All issues

В работе представлены ключевые проблемы теории самоорганизации или синергетики, а также прогноз ее развития на ближайшие десятилетия. Показано, что будущее этого междисциплинарного подхода, вероятно, определит создание и становление сетевой парадигмы. Рассмотрены постановки нескольких фундаментальных научных и принципиальных технологических задач, а также конкретные результаты, приводящие к этим выводам.

We discuss key problems of self-organization theory, synergetics, and the prospects of its development for the next decades. We show that the future of this interdisciplinary approach probably is defined by the development of new network paradigm. We consider statements of several fundamental scientific and principle technological problems and concrete results giving rise to these conclusions.

Улично-дорожная сеть является основой инфраструктуры любой урбанистической территории. В данной статье сравниваются структурные характеристики (коэффициент сетчатости, коэффициент кластеризации) дорожных сетей центра Москвы (старая Москва), сформированных в результате самоорганизации, и сети дорог вблизи Ленинского проспекта (послевоенная Москва), которая формировалась в процессе централизованного планирования. Данные для построения дорожных сетей в виде первичных графов взяты из интернет-ресурса OpenStreetMap, позволяющего точно идентифицировать координаты перекрестков. По вычисленным характеристикам в зарубежных публикациях найдены города, дорожные сети которых имеют сходные с этими двумя районами Москвы структуры. С учетом двойственного представления дорожных сетей центров Москвы и Петербурга, изучались информационно-когнитивные свойства навигации по этим туристическим районам двух столиц. При построении двойственного графа исследуемых районов не принимались во внимание различия в типах дорог (одностороннее или двусторонне движение и т. п.). То есть построенные двойственные графы являются неориентированным. Поскольку дорожные сети в двойственном представлении описываются степенным законом распределения вершин по числу ребер (являются безмасштабными сетями), вычислены показатели степеней этих распределений. Показано, что информационная сложность двойственного графа центра Москвы превышает когнитивный порог в 8.1 бит, а этот же показатель для центра Петербурга ниже этого порога. Это объясняется тем, что дорожная сеть центра Петербурга создавалась на основе планирования и потому более проста для навигации. В заключение, с использованием методов статистической механики (метод расчета статистических сумм) для дорожных сетей некоторых российских городов, вычислялась энтропия Гиббса. Обнаружено, что с ростом размеров дорожных сетей их энтропия уменьшается. Обсуждаются задачи изучения эволюции сетей городской инфраструктуры различной природы (сети общественного транспорта, снабжения, коммуникации и т. д.), что позволит более глубоко исследовать и понять фундаментальные закономерности процесса урбанизации.

Road network infrastructure is the basis of any urban area. This article compares the structural characteristics (meshedness coefficient, clustering coefficient) road networks of Moscow center (Old Moscow), formed as a result of self-organization and roads near Leninsky Prospekt (postwar Moscow), which was result of cetralized planning. Data for the construction of road networks in the form of graphs taken from the Internet resource OpenStreetMap, allowing to accurately identify the coordinates of the intersections. According to the characteristics of the calculated Moscow road networks areas the cities with road network which have a similar structure to the two Moscow areas was found in foreign publications. Using the dual representation of road networks of centers of Moscow and St. Petersburg, studied the information and cognitive features of navigation in these tourist areas of the two capitals. In the construction of the dual graph of the studied areas were not taken into account the different types of roads (unidirectional or bi-directional traffic, etc), that is built dual graphs are undirected. Since the road network in the dual representation are described by a power law distribution of vertices on the number of edges (scale-free networks), exponents of these distributions were calculated. It is shown that the information complexity of the dual graph of the center of Moscow exceeds the cognitive threshold 8.1 bits, and the same feature for the center of St. Petersburg below this threshold, because the center of St. Petersburg road network was created on the basis of planning and therefore more easy to navigate. In conclusion, using the methods of statistical mechanics (the method of calculating the partition functions) for the road network of some Russian cities the Gibbs entropy were calculated. It was found that with the road network size increasing their entropy decreases. We discuss the problem of studying the evolution of urban infrastructure networks of different nature (public transport, supply , communication networks, etc.), which allow us to more deeply explore and understand the fundamental laws of urbanization.

Работа посвящена описанию авторских формальных постановок задачи кластеризации при заданном числе кластеров, алгоритмам их решения, а также результатам применения этого инструментария в медицине.

Решение сформулированных задач точными алгоритмами реализаций даже относительно невысоких размерностей до выполнения условий оптимальности невозможно за сколько-нибудь рациональное время по причине их принадлежности к классу NP.

В связи с этим нами предложен гибридный алгоритм, сочетающий преимущества точных методов на базе кластеризации в парных расстояниях на начальном этапе с быстродействием методов решения упрощенных задач разбиения по центрам кластеров на завершающем этапе. Для развития данного направления разработан последовательный гибридный алгоритм кластеризации с использованием случайного поиска в парадигме роевого интеллекта. В статье приведено его описание и представлены результаты расчетов прикладных задач кластеризации.

Для выяснения эффективности разработанного инструментария оптимальной кластеризации многомерных объектов по множеству разнородных показателей был выполнен ряд вычислительных экспериментов с использованием массивов данных, включающих социально-демографические, клинико-анамнестические, электроэнцефалографические и психометрические данные когнитивного статуса пациентов кардиологической клиники. Получено эксперимен- тальное доказательство эффективности применения алгоритмов локального поиска в парадигме роевого интеллекта в рамках гибридного алгоритма при решении задач оптимальной кластеризации. Результаты вычислений свидетельствуют о фактическом разрешении основной проблемы применения аппарата дискретной оптимизации — ограничения доступных размерностей реализаций задач. Нами показано, что эта проблема снимается при сохранении приемлемой близости результатов кластеризации к оптимальным.

Прикладное значение полученных результатов кластеризации обусловлено также тем, что разработанный инструментарий оптимальной кластеризации дополнен оценкой стабильности сформированных кластеров, что позволяет к известным факторам (наличие стеноза или старший возраст) дополнительно выделить тех пациентов, когнитивные ресурсы которых оказываются недостаточны, чтобы преодолеть влияние операционной анестезии, вследствие чего отмечается однонаправленный эффект послеоперационного ухудшения показателей сложной зрительно-моторной реакции, внимания и памяти. Этот эффект свидетельствует о возможности дифференцированно классифицировать пациентов с использованием предлагаемого инструментария.

The work is devoted to the description of the author’s formal statements of the clustering problem for a given number of clusters, algorithms for their solution, as well as the results of using this toolkit in medicine.

The solution of the formulated problems by exact algorithms of implementations of even relatively low dimensions before proving optimality is impossible in a finite time due to their belonging to the NP class.

In this regard, we have proposed a hybrid algorithm that combines the advantages of precise methods based on clustering in paired distances at the initial stage with the speed of methods for solving simplified problems of splitting by cluster centers at the final stage. In the development of this direction, a sequential hybrid clustering algorithm using random search in the paradigm of swarm intelligence has been developed. The article describes it and presents the results of calculations of applied clustering problems.

To determine the effectiveness of the developed tools for optimal clustering of multidimensional objects according to a variety of heterogeneous indicators, a number of computational experiments were performed using data sets including socio-demographic, clinical anamnestic, electroencephalographic and psychometric data on the cognitive status of patients of the cardiology clinic. An experimental proof of the effectiveness of using local search algorithms in the paradigm of swarm intelligence within the framework of a hybrid algorithm for solving optimal clustering problems has been obtained.

The results of the calculations indicate the actual resolution of the main problem of using the discrete optimization apparatus — limiting the available dimensions of task implementations. We have shown that this problem is eliminated while maintaining an acceptable proximity of the clustering results to the optimal ones. The applied significance of the obtained clustering results is also due to the fact that the developed optimal clustering toolkit is supplemented by an assessment of the stability of the formed clusters, which allows for known factors (the presence of stenosis or older age) to additionally identify those patients whose cognitive resources are insufficient to overcome the influence of surgical anesthesia, as a result of which there is a unidirectional effect of postoperative deterioration of complex visual-motor reaction, attention and memory. This effect indicates the possibility of differentiating the classification of patients using the proposed tools.