Все выпуски

Рассматривается модель эксплуатируемой однородной популяции, заданная разностным уравнением, зависящим от случайных параметров. При отсутствии эксплуатации развитие популяции описывается уравнением $$X(k+1)=f\bigl(X(k)\bigr), \quad k=1,2,\ldots,$$ где $X(k)$ — размер популяции или количество биоресурса в момент времени $k,$ $f(x)$ — вещественная дифференцируемая функция, заданная на отрезке $I=[0,a],$ такая, что $f(I)\subseteq I.$ В моменты времени $k=1,2,\ldots$ из популяции извлекается случайная доля ресурса $\omega(k)\in\Omega\subseteq[0,1]$. Процесс сбора может быть остановлен, когда доля собранного ресурса превысит некоторое значение $u(k)\in[0,1)$, чтобы сохранить по возможности большую часть популяции. Тогда доля добываемого ресурса будет равна $\ell(k)=\min (\omega(k),u(k)).$ Средняя временная выгода $H_*$ от извлечения ресурса равна пределу среднего арифметического от количества добываемого ресурса $X(k)\ell(k)$ в моменты времени $1,2,\ldots,k$ при $k\to\infty.$ Решается задача выбора управления процессом промыслового изъятия, при котором значение $H_*$ можно оценить снизу с вероятностью единица по возможности наибольшим числом. Оценки средней временной выгоды существенно зависят от свойств функции $f(x),$ определяющей динамику популяции; данные оценки получены для трех классов уравнений с функциями $f(x),$ обладающими определенными свойствами. Результаты работы проиллюстрированы численными примерами, построенными методом динамического программирования на основании того, что исследуемый процесс эксплуатации популяции является марковским процессом принятия решений.

We consider a model of an exploited homogeneous population given by a difference equation depending on random parameters. In the absence of exploitation, the development of the population is described by the equation $$X(k+1)=f\bigl(X(k)\bigr), \quad k=1,2,\ldots,$$ where $X(k)$ is the population size or the amount of bioresources at time $k,$ $f(x)$ is a real differentiable function defined on $I=[0,a]$ such that $f(I)\subseteq I.$ At moments $k=1,2,\ldots$, a random fraction of the resource $\omega(k)\in\omega\subseteq[0,1]$ is extracted from the population. The harvesting process can be stopped when the share of the harvested resource exceeds a certain value of $u(k)\in[0,1)$ to keep as much of the population as possible. Then the share of the extracted resource will be equal to $\ell(k)=\min (\omega(k),u(k)).$ The average temporary benefit $H_*$ from the extraction of the resource is equal to the limit of the arithmetic mean from the amount of extracted resource $X(k)\ell(k)$ at moments $1,2,\ldots,k$ when $k\to\infty.$ We solve the problem of choosing the control of the harvesting process, in which the value of $H_*$ can be estimated from below with probability one, as large a number as possible. Estimates of the average time benefit depend on the properties of the function $f(x)$, determining the dynamics of the population; these estimates are obtained for three classes of equations with $f(x)$, having certain properties. The results of the work are illustrated, by numerical examples using dynamic programming based on, that the process of population exploitation is a Markov decision process.

Работа посвящена исследованию процессов распределения ресурсов в динамических ресурсных сетях, т.е. сетях, пропускные способности дуг которых зависят от времени. Распределение ресурса в сети происходит в дискретном времени, при этом ресурс каждой вершины распределяется только между смежными с ней вершинами по некоторым правилам. Проведено исследование процессов перераспределения ресурса в таких сетях. Основной задачей является разработка методов нахождения предельного состояния (распределения) ресурса в динамической ресурсной сети. Показано, что подход, основанный на построении вспомогательной сети, применим для сведения задачи о распределении ресурса в динамической сети к аналогичной задаче для вспомогательной сети. Для сильно регулярных периодических динамических сетей доказаны теоремы о существовании предельного состояния на вспомогательном графе. Для его нахождения можно использовать подходы, разработанные для решения задачи о кратчайшем пути в динамических сетях.

This paper is devoted to studying the processes of resource allocation in dynamic resource networks. In such networks, the capacities of the arcs depend on time. Resource allocation in the network occurs in discrete time. The resource of each vertex is distributed only between adjacent vertices according to some rules. The study of the processes of resource redistribution in such networks is carried out. The main goal is to develop methods for finding the limit state (distribution) of a resource in a dynamic resource network. It is shown that the approach based on the construction of an auxiliary network is also applicable to reduce the problem of resource allocation in a dynamic network to a similar problem in an auxiliary network. Theorems on the existence of a limit state on an auxiliary graph are proved for strongly regular periodic dynamical networks. To find the limit states, one can use the approaches which are developed for the shortest path problem in dynamic networks.

Рассматривается задача маршрутизации с условиями предшествования и функциями стоимости, зависящими от списка заданий, что отвечает потребностям инженерных приложений. В частности, упомянутые особенности имеются в постановках некоторых задач, возникающих в атомной энергетике и машиностроении. Исследуются вопросы, связанные с последовательным обходом мегаполисов и выполнением, при их посещении, некоторых (внутренних) работ. Предлагается процедура локального улучшения эвристических решений для задач ощутимой размерности, использующая вставки на основе динамического программирования. Последнее реализуется в виде варианта, не предусматривающего (при наличии условий предшествования) построение «полного» массива значений функции Беллмана. На этапе поиска локализации вставки предполагается ограничиваться вариантом беллмановской процедуры, доставляющей экстремум (локального) критерия без построения соответствующего решения в виде пары «маршрут-трасса». Более полная и более затратная в смысле ресурсов памяти процедура, включающая нахождение упомянутого (локально оптимального) решения, планируется после выбора локализации вставки.

The route problem with precedence conditions and cost functions depending on the jobs list is considered; these singularities correspond to engineering applications. In particular, the above-mentioned singularities exist in statements of some problems arising in nuclear energetics and in machines with numerical control. Problems involved in sequentially circuiting megalopolises and in carrying out some (interior) work during these circuits are investigated. A procedure for local improvement of heuristic solutions for problems of perceptible dimension is proposed; this procedure exploits insertions on the dynamic programming base. Dynamic programming is realized in the form of a variant that does not provide for construction of a “full” array of values of the Bellman function. The search for localization of an insertion involves restricting to the variant of the Bellman procedure that realizes the extremum of the (local) criterion without constructing a corresponding solution in the form of a route-track pair. A more complete and more cost-intensive (in the sense of memory resources) procedure including determination of the above-mentioned (local optimal) solution is planned after the choice of the insertion localization.

В работе предложен новый подход к проблеме определения уровня пожарной опасности общественных зданий. Авторами представлен метод, основанный на использовании проблемно-ориентированного Ресурса «Безопасность в техносфере» (http://rintd.ru/).

This paper presents a new approach to the problem of determining the level of fire safety of social buildings. The authors have presented an approach, based on the problem-based resource «Safety in Technosphere» (http://rintd.ru/).