В.И. Евсеев¹,Е.А. Кобец², И.О. Колачев³

¹⁻³Балтийский государственные технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова» (Санкт-Петербург, Россия)

¹v.evseev43@mail.ru, ²www.kobets@yandex.com, ³kolachev_io@voenmeh.ru

Постановка проблемы. Существуют разные проблемы при анализе, проектировании, создании сложной информационно-измерительной и управляющей системы (ИИУС). Одними из действенных методов решения этих проблем являются гибкие методы управления проектами (ГМУП). Статья посвящена исследованию ГМУП для разработки концепции ИИУС путем алгоритмического обеспечения, а также логического и математического моделирования в рамках проекта «космическая система – информационно-измерительная и управляющая система – космическая радиолокация – дистанционные методы зондирования Земли (ДЗЗ) – транспондеры» («космическая система – … – транспондеры»).

Цель. Разработать концепцию использования ГМУП применительно к проекту «космическая система – информационно-измерительная и управляющая система – космическая радиолокация – дистанционные методы зондирования Земли – транспондеры» («космическая система – … – транспондеры») с использованием разрабатываемых авторами этапов логического и математического моделирования и алгоритмического обеспечения.

Результаты. Отмечено, что существо подобных ГМУП, реализуемых на основании стандартов, заключается в осуществлении моделирования процесса управления проектами на разных стадиях их жизненного цикла на основании норм и правил, отраженных на естественном языке, с привлечением методологических основ и стандартов области ГМУП (гибкая разработка, agile). Разработана концепция основ предсказательной аналитики посредством отработки гипотез и построения новых моделей с выявлением и описанием слоев в моделях, таких как источники, причины, события, процессы, решаемые задачи, используемые ресурсы и др. в процессе разработки определенной модели транспондера и/или новых методов и средств дистанционного зондирования Земли, с использованием конкретного ГМУП.

Практическая значимость. Реализация ГМУП на основе созданной логики и полученных результатов исследования позволяют снизить системные и предметные риски, исключить повторяемость проектных ошибок, увеличить точность предлагаемых проектных структурных, технических, технологических и организационных решений, осуществлять их контроль в процессе проектирования и создания космических систем ДЗЗ и средств их калибровки с использованием транспондеров.

1. The Agile Manifesto // Manifesto for Agile Software Development – URL: http://agilemanifesto.org (дата обращения: 15.12.2024).
2. Sutherland J., Schwaber K. Scrum Guides // Home | Scrum Guides – URL: https://scrumguides.org/ (дата обращения: 15.12.2024).
3. Kanban Guide // Kanban Guide for Scrum Teams | Scrum.org – URL: https://www.scrum.org/resources/kanban-guide-scrum-teams (дата обращения: 15.12.2024).
4. Moreira A., Prats-Iraola P., Younis M., Krieger G., Hajnsek I., Papathanassiou K.P. A tutorial on synthetic aperture radar // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2013. V. 1. № 1. P. 6−43. DOI 10.1109/MGRS.2013.2248301.
5. Евсеев В.И., Колачев И.О. Тенденции и перспективы развития радиолокационных систем с синтезированной апертурой космического базирования // Вестник образования и развития науки Российской академии естественных наук. СПб.: 2022. № 1. С. 28−32.
6. Булыгин М.Л., Внотченко С.Л., Коваленко А.И. и др. Режим многоканальной съемки в многоапертурном космическом радиолокаторе с синтезированной апертурой // Успехи современной радиоэлектроники. 2015. № 5. С. 20−26.
7. Tsokas A., Pardalos P.M., Rysz M., Dipple K. SAR data applications in earth observation: An overview // Expert Systems with Applications. 2022. V. 205. P. 117342. DOI 10.1016/j.eswa.2022.117342.
8. Moreira A., Prats-Iraola P., Younis M., Krieger G., Hajnsek I., Papathanassiou K.P. A tutorial on synthetic aperture radar // IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. 2013. V. 1. № 1. P. 6−43. DOI 10.1109/MGRS.2013.2248301.
9. Евсеев В.И., Колачев И.О., Титов К.И. Вопросы обеспечения калибровки радиолокационных станций в системах дистанционного зондирования Земли. Информация и космос. СПб.: 2023. № 4. С. 12−24.
10. Вязовкина В.К. Бутылочное горлышко // Большая российская энциклопедия: научно-образовательный портал. URL: https://bigenc.ru/c/butylochnoe-gorlyshko-ffa76b/?v=2876153 (дата обращения: 15.12.2024).
11. Alignment Report for Reference Architectural Model for Industrie 4.0 // Intelligent Manufacturing System Architecture Sino-German Industrie 4.0 / Intelligent Manufacturing Standardisation Sub-Working Group. URL: https://www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/hm-2018-manufactoring.pdf?__blob=publicationFile&v=1 (дата обращения: 15.12.2024).
12. Basiswissen. RAMI 4.0 // Referenzarchitekturmodell und Industrie 4.0-Komponente - Industrie 4.0. URL: https://www.dinmedia.de/de/publikation/basiswissen-rami-4-0/253488526 (дата обращения: 15.12.2024).
13. Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. ГОСТ Р 59799-2021 // Умное производство. Модель эталонной архитектуры индустрии 4.0 (RAMI 4.0). Smart manufacturing. Reference architecture model industry 4.0 (RAMI4.0). URL: https://protect.gost.ru/document1.aspx?control=31&baseC=6&page=0&month=12&year=2024&search=%D0%93%D0% 9E%D0%A1%D0%A2%20%D0%A0%2059799%E2%80%942021&id=241695 (дата обращения: 15.12.2024).
14. Higgins JPT, Thomas J., Chandler J., Cumpston M., Li T., Page MJ, Welch VA (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions version 6.5 (updated August 2024). Cochrane. 2024. Available from www.training.cochrane.org/handbook; https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-10 (дата обращения: 15.12.2024).
15. Meghanathan N. Principal component analysis of link prediction scores to propose a binary classification model for the betweenness of edges in complex networks. Soc. Netw. Anal. Min. 15, 8 (2025). https://doi.org/10.1007/s13278-025-01438-7(дата обращения: 11.02.2025).
16. STANDARDIZATION COUNCIL INDUSTRIE. 4.0 2023: German Standardization Roadmap Industrie 4.0 ED5 Version 5 // Die erste Adresse für die Normung der Zukunft - Standardization Council Industrie 4.0. URL: https://www.sci40.com/ (дата обращения: 15.12.2024).
17. Yong Zhang, Ming Sheng, Rui Zhou, Ye Wang, Guangjie Han, Han Zhang, Chunxiao Xing, Jing Dong. HKGB: An Inclusive, Extensible, Intelligent, Semi-auto-constructed Knowledge Graph Framework for Healthcare with Clinicians’ Expertise Incorporated // Information Processing & Management. Elsevier. November 2020. URL: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102324 (дата обращения: 15.12.2024).
18. Harper J. The Extensibility of Knowledge Graphs for Natural Language Understanding // AI Time Journal - Artificial Intelligence, Automation, Work and Business. - July 7, 2022. URL: https://www.aitimejournal.com/the-extensibility-of-knowledge-graphs-for-natural-language-understanding/37438/ (дата обращения: 15.12.2024).
19. SPARQL // SPARQL Query Language A Comprehensive Guide. URL: https://sparql.dev/article/SPARQL_Query_Language_ A_Comprehensive_Guide.html (дата обращения: 15.12.2024).
20. Blohm I., Wortmann F., Legner C. et al. Data products, data mesh, and data fabric. Bus Inf Syst Eng 66. 643−652 (2024). https://doi.org/10.1007/s12599-024-00876-5 (дата обращения: 15.12.2024).
21. Hanssen G.K., Jaatun M.G. (2025). Agile Approaches in Critical Infrastructures. In: Marchesi L. et al. Agile Processes in Software Engineering and Extreme Programming – Workshops. XP 2024. Lecture Notes in Business Information Processing. V. 524. Springer. Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-72781-8_9 (дата обращения: 10.03.2025).
22. Кузнецов Е.А., Иванов В.В. Модель управления трансграничными проектами в строительстве на базе сквозной оценки проектных рисков // Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2024. № 66. С. 279−296. DOI: 10.17223/19988648/66/18. URL: https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001143731 (дата обращения: 18.03.2025).
23. Левин В.И. Логическое моделирование разрывных функций, Пробл. управл., 2005, № 4, 25−29.
24. Левин В.И. Логическое моделирование геометрических объектов и принятия решений. УБС. 2007. выпуск 16. 156−162.
25. Ильичева О.А. Технология логического моделирования и анализа сложных систем // ИВД. 2012. № 4−2.
26. Soldatova E.A., Keller A.V., Zagrebina S.A. Информационно-логическое моделирование в исследованиях неклассических линейных моделей математической физики // J. Comp. Eng. Math., 2021. Т. 8. выпуск 3. С. 14−31. DOI: 10.14529/jcem210302.
27. Колыбенко Е.Н. Разграничение понятий математического и логического моделирования // Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2019. № 3.
28. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Объектно-ориентированный подход. Учебное пособие. СПб.: БХВ-Петербург. 2012. 192 с.: ил. ISBN 5-94157-579-3.
29. Бобков С.П., Бытев Д.О. Моделирование систем: Учеб. пособие. Иван. гос. хим.-технол. ун-т. 2008.
30. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа. 2001.
31. Seventika S.Y., Sukestiyarno Y.L., Scolastika Mariani (2018) Critical thinking analysis based on Facione (2015) Angelo (1995) logical mathematics material of vocational high school (VHS). IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conference Series. V. 983 (2018) 012067. International Conference on Mathematics, Science and Education 2017 (ICMSE2017). DOI: 10.1088/1742-6596/983/1/012067.
32. Harizanov V. (2024). Logic in the History and Philosophy of Mathematical Practice. In: Sriraman B. (eds) Handbook of the History and Philosophy of Mathematical Practice. Springer. V. 1-4: V. 3. P. 1905−1920. 1 January 2024. DOI: 10.1007/978-3-031-40846-5_118.
33. Epstein, Richard L., Szczerba, Leslaw W. Classical Mathematical Logic: The Semantic Foundations of Logic. Princeton University Press: P. 1−522. December 18. 2011. ISBN: 978-140084155-4, 0691123004, 978-069112300-4.
34. Ramanujam R. (2023). Big Ideas from Logic for Mathematics and Computing Education. In: Banerjee M., Sreejith A.V. (eds) Logic and Its Applications. ICLA 2023. Lecture Notes in Computer Science. V. 13963. Springer. DOI: 10.1007/978-3-031-26689-8_6.
35. Charles R. Big ideas and understandings as the foundation for elementary and middle school mathematics (2005) J. Math. Educ. Leadersh., 7 (3). P. 9−24.
36. Aristidou M. Is mathematical logic really necessary in teaching mathematical proofs? Athens Journal of Education. Open Access: V. 7. Issue 1. P. 99−122. February 2020. DOI: 10.30958/aje.7-1-5.
37. Lorenz Halbeisen, Regula Krapf Gödel's. Theorems and Zermelo's Axioms: A Firm Foundation of Mathematics. Springer. P. 1−236. 16 October 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-52279-7.
38. Lima L.B.d. et al. (2023). Mathematical Modeling: A Conceptual Approach of Linear Algebra as a Tool for Technological Applications. In: Iano Y., Saotome O., Kemper Vásquez G.L., Cotrim Pezzuto C., Arthur R., Gomes de Oliveira G. (eds) Proceedings of the 7th Brazilian Technology Symposium (BTSym’21). BTSym 2021. Smart Innovation, Systems and Technologies. V. 207 SIST. P. 239−248. Springer. DOI: 10.1007/978-3-031-04435-9_22.
39. Zaytsev A., Kravchenko V. & Shirapov D. (2024) An approach to logical-mathematical computer modeling of linear and nonlinear dynamical systems. E3S Web Conf. V. 583. 2024. Innovative Technologies for Environmental Science and Energetics (ITESE-2024). Article Number 06014. DOI: 10.1051/e3sconf/202458306014.
40. Wibowo Y.E., Djatmiko R.D., Marwanto A. (2020) Multiple intelligences in welding practice lectures. IOP Publishing Ltd. Journal of Physics: Conference Series. V. 1700. Issue 1. 30 December 2020. Article number 012023. 3rd International Conference on Vocational Education of Mechanical and Automotive Technology. ICoVEMAT 2020. DOI: 10.1088/1742-6596/1700/1/012023.
41. Azinar J.A., Munzir S., Bahrun (2020) Students' logical-mathematical intelligence through the problem-solving approach // Journal of Physics: Conference Series. V. 1460. Issue 1. 3 March 2020. Article number 012024. 1st Annual International Conference on Mathematics. Science and Technology Education. AICMSTE 2019. DOI: 10.1088/1742-6596/1460/1/012024.
42. Silwana A., Sa'Dijah C., Sukoriyanto. (2023) Analogical reasoning of students with logical-mathematical intelligence tendency in solving trigonometry problem // AIP Conference Proceedings. V. 2614. 13 June 2023. Article number 040029. 8th International Conference on Mathematics. Science and Education. ICMSE 2021. DOI: 10.1063/5.0125757.
43. Pathuddin, Linawati, Mubarik, Fadlun, Anggraini. (2022) High logical-mathematical intelligence learner's problem-solving performance on integer operation problem. AIP Conference Proceedings. V. 2577. 13 July 2022. Article number 020048. 6th National Conference on Mathematics and Mathematics Education. SENATIK 2021. DOI: 10.1063/5.0096068.
44. Volchenkov N.G., Popov S.V., Smirnov A.A., Fetisova A.G. A logical modeling system // (2003) Journal of Computer and Systems Sciences International. 42 (2). P. 264−274. ISSN 10642307. URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-9144249315&partnerID=40&md5=b3e58df7add8e9d7a705219f39fdb0f1 (дата обращения: 22.04.2025).
45. Ilicheva V.V., Guda A.N., Shevchuk P.S. Logical Approaches to Anomaly Detection in Industrial Dynamic Processes // (2020) Advances in Intelligent Systems and Computing. 1156 AISC. P. 352−361. Cited 2 times. DOI: 10.1007/978-3-030-50097-9_36. URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85088206552&doi=10.1007%2f978-3-030-50097-9_36&partnerID=40&md5=c5d873596970f2070f60054e1f0e239a (дата обращения: 22.04.2025).
46. M., Hosseinian-Far A., Daneshkhah A., Sedighi T. Mathematical and computational modelling frameworks for integrated sustainability assessment (ISA) // (2017) Strategic Engineering for Cloud Computing and Big Data Analytics. P. 3−27. Cited 22 times. DOI: 10.1007/978-3-319-52491-7_1. URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85019960418&doi=10.1007%2f978-3-319-52491-7_1&partnerID=40&md5=e1a7018731b81dc0c77d45b8eae43483 (дата обращения: 22.04.2025).
47. Frechtling J.A. Logic Models // (2015) International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences: Second Edition. P. 299−305. Cited 6 times. DOI: 10.1016/B978-0-08-097086-8.10549-5. URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85043439160&doi=10.1016 %2fB978-0-08-097086-8.10549-5&partnerID=40&md5=ecfb994fe17dfe34f54c89dc75142401 (дата обращения: 22.04.2025).
48. Wu H., Shen J., Jones J., Gao X., Zheng Y., Krenn H.Y. Using logic model and visualization to conduct portfolio evaluation // (2019) Evaluation and Program Planning. 74. P. 69−75. Cited 2 times. DOI: 10.1016/j.evalprogplan.2019.02.011. URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85062438560&doi=10.1016%2fj.evalprogplan.2019.02.011&partnerID =40&md5=65d3076e47785b9e6047602f42c66961 (дата обращения: 22.04.2025).
49. Arefiev I.B., Afanaseva O.V. Implementation of Control and Forecasting Problems of Human-Machine Complexes on the Basis of Logic-Reflexive Modeling // (2022) Lecture Notes in Networks and Systems. 442 LNNS. P. 187−197. DOI: 10.1007/978-3-030-98832-6_17. URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85128915566&doi=10.1007%2f978-3-030-98832-6_17&partnerID=40&md5=103a76c22d0ba2b013747d60a2531999 (дата обращения: 22.04.2025).
50. Niyato Dusit (Tao) - Author details - Scopus [Электронный ресурс]. URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId =8919714700 (дата обращения: 18.04.2025).
51. TELECOMMUNICATION STANDARDIZATION SECTOR OF ITU. SERIES Y: GLOBAL INFORMATION INFRASTRUCTURE, INTERNET PROTOCOL ASPECTS, NEXT-GENERATION NETWORKS, INTERNET OF THINGS AND SMART CITIES. IMT-2020 network management and orchestration framework URL: https://www.itu.int/rec/T-REC-Y.3111/en (дата обращения: 23.03.2025).
52. Gao Z., Wang D., Niyato G., Karagiannidis K., Chen S. Deep Joint Semantic Coding and Beamforming for Near-Space Airship-Borne Massive MIMO Network // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. V. 43. № 1. P. 260−278. Jan. 2025. doi: 10.1109/JSAC.2024.3460084. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10680080 (дата обращения: 19.04.2025).
53. Gong Y., Yao H., Xiong Z., Chen C.L.P., Niyato D. Blockchain-Aided Digital Twin Offloading Mechanism in Space-Air-Ground Networks // IEEE Transactions on Mobile Computing. V. 24. № 1. P. 183−197. Jan. 2025. doi: 10.1109/TMC.2024.3455417. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10668860 (дата обращения: 19.04.2025).
54. Jia Ziyea, Cao Yilua, He Lijunc, Wu Qihuia, Zhu Qiuminga, Niyato Dusitd, Han Zhue Service Function Chain Dynamic Scheduling in Space-Air-Ground Integrated Networks // IEEE Transactions on Vehicular Technology. doi: 10.1109/TVT.2025.3543259. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10899883 (дата обращения: 19.04.2025).
55. Wang Z., Sun G., Wang Y., Yu F. and Niyato D. Cluster-Based Multi-Agent Task Scheduling for Space-Air-Ground Integrated Networks // IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. doi: 10.1109/TCCN.2025.3553297. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10935306 (дата обращения: 19.04.2025).
56. Liu Y.; Dai H.-N.; Wang Q.; Pandey O.J.; Fu Y.; Zhang N.; Niyato D.; Lee C.C. Space-Air-Ground Integrated Networks: Spherical Stochastic Geometry-Based Uplink Connectivity Analysis // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. V. 42. № 5. P. 1387−1402. May 2024. doi: 10.1109/JSAC.2024.3365891. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10438999 (дата обращения: 19.04.2025).
57. Asheralieva A., Niyato D. and Wei X. Ultrareliable Low-Latency Slicing in Space–Air–Ground Multiaccess Edge Computing Networks for Next-Generation Internet of Things and Mobile Applications // IEEE Internet of Things Journal. V. 11. № 3. P. 3956−3978. 1 Feb.1. 2024. doi: 10.1109/JIOT.2023.3298789. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10194288 (дата обращения: 19.04.2025).
58. Ruichen Zhang, Hongyang Du, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Abbas Jamalipour, Ping Zhang, Dong In Kim. Generative AI for Space-Air-Ground Integrated Networks // IEEE Wireless Communications. V. 31. № 6. P. 10−20. December 2024. doi: 10.1109/MWC.016.2300547. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10670196 (дата обращения: 19.04.2025).
59. Li J.;Sun G.; Wu Q.; Niyato D.; Kang J.; Jamalipour A.; Leung V.C.M. Collaborative Ground-Space Communications via Evolutionary Multi-Objective Deep Reinforcement Learning // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. V. 42. № 12. P. 3395−3411. Dec. 2024. doi: 10.1109/JSAC.2024.3459029. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10679228 (дата обращения: 19.04.2025).
60. Du J.; Wang J.; Sun A.; Qu J.; Zhang J.; Wu C.; Niyato D. Joint Optimization in Blockchain- and MEC-Enabled Space–Air–Ground Integrated Networks // IEEE Internet of Things Journal. V. 11. № 19. P. 31862−31877. 1 Oct.1. 2024. doi: 10.1109/JIOT.2024.3421529. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10579794 (дата обращения: 19.04.2025).
61. Zhang Y.; Gao X.; Yuan H.; Yang K.; Kang J.; Wang P.; Niyato D. Joint UAV Trajectory and Power Allocation With Hybrid FSO/RF for Secure Space–Air–Ground Communications // IEEE Internet of Things Journal. V. 11. № 19. P. 31407−31421. 1 Oct.1. 2024. doi: 10.1109/JIOT.2024.3419264. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10572013 (дата обращения: 19.04.2025).
62. Xu M.; Niyato D.; Xiong Z.; Kang J.; Cao X.; Shen X.S.; Miao C. Quantum-Secured Space-Air-Ground Integrated Networks: Concept, Framework, and Case Study // IEEE Wireless Communications. V. 30. № 6. P. 136−143. December 2023. doi: 10.1109/MWC.008.2200163. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9915359 (дата обращения: 19.04.2025).
63. Montazeri M., Kebriaei H., Araabi B.N., Kang J., Niyato D. Distributed Mechanism Design in Continuous Space for Federated Learning Over Vehicular Networks // IEEE Transactions on Vehicular Technology. V. 72. № 4. P. 4196−4206. April 2023. doi: 10.1109/TVT.2022.3215775. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9925078 (дата обращения: 19.04.2025).
64. Du H.; Wang J.; Niyato D.; Kang J.; Xiong Z.; Kim D.I.; Soong B.H. Performance Analysis of Free-Space Information Sharing in Full-Duplex Semantic Communications // GLOBECOM 2023−2023 IEEE Global Communications Conference. Kuala Lumpur, Malaysia. 2023. P. 1579−1585. doi: 10.1109/GLOBECOM54140.2023.10437487. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document /10437487 (дата обращения: 19.04.2025).
65. Gong Y., Yao H., Xiong Z., Guo S., Yu F.R, Niyato D. Computation Offloading and Energy Harvesting Schemes for Sum Rate Maximization in Space-Air-Ground Networks // GLOBECOM 2022−2022 IEEE Global Communications Conference. Rio de Janeiro. Brazil. 2022. P. 3941−3946. doi: 10.1109/GLOBECOM48099.2022.10001418. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document /10001418 (дата обращения: 19.04.2025).
66. Kaewpuang R., Xu M., Niyato D., Yu H., Xiong Z. Resource Allocation in Quantum Key Distribution (QKD) for Space-Air-Ground Integrated Networks // 2022 IEEE 27th International Workshop on Computer Aided Modeling and Design of Communication Links and Networks (CAMAD). Paris, France. 2022. P. 71−76. doi: 10.1109/CAMAD55695.2022.9966894. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9966894 (дата обращения: 19.04.2025).
67. Xuelin Cao, Bo Yang, Chongwen Huang, Chau Yuen, Yan Zhang, Dusit Niyato, Zhu Han. Converged Reconfigurable Intelligent Surface and Mobile Edge Computing for Space Information Networks // IEEE Network. V. 35. № 4. P. 42−48. July/August 2021. doi: 10.1109/MNET.011.2100049. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9520318 (дата обращения: 19.04.2025).
68. Niyato D.; Hossain E.; Wavegedara K.C., Bhargava V. Queue-Aware Power Allocation for Space-Time Block Coded MIMO Systems // 2007 IEEE Wireless Communications and Networking Conference. Hong Kong, China. 2007. P. 2200−2204. doi: 10.1109/WCNC.2007.411. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/4224656 (дата обращения: 19.04.2025).
69. Pedrycz, Witold - Author details – Scopus [Электронный ресурс]. URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId =56854903200 (дата обращения: 18.04.2025).
70. Sathya D., Saravanan G., Thangamani R. Fuzzy Logic and Its Applications in Mechatronic Control Systems (2024). Computational Intelligent Techniques in Mechatronics. P. 211−241. Cited 1 times. DOI: 10.1002/9781394175437.ch7 URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781394175437.ch7 (дата обращения: 24.05.2025).
71. Xuemei Jiang, Yangyang Guo, Yue Zhang, Yanjie Song, Witold Pedrycz, Lining Xing. An evolutionary task scheduling algorithm using fuzzy fitness evaluation method for communication satellite network // Swarm and Evolutionary Computation. V. 92. 2025. Article number 101830. ISSN 2210-6502. DOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2024.101830. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650224003687 (дата обращения: 03.05.2025).
72. Song Y., Ou J., Pedrycz W., Suganthan P.N., Wang X., Xing L., Zhang Y. Generalized Model and Deep Reinforcement Learning-Based Evolutionary Method for Multitype Satellite Observation Scheduling // (2024) IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. V. 54. № 4. P. 2576−2589. April 2024. DOI: 10.1109/TSMC.2023.3345928. URL: https://ieeexplore.ieee.org /document/10399872 (дата обращения: 03.05.2025).
73. Shi Q., Zhang H., Pedrycz W. Robust Learning-Based Gain-Scheduled Path Following Controller Design for Autonomous Ground Vehicles // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence. V. 8. № 2. P. 1427−1436. April 2024. DOI: 10.1109/TETCI.2023.3349183. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10390541 (дата обращения: 03.05.2025).
74. Chen M., Chun J., Pedrycz W., He Y., Liu X., Wu G. RCM: A Neural Policy Model With Reconstruction Mechanism to Construct a Solution for the Agile Satellite Scheduling Problem // IEEE Transactions on Cybernetics. V. 55. № 4. P. 1941−1953. April 2025. DOI: 10.1109/TCYB.2025.3535777. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10903990 (дата обращения: 03.05.2025).
75. Yingying Ren, Qiuli Li, Yangyang Guo, Witold Pedrycz, Lining Xing, Anfeng Liu, Yanjie Song. A distance similarity-based genetic optimization algorithm for satellite ground network planning considering feeding mode // Expert Systems with Applications. V. 268. 2025. 126303. ISSN 0957-4174. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.126303. URL: https://www.sciencedirect.com/science /article/pii/S0957417424031701 (дата обращения: 03.05.2025).
76. Mao X., Wu G., Fan M., Cao Z. and Pedrycz W. DL-DRL: A Double-Level Deep Reinforcement Learning Approach for Large-Scale Task Scheduling of Multi-UAV // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. V. 22. P. 1028−1044. 2025. DOI: 10.1109/TASE.2024.3358894. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10430091 дата обращения: 03.05.2025).
77. Zhou J., Huang C., Gao C., Wang Y., Pedrycz W. and Yuan G. Reweighted Subspace Clustering Guided by Local and Global Structure Preservation // IEEE Transactions on Cybernetics. V. 55. № 3. P. 1436−1449. March 2025. DOI: 10.1109/TCYB.2025.3526176. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10849778 (дата обращения: 03.05.2025).
78. Zhang C., Oh S.-K., Fu Z. and Pedrycz W. Incremental Fuzzy Clustering-Based Neural Networks Driven With the Aid of Dynamic Input Space Partition and Quasi-Fuzzy Local Models // IEEE Transactions on Cybernetics. V. 54. № 5. P. 2978−2991. May 2024. DOI: 10.1109/TCYB.2022.3228303. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10002859 (дата обращения: 03.05.2025).
79. Wu G., Xiang Z., Wang Y., Gu Y., Pedrycz W. Improved Adaptive Large Neighborhood Search Algorithm Based on the Two-Stage Framework for Scheduling Multiple Super-Agile Satellites // (2024) IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 60 (5). P. 7185−7200. Cited 7 times. DOI: 10.1109/TAES.2024.3416427. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10564178 (дата обращения: 05.05.2025).
80. Song Y., Suganthan P.N., Pedrycz W., Yan R., Fan D., Zhang Y., "Energy-Efficient Satellite Range Scheduling Using a Reinforcement Learning-Based Memetic Algorithm // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. V. 60. № 4. P. 4073−4087. Aug. 2024. DOI: 10.1109/TAES.2024.3371964. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10463527 (дата обращения: 05.05.2025).
81. Song Y., Ou J., Suganthan P.N., Pedrycz W., Yang Q., Xing L. Learning Adaptive Genetic Algorithm for Earth Electromagnetic Satellite Scheduling // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. V. 59. № 6. P. 9010−9025. Dec. 2023. DOI: 10.1109/TAES.2023.3312626. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10241983 (дата обращения: 05.05.2025).
82. Hu X., Liu X., Pedrycz W., Liao Q., Shen Y., Li Y., Wang S., "Multi-View Fuzzy Classification With Subspace Clustering and Information Granules // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. V. 35. № 11. P. 11642−11655. 1 Nov. 2023. DOI: 10.1109/TKDE.2022.3231929. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9999253 (дата обращения: 05.05.2025).
83. Han P., Guo Y., Wang P., Li C., Pedrycz W. Optimal Orbit Design and Mission Scheduling for Sun-Synchronous Orbit On-Orbit Refueling System // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. V. 59. № 5. P. 4968−4983. Oct. 2023. DOI: 10.1109/TAES.2023.3247552. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10075629 (дата обращения: 05.05.2025).
84. Wu G., Mao X., Chen Y., Wang X., Liao W., Pedrycz W. Coordinated Scheduling of Air and Space Observation Resources via Divide-and-Conquer Framework and Iterative Optimization // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. V. 59. № 4. P. 3631−3642. Aug. 2023. DOI: 10.1109/TAES.2022.3228832.URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9983510 (дата обращения: 05.05.2025).
85. Liu H., Wu G., Zhou L., Pedrycz W., Suganthan P.N. Tangent-Based Path Planning for UAV in a 3-D Low Altitude Urban Environment // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. V. 24. № 11. P. 12062−12077. Nov. 2023. DOI: 10.1109/TITS.2023.3285568.URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10159549 (дата обращения: 05.05.2025).
86. Shu Z., Song A., Wu G., Pedrycz W. Variable Reduction Strategy Integrated Variable Neighborhood Search and NSGA-II Hybrid Algorithm for Emergency Material Scheduling // Complex System Modeling and Simulation. V. 3. № 2. P. 83−101. June 2023. DOI: 10.23919/CSMS.2023.0006.URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10158517 (дата обращения: 05.05.2025).
87. Li J., Wu G., Liao T., Fan M., Mao X., Pedrycz W. Task Scheduling Under a Novel Framework for Data Relay Satellite Network via Deep Reinforcement Learning // IEEE Transactions on Vehicular Technology. V. 72. № 5. P. 6654−6668. May 2023. DOI: 10.1109/TVT.2022.3233358. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10004750 (дата обращения: 05.05.2025).
88. Huangke Chen, Xin Zhang, Ling Wang, Lining Xing, Witold Pedrycz. Resource-constrained self-organized optimization for near-real-time offloading satellite earth observation big data // (2022). Knowledge-Based Systems. V. 253. 11 October 2022. Article number 109496. ISSN 0950-7051. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109496. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705122007481 (дата обращения: 05.05.2025).
89. Wu G., Luo Q., Zhu Y., Chen X., Feng Y., Pedrycz W. Flexible Task Scheduling in Data Relay Satellite Networks // (2022) IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. V. 58. № 2. P. 1055−1068. April 2022. DOI: 10.1109/TAES.2021.3115587. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9548803 (дата обращения: 05.05.2025).
90. Zuo H., Lu J., Zhang G., Pedrycz W. Fuzzy Rule-Based Domain Adaptation in Homogeneous and Heterogeneous Spaces // (2019). in IEEE Transactions on Fuzzy Systems. V. 27. № 2. P. 348−361. Feb. 2019. DOI: 10.1109/TFUZZ.2018.2853720. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8408532 (дата обращения: 05.05.2025).
91. Xu K., Pedrycz W., Li Z., Nie W. High-Accuracy Signal Subspace Separation Algorithm Based on Gaussian Kernel Soft Partition // (2019), IEEE Transactions on Industrial Electronics. V. 66. № 1. P. 491−499. Jan. 2019. DOI: 10.1109/TIE.2018.2823666. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8331919 (дата обращения: 05.05.2025).
92. Liu S., Pedrycz W., Gacek A., Dai Y. A two-phase method of forming a granular representation of signals // (2017). Signal Processing. V. 141. December 2017. P. 1−15. ISSN 0165-1684. DOI: 10.1016/j.sigpro.2017.05.026. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168417301974 (дата обращения: 05.05.2025).
93. Zhu X., Pedrycz W., Li Z. A Design of Granular Takagi–Sugeno Fuzzy Model Through the Synergy of Fuzzy Subspace Clustering and Optimal Allocation of Information Granularity // (2018) IEEE Transactions on Fuzzy Systems. V. 26. № 5. P. 2499−2509. Oct. 2018. DOI: 10.1109/TFUZZ.2018.2813314. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8309423 (дата обращения: 06.05.2025).
94. Wu G., Wang H., Pedrycz W., Li H., Wang L. Satellite observation scheduling with a novel adaptive simulated annealing algorithm and a dynamic task clustering strategy // (2017). Computers & Industrial Engineering. V. 113. P. 576−588. ISSN 0360-8352. DOI: 10.1016/j.cie.2017.09.050. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360835217304679 (дата обращения: 06.05.2025).
95. Sengupta S., Das S., Nasir M., Vasilakos A.V., Pedrycz W. An Evolutionary Multiobjective Sleep-Scheduling Scheme for Differentiated Coverage in Wireless Sensor Networks // (2012) IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part C (Applications and Reviews). V. 42. № 6. P. 1093−1102. Nov. 2012. DOI: 10.1109/TSMCC.2012.2196996. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6330048 (дата обращения: 06.05.2025).
96. Nobuhara H., Hirota K., Di Martino F., Pedrycz W., Sessa S. Fuzzy Relation Equations for Compression/Decompression Processes of Colour Images in the RGB and YUV Colour Spaces // (2005) Fuzzy Optimization and Decision Making. V. 4. № 3. P. 235−246. DOI: 10.1007/s10700-005-1892-1. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10700-005-1892-1 (дата обращения: 06.05.2025).
97. Nobuhara H., Pedrycz W., Hirota K. Relational image compression: optimizations through the design of fuzzy coders and YUV color space // (2005). Soft Computing. V. 9. № 6. P. 471−479. DOI: 10.1007/s00500-004-0366-7. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00500-004-0366-7 (дата обращения: 06.05.2025).
98. Qiao, Junfei - Author details – Scopus. URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=9634105900 (дата обращения: 18.04.2025).
99. Президент России // Заседание Совета по стратегическому развитию и национальным проектам. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/75762 (дата обращения: 05.12.2024).
100. Первый канал: Новости. Видео. Телепрограмма. Прямой эфир // В России на реализацию национальных проектов из бюджета выделят свыше 40 триллионов рублей. Новости. Первый канал // URL: https://www.1tv.ru/news/2024-12-05/494647-v_rossii_na_realizatsiyu_natsionalnyh_proektov_iz_byudzheta_vydelyat_svyshe_40_trillionov_rubley (дата обращения: 05.12.2024).
101. Президент России // Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 г. № 309. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/50542 (дата обращения: 07.12.2024).
102. Конопацкий Е.В., Шпиньков В.А., Бездитный А.А. Математическое моделирование напряженно-деформированного состояния цилиндрической оболочки мембранного покрытия с подкрепляющим хэлементом // Вестник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитектура». 2022. Т. 22. № 4. С. 57−65. DOI: 10.14529/build220406.
103. Першин И.М., Веселов Г.Е., Аппроксимационные модели передаточных функций распределенных объектов // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 7 (168). С. 126−138.
104. Simon K., The Digital 2024 Global Overview Report – Datareportal.com. 31 January 2024. URL: https://datareportal.com/reports/digital-2024-global-overview-report (дата обращения: 07.12.2024).
105. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: учебник для вузов. Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ им. В.И. Ульянова (Ленина)". 7-е изд. Москва: Юрайт, 2022. 343 с. (Высшее образование). Список лит.: С. 340. ISBN 978-5-9916-3916-3.
106. Ерженин Р.В. Индуктивный и системный подходы к моделированию государственной интегрированной информационной системы // SAEC. 2024. № 2. С. 274−282. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id 24-174.
107. Астраханцева И.А., Горев С.В., Астраханцев Р.Г. Системный подход к анализу фрактальной природы сложных технических систем // Известия ВУЗов ЭФиУП. 2023. № 3 (57). С. 89−97. DOI: 10.6060/ivecofin.2023573.657.
108. Сулейманова Д.О., Магомаев Т.Р. РОЛЬ CHATGPT В НАУКЕ О ДАННЫХ // Общество, экономика, управление. 2023. № 2. С. 48−54. DOI: 10.47475/2618-9852-2023-8-2-48-54.
109. Долгий П.С. ПРОГРАММНЫЕ ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ ГИС-ПРОЕКТА «ГЕОДИНАМИКА И ТЕХНОГЕНЕЗ БЕЛАРУСИ» // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия F. Строительство. Прикладные науки. 2023. № 1 (33). С. 74−81.
110. Abiteboul S. Querying semi-structured data //Database Theory–ICDT'97: 6th International Conference Delphi. Greece. January 8–10. 1997 Proceedings 6. Springer Berlin Heidelberg. 1997. С. 1−18.
111. Lesbegueries J., Gaio M., Loustau P. Geographical information access for non-structured data //Proceedings of the 2006 ACM symposium on applied computing. 2006. С. 83−89.