All issues

В данной статье рассматривается метод построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, основанный на определении состава входных переменных, построения обучающей выборки и самого обучения с использованием метода обратного распространения ошибки. Традиционные методы построения прогнозных моделей временного ряда (авторегрессионной модели, модели скользящего среднего или модели авторегрессии – скользящего среднего) позволяют аппроксимировать временной ряд линейной зависимостью текущего значения выходной переменной от некоторого количества ее предыдущих значений. Такое ограничение, как линейность зависимости, приводит к значительным ошибкам при прогнозировании.

Технологии интеллектуального анализа с применением нейросетевого моделирования позволяют аппроксимировать временной ряд нелинейной зависимостью. Причем процесс построения нейросетевой модели (определение состава входных переменных, числа слоев и количества нейронов в слоях, выбор функций активации нейронов, определение оптимальных значений весов связей нейронов) позволяет получить прогнозную модель в виде аналитической нелинейной зависимости.

Одним из ключевых моментов при построении нейросетевых моделей в различных прикладных областях, влияющих на ее адекватность, является определение состава ее входных переменных. Состав входных переменных традиционно выбирается из некоторых физических соображений или методом подбора. Для задачи определения состава входных переменных прогнозной нейросетевой модели временного ряда предлагается использовать особенности поведения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций.

В работе предлагается метод определения состава входных переменных нейросетевых моделей для стационарных и нестационарных временных рядов, базирующийся на построении и анализе автокорреляционных функций. На основе предложенного метода разработаны алгоритм и программа в среде программирования Python, определяющая состав входных переменных прогнозной нейросетевой модели — персептрона, а также строящая саму модель. Осуществлена экспериментальная апробация предложенного метода на примере построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, отражающего потребление электроэнергии в разных регионах США, открыто опубликованной компанией PJM Interconnection LLC (PJM) — региональной сетевой организацией в Соединенных Штатах. Данный временной ряд является нестационарным и характеризуется наличием как тренда, так и сезонности. Прогнозирование очередных значений временного ряда на ос- нове предыдущих значений и построенной нейросетевой модели показало высокую точность аппроксимации, что доказывает эффективность предлагаемого метода.

This article studies a method of constructing a predictive neural network model of a time series based on determining the composition of input variables, constructing a training sample and training itself using the back propagation method. Traditional methods of constructing predictive models of the time series are: the autoregressive model, the moving average model or the autoregressive model — the moving average allows us to approximate the time series by a linear dependence of the current value of the output variable on a number of its previous values. Such a limitation as linearity of dependence leads to significant errors in forecasting.

Mining Technologies using neural network modeling make it possible to approximate the time series by a nonlinear dependence. Moreover, the process of constructing of a neural network model (determining the composition of input variables, the number of layers and the number of neurons in the layers, choosing the activation functions of neurons, determining the optimal values of the neuron link weights) allows us to obtain a predictive model in the form of an analytical nonlinear dependence.

The determination of the composition of input variables of neural network models is one of the key points in the construction of neural network models in various application areas that affect its adequacy. The composition of the input variables is traditionally selected from some physical considerations or by the selection method. In this work it is proposed to use the behavior of the autocorrelation and private autocorrelation functions for the task of determining the composition of the input variables of the predictive neural network model of the time series.

In this work is proposed a method for determining the composition of input variables of neural network models for stationary and non-stationary time series, based on the construction and analysis of autocorrelation functions. Based on the proposed method in the Python programming environment are developed an algorithm and a program, determining the composition of the input variables of the predictive neural network model — the perceptron, as well as building the model itself. The proposed method was experimentally tested using the example of constructing a predictive neural network model of a time series that reflects energy consumption in different regions of the United States, openly published by PJM Interconnection LLC (PJM) — a regional network organization in the United States. This time series is non-stationary and is characterized by the presence of both a trend and seasonality. Prediction of the next values of the time series based on previous values and the constructed neural network model showed high approximation accuracy, which proves the effectiveness of the proposed method.

Предлагается нелинейная математическая модель динамики численности занятого населения разных возрастных групп с учетом их взаимодействий, которые рассматриваются по аналогии с популяционными взаимодействиями (конкуренция, дискриминация, помощь, угнетение и т. п.). Под взаимодействиями понимаются такие обобщенные социально-экономические механизмы, которые вызывают взаимосвязанные изменения численности занятых различных возрастных групп. Рассматриваются три возрастные группы занятого населения: молодые специалисты (15–29 лет), с опытом работы (30–49 лет), работники предпенсионного и пенсионного возраста (50 и старше). На основе статистических данных выполнена оценка параметров предложенной модели для южных регионов Дальневосточного федерального округа (ДФО). Анализ модели и модельных сценариев позволяет заключить, что наблюдаемые колебания численности разновозрастных работников на фоне стабильной общей численности занятого населения могут быть следствием сложных взаимодействий этих групп между собой. Вычислительные эксперименты, проведенные при полученных значениях параметров, позволили рассчитать темпы снижения численности и старения занятого населения, а также определить характер взаимодействий между возрастными группами занятых, прямо не отраженный в статистических данных. Установлено, что в целом по ДФО занятые 50 лет и старше находятся с работающей молодежью до 29 лет в отношениях дискриминации, занятые до 29 лет и 30–49 лет — в отношениях партнерства. Наиболее развитые регионы (Приморский край и Хабаровский край) демонстрируют «равномерную» конкуренцию среди разных возрастных групп занятого населения. Для Приморского края удалось выявить эффект перемешивания сценариев динамики, что характерно для систем, находящихся в состоянии структурной перестройки. Этот эффект выражается в том, что при значительном уменьшении миграционного притока занятых 30–49 лет будут формироваться длинные циклы занятости. Кроме того, изменение миграции сопровождается сменой типа взаимодействия — с дискриминации старшего поколения средним на дискриминацию среднего возраста старшим. Для менее развитых регионов Дальнего Востока (Амурская, Магаданская и Еврейская автономная области) характерны более низкие значения миграционного сальдо почти всех возрастов, а также дискриминация со стороны занятой молодежи до 29 лет других возрастных групп и дискриминация занятыми 30–49 лет старшего поколения.

The article focuses on a nonlinear mathematical model that describes the interaction of the different age groups of the employed population. The interactions are treated by analogy with population relationship (competition, discrimination, assistance, oppression, etc). Under interaction of peoples we mean the generalized social and economic mechanisms that cause related changes in the number of employees of different age groups. Three age groups of the employed population are considered. It is young specialists (15–29 years), workers with experience (30–49 years), the employees of pre-retirement and retirement age (50 and older). The estimation of model’s parameters for the southern regions of the Far Eastern Federal District (FEFD) is executed by statistical data. Analysis of model scenarios allows us to conclude the observed number fluctuations of the different ages employees on the background of a stable total employed population may be a consequence of complex interactions between these groups of peoples. Computational experiments with the obtained values of the parameters allowed us to calculate the rate of decline and the aging of the working population and to determine the nature of the interaction between the age groups of employees that are not directly as reflected in the statistics. It was found that in FEFD the employed of 50 years and older are discriminated against by the young workers under 29, employed up to 29 and 30–49 years are in a partnership. It is shown in most developed regions (Primorsky and Khabarovsk Krai) there is “uniform” competition among different age groups of the employed population. For Primorsky Krai we were able to identify the mixing effect dynamics. It is a typical situation for systems in a state of structural adjustment. This effect is reflected in the fact the long cycles of employed population form with a significant decrease in migration inflows of employees 30–49 years. Besides, the change of migration is accompanied by a change of interaction type — from employment discrimination by the oldest of middle generation to discrimination by the middle of older generation. In less developed regions (Amur, Magadan and Jewish Autonomous Regions) there are lower values of migration balance of almost all age groups and discrimination by young workers up 29 years of other age groups and employment discrimination 30–49 years of the older generation.

Решение обратных геофизических задач сложно в силу их математически некорректной постановки и большой вычислительной емкости. Геофизическая разведка малоизученных регионов, таких как шельф северных морей, дополнительно осложнена отсутствием надежных геологических данных. В этих условиях большое значение приобретают способы совместного использования информации, полученной различными геофизическими методами. Настоящая работа посвящена развитию подхода к совместной инверсии, основанного на требовании обращения в ноль определителя матрицы Грама для векторов параметров тех типов, которые используются в инверсии. В рамках этого подхода минимизируется нелинейный функционал, состоящий из суммы квадратов взвешенных невязок, суммы стабилизирующих функционалов и члена, отвечающего за наложение условия структурного подобия. Мы применяем этот подход к инверсии двух типов геофизических данных: сейсмики и электроразведки. Мы изучаем инверсию акустических данных совместно с низкочастотным электрическим полем с наложением требования структурного подобия на результирующие распределения скорости звука и электропроводности.

Рассмотрены постановка задачи обратной задачи и численный метод оптимизации. Нелинейная минимизация выполняется методом сопряженных градиентов. Эффективность разработанного подхода продемонстрирована на численном примере, в котором трехмерное распределение электропроводности считалось известным точно, а распределение скорости звука подбиралось путем решения соответствующей обратной задачи. Для численного эксперимента было использовано распределение скорости звука, построенное на основании упрощенных сейсмических горизонтов реального морского месторождения. Для этого распределения рассчитывались синтетические сейсмограммы, которые служили входными данными для алгоритма инверсии. Результирующее распределение скорости звука не только обеспечивало совпадение данных до заданной точности, но и было согласовано с заданным распределением электропроводности. На численных примерах продемонстрировано, что оптимально выбранный вес структурного ограничения может существенно улучшить детальность решения обратной задачи и позволяет восстановить особенности, которые иначе были бы не разрешены.

Inverse geophysical problems are difficult to solve due to their mathematically incorrect formulation and large computational complexity. Geophysical exploration in frontier areas is even more complicated due to the lack of reliable geological information. In this case, inversion methods that allow interpretation of several types of geophysical data together are recognized to be of major importance. This paper is dedicated to one of such inversion methods, which is based on minimization of the determinant of the Gram matrix for a set of model vectors. Within the framework of this approach, we minimize a nonlinear functional, which consists of squared norms of data residual of different types, the sum of stabilizing functionals and a term that measures the structural similarity between different model vectors. We apply this approach to seismic and electromagnetic synthetic data set. Specifically, we study joint inversion of acoustic pressure response together with controlled-source electrical field imposing structural constraints on resulting electrical conductivity and P-wave velocity distributions.

We start off this note with the problem formulation and present the numerical method for inverse problem. We implemented the conjugate-gradient algorithm for non-linear optimization. The efficiency of our approach is demonstrated in numerical experiments, in which the true 3D electrical conductivity model was assumed to be known, but the velocity model was constructed during inversion of seismic data. The true velocity model was based on a simplified geology structure of a marine prospect. Synthetic seismic data was used as an input for our minimization algorithm. The resulting velocity model not only fit to the data but also has structural similarity with the given conductivity model. Our tests have shown that optimally chosen weight of the Gramian term may improve resolution of the final models considerably.

Автоматизированные системы мониторинга городского трафика широко используются для решения различных задач в интеллектуальных транспортных системах различных регионов. Такие системы включают комплексы фотовидеофиксации, видеонаблюдения, управления дорожным трафиком и т. д. Для эффективного управления транспортным потоком и своевременного реагирования на дорожные инциденты необходимы непрерывный сбор и анализ потока информации, поступающей с данных комплексов, формирование прогнозных значений для дальнейшего выявления аномалий. При этом для повышения качества прогноза требуется агрегирование данных, поступающих из различных источников. Это позволяет уменьшить ошибку прогноза, связанную с ошибками и пропусками в исходных данных. В данной статье реализован подход к краткосрочному и среднесрочному прогнозированию транспортных потоков (5, 10, 15 минут) на основе агрегирования данных, поступающих от комплексов фотовидеофиксации и систем видеонаблюдения. Реализован прогноз с использованием различных архитектур рекуррентных нейронных сетей: LSTM, GRU, двунаправленной LSTM с одним и двумя слоями. Работа двунаправленной LSTM исследовалась для 64 и 128 нейронов в каждом слое. Исследовалась ошибка прогноза для различных размеров входного окна (1, 4, 12, 24, 48). Для оценки прогнозной ошибки использована метрика RMSE. В ходе проведенных исследований получено, что наименьшая ошибка прогноза (0.032405) достигается при использовании однослойной рекуррентной нейронной сети LSTM с 64 нейронами и размером входного окна, равном 24.

Automated urban traffic monitoring systems are widely used to solve various tasks in intelligent transport systems of different regions. They include video enforcement, video surveillance, traffic management system, etc. Effective traffic management and rapid response to traffic incidents require continuous monitoring and analysis of information from these complexes, as well as time series forecasting for further anomaly detection in traffic flow. To increase the forecasting quality, data fusion from different sources is needed. It will reduce the forecasting error, related to possible incorrect values and data gaps. We implemented the approach for short-term and middle-term forecasting of traffic flow (5, 10, 15 min) based on data fusion from video enforcement and video surveillance systems. We made forecasting using different recurrent neural network architectures: LSTM, GRU, and bidirectional LSTM with one and two layers. We investigated the forecasting quality of bidirectional LSTM with 64 and 128 neurons in hidden layers. The input window size (1, 4, 12, 24, 48) was investigated. The RMSE value was used as a forecasting error. We got minimum RMSE = 0.032405 for basic LSTM with 64 neurons in the hidden layer and window size = 24.

В статье рассматривается нелинейная модель динамики численности разновозрастных занятых в экономике региона, построенная по принципам базового моделирования в эконофизике. Продемонстрированы сложные режимы динамики модели, накладывающие фундаментальные ограничения на средне- и долгосрочный прогноз численности занятых в регионе. По аналогии с биофизическим подходом предложена классификация социальных взаимодействий разновозрастных работников. Приведен модельный анализ оценки уровня занятости среди возрастных групп населения. Верификация модели проведена на статистических данных Еврейской автономной области.

The article deals with the nonlinear model of population dynamics of different ages workers in the regional economy. The model is built on the principles underlying modeling in econophysics. The authors demonstrate the complex dynamics of the model regimes that impose fundamental limits on medium- and long-term forecast of employment in a region. By analogy with the biophysical approach the authors propose a classification of social interactions of the different age-group workers. The model analysis is given for the level of employment among age groups. The verification of the model performs on the statistical data of the Jewish Autonomous Region.

Данная работа посвящена решению практической задачи восстановления данных по распространению языков на региональном уровне на примере Китайской Народной Республики. Необходимость получения таких данных связана с задачей вычисления индексов лингвистического разнообразия, которые, в свою очередь, активно используются при эмпирическом анализе и прогнозе факторов социально-экономического развития, а также могут служить индикаторами потенциальных конфликтов на рассматриваемых территориях. В качестве исходной информации мы используем сведения из базы данных «Этнолог» (Ethnologue), дополняя их общедоступными данными переписей населения. Рассматриваемые нами данные содержат по каждому языку (а) оценку количества жителей страны, считающих этот язык родным, и (б) индикаторы наличия таких жителей в каждой из провинций КНР. Наша задача — для всех пар «язык–провинция» оценить количество жителей провинции, считающих этот язык родным. Она сводится к решению недоопределенной системы алгебраических уравнений. Специфика данных Ethnologue заключается в том, что, в силу большой трудоемкости и стоимости сбора таких данных, а также неполноты сведений по соответствующему разделу в переписях населения, имеющаяся информация по отдельным языкам в различных провинциях представлена за различные периоды времени. Одновременное использование таких данных приводит к тому, что возникающая система уравнений имеет неточно определенную правую часть, поэтому мы строим приближенное решение, характеризуемое минимальной невязкой. Учитывая неоднородность исходных данных (некоторые из языков оказываются на порядки менее распространенными), мы переходим к использованию взвешенной невязки, определяя в каждом уравнении весовые коэффициенты как величины, обратно пропорциональные правой части. Такой способ формирования невязки позволяет восстановить искомые переменные. Более 92% переменных оказываются устойчивыми к изменениям правой части при вероятностном моделировании ошибок записей в исходных данных.

This paper formulates and solves a practical problem of data recovery regarding the distribution of languages on regional level in context of China. The necessity of this recovery is related to the problem of the determination of the linguistic diversity indices, which, in turn, are used to analyze empirically and to predict sources of social and economic development as well as to indicate potential conflicts at regional level. We use Ethnologue database and China census as the initial data sources. For every language spoken in China, the data contains (a) an estimate of China residents who claim this language to be their mother tongue, and (b) indicators of the presence of such residents in China provinces. For each pair language/province, we aim to estimate the number of the province inhabitants that claim the language to be their mother tongue. This base problem is reduced to solving an undetermined system of algebraic equations. Given additional restriction that Ethnologue database introduces data collected at different time moments because of gaps in Ethnologue language surveys and accompanying data collection expenses, we relate those data to a single time moment, that turns the initial task to an ’ill-posed’ system of algebraic equations with imprecisely determined right hand side. Therefore, we are looking for an approximate solution characterized by a minimal discrepancy of the system. Since some languages are much less distributed than the others, we minimize the weighted discrepancy, introducing weights that are inverse to the right hand side elements of the equations. This definition of discrepancy allows to recover the required variables. More than 92% of the recovered variables are robust to probabilistic modelling procedure for potential errors in initial data.

В отечественной медицине для радионуклидной терапии костных метастазов сегодня применяются два радиофармпрепарата: ⁸⁹Sr-хлорид и ¹⁵³Sm-оксабифор. Первый изних имеет много побочных эффектов, поэтому его применение ограничено. Второй доступен только в клиниках, транспортировка его в которые не занимает много времени. В настоящее время клинические исследования проходит третий радиофармпрепарат — ¹⁸⁸Re-золерен. В связи с генераторным способом получения ¹⁸⁸Re данный радиофармпрепарат должен стать доступным для применения во многих регионах нашей страны. Поэтому возникает необходимость в сравнительном анализе характеристик этих радиофармпрепаратов, в том числе на основе математического моделирования.

В статье рассмотрены особенности математического моделирования кинетики остеотропных радиофармацевтических лекарственных препаратов в организме человека с костными метастазами. На основе четырехкамерной модели разработан и апробирован комплекс моделирования и расчета фармакокинетических и дозиметрических характеристик радиофармпрепаратов для радионуклидной терапии костных метастазов. С использованием клинических данных идентифицированы транспортные константы модели и рассчитаны индивидуальные характеристики отечественных радиофармпрепаратов, меченных ⁸⁹Sr, ¹⁵³Sm и ¹⁸⁸Re (эффективные периоды полувыведения, максимальные активности в камерах и времена их достижения, поглощенные дозы на костные ткани и метастазы, эндостальный слой кости, красный костный мозг, кровь, почки и мочевой пузырь). Получены и проанализированы зависимости «активность–время» для всех камер модели. Проведен сравнительный анализфар макокинетики и дозиметрии трех радиофармпрепаратов (⁸⁹Sr-хлорид, ¹⁵³Sm-оксабифор, ¹⁸⁸Re-золерен).

Из сравнительного анализа фармакокинетических и дозиметрических характеристик этих радиофармацевтических лекарственных препаратов следует, что наилучшим изних для широкого применения во многих регионах нашей страны должен стать ¹⁸⁸Re-золерен с учетом генераторного способа получения ¹⁸⁸Re в условиях стационара.

In Russian medicine two radiopharmaceuticals are currently used for radionuclide therapy of bone metastases: ⁸⁹Sr-chloride and ¹⁵³Sm-oxabifor. The first one has many side effects, so its use is limited. The second one is available only in clinics, its transportation to which does not take much time. Currently, the third radiopharmaceutical ¹⁸⁸Re-solerene is undergoing clinical trials. Due to the generator method of obtaining ¹⁸⁸Re, this radiopharmaceutical should become available for use in many regions of our country. Therefore, there is a need for a comparative analysis of the characteristics of these radiopharmaceuticals, including on the basis of mathematical modeling.

The article discusses the features of mathematical modeling the kinetics of osteotropic radiopharmaceutical drugs in the human body with bone metastases. Based on the four-compartment model, a complex of modeling and calculation of pharmacokinetic and dosimetric characteristics of radiopharmaceuticals for radionuclide therapy of bone metastases was developed and tested. Using clinical data, the transport constants of the model were identified and the individual characteristics of Russian radiopharmaceuticals labeled ⁸⁹Sr, 153Sm and ¹⁸⁸Re were calculated (effective half-lives, maximum activity in the compartments and the times of their achievement, absorbed doses to bone tissue and metastases, endosteal bone layer, red bone marrow, blood, kidneys and bladder). The time activity dependencies for all compartments of the model are obtained and analyzed. A comparative analysis of the pharmacokinetics and dosimetry of three radiopharmaceuticals (⁸⁹Sr-chloride, ¹⁵³Sm-oxabiphore, ¹⁸⁸Re-solerene) was carried out.

From a comparative analysis of the pharmacokinetic and dosimetric characteristics of these radiopharmaceutical drugs, it follows that the best of them for widespread use in many regions of our country should be ¹⁸⁸Re-solerene, taking into account the generator method of obtaining ¹⁸⁸Re in a hospital.

В статье показана актуальность научно-исследовательских работ в области создания систем управления беспилотными автомобилями на основе технологий компьютерного зрения. Средства компьютерного зрения используются для решения большого количества различных задач, в том числе для определения местоположения автомобиля, обнаружения препятствий, определения пригодного для парковки места. Данные задачи являются ресурсоемкими и должны выполняться в реальном режиме времени. Поэтому актуальна разработка эффективных моделей, методов и средств, обеспечивающих достижение требуемых показателей времени и точности для применения в системах управления беспилотными автомобилями. При этом важное значение имеет выбор модели представления изображений. В данной работе рассмотрена модель на основе вейвлет-преобразования, позволяющая сформировать признаки, характеризующие оценки энергии точек изображения и отражающие их значимость с точки зрения вклада в общую энергию изображения. Для формирования модели энергетических признаков выполняется процедура, основанная на учете зависимостей между вейвлет-коэффициентами различных уровней и применении эвристических настроечных коэффициентов для усиления или ослабления влияния граничных и внутренних точек. На основе предложенной модели можно построить описания изображений для выделения и анализа их характерных особенностей, в том числе для выделения контуров, регионов и особых точек. Эффективность предлагаемого подхода к анализу изображений обусловлена тем, что рассматриваемые объекты, такие как дорожные знаки, дорожная разметка или номера автомобилей, которые необходимо обнаруживать и идентифицировать, характеризуются соответствующими признаками. Кроме того, использование вейвлет-преобразований позволяет производить одни и те же базовые операции для решения комплекса задач в бортовых системах беспилотных автомобилей, в том числе для задач первичной обработки, сегментации, описания, распознавания и сжатия изображений. Применение такого унифицированного подхода позволит сократить время на выполнение всех процедур и снизить требования к вычислительным ресурсам бортовой системы беспилотного автотранспортного средства.

The article shows the relevance of research work in the field of creating control systems for unmanned vehicles based on computer vision technologies. Computer vision tools are used to solve a large number of different tasks, including to determine the location of the car, detect obstacles, determine a suitable parking space. These tasks are resource intensive and have to be performed in real time. Therefore, it is important to develop effective models, methods and tools that ensure the achievement of the required time and accuracy for use in unmanned vehicle control systems. In this case, the choice of the image representation model is important. In this paper, we consider a model based on the wavelet transform, which makes it possible to form features characterizing the energy estimates of the image points and reflecting their significance from the point of view of the contribution to the overall image energy. To form a model of energy characteristics, a procedure is performed based on taking into account the dependencies between the wavelet coefficients of various levels and the application of heuristic adjustment factors for strengthening or weakening the influence of boundary and interior points. On the basis of the proposed model, it is possible to construct descriptions of images their characteristic features for isolating and analyzing, including for isolating contours, regions, and singular points. The effectiveness of the proposed approach to image analysis is due to the fact that the objects in question, such as road signs, road markings or car numbers that need to be detected and identified, are characterized by the relevant features. In addition, the use of wavelet transforms allows to perform the same basic operations to solve a set of tasks in onboard unmanned vehicle systems, including for tasks of primary processing, segmentation, description, recognition and compression of images. The such unified approach application will allow to reduce the time for performing all procedures and to reduce the requirements for computing resources of the on-board system of an unmanned vehicle.

Данная работа посвящена модификации ранее предлагавшегося автором дискретного варианта модели А. П. Михайлова «власть–общество». Эта модификация учитывает социально-экономическое развитие системы и коррупцию в ней по аналогии с непрерывной моделью «власть–общество–экономика–коррупция», но имеет в своей основе стохастический клеточный автомат, описывающий динамику распределения власти в иерархии. Новая версия модели построена путем введения в пространство состояний клетки ранее предлагавшегося клеточного автомата переменных, соответствующих численности населения, объему экономического производства, объему основных производственных фондов и уровню коррупции. Структура социально-экономических зависимостей в системе заимствована из модели Солоу и непрерывной детерминированной модели «власть–общество–экономика–коррупция», однако особенностью новой модели является ее гибкость, позволяющая рассматривать в ее рамках региональные различия во всех параметрах социально-экономического развития, различные модели производства и динамики народонаселения, а также транспортные связи между регионами. Построена имитационная система, включающая три уровня властной иерархии, пять регионов и 100 муниципалитетов, при помощи которой проведен ряд вычислительных экспериментов. В ходе этого исследования получены результаты, указывающие на изменение характера динамики распределения власти при повышении уровня коррупции. Если в отсутствие коррупции (аналогично предыдущей версии модели) распределение власти в иерархии асимптотически стремится к одному из стационарных состояний, то при наличии высокого уровня коррупции объем власти в системе испытывает нерегулярные колебательные изменения и лишь в дальнейшем также сходится к стационарному состоянию. Данные результаты можно содержательно интерпретировать как снижение стабильности властной иерархии при усилении коррупции.

In this paper we consider a new modification of the discrete version of Mikhailov’s ‘power–society’ model, previously proposed by the author. This modification includes social-economical dynamics and corruption of the system similarly to continuous ‘power–society–economics–corruption’ model but is based on a stochastic cellular automaton describing the dynamics of power distribution in a hierarchy. This new version is founded on previously proposed ‘power–society’ system modeling cellular automaton, its cell state space enriched with variables corresponding to population, economic production, production assets volume and corruption level. The social-economical structure of the model is inherited from Solow and deterministic continuous ‘power–society–economics–corruption’ models. At the same time the new model is flexible, allowing to consider regional differentiation in all social and economical dynamics parameters, to use various production and demography models and to account for goods transit between the regions. A simulation system was built, including three power hierarchy levels, five regions and 100 municipalities. and a number of numerical experiments were carried out. This research yielded results showing specific changes of the dynamics in power distribution in hierarchy when corruption level increases. While corruption is zero (similar to the previous version of the model) the power distribution in hierarchy asymptotically tends to one of stationary states. If the corruption level increases substantially, volume of power in the system is subjected to irregular oscillations, and only much later tends to a stationary value. The meaning of these results can be interpreted as the fact that the stability of power hierarchy decreases when corruption level goes up.

Важнейшим принципом военной науки и пограничной безопасности является принцип сосредоточения основных усилий на главных направлениях и задачах. На тактическом уровне имеется множество математических моделей для вычисления оптимального распределения ресурса по направлениям и объектам, тогда как на уровне государства соответствующие модели отсутствуют. Используя статистические данные о результатах охраны границы США, вычислен параметр пограничной производственной функции экспоненциального типа, отражающий организационно-технологические возможности пограничной охраны. Производственная функция определяет зависимость вероятности задержания нарушителей от плотности пограничников на километр границы. Финансовые показатели в производственной функции не учитываются, поскольку бюджет на содержание пограничников и оборудование границы коррелирует с количеством пограничных агентов. Определена целевая функция пограничной охраны — суммарный предотвращенный ущерб от задержанных нарушителей с учетом их ожидаемой опасности для государства и общества, подлежащий максимизации. Используя условие Слейтера, найдено решение задачи — вычислены оптимальные плотности пограничной охраны по регионам государства. Имея модель распределения ресурсов, на примере трех пограничных регионов США решена и обратная задача — оценены угрозы в регионах по известному распределению ресурсов. Ожидаемая опасность от отдельного нарушителя на американо-канадской границе в 2–5 раз выше, чем от нарушителя на американо-мексиканской границе. Результаты расчетов соответствуют взглядам специалистов по безопасности США — на американо-мексиканской границе в основном задерживаются нелегальные мигранты, тогда как потенциальные террористы предпочитают использовать другие каналы проникновения в США (включая американо-канадскую границу), где риски быть задержанными минимальны. Также результаты расчетов соответствуют сложившейся практике охраны границы: в 2013 г. численность пограничников вне пунктов пропуска на американо-мексиканской границе увеличилась в 2 раза по сравнению с 2001 г., тогда как на американо-канадской границе — в 4 раза. Практика охраны границы и взгляды специалистов дают основания для утверждения о верификации модели.

The most important principle of military science and border security is the principle of concentrating the main efforts on the main directions and tasks. At the tactical level, there are many mathematical models for computing the optimal resource allocation by directions and objects, whereas at the state level there are no corresponding models. Using the statistical data on the results of the protection of the US border, an exponential type border production function parameter is calculated that reflects the organizational and technological capabilities of the border guard. The production function determines the dependence of the probability of detaining offenders from the density of border guards per kilometer of the border. Financial indicators in the production function are not taken into account, as the border maintenance budget and border equipment correlate with the number of border agents. The objective function of the border guards is defined — the total prevented damage from detained violators taking into account their expected danger for the state and society, which is to be maximized. Using Slater's condition, the solution of the problem was found — optimal density of border guard was calculated for the regions of the state. Having a model of resource allocation, the example of the three border regions of the United States has also solved the reverse problem — threats in the regions have been assessed based on the known allocation of resources. The expected danger from an individual offender on the US-Canada border is 2–5 times higher than from an offender on the US-Mexican border. The results of the calculations are consistent with the views of US security experts: illegal migrants are mostly detained on the US-Mexican border, while potential terrorists prefer to use other channels of penetration into the US (including the US-Canadian border), where the risks of being detained are minimal. Also, the results of the calculations are consistent with the established practice of border protection: in 2013 the number of border guards outside the checkpoints on the US-Mexican border increased by 2 times compared with 2001, while on the American-Canadian border — 4 times. The practice of border protection and the views of specialists give grounds for approval of the verification of the model.