Diveev, Askhat Ibragimovich

Askhat Ibragimovich Diveev
Fødselsdato	22. februar 1954 (68 år)( 22-02-1954 )
Fødselssted	Magadan
Land	USSR ,
Arbejdsplads	IPI FRC "Informatik og ledelse" RAS , RUDN Universitet
Alma Mater	MSTU im. N. E. Bauman
Akademisk grad	doktor i tekniske videnskaber
Akademisk titel	Professor
Priser og præmier

Askhat Ibragimovich Diveev (f. 22. februar 1954 , Magadan ) - Doktor i tekniske videnskaber, professor , chefforsker og leder af afdelingen for forsknings- og udviklingsinstituttet i det føderale forskningscenter for informatik og kontrol ved det russiske videnskabsakademi [ 1] (før det stod han i spidsen for afdelingen ved Computing Center for det russiske videnskabsakademi ), professor i afdelingen for mekanik og mekatronik ved Engineering Academy of RUDN University [2] .

Videnskabelig biografi

• 1973 - 1980  - Uddannet fra Moskva Højere Tekniske Skole. N. E. Bauman med en grad i automatiske styresystemer.
• 1980 - 1984  - Computervedligeholdelsesingeniør ved afdelingen for automatiske kontrolsystemer, Moskva State Technical University. N. E. Bauman.
• 1984 - 1987  — Postgraduat-studerende ved Institut for Automatiske Kontrolsystemer, Moskvas Stats Tekniske Universitet. N. E. Bauman.
• 1987 - 1994  - juniorforsker, forsker, seniorforsker ved Institute of Cybernetics Problems of the Russian Academy of Sciences.
• 1989  - forsvarede sin ph.d.-afhandling ved Moscow State Technical University. N. E. Bauman om emnet "Syntese af et strukturelt stabilt flykontrolsystem."
• 1993  - Lektor på deltid i den nye afdeling "Automatic Control Systems" ved det russiske universitet for folks venskab. N. N. Miklukho-Maclay.
• 1994 - 1996  - Leder af laboratoriet for Institute of High-Performance Computing Systems.
• 1997  - blev tildelt en medalje for 850-årsdagen for Moskva.
• 1997 - 2015  - hoved. Sektor "Problems of Cybernetics" Computing Center. A. A. Dorodnitsyna RAS.
• 2001  - forsvarede sin doktordisputats i specialet "Systemanalyse, ledelse og informationsbehandling" ved Regnecenteret. A. A. Dorodnitsyna RAS om emnet "Udvikling af en numerisk metode til løsning af NP-hårde diskrete optimeringsproblemer baseret på Lawler-Bell metoden".
• 2001 til nu i.  - Professor sideløbende ved RUDN Universitet .
• 2009  - tildelt titlen som professor.
• 2016  - Leder af afdelingen for kybernetik og mekatronik ved Peoples ' Friendship University of Russia [2] ..
• 2017  - blev tildelt Korkyt Ata-guldmedaljen til ære for 80-årsdagen for Kyzylorda State University. Korkyt Ata.
• 2017 til nu i.  - chefforsker, Afdeling 55 "Kontrol af robotter" IPI RAS Federal Research Center "Informatik og kontrol" RAS [1] .

Videnskabelige interesser

• Beregningsmetoder til løsning af kontrolproblemer;
• Opgaven med at syntetisere kontrolsystemet;
• Syntese af intelligente kontrolsystemer;
• Evolutionære beregningsmetoder;
• Håndtering af en gruppe af objekter;
• Styring af trafikstrømme i byvejsnettet; Metoder til syntese af intelligente kontrolsystemer baseret på læring;
• Problemet med at løse kollisioner i gruppekontrol.

Videnskab

• Udviklet en netværksoperatørmetode [3] , som er designet til at løse problemer med strukturel parametrisk syntese af styresystemer og strukturel parametrisk identifikation af matematiske modeller. Det giver dig mulighed for at bygge algoritmer til at søge, ved hjælp af en computer, strukturen og optimale parametre for matematiske udtryk. Det tilhører klassen af ​​nye symbolske regressionsmetoder, der dukkede op i slutningen af ​​det 20. århundrede og er designet til at søge efter optimale ikke-numeriske løsninger, strukturer, grafer, algoritmer, programmer, formler.
• Han formulerede princippet om små variationer af basisløsningen, som er et generaliseret princip, der giver dig mulighed for at skabe beregningsalgoritmer til at finde optimale løsninger på ikke-numeriske optimeringsproblemer.
• Han udviklede en metode til variationel genetisk programmering – en forbedret metode til symbolsk regression – altså en genetisk programmeringsmetode, der i modsætning til netværksoperatørens metode koder for et matematisk udtryk i form af et ordnet sæt symbolkoder, der definerer elementære funktioner.
• Udviklet en metode til variationsanalytisk programmering. Dette er en forbedret metode til symbolsk regression - en metode til analytisk programmering, baseret på brugen af ​​princippet om små variationer af den grundlæggende løsning i den velkendte metode.
• Udviklede en metode til binær variation af genetisk programmering. I modsætning til den symbolske regressionsmetode bruger den nye metode kun funktioner med et eller to argumenter, kodningen af ​​et matematisk udtryk i form af funktionssammensætning udføres ved hjælp af en fuld binær trægraf, hvor funktioner med ét argument er knyttet til graf buer, og funktioner med to argumenter er knyttet til knudepunkter i grafen, bladene af grafen er forbundet med parametre, argumenter og med enhedselementer af funktioner med to argumenter. når man søger efter en løsning, bruges en variationel genetisk algoritme.
• Han udviklede teorien om kontrollerede netværk, som giver kontrol over flowet i netværket ved at ændre netværkskonfigurationen, især ved at slukke og tænde netværksbuerne. På baggrund af denne teori lykkedes det Diveev A. I. at bygge en matematisk model til styring af trafikstrømme i et byvejnet i form af et system af tilbagevendende finite-difference-ligninger, der ligner et system af differentialligninger, der beskriver almindelige dynamiske kontrolobjekter. For den opnåede model er problemerne med optimal styring af trafikafviklingen i netværket af byveje og syntesen af ​​optimal styring formuleret.
• Et nyt optimeringsproblem for den syntetiserede optimale kontrol er formuleret. I problemet er det nødvendigt først at løse problemet med kontrolsyntese og sikre stabiliseringen af ​​kontrolobjektet i forhold til et bestemt punkt i tilstandsrummet, og derefter finde sådanne stabiliseringspunkter, der skifter, som efter et vist tidsinterval vil sikre optimal bevægelse af objektet til kontrolmålet. På den ene side er der tale om et nyt styringsproblem, som i praksis længe har været løst af ingeniører for hvert enkelt styringsobjekt, men problemet kunne ikke løses i det generelle tilfælde tidligere på grund af manglen på en generel metode til løsning af kontrol syntese problem. Brugen af ​​denne tilgang af ingeniører er begrundet i det faktum, at i nærheden af ​​stabiliseringspunktet aftager indflydelsen af ​​usikkerheder. På den anden side kan denne tilgang betragtes som en ny numerisk metode til at løse det optimale kontrolproblem under usikkerhed.
• Problemet med syntese af intelligente kontrolsystemer er formuleret som et problem med at lære numeriske konstruktioner såsom neurale netværk eller symbolske regressionsmetoder. Kun disse konstruktioner giver dig mulighed for at generere matematiske udtryk, der giver implementeringen af ​​betingede operatorer. Til træning foreslås det at bruge to tilgange, baseret på metoderne til evolutionære beregninger eller baseret på tilnærmelse af træningsprøven, hvis den er tilgængelig.

Undervisning

Læser forelæsningskurser for studerende på yderligere faglige uddannelser:

• "Moderne problemer med kontrolteori";
• "Moderne værktøjer til intellektuelle systemer";
• "Teknologi til interaktive systemer";
• "Styring af usikre systemer";
• "Systemanalyse, ledelse og informationsbehandling", for kandidatstuderende [2] .

Bibliografi

Videnskabelige monografier

• Diveev A. I., Severtsev N. A. En metode til at vælge den optimale variant af et teknisk system. — M.: VTs RAN, 2003. — 104 s. ISBN 5-201-09792-8
• Diveev A. I., Severtsev N. A. Universelle sikkerhedsvurderinger. - M.: RUDN, 2005. 86 s. ISBN 5-209-00894-0
• Diveev AI teori om kontrollerede netværk og dets anvendelse. M.: VTs RAN, 2007. - 158 s. ISBN 5-201-09866-5 .
• Diveev AI Netværksoperatørmetode. Moskva: CC RAS, 2010. 178 s. ISBN 978-5-91601-025-1 . Monografien indeholder en detaljeret beskrivelse af en ny beregningsmetode til symbolsk regression. Metoden er designet til at løse problemet med kontrolsyntese. For første gang betragtes problemet med kontrolsyntese i en generel sammenhæng uden reference til et specifikt objekt. Metoden giver dig mulighed for at søge efter et matematisk udtryk i en kodet form ved hjælp af en evolutionær genetisk algoritme. Netværksoperatørmetoden koder for et matematisk udtryk i form af en rettet graf, hvis knudepunkter er forbundet med funktioner med to argumenter, og buerne med funktioner med ét argument. Knudepunkterne til grafens kilder er forbundet med argumenterne for det ønskede matematiske udtryk.
• Diveev AI Tilnærmede metoder til at løse problemet med optimal kontrolsyntese. Moskva: CC RAS, 2015. 184 s. ISBN 978-5-91601-112-8 . Monografien indeholder en detaljeret beskrivelse af forskellige metoder til symbolsk regression, kendte og nye, og deres anvendelse til at løse optimale kontrolsynteseproblemer. Monografien indeholder en beskrivelse af mere end 10 forskellige metoder til symbolsk regression. Monografien er beregnet til anvendte matematikere og softwareingeniører, der er involveret i udviklingen af ​​automatiske kontrolsystemer til forskellige objekter.
• Diveev AI Symbolske regressionsmetoder til løsning af problemet med optimal kontrolsyntese. M.: RUDN Universitet, 2019. 192 s. Monografien indeholder den mest fuldstændige beskrivelse af det nødvendige teoretiske materiale til udvikling og anvendelse af symbolske regressionsmetoder til løsning af problemet med optimal kontrolsyntese. Beskrivelsen af ​​velkendte og nye metoder til symbolsk regression, metoden til variationel genetisk programmering, metoden til variationsanalytisk programmering, metoden til binær variationel genetisk programmering osv. præsenteres.

Afhandlinger

• Udvikling af en metodik til syntese af en ikke-lineær strukturelt stabil controller i problemet med at kontrollere et objekt i bevægelse: Abstract af afhandlingen. ... kandidat for tekniske videnskaber: 01.01.11 / Diveev Askhat Ibragimovich ; [Beskyttelsessted: Moskva Højere Tekniske Skole. N. E. Bauman]. - Moskva, 1989. - 16, [1] s. : syg.
• Diveev, Askhat Ibragimovich Metoder til automatiseret informationsbehandling i problemet med analyse af tekniske systemer: afhandling ... Doctor of Technical Sciences: 05.13.01. - Moskva, 2001. - 295 s. : syg. [fire]

Tutorials

• Diveev A. I., Sofronova E. A. Fundamentals of genetisk programmering: studievejledning. afregning for eksempel "Automation og kontrol" - M .: RUDN Universitet, 2006. - 47 s .;
• Diveev AI Moderne værktøjer til intelligente systemer; RUDN Universitet, Innovativt uddannelsesprogram. - M.: RUDN, 2008. - 1. CD-ROM.
• Diveev AI, Sofronova EA Netværksoperatørens metode og dens anvendelse i kontrolproblemer. M.: RUDN University, 2012. ISBN 978-5-209-04387-4 Lærebogen er et metodisk materiale til et kursus i den numeriske metode til symbolsk regression til løsning af kontrolsynteseproblemet .
• Diveev A. I., Sofronova E. A. Parallel programmering: pædagogisk og metodisk kompleks. - M.: RUDN, 2013. - 106 s. ISBN 978-5-209-05004-9 .
• Diveev AI Numeriske metoder til løsning af problemet med kontrolsyntese. — M.: RUDN University, 2019. — 189 s.; ISBN 978-5-209-09157-8

Artikler

• Diveev A. I., Shmalko E. Yu. Evolutionære beregningsmetoder til at syntetisere kontrollen af ​​en gruppe robotter og søge efter optimale baner for deres bevægelse // Cloud of Science 2017. V. 4 nr. 3. S. 395—414.
• Diveev A. I., Konstantinov S. V. Studie af evolutionære algoritmer til løsning af det optimale kontrolproblem // Proceedings of the Moscow Institute of Physics and Technology 2017. V. 9 nr. 3 (35) S. 76-85.
• Diveev AI, Konyrbaev NB Sofronova EA Metode til binær analytisk programmering for at lede efter optimal matematisk udtryk // XIIth International Symposium "Intelligent Systems", INTELS'16, 5-7 oktober 2016, Moskva, Rusland, Procedia Computer Science 103 (2017) 597 -604.
• Diveev AI Små variationer af grundlæggende løsningsmetode til ikke-numerisk optimering // Proceedings of 16th IFAC Workshop on Control Applications of Optimization, 6.- 9. oktober 2015 Garmisch-Partenkirchen. IFAC-PapersOnLine V.48. nr. 25. S. 28-33.
• Diveev A.I., Pupkov K.A., Sofronova E.A. Syntese af kontrol af et rumfartøjs nedstigning til Månens overflade ved netværksoperatørmetoden Vestnik MGTU im. N. E. Bauman. Ser. "Instrumentfremstilling". 2013. nr. 4. S. 14-29.
• Diveev AI Numerisk metode for en netværksoperatør til syntese af et kontrolsystem med usikre begyndelsesværdier // Izvestiya RAN. Teori og kontrolsystemer, 2012, nr. 2, s. 63-78.
• AI Diveev og SV Konstantinov Undersøgelse af den praktiske konvergens af evolutionære algoritmer til den optimale programstyring af en robot med hjul // Journal of Computer and Systems Sciences International, 2018, Vol. 57, nr. 4, s. 561-580.
• Diveev AI, Sofronova EA, Shmalko E.Yu. Problem med Optimal Area Monitoring af Group of Robots og dens løsning ved Evolutionary Algorithm // Proceedings the 13th IEEE Conference on Industrial Electronic and Applications. ICIEA 2018. 31. maj - 02. juni 2018. Wuhan, Kina. S. 141-146.
• Diveev AI, ShmalkoE.Yu., Sofronova EA, Zhadnov VV Automatisk søgning af pålidelighedsfunktion ved symbolsk regression // Proceedings of the 2017 4th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT'17). Barcelona, ​​​​Spanien 05-07, april 2017. P. 0061 - 0066.
• Diveev AI, Shmalko E.Yu., Zakharov DN Acceleration af flerlags netværksoperatørmetoden ved hjælp af MPI til mobil robotteamkontrolsyntese // XIIth International Symposium "Intelligent Systems", INTELS'16, 5-7 oktober 2016, Moskva, Rusland, Procedia Computer Science 103 (2017) 88-93.
• Diveev A.I., Konstantinov S.V. Undersøgelse af praktisk konvergens af evolutionære algoritmer til optimal programstyring af en robot med hjul// Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Teori og kontrolsystemer. 2018. nr. 4. S. 80-106.
• Diveev A.I., Shmalko E.Yu. Hybrid evolutionær algoritme for syntetiseret optimal kontrolproblem for gruppe af interagerende robotter // 2019 6. internationale konference om kontrol, beslutninger og informationsteknologier (CoDIT'19) 23.-29. april 2019 Le Cnam, Paris, Frankrig ID 0236.
• Diveev AI, Sofronova EA Numerisk metode for netværksoperatør til multiobjektiv syntese af optimalt kontrolsystem // In Proceedings 2009 IEEE International Conference on Control and Automation Christchurch, New Zealand, 9.-11. december 2009. S. 701-708.
• Diveev A.I., Shmalko E.Yu. Optimal Motion Control for Multi-Robot System af Multilayer Network Operator // Proceedings of the 11th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA 2016), 5. – 7. juni 2016, Hefei, Kina. s. 2164-2169.
• Diveev AI, Sofronova EA Anvendelse af netværksoperatørmetode til syntese af optimal struktur og parametre for automatisk kontrolsystem // Proceedings of the 17th World Congress The International Federation of Automatic Control Seoul, Korea, 6-11 juli, 2008. S. 6106- 6113.

Noter

1. ↑ 1 2 Struktur og afdelingsledere Arkivkopi dateret 18. august 2016 på Wayback Machine IPI FRC IU RAS
2. ↑ 1 2 3 A. I. Diveev (Om ham, som professor ved Institut for Mekanik og Mekatronik ved RUDN ).
3. ↑ Diveev A.I. Netværksoperatørmetode. Moskva: CC RAS, 2010. 178 s. ISBN 978-5-91601-025-1 .
4. ↑ Afhandlingskort i RSL-kataloget.

Links

• A. I. Diveevs videnskabelige værker i RSL 's kataloger .
• Videnskabelige værker af A. I. Diveev på Math-Net.Ru .
• Liste over værker i RSCI .
• HP // ved Computing Center for det russiske videnskabsakademi .
• A. I. Diveev (Om ham, som professor ved Institut for Mekanik og Mekatronik ved RUDN Universitet ).