Construction of a Mathematical Model of Multiobjective Optimization on Permutations

The article is devoted to the problem of constructing and solving mathematical models of applied problems as multiobjective problems on combinatorial configurations. This question is actual branch because any task of optimal design of complex economic and technical systems, technological devices, planning and management etc. requires that the desired solution be found consider many criteria. It is used transfer to Euclidian combinatorial configurations and using of discrete optimizations methods. Method for solving such problems is considered and it includes the analyzing of structural graph of Euclidean combinatorial configurations sets. These methods can be modified by combining with other multiobjective optimization approaches depending on the initial conditions of the problem. Models for defining real estate contribution plans and production planning as multiobjective discrete problems are proposed. These models can be supplemented as needed by the required functions and, depending on the initial conditions, are presented as tasks on different sets of combinatorial configurations

Обнаружение и анализ объектов на изображениях в системах видеонаблюдения

В связи с интенсивным развитием цифровых видеокамер, снижением их стоимости и совершенствованием алгоритмического обеспечения обработки изображений системы видеонаблюдения стали доступны широкому классу пользователей и позволяют упростить многие задачи в практической деятельности человека, например, охраны и контроля доступа на различные объекты, обнаружения пожаров на открытых пространствах, мониторинга и управления крупными автопарковками и т. д. Совершенствование таких систем обеспечивается не только улучшением аппаратной части, но и автоматизацией обработки, т. е. развитием методов и алгоритмов, применяемых для обработки и анализа последовательностей изображений (видеопоследовательностей) и одиночных изображений (кадров), получаемых с видеокамер. Видеопоследовательности содержат значительный объем информации, который, как правило, изменяется и в пространстве, и во времени. Поэтому обработка и анализ их позволяет учитывать и выявлять не только статические, но и динамические признаки, что приводит к повышению точности работы систем видеонаблюдения в целом. Последовательности изображений, формируемые камерами таких систем, содержат объекты интереса, которые подвержены существенному влиянию ряда мешающих факторов, таких, как изменение освещенности сцены, одновременное присутствие нескольких объектов со схожими характеристиками, вариативность их формы и размеров при движении и т. д., что предопределило разработку и развитие ряда методов и алгоритмов для их обработки. Исследованиями по обработке последовательностей изображений занимаются многие ученые Республики Беларусь, СНГ и дальнего зарубежья: С. В. Абламейко, А. В. Тузиков, В. В. Старовойтов, В. В. Краснопрошин, Б. А. Залесский, В. А. Головко, А. М. Недзьведь, А. А. Борискевич, В. Ю. Цветков, Б. А. Алпатов, Н. А. Обухова, М. Н. Фаворская, T. Celik, B. U. Toreyin, G. Rigoll, S. Ushida и др. C учетом многообразия и сложности задач, решаемых на основе анализа видеоданных, разработан и используются методы и алгоритмы для обнаружения и анализа объектов на изображениях в системах видеонаблюдения, но они не в полной мере обеспечивают высокую эффективность обработки при решении прикладных задач. Увеличение разрешающей способности видеокамер до 4К и выше, с одной стороны, предоставляет возможность более детального анализа изображений, а с другой стороны, существенно возрастает объем вычислений, что приводит к сложности обработки последовательностей изображений в реальном времени. Таким образом, в настоящее время существует проблема, связанная с необходимостью повышения эффективности методов и алгоритмов обработки изображений систем видеонаблюдения для обнаружения и анализа объектов на них с приемлемой для практики вычислительной сложностью, в том числе и при использовании видеокамер высокого разрешения

Modified Genetic Algorithm To Determine The Location Of The Distribution Power Supply Networks In The City

The problem of combinatorial optimization in relation to the choice of location of power supplies in solving the problem of development of urban power distribution networks is considered. Two methods of placing power supplies and securing consumers for them have been developed to solve this problem. The first developed method is to place power supplies of the same size, and the second - different sizes. The fundamental difference between the created methods and the existing ones is that the proposed methods take into account all the material of the task and have specialized ways to encode possible solutions, modified crossbreeding and selection operators. Proposed methods effectively address the problem of low inheritance, topological impracticability of the found solutions, as a result of which the execution time was significantly reduced and the accuracy of calculations increased. In the developed methods the absence of the account of restrictions on placement of new power supplies which has allowed to solve a problem of application of methods for a narrow range of tasks is realized. A comparative analysis of the results obtained by placing power supplies of the same size and known methods was performed, and it was found that the developed method works faster than known methods. It is shown that the proposed approach provides a stable convergence of the search process for an acceptable number of steps without artificially limiting the search space and the use of additional expert information on the feasibility of possible solutions. The obtained results allow to offer effective methods for improving the quality of decisions made on the choice of location of power supply facilities in the design of urban electricit

Особенности mesh-сети для диагностирования энергетического оборудования на базе мультисенсорных систем

1. Апаратно-програмне забезпечення моніторингу об’єктів генерування, транспортування та споживання теплової енергії: Монографія / В.П. Бабак, В.С. Берегун та ін.; за ред. чл.-кор. НАН України В.П. Бабака / - К., Ін-т технічної теплофізики НАН України, 2016. – 352 с. 2. Теоретичні та прикладні основи економічного, екологічного та технологічного функціонування об’єктів енергетики / [В. О. Артемчук, Т. Р. Білан, І. В. Блінов та ін.; за ред. А. О. Запорожця, Т. Р. Білан]. – Київ, 2017. – 312 с. 3. Zaporozhets A. Methods and Hardware for Diagnosing Thermal Power Equipment Based on Smart Grid Technology / Advances in Intelligent Systems and Computing III. – 2019. – vol. 871. – pp. 476-489. doi: 10.1007/978-3-030-01069-0_34 4. Запорожец А. А. Особенности применения технологии Smart Grid в системах мониторинга и диагностирования теплоэнергетических объектов / А. А. Запорожец, А. Д. Свердлова // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. – 2017. – №2. – С. 33-41. Doi: doi: 10.15407/tdnk2017.02.05 5. Бабак В. П. Анализ методов диагностирования технического состояния магистральных теплосетей / В. П. Бабак, А. А. Запорожец, С. И. Ковтун, Р. В. Сергиенко / The Scientific Heritage. – 2017. – №14. – С. 59-66. 6. Бабак В.П. Влияние метеорологических параметров на оптимизацию процесса горения / В.П. Бабак, А.А. Запорожец, А.А. Редько // Научные известия НТСМ. – 2015. – № 2. – Т. 165. – С. 361-364. 7. Запорожець А.О. Дослідження стехіометричної суміші «повітря-паливо» органічних сполук. Частина 2. Алкени, алкіни / А.О. Запорожець // Наукоємні технології. – 2014. - Т. 24. –№4. – С. 393-399. Doi: 10.18372/2310-5461.24.7506 8. Запорожець А. О. Аналіз засобів моніторингу забруднення повітря навколишнього середовища / А. О. Запорожець // Наукоємні технології. – 2017 – Т. 35. – №3. – С. 242-252. Doi: 10.18372/2310-5461.35.11844 9. Запорожець А. О. Аналіз методів діагностування теплоенергетичних об’єктів / А. О. Запорожець, А. Д. Свердлова // Наукоємні технології. – 2017. – Т. 35. – №3. – С. 259-265. doi: 10.18372/2310-5461.35.11846 10. Babak, V.P. Improving the efficiency of fuel combustion with regard to the uncertainty of measuring oxygen concentration / V.P. Babak, V.M. Mokiychuk, A.A. Zaporozhets, A.A. Redko // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 6. – №8 (84). – P. 54-59. doi: 10.15587/1729-4061.2016.85408 11. Zaporozhets A. Methods and means of heat losses monitoring for heat pipelines / V. Babak, A. Zaporozhets, S. Kovtun, R. Serhiienko // International Journal “NDT Days”. – 2018. – № 2. – Vol. 1. – P. 213-221. 12. Бабак В. П. Технологія Smart Grid в системах моніторингу об’єктів теплоенергетики / В. П. Бабак, А. О. Запорожець, А. Д. Свердлова // Промышленная теплотехника. – 2016. – №6. – Т. 38. – С. 71-81. doi: 10.31472/ihe.6.2016.10 13. Запорожець А.О. Система якості горіння повітряно-паливної суміші в котлоагрегатах малої та середньої потужності / В.П. Бабак, А.О. Запорожець // Методи та прилади контролю якості. – 2014. – №2(33). – С. 106-114. 14. Запорожець А.О. Підвищення точності вимірювання коефіцієнта надлишку повітря в котлоагрегатах із застосуванням газоаналізаторів електрохімічного типу / В.П. Бабак, А.О. Запорожець, О.О. Редько // Промышленная теплотехника. – 2015. – Т. 37. - №1. – С. 82-96. doi: 10.31472/ihe.1.2015.10 15. Babak S. Method of Statistical Spline Functions for Solving Problems of Data Approximation and Prediction of Objects State / S. Babak, V. Babak, A. Zaporozhets, A. Sverdlova // [Electronic resource] // Proceedings of the Second International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems (CMIS-2019), Zaporizhzhia, Ukraine, April 15-19, 2019 / [eds.: D. Luengo, S. Subbotin, P. Arras, et al]. – P. 810-821. – (CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2353). – Access mode: http://ceur-ws.org/Vol-2353/paper64.pdf 16. Свердлова А.Д. Разработка многоуровневой системы диагностики теплотехнического оборудования / А.Д. Свердлова, А.А. Запорожец, А.А. Редько // Мультидисциплинарный научный журнал «Архивариус». – 2016. – № 13. – Т.1. – С. 89-94.Разработан метод диагностики теплотехнического оборудования теплоэнергетических объектов, основанный на применении «умных сетей» Smart Grid. Создана структура многоуровневой системы диагностики теплотехнического оборудования, что характеризуется возможностью использования большого количества модульных сенсоров (первичных преобразователей). Разработан аппаратно-программный комплекс для реализации алгоритмов статистической обработки информационных сигналов, создании эталонных диагностических функций по результатам измерений с использованием методов неразрушающего контроля, принятия диагностических решений, оценки остаточного ресурса и планирования отказов на базе концепции «больших данных» Big Data и «облачных» технологий

Object detection algorithm for high resolution images based on convolutional neural network and multiscale processing

In this article we propose an effective algorithm for small object detection in high resolution images. We look at the image at different scales and use block processing by convolutional neural network. Pyramid layers number is defined by input image resolution and convolutional layer size. On each layer of pyramid except the highest we perform splitting overlapping blocks to improve small object detection accuracy. Detected areas are merged into one if they belong to the same class and have high overlapping value. In the paper experimental results using YOLOv4 for 4K and 8K images are presented. Our algorithm shows better detecting small objects results in high-definition video than YOLOv4

Control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes using the matrix method for calculating dynamic recurrent neural networks

Vladov, S. Control and diagnostics of TV3-117 aircraft engine technical state in flight modes using the matrix method for calculating dynamic recurrent neural networks [Electronic resource] / Serhii Vladov, Yurii Shmelov, Ruslan Yakovliev // CMIS-2021: The Fourth International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems (Zaporizhzhia, Ukraine, 27 April, 2021). - P. 97-109. – Access mode: http://ceur-ws.org/Vol-2864/paper9.pdf.У даній роботі розглянуто один із методів використання динамічних рекурентних нейронних мереж для вирішення прикладних задач контролю та діагностики технічного стану авіаційних двигунів, у тому числі ТВ3-117. Запропоновано метод кодування нейронних мереж у сигнальні графи та показано, що їх матриці суміжності можуть бути використані як асоціативна пам’ять у крокових матричних алгоритмах розв’язування динамічних рекурентних нейронних мереж. Показано, що в повнозв’язаних рекурентних нейронних мережах будь-який нейрон може бути вхідним або вихідним, а один нейрон може бути одночасно вхідним і вихідним. Наведено приклади навчання за алгоритмом еволюційної оптимізації мультиекстремальних задач рекуррентних динамічних нейронних мереж, призначених для контролю та діагностики технічного стану двигуна ТВ3-117.Функції блоків активації нейронів у динамічних рекуррентних нейронних мережах у цій роботі використовуються різницевими виразами імітаційних моделей лінійних динамічних зв'язків. Показано, що для ідентифікації у часовій області перехідних процесів у динамічних системах третього порядку досягається задовільна точність на виході будь-якого нейрона рекуррентної динамічної нейронної мережі з чотирма нейронами, при цьому виявлено, що корисна інформація про динамічні властивості досліджуваної динамічної системи можна одночасно отримати з виходу будь-якої нейронної мережі.In this paper, one of the methods of using dynamic recurrent neural networks for solving applied problems of control and diagnosing of aircraft engines technical state, including TV3-117, is considered. A method for coding neural networks into signal graphs is proposed, and it is shown that their adjacency matrices can be used as associative memory in step matrix algorithms for solving dynamic recurrent neural networks. It is shown that in fully connected recurrent neural networks, any neuron can be input or output, and one neuron can simultaneously be input and output. Examples of teaching by the evolutionary optimization algorithm for multiextremal problems of recurrent dynamic neural networks intended for control and diagnosing of TV3-117 aircraft engine technical state are given. The functions of activation blocks of neurons in dynamic recurrent neural networks in this work are used difference expressions of simulation models of linear dynamic links. It is shown that for identification in the time domain of transient processes in dynamic systems of the third order, satisfactory accuracy is achieved at the output of any neuron of a recurrent dynamic neural network with four neurons, while it was found that useful information about the dynamic properties of the dynamic system under study can be simultaneously obtained from the output of any neuron network.В данной работе рассматривается один из методов использования динамических рекуррентных нейронных сетей для решения прикладных задач контроля и диагностирования технического состояния авиационных двигателей, в том числе ТВ3-117. Предложен метод кодирования нейронных сетей в сигнальные графы и показано, что их матрицы смежности можно использовать в качестве ассоциативной памяти в пошаговых матричных алгоритмах решения динамических рекуррентных нейронных сетей. Показано, что в полносвязных рекуррентных нейронных сетях любой нейрон может быть входом или выходом, а один нейрон может быть одновременно входом и выходом. Приведены примеры обучения алгоритмом эволюционной оптимизации многоэкстремальных задач рекуррентных динамических нейронных сетей, предназначенных для контроля и диагностики технического состояния двигателя ТВ3-117. Функции блоков активации нейронов в динамических рекуррентных нейронных сетях в данной работе используются разностными выражениями имитационных моделей линейных динамических связей. Показано, что для идентификации во временной области переходных процессов в динамических системах третьего порядка удовлетворительная точность достигается на выходе любого нейрона рекуррентной динамической нейронной сети с четырьмя нейронами, при этом установлено, что полезная информация о динамические свойства исследуемой динамической системы могут быть одновременно получены с выхода любой нейронной сети

Transport Vehicles Operation. Part I:Number of Transport Vehicles

This method guide on the self-study (SS) is contemplated in response to the needs of our students in more detailed elaborations concerning problems stated, set or given for the students’ independent work on this subject for the specified calculation and graphic work (CGW), possibly used in their term papering (TP), course projecting (CP), further graduation papers or even PH.D. studies. The whole material is split into portions. Each portion is intended to cover a fraction of probable applications aimed at transport vehicles operation or their adjacent problems.The method guide contains a few recommendations on the Self-Study in regards with the completion of the calculation and graphic work on the academic subject of “Transport vehicles operation”, in part I, concerning the section of “Number of transport vehicles” at solving the dilemma of optimal choice. Designed for the 2nd year students of the field of study 27 “Transport”, specialty 275 “Transport technologies”