• /
• Кафедры /
• Кафедра информационных технологий /
• Научно-исследовательская работа /

Кафедра информационных технологий

Научно-исследовательская работа

Спектр научных направлений кафедры в настоящее время выглядит следующим образом:

1. Интеллектуальные информационные системы на основе технологий мягких вычислений, ориентированные на решение задач классификации и прогнозирования (Язенин А.В., Солдатенко И.С., Рогонов С.А.);
2. Теория возможностей (Язенин А.В., Солдатенко И.С., Рогонов С.А.);
3. Возможностно-вероятностная оптимизация и принятие решений (Язенин А.В., Солдатенко И.С., Рогонов С.А.);
4. Портфельная теория в условиях гибридной неопределенности (Язенин А.В., Солдатенко И.С., Рогонов С.А.);
5. Машинное обучение, модели и методы искусственного интеллекта (Солдатенко И.С.);
6. Обработка и распознавание сигналов и изображений (Семенов А.Б.);
7. Мультимедиа технологии (Кудряшов М.Ю.).

В 2009 году в ТвГУ была зарегистрирована научная школа «Нечеткие системы и мягкие вычисления». Научный руководитель школы - зав. кафедрой ИТ, заслуженный работник высшей школы РФ, действительный член РАЕН д.ф.-м.н. профессор А.В. Язенин.

Работы по гранту РФФИ №20-01-00669 "Архитектура математических моделей портфеля минимального риска и методы нахождения квазиэффективных портфелей в условиях гибридной неопределенности возможностно-вероятностного типа"

Результаты за первый год выполнения проекта

В рамках проведенных исследований и плана работы на первый год разработаны и обоснованы комплекс математических моделей портфеля минимального риска различной структуры. Построены их эквивалентные детерминированные и стохастические аналоги. Получены формулы для оценки риска портфеля при экстремальных способах агрегирования возможностной информации на основе слабейшей и сильнейшей t-норм. Полученные эквивалентные аналоги исходных задач определенной архитектуры приведены к задачам как правило квадратичного программирования. Проведено сравнительное изучение множеств инвестиционных возможностей (множеств квазиэффективных решений) в зависимости от способа агрегирования информации и определения дисперсии уровней возможности и вероятности, которыми определяются степень выполнения системы ограничений.

Публикации:

1. Солдатенко И.С., Язенин А.В. “Об одной задаче портфельного анализа при мягких ограничениях”, Нечеткие системы и мягкие вычисления, 15:1 (2020), 64–76 https://doi.org/10.26456/fssc71
2. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Об одной модели портфеля минимального риска в условиях гибридной неопределенности // НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ, МЯГКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НСМВИТ-2020 Труды VIII Международной научно-практической конференции. В 2-х томах. Смоленск: Универсум, 2020. С. 43-53.
3. Yazenin A.V., Soldatenko I.S. Architecture of some models for optimization problems under conditions of hybrid uncertainty [Electronic Resource] // CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org). URL: http://ceur-ws.org/Vol-2782/paper_04.pdf
4. Yazenin A.V., Soldatenko I.S. Model of a minimal risk portfolio under hybrid uncertainty // Proc. of XVI Conference: Systems and Operational Research – BOS / SOR 2020. Poland, Warsaw, December 14-15, 2020.
5. Рогонов С.А., Солдатенко И.С. “О распределении максимума случайных величин”, Нечеткие системы и мягкие вычисления, 15:2 (2020), 124–136 https://doi.org/10.26456/fssc74

Участие в конференциях:

1. VIII Международная научно-практическая конференция «Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии» (НСМВИТ-2020), Смоленск, Россия, 29 июня – 1 июля 2020 г. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Очное участие, пленарный доклад
2. XVI Conference on Systems and Operational Research (BOS / SOR 2020), Варшава, Польша, 14-15 декабря 2020 г. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Дистанционное очное участие, секционный доклад.

Результаты за второй год выполнения проекта

В соответствии с планом работ на второй год разработан ряд подходов и методов решения задач оптимизации инвестиционного портфеля в условиях гибридной неопределенности различной архитектуры. Специфицирован и развит метод решения модели инвестиционного портфеля (портфеля минимального риска) при ограничениях по возможности/необходимости на уровень ожидаемой доходности и по возможности/необходимости и вероятности на уровень доходности для дисперсии, определяемой в четкой форме. Исследовано поведение квазиэффективной границы портфеля в зависимости от уровня вероятности. Для класса нормально распределенных случайных величин построен стохастический аналог портфеля минимального риска при ограничении по вероятности и возможности/необходимости на уровень доходности. Установлена некоммутативность очередности применения вероятностных и возможностных принципов принятия решения для снятия (учета) гибридной неопределенности. Для решения последней задачи разработаны методы эволюционного программирования и предложен подход к ее решению, основанный на методе ветвей и границ.

Публикации:

1. Егорова Ю.Е. К методу решения задач возможностно-вероятностного программирования // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2021. Т. 16, №1. С. 21–33. https://doi.org/10.26456/fssc77
2. Рогонов С.А., Солдатенко И.С. Анализ сложенного нормального распределения случайной величины // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2021. Т. 16, №2. С. 111–122. https://doi.org/10.26456/fssc84
3. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Сравнительное изучение поведения эффективной границы портфеля минимального риска в условиях гибридной неопределенности в зависимости от ограничений на доходность портфеля // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2021. Т. 16, №1. С. 58–69. https://doi.org/10.26456/fssc79
4. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Задача возможностно-вероятностной оптимизации с ограничениями по возможности/необходимости - вероятности и вероятности - возможности/необходимости // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте (ИММВ-2021). Сборник научных трудов X-й Международной научно-технической конференции. Смоленск: Универсум, 2021. С.271-283.
5. Yazenin A., Soldatenko I. The problem of possibility-probability optimization with constraints on the possibility/necessity-probability and probability-possibility/necessity // CEUR Workshop Proceedings. 2021. V.2965. P.29-36.
6. Yazenin A.V., Soldatenko I.S. Model of a minimal risk portfolio under hybrid uncertainty // Control and Cybernetics. 2021. V.50, No.2. P.315-334.

Участие в конференциях:

1. X Международная научно-практическая конференция «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (ИММВ-2021), Коломна, Россия, 17-20 мая 2021 г. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Очное участие, пленарный доклад
2. Международная научная конференция "Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики", Воронеж, Россия, 13-15 декабря 2021 г. Солдатенко И.С., Язенин А.В. Очное участие, секционный доклад.
3. Международная научная конференция "Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики", Воронеж, Россия, 13-15 декабря 2021 г. Егорова Ю.Е., Язенин А.В. Очное участие, секционный доклад.

Результаты за третий год выполнения проекта

Исследования, проведенные по проекту, и полученные в ходе его выполнения результаты представляют обобщение и развитие портфельной теории Марковица, ориентированной на работу с неопределенностью гибридного, возможностно-вероятностного типа. В качестве математической модели доходности отдельного финансового актива взята нечеткая (возможностная) случайная величина. Для экспликации в единой модели неопределенности случайного и нечеткого типов введено ее сдвиг-масштабное представление. Разработано исчисление нечетких случайных величин, обусловленное спецификой решаемого класса задач. Обоснована и представлена архитектура базовых математических  моделей портфеля минимального риска в условиях гибридной неопределенности. В возможностно-необходимостном контексте получены эквивалентные детерминированные и стохастические аналоги этих моделей в зависимости от их  архитектуры, t-нормы (сильнейшей и слабейшей), описывающей взаимодействие нечетких параметров. Разработаны непрямые и прямые методы решения эквивалентных детерминированных и стохастических аналогов, позволяющие находить квазиэффективные портфели (эффективные с заданной возможностью/необходимостью). Для  моделей допустимых портфелей по Блеху и Марковицу получены методы построения квазиэфффективной границы множества инвестиционных возможностей. Исследовано ее поведение в зависимости от уровней возможности/необходимости и вероятности. Разработан прототип программной системы поддержки принятия инвестиционных решений в условиях гибридной неопределенности.

Публикации:

1. Солдатенко И.С., Язенин А.В. Об очередности принципов снятия неопределенности в задачах возможностно-вероятностного программирования и эволюционном методе их решения // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики. Сборник трудов Международной научной конференции. Воронеж, 2022. С. 748-754.
2. Егорова Ю.Е., Язенин А.В. Об одной задаче оптимизации портфеля и методе ее решения // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики. Сборник трудов Международной научной конференции. Воронеж, 2022. С. 403-409.
3. Язенин А.В., Егорова Ю.Е., Солдатенко И.С. От нечеткой к возможностно-вероятностной оптимизации // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте ИММВ-2022. Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции. В 2-х томах.. Коломна, 2022. С. 47-50.
4. Рогонов С.А., Солдатенко И.С., Шмелева А.А. Построение квазиэффективной границы множества инвестиционных возможностей в условиях гибридной неопределенности при допустимых коротких продажах // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2022. Т. 17, № 1. С. 59-75. https://doi.org/10.26456/fssc88
5. Stepan A. Rogonov, Ilia S. Soldatenko, Alexander V. Yazenin. On the quasi-efficient frontier of the set of optimal portfolios under hybrid uncertainty with short sales allowed // Control & Cybernetics. 2022. Vol. 52, № 4. Pp. 327-341.
6. Рогонов С.А., Солдатенко И.С., Язенин А.В. О методе построения квазиэффективной границы портфеля минимального риска в условиях гибридной неопределенности при запрещенных коротких продажах // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сборник трудов Международной научной конференции, Воронеж, 12-14 декабря 2022 г. Воронеж, 2022. (в печати) 
7. A.V. Yazenin, Yu.E. Egorova, I.S. Soldatenko. From Fuzzy Optimization to Possibilistic-Probabilistic Optimization With Our Teacher Professor Lotfi Zadeh // In: Recent Developments and the New Directions of Research, Foundations, and Applications. Series: Studies in Fuzziness and Soft Computing. Springer, 2023. 

Участие в конференциях:

1. XI международная научно-практическая конференция «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (ИММВ-2022), Коломна, Россия, 16-19 мая 2022 г. Язенин А.В., Солдатенко И.С. Очное участие, пленарный доклад
2. Международная научная конференция "Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики", Воронеж, Россия, 12-14 декабря 2022 г. Солдатенко И.С., Язенин А.В., Рогонов С.А. Очное участие, секционный доклад.
3. XVI Международная конференция "Systems and Operational Research BOS / SOR 2022", Варшава, Польша, 13-15 октября 2022 г. Солдатенко И.С., Язенин А.В., Рогонов С.А. Очное участие, секционный доклад (онлайн).