Эпсилон-сетевой алгоритм минимизации функционалов на комплексах элементов
PDF

Ключевые слова

комплекс элементов
полиэдральный комплекс
эпсилон-сеть
факторизованный граф
лексикографическая оптимизация
маршрутизация

Как цитировать

1.
Рожков А.Н., Демидов А.С., Галишникова В.В. Эпсилон-сетевой алгоритм минимизации функционалов на комплексах элементов // Успехи кибернетики. 2026. Т. 7, № 3. С. 118-125.

Аннотация

в данной работе представлен ε-сетевой алгоритм минимизации функционалов на комплексах элементов с заданной ранговой структурой. Основной проблемой при анализе высокодетализированных комплексов является рост вычислительной сложности, связанный с увеличением пространства состояний. Для ее сокращения предложен метод факторизации множества состояний с использованием ε-сетей, позволяющий заменить исходную структуру укрупненным графом. Элементы нулевого ранга объединяются в классы по заданной метрике, а классы элементов старших рангов формируются по классам составляющих их элементов. В статье использована лексикографическая оптимизация целевого функционала, при которой сначала минимизируется число переходов между ε-классами, а затем — длина маршрута в исходном комплексе. Работа алгоритма показана на примере полиэдрального комплекса при решении задачи маршрутизации в информационной модели реального здания. Рассматриваемая модель включает узлы, ребра, грани и пространственные ячейки здания. Программная реализация обеспечивает построение исходного и факторизованного графов, поиск обычного, ε-классового и лексикографического маршрутов, а также их визуальное сравнение. Предложенный подход может быть применен к другим функционалам, заданным на комплексах элементов, при выборе меры близости и правил формирования классов.

PDF

Литература

Rozhkov A. N., Galishnikova V. V. Explicit Digital Models of Linear Complexes. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2022;18(4):101–110. DOI: 10.22337/2587-9618-2022-18-4-101-110.

Rozhkov A. N., Galishnikova V. V. Construction and Modification of Topological Tables for Digital Models of Linear Complexes. Mathematical and Computational Applications. 2023;28(2):37. DOI: 10.3390/mca28020037.

Bondy J. A., Murty U. S. R. Graph Theory. Graduate Texts in Mathematics. London: Springer; 2008. 655 p.

Hamilton W. L., Ying R., Leskovec J. Representation Learning on Graphs: Methods and Applications. IEEE Data Engineering Bulletin. 2017;40(3):52–74.

Dijkstra E. W. A Note on Two Problems in Connexion with Graphs. Numerische Mathematik. 1959;1:269–271. DOI: 10.1007/BF01386390.

Fortunato S. Community Detection in Graphs. Physics Reports. 2010;486(3–5):75–174. DOI: 10.1016/j.physrep.2009.11.002.

Hart P. E., Nilsson N. J., Raphael B. A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. 1968;4(2):100–107. DOI: 10.1109/TSSC.1968.300136.

Helbing D., Moln´ar P., Farkas I. J., Bolay K. Self-Organizing Pedestrian Movement. Environment and Planning B: Planning and Design. 2001;28(3):361–383. DOI: 10.1068/b2697.

Demidov A. S., Kochurov A. S., Popov A. Yu. To the Problem of the Recovery of Nonlinearities in Equations of Mathematical Physics. Journal of Mathematical Sciences. 2009;163(1):46–77. DOI: 10.1007/s10958-009-9658-x.

Demidov A. S., Savel’ev V. V. Essentially Different Distributions of Current in the Inverse Problem for the Grad-Shafranov Equation. Russian Journal of Mathematical Physics. 2010;17(1):56–65. DOI: 10.1134/S106192081001005X.

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.