Научный архив: статьи

В статье проверяется гипотеза о том, что комбинирование методов фрактального анализа и прогнозирования доходностей акций при помощи LSTM-нейронной сети при формировании инвестиционного портфеля позволяет улучшать его характеристики (соотношение доходности и риска) по сравнению с классическим методом Марковица и фондовым индексом. Исследование проводилось в несколько этапов: отбор активов для включения в портфель; получение прогнозов доходностей активов при помощи LSTM-сетей; формирование оптимального портфеля путем максимизации коэффициента Шарпа; сокращение числа активов в портфеле при помощи фрактального анализа; сравнение полученных портфелей с бенчмарками. В результате выявлено, что наилучшими характеристиками обладает комбинированный портфель, сформированный на базе LSTM-прогнозов и фрактального анализа, что подтверждает гипотезу исследования. Параметры LSTM-портфелей оказались лучше, чем параметры портфелей Марковица из тех же активов. Научная новизна работы состоит в том, что впервые для формирования портфеля применена комбинация нейросетевого прогнозирования и методов фрактального анализа

Статья посвящена основным принципам, применению и развитию асинхронного программирования на языке Python. Показано, что асинхронное программирование - это способ, позволяющий выполнять операции ввода-вывода и другие длительные процессы без блокировки основного потока выполнения программы. Описано, что указанный способ достигается за счет использования корутин, событийных циклов и других механизмов, позволяющих программе переключаться между разными задачами, что, в свою очередь, повышает эффективность использования ресурсов, снижает время ожидания и улучшает отзывчивость приложений, особенно в сценариях, связанных с большим количеством параллельных операций. В данной статье авторами подробно рассматриваются основные принципы асинхронного программирования на языке Python, его применение в различных сферах, включая взаимодействие с API, базами данных, возможности масштабируемости, а также перспективы развития данного подхода в будущем. Проведено сравнение асинхронного программирования с другими способами, такими, как синхронное программирование и многопоточность, показаны преимущества и недостатки каждого подхода. Приведены примеры ряда направлений разработки программных продуктов в ФСИН России, применение асинхронного программирования в которых позволит улучшить их эффективность, а также повысит качество разработанных программных средств и увеличит скорость обработки информации.

Представлены основные особенности моделирования сложных распределенных процессов, отражена актуальность исследования и важность моделирования таких процессов. Рассматривается развитие окрестностного подхода, труды отечественных и зарубежных авторов, внесших значительный вклад в развитие математического моделирования сложных динамических систем. Приведены виды окрестностных моделей и отражено положение нового направления иерархических динамических нейро-окрестностных моделей в классе окрестностных моделей. Представлены преимущества развития данного подхода, а именно улучшение интерпретируемости модели при одновременном обеспечении достаточной точности с обобщающей способностью и устойчивостью к шуму. Выделены основные этапы построения и представлены сферы применения иерархических динамических нейро-окрестностных моделей. Отмечено три способа представления их структуры: графический, теоретико-множественный и матричный. Графический способ представления основывается на графах, разделенных на два слоя, которые описывают связи между узлами по переходам и по выходам соответственно. Показаны схемы слоев и общая схема узла исследуемой модели по переходам и выходам. Теоретико-множественный способ описывает модель в виде множеств узлов и иерархических окрестностных связей между ними. Матричный способ позволяет представить модель в виде матриц смежности для переходов и выходов по состояниям и по внешним воздействиям соответственно. Приведено подробное описание иерархических динамических нейро-окрестностных моделей и нейронных сетей в узлах. Описан алгоритм идентификации разработанного подхода, показана схема алгоритма идентификации. Приведен пример построения иерархической динамической нейро-окрестностной модели прогноза общего энергопотребления бытовой техники в доме с учетом отопления и погодных условий в реализованной программе Python с автоматическим подбором оптимальных параметров модели. Приведено описание исходных данных, взятых с сайта Kaggle. Проведена подготовка данных, на основе которых выполнено обучение и тестирование полученной модели. Показана схема иерархической динамической нейро-окрестностной модели прогнозируемого процесса. Сделаны выводы по проделанному исследованию.

Применение математических методов в различных прикладных областях играет большую роль при принятии управленческих решений. Оптимизационные модели являются неотъемлемой частью математического аппарата, используемого как различными государственными институтами, так и бизнесом для помощи лицам, принимающим решение в сложных условиях с целью проведения полного и объективного анализа предметной деятельности. Рассматривается оптимизационный подход к решению проблемы определения перечня площадок распространения информации в средствах массовой коммуникации. Сформулированы новые постановки задач целочисленного линейного программирования и многокритериальной оптимизации для моделирования распространения информации. Имплементирован алгоритм обработки статистических данных для формирования матрицы объектов-признаков. Реализованы и апробированы методы решения сформулированных задач оптимизации в задаче определения перечня площадок распространения информации. Проведен анализ чувствительности в задаче многокритериальной оптимизации, рассмотрены результаты численного моделирования при различных входных параметрах, сделаны соответствующие выводы и замечания. Актуальность продиктована нарастающей ролью информационных площадок и потребностью оптимизировать процесс принятия решений в области управления информацией.

Предметом исследования является взаимодействие научной-исследовательской деятельности студента и преподавателя. Научно-исследовательская деятельность студентов и преподавателей является ключевым элементом образовательного процесса, способствующим развитию критического мышления, навыков анализа и инноваций. Взаимодействие между студентами и преподавателями в рамках научных исследований играет важную роль в формировании профессиональных компетенций и научного мировоззрения. Анализ необходимых для разработки возможностей чат-ботов на базе мессенджера Telegram и их внедрение в конкретном чат-боте, который является конечным продуктом проекта “Разработка курса создание бота в Telegram”. Предмет исследования охватывает как технические аспекты разработки Telegram-бота, так и социально-образовательные аспекты сотрудничества студентов и преподавателей, что позволяет комплексно оценить эффективность и значимость подобных проектов в учебном процессе. Методы исследования: - теоретические (анализ литературы, сравнительный анализ, контент-анализ); - эмпирические (наблюдение, интервью, анализ документации, эксперимент, опрос студентов); В рамках исследования проведена оценка эффективности проектной работы как инструмента сотрудничества, что позволит выявить преимущества и недостатки данного подхода и предложить рекомендации по его дальнейшему внедрению в образовательный процесс. Платформа Telegram была использована для создания образовательного бота, что открывает новые возможности для интерактивного и игрового обучения, особенно в условиях пандемии и перехода на онлайн-образование. В ходе реализации проекта студенты приобрели навыки создания ботов для Telegram, овладели программированием на Python и научились работать с API. Также были разработаны методические материалы и учебные пособия, которые могут быть использованы в будущем для обучения других студентов. Проектная работа служит эффективным инструментом взаимодействия между студентами и преподавателями. Она способствует развитию необходимых навыков и компетенций, а также укрепляет сотрудничество между участниками образовательного процесса.

Предмет, статья посвящена процессам оптимизации издержек на доставку грузов. Проблемы транспортной логистики являются актуальным и интенсивно развивающимся направлением в экономике в условиях цифровой трансформации и развития сферы доставки товаров, в связи с чем существует потребность в эффективном моделировании реальных ситуаций, возникающих в этой отрасли. Цель: разработка модели и решение стохастической дискретной динамической транспортной задачи, учитывающей колебания спроса и выбор маршрута в зависимости от влияния условий окружающей среды и загруженности дорог. Дизайн исследования: исследование включало разработку модели и алгоритма её решения, реализацию решения задачи с помощью MS Excel и на языке Python, сравнение преимуществ и недостатков двух инструментов при решении конкретной задачи и проведение имитационных экспериментов по влиянию отдельных факторов на оптимальное решение. Результаты: разработанная модель является одной из возможных модификаций стохастической транспортной задачи и может дополняться различными параметрами и условиями в зависимости от конкретных требований заказчика. Задача может решаться как в MS Excel, так и в Python. Автоматизация решения задачи в Python даёт больше возможностей для проведения различных имитационных экспериментов и решения больших транспортных задач. Данная задача может иметь практическое использование в различных системах транспортной логистики.

Статья посвящена анализу и практическому применению компьютерных моделей для прогнозирования спроса в системе управления платными образовательными услугами. В условиях роста конкуренции и цифровизации образовательной сферы точное прогнозирование спроса становится важным фактором для эффективного планирования ресурсов, маркетинга и формирования ценовой политики, что определяет актуальность исследования. Авторы рассматривают как качественные, так и количественные методы прогнозирования: экспертные оценки (метод Дельфи, групповая экспертиза), регрессионный анализ, анализ временных рядов и моделей эластичности. Особое внимание уделено современным технологиям - использованию Python, машинного обучения и анализа больших данных для построения гибких и адаптивных моделей, которые получают в настоящее время должное теоретико-методическое и прикладное применение в экономических исследованиях в системе управления. Цель исследования заключается в разработке и апробации компьютерных моделей, способствующих эффективному управлению образовательными ресурсами и пониманию тенденций на рынке образовательных услуг. В статье представлены практические примеры расчётов, коды на Python, а также визуализации результатов. Кроме того, рассматриваются демографические, экономические и сценарные подходы к моделированию спроса. В результате разработаны современные компьютерные модели, которые позволяют более точно прогнозировать спрос на платные образовательные услуги. Представлены новые подходы к интерпретации результатов прогнозирования, что способствует повышению эффективности управления образовательными ресурсами. Статья подчёркивает важность комплексного и технологически подкреплённого подхода к прогнозированию как основного инструмента развития образовательной организации.

Актуальными проблемами управления разработками ИТ-проектов является снижение нерационального расходования дорогостоящего времени специалистов, а также минимизация репутационных и иных потерь из-за непредвиденных отказов в обслуживании системы. Целью исследований, которым посвящена статья, является количественный учет в модели оптимизации затрат основных процессов разработки ИТ-проекта. На основе описанной в статье модели разработана программа-симулятор, ставшая инструментом для сравнительного анализа последствий возможных управленческих решений по оптимизации процесса разработки. В результате моделирования оказывается возможным количественно оценить совокупный эффект от различных изменений в организации работы над ИТ-проектом и понять, стоит ли идти на дополнительные затраты для подготовки и внедрения улучшений в процесс разработки. Результаты вычислительных экспериментов на данных реальных ИТ-проектов позволили наглядно увидеть, что с экономической точки зрения предлагаемые управленческие решения ведут к снижению неоправданных затрат и минимизации возможных потерь. Как следствие, с использованием симулятора можно более осознанно отлаживать процесс реализации проекта и повысить предсказуемость работы команды и состояния проекта, а также оптимизировать использование ресурсов. Как вывод выполненного исследования предложенная в статье модель реализации ИТ-проекта и разработанная на ее основе программа-симулятор выполнения проекта могут быть использованы для расчета эффекта от разнонаправленных оптимизаций с различной каденцией. Исходные коды программы-симулятора открыты и доступны для скачивания, применения и адаптации.

В статье рассмотрено применение STEM- и STEAM-технологий при освоении студентами минимального подмножества Py-thon для решения научно-технических и инженерных задач. Конструкции языка вводятся параллельно с генерацией и визуализацией узоров и фракталов. Рассматриваются возможности геймификации для освоения библиотек экосистемы Python, при проведении многовариантных расчетов, визуализации и интерпретации полученных результатов.

В быстро развивающейся сфере научных исследований способность эффективно собирать и анализировать данные приобретает существенное значение. В этой связи возникает потребность в разработке программы (бота), выполняющей рутинные операции по извлечению данных со страниц определенного сайта и формированию из них текстового документа, например, в формате MS Word. Автоматизация процесса сбора данных позволяет исследователю сосредоточить усилия на интеллектуальной работе. В статье рассматривается, методика применения Selenium и Python для автоматизации сбора данных и оптимизации исследовательских процессов.

Вильфредо Парето, итальянский экономист и социолог, внес значительный вклад в развитие экономической мысли, предложив концепцию оптимума Парето. Его теория стала ключевым элементом понимания эффективности и равновесия в мировой экономике. В статье рассматриваются различные аспекты и примеры применения оптимума Парето в мировой экономике.