.T. The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations // Intern. J. Supercomputer Applications.—2001.—15 (3). [Электронный ресурс].—Режим доступа: http://www.globus.org/alliance/publications/papers/anatomy.pdf
3. Пономаренко В.С., Листровой С.В., Минухин С.В., Знахур С.В Методы и модели планирования ресурсов в GRID-системах. — Харьков: ИД «ИНЖЭК», 2008. — 408 с.
4. Листровой С.В., Минухин С.В. Общий подход к решению задач оптимизации в распределенных вычислительных системах и теории построения интеллектуальных систем // Проблемы управления и информатика. — 2010. — № 2. — С. 65—82.
5. Listrovoy S.V., Minukhin S.V. General Approach to Solving Optimization Problems in Distributed Cîmputing Systems and Theory of Intelligence Systems Construction // Journal of automation and information sciences. — 2010. — V. 42, N 3. — P. 30—46.
6. Listrovoy S.V., Golubnichiy D.Yu., Listrovaya E.S. Solution method on the basis of rank approach for integer linear problems with boolean variables// Engineering Simulation.—1999.—V. 16. —P. 707—725.
7. Listrovoy S.V., Tretjak V.F., Listrovaya A.S. Parallel algorithms of calculation process optimization for the boolean programming problems// Ibid.— 1999. — V. 16. — P. 569—579.
8. Listrovoy S.V. A.Yu. GUL Method of Minimum Covering Problem Solution on the Basis of Rank Approach// Engineering Simulation.— 1999. — V. 17. — P. 73—89.

ЛИСТРОВОЙ Сергей Владимирович, д-р техн. наук, профессор Украинского государственного университета железнодорожного транспорта (г. Харьков). В 1972 г. окончил Харьковское высшее военное командно-инженерное училище. Область научных исследований — задачи дискретной оптимизации и теории графов и их приложения к анализу вычислительных систем и сетей.

ЛИСТРОВАЯ Елена Сергеевна, канд. техн. наук, доцент кафедры экономики и маркетинга Национального аэрокосмического университета им. Н.Е. Жуковского (г. Харьков), который окончила в 1998 г. Область научных исследований — применение информационных систем в экономической сфере деятельности.

КУРЦЕВ Максим Сергеевич, аспирант Украинского государственного университета железнодорожного транспорта (г. Харьков). В 2010 г. окончил Украинскую государственную
академию железнодорожного транспорта. Область научных исследований — задачи управления и планирования в распределенных вычислительных системах.

Полный текст: PDF (русский)

A. Gienger, PhD student, J. Sachs, PhD,
O. Sawodny, Professor
Institute for System Dynamics, University of Stuttgart
(Waldburgstr. 17/19, 70563 Stuttgart, Germany)
Tel.: +49 71168565934, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.,
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Tel.: +49 71168566302, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

АННОТАЦИЯ

Использование электроэнергетических микрогрид-систем является перспективным подходом к интеграции возобновляемых источников в существующие сети и энергообеспечение сельской местности. Экономическая эффективность электроэнергетических микрогрид-систем зависит от гибридной энергосистемы, объединяющей дизельные генераторы, фотоэлектрические панели и батареи. Однако взаимодействие составляющих и неопределенность графика нагрузки и фотоэлектрической энергии обусловливают необходимость создания блока управления. Рассмотрено применение стохастической модели для интеллектуального управления, что позволит обеспечить эффективность и надежность энергосистемы.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

microgrid, hybrid energy system, optimal energy dispatch, Stochastic Model Predictive Control.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Kuznetsova, E., Li, Y.-F., Ruiz, C. and Zio, E. (2014), “An integrated framework of agent-based modelling and robust optimization for microgrid energy management”, Applied Energy, vol. 129, pp. 70-88.
2. Dong, C., Huang, G., Cai, Y. and Liu, Y. (2013),“ Robust planning of energy management systems with environmental and constraint-conservative considerations under multiple uncertainties”, Energy Conversion and Management, Vol. 65, pp. 471-486.
3. Zakariazadeh, A., Jadid, S. and Siano, P. (2014), “Stochastic multi-objective operational planning of smart distribution systems considering demand response programs”, Electric Power Systems Research, Vol. 111, pp. 156-168.
4. Alharbi, W. and Raahemifar, K. (2015), “Probabilistic coordination of micro-grid energy resources operation considering uncertainties”, Electric Power Systems Research, Vol. 128, pp. 1-10.
5. Baziar, A. and Kavousi-Fard, A. (2013), “Considering uncertainty in the optimal energy management of renewable mi-crogrids including storage devices”, Renewable Energy, Vol. 59, pp. 158-166.
6. Hooshmand, A., Poursaeidi, M., Mohammadpour, J., Malki, H. and Grigoriads, K. (2012), “Stochastic model predictive control method for microgrid management”, 2012 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies, Washington, 2012.
7. Gulin, M., Matusko, J. and Vasak, M. (2015), “Stochastic model predictive control for optimal economic operation of a residential DC microgrid”, 2015 IEEE International Conference on Industrial Technology, Seville, 2015.
8. Olivares, D. et al. (2015), “Stochastic-predictive energy management system for isolated microgrids”, IEEE Transactions on Smart Grid, Vol. 6, no. 6, pp. 2681-2693.
9. Parisio, A. and Glielmo, L. (2013), “Stochastic Model Predictive Control for economic/environmental operation management of microgrids”, 2013 European Control Conference, Zurich,
2013.
10. Parisio, A., Rikos, E. and Glielmo, L. (2016), “Stochastic model predictive control for economic/environmental operation management of microgrids: An experimental case study”, Journal of Process Control, Vol. 43, pp. 24-37.
11. Zhu, D. and Hug, G. (2014), “Decomposed stochastic model predictive control for optimal dispatch of storage and gen-eration”, IEEE Transactions on Smart Grid 5.4, pp. 2044-2053.
12. Sachs, J., Gienger, A. and Sawodny, O. (2016), “Combined Probabilistic and Set-Based Uncertainties for a Stochastic Model Predictive Control of Island Energy Systems”, 2016 American Control Conference, Boston, 2016.
13. Sachs, J. and Sawodny, O. (2016), “A Two-Stage Model Predictive Control Strategy for Economic Diesel-PV-Battery Island Microgrid Operation in Rural Areas”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 7, no. 3, pp. 903-913.
14. De Soto, W., Klein, S. and Beckman, W. (2006), “Improvement and validation of a model for photovoltaic array perfor-mance”, Solar Energy, Vol. 80, no. 1, pp. 78-88.
15. Shepherd, C. (1965), “Design of primary and secondary cells II. An equation describing battery discharge”, Journal of the Electrochemical Society, Vol. 112, no. 7, pp. 657-664.
16. Sachs, J., Sonntag, M. and Sawodny, O. (2015), “Two layer model predictive control for a cost efficient operation of island energy systems”, 2015 American Control Conference, Chicago, 2015.
17. Lee, C.-M. and Ko, C.-N. (2011), “Short-term load forecasting using lifting scheme and arima models”, Expert Systems with Applications, Vol. 38, no. 5, pp. 5902-5911.
18. Bellman, R. (1956), “Dynamic programming and Lagrange multipliers”, Proceedings of the National Academy of Sciences, pp. 767-769.

Полный текст: PDF 

Ю.Н. Минаев, д-р техн. наук
Национальный авиационный университет
(Украина, 03057, Киев, пр-т Космонавта Комарова, 1,
тел. (044) 2495454, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.),
О.Ю. Филимонова, канд. техн. наук, Ю.И. Минаева, канд. техн. наук
Киевский национальный университет строительства и архитектуры
(Украина, 03037, Киев, Воздухофлотский пр-т, 31,
тел.(044) 2486427, 2425462, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.)

АННОТАЦИЯ

Розглянуто представлення багатовимірного (багатокомпонентного) часового ряду (ЧР) у вигляді 3D тензорної моделі, подальша тензорна декомпозиція якої за допомогою процедур PARAFAC-декомпозиції і високопорядкової сингулярної декомпозиції (HOSVD) дозволяє представити весь ЧР (або його складові частини — вікно, фрагмент, сегмент) у вигляді деякої гранули — підмножини впорядкованих трійок, які мають властивості, близьки до властивостей нечітких множин (НМ) другого типу, названих псевдоНМ другого типу. Показано аналогію, існуючу між властивостями слідів, сингулярних величин і
Ф-нормою стандартної сингулярної декомпозиції (2D матриці) і HOSVD, яка застосовується для 3D матриці. Наведено приклади представлення багатовимірних ЧР гранулами — підмножинами впорядкованих трійок.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

сингулярная декомпозиция, нечетко-множественная гранула, высокопорядковая сингулярная декомпозиция, след матрицы, Ф-норма, временной ряд.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. Избранные главы./ Пер. с англ. С.В. Кучерявского; под ред. О.Е. Родионовой.—Черноголовка:Изд-воИПХВРАН, 2005.—160 с.
2. Dobos L., Abonyi J. On-line detection of homogeneous operation ranges by dynamic principal component analysis based time-series segmentation // Chemical Engineering Science.—2012. —№ 75. —P. 96—105.
3. Ringberg H., Soule Au., Rexford J., Diot Ch. Sensitivity of PCA for Traffic Anomaly Detection // SIGMETRICS’07, June 12—16, 2007, San Diego, California, USA. Copyright 2007 ACM 978-1-59593-639-4/07/0006
4. Skillicorn D. Data Mining and Knowledge Discovery Series. Understanding Complex Datasets. Data Mining with Matrix Decompositions. — Chapman & Hall/CRC, 2007. — 257 p.
5. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Минаева Ю.И. Структурированные гранулы нечеткого множества в задачах гранулярного компьютинга // Электрон. моделирование.—2015. — 37, № 1. —С. 77—95.
6. Минаев Ю.Н. Филимонова О.Ю., Минаева Ю.И. Кронекеровы (тензорные) модели нечетко-множественных гранул // Кибернетика и системный анализ.—2014.—50, № 4. — С. 42—52.
7. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Минаева Ю.И. Тензорные модели НМ-гранул и их применение для решения задач нечеткой арифметики // Искусственный интеллект.—2013. — № 2. — С. 22—31.
8. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Минаева Ю.И. Нечетко множественные характеристики одномерных временных рядов // Электрон. моделирование.—2016.—38,№6.—С. 45—66.
9. Van Loan Ch.The ubiquitous Kronecker product //Journal of Computational and Applied Mathematics. — 2000. —№ 123.— P. 85—100.
10. Shen H., Huang J.Z. Sparse principal component analysis via regularized low rank matrix approximation / Journal of Multivariate Analysis.— 2008.— № 99. — P. 1015—1034.
11. Bader B.W., Kolda T.G. Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis. Tensor Decompositions Multilinear operators for higher-order decompositions. Technical Report SAND2006-2081, Sandia National Laboratories, April, 2006. Albuquerque, New Mexico 87185 and Livermore, California 94550.—39 p. Интернет-ресурс — http://csmr.ca.sandia/. gov/~tgkolda/
12. De Silva V., Lim L. Tensor Rank and the Ill-Posedness of the best Low-Rank Approximation Problem // Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University, Stanford. CA 94305-9025.— Интернет-ресурс: arxiv.org/pdf/math/0607647.
13. Воеводин В.В. Энциклопедия линейной алгебры. Электронная система ЛИНЕАЛ / В.В. Воеводин, Вл.В. Воеводин. —СПб. : БХВ-Петербург, 2006. — 544 с.
14. Kibangou Al.Y. Tensor decompositions and Applications. An overview and some contributions. GIPSA-N_CS. March 17, 2009. — 88 ð. — Èíòåðíåò-ðåñóðñ: http://www.sandia.gov/~tgkolda/ .../TensorReview.pdf
15. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств/ Пер. с франц.—М. : Радио и связь, 1982. —432 с.
16. Van Loan C.F., Pitsianis C.F. Approximation with Kronecker Products. M.S. Moonen et al. (eds.). Linear Algebra for Large Scale and Real-Time Applications. Kluver Publishers. — 1993. —P. 293—314.
17. De Lathauwer L., De Moor B., Vandewalle J. On the best rank-1 and rank-(R1,R2, ..., RN) Approximation
of Hinger-Order Tensors// SIAM J. MATRIX ANAL. APPL. Society for Industrial and Applied Mathematics. — 2000. — Vol. 21, No. 4. —P. 1324—1342.
18. Costantini R., Sbaiz L., Süsstrunk S. Higher Order SVD Analysis for Dynamic Texture Synthesis//IEEE Transactions on image processing.— 2008. —Vol. 17, No. 1. — P. 42—52.
19. Papalexakis E., Faloutsos Ch., Sidiropoulos N., Harpale A. Large Scale Tensor Decompositions: Algorithmic Developments and Applications.—Bulletin of the IEEE Computer Society
Technical Committee on Data Engineering.— 2013. — P. 59—67.
20. Kamalja K.K., Khangar N.V. Singular Value Decomposition for Multidimensional Matrices. Researh article. Int. Journal of Engineering Research and Applications, V. 3, Issue 6, Nov - Dec 2013, P. 123—129.
21. Sidiropoulos D., Giannakis G.B., Bro R. Blind PARAFAC. Receivers for DS-CDMA Systems // IEEE Transactions on Signal Processing March. — 2000. — V. 48, №3.—P.810—823.
22. Cheng D., Qi H., Xue A.A. Survey on Semi-tensor Product of Matrices //Jrl Syst Sci and Complexity.— 2007. — N 20. —P. 304—322.

МИНАЕВ Юрий Николаевич, д-р техн. наук, профессор кафедры компьютерных систем и
сетей Национального авиационного университета Украины. В 1959 г. окончил Харьковский
политехнический ин-т. Область научных исследований — интеллектуальный анализ данных, применение интеллектуальных технологий в системах принятия решений.

ФИЛИМОНОВА Оксана Юрьевна, канд. техн. наук, доцент Киевского национального университета строительства и архитектуры. В 1989 г. окончила Киевский инженерно-строительный ин-т. Область научных исследований — интеллектуальный анализ данных.

МИНАЕВА Юлия Ивановна, канд. техн. наук, доцент кафедры основ информатики Киевского национального университета строительства и архитектуры, который окончила в 2008 г. Область научных исследований — интеллектуальный анализ данных.

Полный текст: PDF (русский)