close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

Отзыв;pdf

код для вставкиСкачать
● Техни ческ ие н аук и
9.Marshalko G.B. «Voprosy otsenki stoikosti neirosetevoi sistemy biomtricheskoi autentifikatsii (Problems of an
assessment of firmness of neuronetwork system of biometric authentication)», Materialy konferentsii «RussKripto2013» - Access mode: http://www.ruscrypto.ru/netcat_files/File/ruscrypto.2013.051.zip
10. Volchikhin V.I., Ivanov A.I., Foontikov V.A., Malyghina Ye.A. Perspektivy ispol’zovaniya
iskoostvennykh neironnykh setei s mnogourovnevymi kvantovatelyami v tekhnologii biometriko-neirosetevoi
autentifikatsii (Prospects of use of artificial neural networks with multilevel quantizers in technology of biometric and
neuronetwork authentication) // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Povolzhskii reghion. Tekhnicheskiye nauki.
No.4(28) 2013. - pp. 88 – 99.
11.
GOST Р 52633.3-11 «Zashita informatsii. Tekhnika zashity informatsii. Testirovaniye stoikosti sredstv
vysokonadyozhnoi biometricheskoi zashity k atakam podbora (Protection of information. Technology of information
protection. Testing of firmness of means of highly reliable biometric protection to selection attacks».
Ахметов Б.С., Досжанова А.А., Иванов А.И., Малыгина Е.А., Малыгин А.Ю.
Екіден жоғары санды күйі бар толық кванттаушылары бар, жасанды нейрондық желілердің
сипатталуы
Түйіндеме. Ұсынылып отырған мақалада, жасанды нейрондардағы квантаушы шығысын таңдау
мәселелері қарастырылған. Екіден жоғары санды күйі бар толық кванттаушылары бар, жасанды нейрондық
желілердің сипаты берілген.
Түйін сөздер: биометрия, нейрожелі, кванттаушылар, Маршалко шабуылы, биометрияны қорғау.
Ахметов Б.С., Досжанова А.А., Иванов А.И., Малыгина Е.А., Малыгин А.Ю.
Описание искусственных нейронный сетей, имеющих полные квантователи с числом состояний
более двух
Резюме. В статье рассматривается проблема выбора выходных квантователей у искуственных нейронов.
Приводится описание искусственных нейронных сетей, имеющих полные квантователи с числом состояний
более двух.
Ключевые слова: биометрия, нейросети, квантователи, атаки Маршалко, защита биометрии.
УДК 004.94
Н.С. Исабаев, А.К. Мамырова
(КазНТУ имени К.И. Сатпаева, Алматы, Республика Казахстан, [email protected])
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ПО ОХРАНЕ
ТРУДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MS EXCEL
Аннотация. Моделирование различных процессов является важным инструментом анализа и
исследования сложных систем. При исследовании различных систем важным является применение
математических методов и вычислительных средств для получения искомых результатов и анализа полученных
результатов. Методы математического программирования нашли широкое применение при решении многих
практических задач организационно-экономического управления. А так же их применение привело к
значительным успехам в решении широкого круга задач, относящихся и к такой сфере как охрана труда.
Ключевые слова: Методология исследования операций, охрана труда, социальная защита,
математическая модель, прямой-симплекс метод, этапы исследования операций.
Методология исследования операций – научный подход к решению задач организационного
управления. Под операцией понимается совокупность мероприятий, объединенных единым замыслом
и направленных на достижение определенных целей.
Всякий опорный выбор, зависящий от начальных параметров, называется решением.
Оптимальное решение – это решение, которое по тем или иным признакам предпочтительнее других.
Основная задача исследования операций – это предварительное количественное обоснование
оптимальных решений, но само принятие решения относится к компетенции ответственного лица или
группы лиц, которым предоставлено право окончательного выбора и на которых возложена
ответственность за выбор [1].
Процесс исследования операций распадается на несколько этапов. На каждом этапе получают
новые данные, которые используются в последующих этапах таблица 1.
86
№5 2014 Вестник КазНТУ
● Техни ка лы қ ғ ылымда р
Таблица-1. Этапы процесса исследования операций
Наименование этапов ИСО
1. Системный анализ операции
(объекта управления)
2. Содержательная формулировка
задачи управления операцией.
3. Составление гипотез
4. Построение математической
модели
5. Выбор метода и разработка
вычислительного алгоритма
решения задачи
6. Составление и отладка
программы, реализующей
вычислительный алгоритм
7. Решение задачи и анализ
результата решения задачи
8. Практическая реализация
результата решения задачи
Необходимые специалисты
Плановик (технолог),
операционист (системный
аналитик)
Плановик (технолог),
операционист (системный
аналитик)
Плановик (технолог),
операционист (системный
аналитик)
Операционист и прикладной
математик
Операционист и прикладной
математик
Этапы проектирования ИС
Предпроектное исследование
Техническое проектирование
Операционист, системный
программист
Рабочее проектирование
Технолог и операционист
Опытно-промышленная
эксплуатация
Внедрение
Все специалисты
1 Этап. Системный анализ операции или объекта управления.
Операцию можно рассматривать как множество отдельных действий, производимых над
исходным объектом. Эти действия образуют в совокупности единый процесс, с помощью которой
достигается результат. В процессе уяснения поставленной задачи определяется:
– какое количество информации можно собрать в интересах исследуемой операции;
– как будут использоваться конечные результаты;
– кто будет принимать решение и т.д.
Профессионально собранную информацию необходимо предварительно обработать,
сгруппировать и отсортировать с максимальным использованием ЭВМ. После уяснения целей
операции необходимо определить количественные критерии, с помощью которых можно было бы
оценить результаты решения задач. Любое решение является приемлемым, если оно способствует
заметному улучшению результатов операции.
2 Этап. Содержательная формулировка задачи управления операцией.
Выделение элементарных актов. На первом подэтапе формулируют содержательную
постановку задачи. Она должна быть достаточной для построения математической модели задачи
управления операцией. Она должна содержать сведения о физической природе и количественных
характеристиках исследуемой операции и ее подопераций, о степени и характере взаимодействия
между ними, о месте и значении каждой подоперации в общем процессе функционирования
операции. Содержательная постановка должна включать четкое изложение предмета исследования,
перечень зависимостей, подлежащих оценке, перечень факторов, которые должны учитываться при
построении моделей на последующих этапах, а также исходные данные.
Второй под этап выполняется не во всех случаях, а лишь в тех случаях, когда из-за сложности
исследуемой операции переход от второго этапа к четвертому оказывается невозможным.
3 Этап. Составление гипотез.
Гипотезы служат для восполнения пробелов в понимании исследуемой операции. Они
позволяют упростить исходную задачу путем преобразования сложных величин в более простые.
Требования к формулировке гипотезы: возможность правильных количественных и качественных
выводов. Гипотеза должна быть проверяемой. Окончательная проверка правильности гипотезы
производится после решения задачи и ее анализа и должна проводиться с максимально достижимой
точностью.
4 Этап. Построение математической модели.
ҚазҰТУ хабаршысы №5 2014
87
● Техни ческ ие н аук и
Задачи, в которых находится максимальное или минимальное значение некоторой функции при
наличии ограничений на ее переменные, называются задачами математического программирования.
Функция, максимум или минимум которой отыскивается, называется целевой. Ограничения
представляют собой систему соотношений, сужающую область допустимых решений управляемых
переменных, т.е. тех переменных, значения которых подлежат оптимизации. Целевая функция и
ограничения, выраженные через управляемые переменные, составляет математическую модель
задачи.
Всякий набор значений переменных, удовлетворяющий ограничениям, определяют
допустимый план, а тот из них, на котором достигается максимум или минимум целевой функции
определяет оптимальный план. Процесс построения математической модели начинается с
определения и ввода существенных переменных, которые образуют группу независимых и
зависимых переменных.
При построении математической модели используются следующие принципы:
– Непосредственный анализ функционирования операций и исходных данных.
– Использование имитационного моделирования.
5 Этап. Выбор метода и разработка вычислительного алгоритма решения задачи.
5.1 Выбор метода.
После построения математической модели в зависимости от вида целевой функции f и
характера независимых переменных X ее следует отнести к одному из классов задач математического
программирования:
– Линейному программированию, если целевая функция и ограничения линейного вида и
переменные X принимают конечные значения из множества значений;
– Дискретному программированию, если переменные X принимают дискретные значения из
множества значений;
В зависимости от того, к какому классу задач математического программирования относится
сформулированная задача, осуществляется выбор соответствующей группы методов решения, а
внутри группы выбор конкретного метода осуществляется на основе требований эффективности
вычислительного алгоритма.
5.2 Разработка вычислительного алгоритма решения задач.
Любой выбранный численный метод оптимизации конкретизируется до вычислительного
алгоритма. Характеристики алгоритма:
– Детерминированность – однозначность получения решения в процессе вычислений при
заданных исходных данных.
– Дискретность вычислительного процесса – расчлененность алгоритма на отдельные шаги,
возможность выполнения которых не вызывает сомнений.
Вычислительный алгоритм представляется в виде блок-схемы, в которой дается упорядоченное
и наглядное представление процесса вычисления, состоящей из вычислительных, логических
операций и взаимосвязей между ними.
6 Этап. Составление и отладка программы, реализующей вычислительный алгоритм.
Процесс программирования состоит из следующих шагов:
1. Построение детальной блок-схемы программы по блок-схеме вычислительного алгоритма и
проверка достоверности блок-схемы программы.
2. Выбор языка программирования.
3. Составление программы, оценка количества команд в программе, требование к памяти ЭВМ,
отладка программы и проверка соответствия текста программы блок-схеме программы.
4. Проверка программы с использованием тестовых задач и внесение необходимых
исправлений.
5. Подготовка формы представления входных и выходных данных.
После отладки программы оформляется техническая документация на
7 Этап. Решение задачи и анализ результата решения задачи.
7.1 Решение задачи.
На этом под этапе подготавливаются исходные данные для решения задачи, проводится расчет
на ЭВМ, выходные данные получают в удобной для лица, принимающее решение форме.
88
№5 2014 Вестник КазНТУ
● Техни ка лы қ ғ ылымда р
7.2 Анализ результата решения задачи.
С помощью ЛПР анализируется соответствие входных и выходных данных, полнота и
правильность полученных результатов. После анализа проводятся итоги, которые отражаются в
рекомендациях. Рекомендации должны быть объективными, а их формулировка ясной и точной. Если
полученные решения и рекомендации устраивают ЛПР, то они реализуются, т.е. внедряются. В
противном случае принимается решение о дальнейшем совершенствовании модели, пере
формулировки содержательной задачи, дополнительному анализу операции т.д., т.е. осуществляется
переход к любому предыдущему этапу ИСО.
Возможность внедрения результатов решения задачи ИСО, появляется лишь тогда, когда оно
одобрено руководителями, имеющими надлежащие полномочия [1].
Рассмотрим пример задачи встречаемой в области охраны труда и социальной защиты. В
предприятии имеется два цеха. Для работы первого цеха необходимо 35 экипировочных форм для
работников цеха и 4 вентиляционных оборудования. Для работы второго цеха 20 экипировочных
форм и 5 вентиляционных оборудования. Количество экипировок = 75, вентиляционных
оборудования = 15. Задача, найти количество цехов для эксплуатаций с максимальной прибылью.
Прибыль о первого цеха 3тыс.ед., от второго 2тыс.ед. В предприятии должны работать как минимум
по одному каждого цеха.
Построение математической модели:
z = 3x1+2x2 max
35x1+20x2 75
(1)
4x1+5x2 15
(2)
x1 1
(3)
x2 1
(4)
где, x1 и x2 количество цехов каждого вида.
Решение математической модели прямым-симплекс методом с помощью Excel:
Шаг:1
Избавимся от неравенств в ограничениях, введя в ограничения 1, 2, 3, 4 неотрицательные
балансовые переменные s1, s2, s3, s4
34x1+20x2+s1=75
4x1+5x2+s2=75
x1-s3=1
x2-s4=4
Шаг:2
Ищем в системе ограничений базисные переменные. Из последней системы ограничений
можно выделить базисные переменныеs1,s2. Не все уравнения содержат базисные переменные, это
значит, что исходная задача не содержит в себе допустимого базисного решения. Введем в уравнения
3, 4 искусственные неотрицательные переменные r1, r2. Получим следующую систему ограничений,
35x1+20x2+s1=75
4x1+5x2+s2=14
x1-s3+r1=1
x2-s4+r2=1
Целью решения вспомогательной задачи является получение допустимого базисного решения
не содержащего искусственных переменных r1 и r2. Для этого сформируем вспомогательную
целевую функцию:
G = r1 + r2
и проведем ее минимизацию в заданной системе ограничений. Если после минимизации функции G ее
оптимальное значение будет равно нулю и все искусственные переменные окажутся выведенными из
базиса, то полученное базисное решение есть допустимое базисное решение исходной задачи. Если же
после минимизации функции G ее оптимальное значение окажется отличным от нуля, значит исходная
система ограничений противоречива и исходная задача решения не имеет. Для решения вспомогательной
задачи симплекс-методом выразим функцию G через свободные переменные, для этого:
– вычтем из функции G уравнение 3
– вычтем из функции G уравнение 4
ҚазҰТУ хабаршысы №5 2014
89
● Техни ческ ие н аук и
Функция G примет вид:
G = - x1 - x2 + s3 + s4 + 2
Шаг:3
Начальная симплекс-таблица представлена на рисунке 1.
Рис. 1. Начальная симплекс-таблица
На рисунке 2 представлена симплекс-таблица после 4 итерации.
Рис. 2. Симплекс-таблица после 4 итерации
Оптимальное значение функции Q(x)= 7. Достигается в точке с координатами:
x1=1, x2=2
Данные значения удовлетворяют поставленные наши уравнения. Для максимальной выгоды
предприятия необходимо запустить один цех первого типа и два цеха второго типа.
1.
2.
3.
4.
ЛИТЕРАТУРА
Балгабаева Л.Ш.,Модели и методы оптимизации. Алматы 2010
ШукаевД.Н. Анализ и моделирование информационных процессов: учеб. Для вузов. – Алматы: Эверо, 2005.
Зуховицкий С.И., Авдеева Л.И. Линейное и выпуклое программирование. –М.: Наука, 1967, 2000.
http://math.semestr.ru/simplex/simplexsolve.php
1.
2.
3.
4.
REFERENCES
Balgabayeva L.S.,Modeli I metody optimizacii. Almaty 2010
Shukayev D.N. Analiz i modelirovanie informacionnyh processov: ucheb. Dlya vuzov. –Almaty: Evero. 2005.
Zuhovitckii S.I., Avdeeva L.I. Lineinoe i vypukloe programmirovanie. – M.: Nauka, 1967, 2000.
http://math.semestr.ru/simplex/simplexsolve.php
Исабаев Н.С., Мамырова А.К.
Математикалық модельдеу және еңбек қорғау саласында есептерді MS Excel көмегімен шығару
Түйіндеме. Әр түрлі процесстерді модельдеу бұл күрделі жүйелердіанализдеу және зерттеу кезінде
маңызды құрал болып есептелінеді. Математикалық әдістерді және есептейтін кұралдарды әр түрлі жүйелерді
зерттеу кезінде қолдану өте маңызды. Экономикалық практикалық есептерді шығаруға математикалық әдістер
кең қолданыста. Және де еңбек қорғау саласында кең қолданыста.
Негізгі сөздер: социалдық қорғау, математикалық модель, тіке-симплекс әдісі, операцияларды зерттеу
қадамдыра
Исабаев Н.С., Мамырова А.К.
90
№5 2014 Вестник КазНТУ
● Техни ка лы қ ғ ылымда р
Математическое моделирование и решение задач по охране труда с использованием MS Excel
Резюме.Моделирование различных процессов является важным инструментом анализа и исследования
сложных систем. При исследовании различных систем важным является применение математических методов и
вычислительных средств для получения искомых результатов и анализа полученных результатов. Методы
математического программирования нашли широкое применение при решении многих практических задач
организационно-экономического управления. А так же их применение привело к значительным успехам в
решении широкого круга задач, относящихся и к такой сфере как охрана труда.
Ключевые слова: Методология исследования операций, охрана труда, социальная защита,
математическая модель, прямой-симплекс метод, этапы исследования операций.
Issabayev N.S., Mamyrova A.K.
Mathematical modeling and problem solving labor protection using MS Excel
Summary. Simulation of various processes is an important tool for the analysis and the study of complex
systems. In the study of the various systems is an important application of mathematical methods and computational
tools to get the desired results and analysis of the results . Mathematical programming techniques have been widely
used to solve many practical problems of organizational and economic governance. As well as their use has led to
significant advances in a broad range of problems relating to such a field as occupational health.
Key words: Methodology of research operations, labor protection, social protection, mathematical model, directsimplex method, the steps of operations research.
UDK 681.511
A.S. Goponenko, V.A. Kochumeev, A.B. Mirmanov, O.V. Stukach, K.A. Аkmalaev, A.C. Tolegenova
EXPERIMENTAL INVESTIGATIONS OF CHARACTERISTICS OF THE X-BAND PULSE
GUNN DIODE GENERATOR
Abstract. In the paper, the most important part of transfer microwave radio pulse module based on Gunn diode
are considered. The measurements of the output parameters of the module were carried out. Dependences of the
measured characteristics of pulse generator were investigated. Characteristics of transmitter are resulted.
Index terms. Microwave pulse generator, Gunn diode characterization, stability of parameters.
Introduction. Nowadays development in the field of communication devices and systems, radio-wave
imaging, short-range location and navigation for various purposes is intensively carried out. Generally the
main problem is to improve quality characteristics. The most important parameters are the range and
distortion level [1]. Output power improvement is needed when saving energy costs to increase the range of
devices. Operation of instruments, devices and systems in pulse mode is used for low energy costs, which is
connected with the need of creating of new electronic components and studying existing electronic
components. At present, devices based on a GaAs compound, operating in a pulse mode with the Gunn effect
[2], are some of the most popular.
Characteristics of the transferring module. The pulse-generating module consists of the driving
generator and the waveguide resonant cavity with Gunn diode inside. The stage of modulating signal
formation of the rectangular form is intended for excitation of the Gunn diode by impulses of various
duration and duty ratio.
The block diagram of the generating module is shown in Fig. 1.
Fig. 1. The block diagram of the generating stage
The pulse signal of positive polarity with amplitude 2.5–5 V arrives to input of the generating module.
Duration and repetition frequency of the start signal of the generating module define parameters of
ҚазҰТУ хабаршысы №5 2014
91
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа