http://v.michm.ru/api.php?action=feedcontributions&user=%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2+%D0%90%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D1%80&feedformat=atomWiki - Вклад участника [ru]2024-03-28T14:14:07ZВклад участникаMediaWiki 1.19.23http://v.michm.ru/index.php/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8CБольшие данные 2022 осень2022-09-09T12:08:56Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>09.09.2022 Лекция 1. <br />
<br />
Задание 1: ВСЕМ студентам - завести аккаунт на Yandex (почту)с реальными ФИО<br />
<br />
Задание 2: просмотреть инструкции (в особенности - определения!) [https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/quickstart DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/ Yandex.Cloud]<br />
<br />
Задание 3: сделать любой пример по аналогии с документацией на DataLens<br />
<br />
<br />
Шишко: [https://datalens.yandex/qwygw4qqkwlqh Погода]<br />
<br />
Марьин: [https://datalens.yandex/gmo66ijn3bhu7 Дашборд]<br />
<br />
Сидоров: [https://datalens.yandex/gmp7couprt4e7 Коронавирус]<br />
<br />
Поляков: [https://datalens.yandex.ru/8eh0bvvcx6d2z-datalens-demo-dashboard-v07]<br />
<br />
Фицева: [https://datalens.yandex/lruczq77o0a8c?state=c557b68b135 Дашбор погода]<br />
<br />
Егоров: [https://datalens.yandex/flo6zksjtirw6]<br />
<br />
Басистый: [https://datalens.yandex/39cunfqjta0ou]<br />
<br />
[https://datalens.yandex.ru/gmp7l0z7w7vi7-koronavirus-dashbord Пример]<br />
<br />
Старые материалы: <br />
<br />
8.04.2022<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/aicloud/mlspace/doc-contents.html Ml Sbercloud]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/s3/ug/index.html S3]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/platform-v-kafka-sber-edition/ug/index.html Kafka]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/dli/ug/index.html Data Lake Insight]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/mrs/ug/index.html MapReduce Service]<br />
<br />
<br />
Для проработки 04.04.2022:<br />
<br />
[https://www.striim.com/blog/change-data-capture-cdc-what-it-is-and-how-it-works/ Change Data Capture (CDC): What it is and How it Works]<br />
<br />
[https://biconsult.ru/services/etl-i-elt-5-osnovnyh-otlichiy ETL и ELT: 5 основных отличий]<br />
<br />
[https://medium.com/whatnot-engineering/building-a-modern-data-stack-at-whatnot-afc1d03c3f9m Building a Modern Data Stack at Whatnot]<br />
<br />
[https://engineering.grab.com/real-time-data-ingestion Real-time data ingestion in Grab]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/data-lake Data Lake]<br />
<br />
[https://towardsdatascience.com/the-key-feature-behind-lakehouse-data-architecture-c70f93c6866f The Key Feature Behind Lakehouse Data Architecture]<br />
<br />
<br />
Для проработки 28.03.2022:<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/spark Spark]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/yarn YARN]<br />
<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/hdfs HDFS]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/cassandra Cassandra]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/kafka Kafka]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=3h6VWJLK31U Ролик Spark]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=sVA-jJvhoME Hadoop]<br />
<br />
-----<br />
<br />
<br />
Azure:<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=uWIT6kDq7s4 Machine Learning in Azure 1 часть 1]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=O86mibwJpXU Machine Learning in Azure 1 часть 2]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=lwWk64lqKbk Machine Learning in Azure 2]<br />
<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=0nnC8MCHInk Machine Learning in Azure 3]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Лекции и общие задания<br />
<br />
07.02.2022 Лекция 1. <br />
<br />
Задание 1: ВСЕМ студентам - завести аккаунт на Yandex (почту)с реальными ФИО<br />
<br />
Задание 2: просмотреть инструкции (в особенности - определения!) [https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/quickstart DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/ Yandex.Cloud]<br />
<br />
14.02.2022 Занятие по YandexCloud<br />
<br />
Команда: Корсаков, Демин, Тодорич, Глянцев, Луцикова<br />
<br />
Получилось сделать перевод введенного текста на python. Скрипт соединяется с сервисом yandex'а и, пользуясь своими ресурсами, переводит текст возвращая json строку, из которой достается переведенный текст. <br />
Были использованы документации для успешной работы, а именно: <br />
<br />
Для получения IAM-Токена: https://cloud.yandex.ru/docs/iam/operations/iam-token/create<br />
<br />
Соединением с сервисом яндекса: https://cloud.yandex.ru/docs/translate/operations/translate<br />
<br />
Получив IAM-Токен и идентификатор каталога не составило труда дописать скрипт.<br />
<br />
<br />
<br />
Команда: Алешин, Жижин, Кузнецов, Кузьминых, Гакиев, Сафин, Салимов, Иванов<br />
<br />
При работе через сайт не принимает файл .wav (ошибка 400)<br />
<br />
С помощью команды yc iam create-token в cmd получили IAM-Токен.<br />
Из каталога скопировали его идентификатор.<br />
С помощью примера использования API получилось достать из файла расширения .pcm текст(https://cloud.yandex.ru/docs/speechkit/stt/api/streaming-examples). С файлами другого расширения результата получить не удалось.<br />
<br />
<br />
Команда: Битарова, Перминова, Суржикова, Счастливая<br />
<br />
Работали с Yandex Translate. Перевод текста осуществлялся на python.<br />
<br />
Во-первых, мы нашли OAuth-токен, который впоследствии обменяли на нужный нам IAM-токен. Обмен осуществлялся с помощью Windows PowerShell. Далее нужный программный код, для перевода текста, мы загрузили в онлайн-компилятор. Было проведено 2 запроса: с английского языка на русский, и наоборот - с русского на английский.<br />
Оба запроса выполнились успешно: показывался перевод слова и с какого языка было переведено.<br />
<br />
Ссылка на скрины с кодом и результатом его выполнения:https: https://disk.yandex.ru/d/83ljw6TT0IhNgA<br />
<br />
<br />
Команда: Магеррамов, Киселева, Колесников, Лапина<br />
<br />
Работа с Yandex Speechkit. Cоздан платежный аккаунт, с помощью Windows PowerShell получен IAM-токен для дальнейшей работы с сервисом. На языке программирования python написана программа, позволяющая переводить полученный на вход текст в аудиофайл формата .raw. Планировалось внутри программы конвертировать формат .raw в .wav с помощью утилиты sox, рекомендуемой YandexCloud. По какой-то причине конвертация не работает, но для проверки результата была скачана сторонняя программа, позволяющая изменить формат и прослушать аудиозапись.<br />
<br />
Код программы и рабочая аудиозапись по ссылке на диске: https://drive.google.com/drive/folders/1tMqvjJgG_8OG9VOKjp1BEZBrQ9CSR3eR?usp=sharing<br />
<br />
Azure: проработаны обучающие видео по курсу машинного обучения в среде Azure<br />
<br />
Проработаны большие данные (базы данных), такие как: Spark, Yarn, Cassandra и другие. <br />
Выявлены ряды плюсов и минусов каждой из баз данных (архитектурные особенности, компонентность,<br />
клиентоориентированность и, непосредственно, функционал)<br />
<br />
Объектное хранилище: познакомились с облаком Sber Cloud. В S3 можно хранить данные в любом формате, будь то аудио или видео файлы, документы, электронные письма, персональные данные, резервные копии, образы виртуальных машин, данные для работы приложений, BigData и так далее. При этом данные хранятся в исходном формате, без каких-либо преобразований.<br />
<br />
Стоит отметить, что данные в хранилище размещаются в виде объектов в плоском адресном пространстве (без иерархии) — это позволяет приложениям быстрее получать доступ к объектам и работать с хранилищем по протоколу HTTP/HTTPS, - несомненный плюс данной структуры.<br />
<br />
Познакомились и проработали информацию о программном продукте Platform V Kafka, который предназначен для автоматизации развертывания, масштабирования контейнеризированных приложений и управления ими с использованием платформы Kubernetes путем предоставления REST API (то есть программный интерфейс приложений, описание способов для обмена данными между приложениями). <br />
<br />
Об архитектурной организации сбербанка подробнее рассказал работник из данной организации. Глубже посвятил в структуру базы данных, рассказал подробнее о сервисах обработки и анализа больших данных, работающих на базе системы Apache Spark (Data Lake Insight (DLI)). Также был затронут MapReduce Service (MRS) — надежная, безопасная и простая в использовании платформа корпоративного уровня для хранения, обработки и анализа больших данных.<br />
<br />
<br />
Успехи выполнения:<br />
<br />
<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/pricing Правила тарификации для DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/security/ Настройки прав доступа]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/public-talks вебинары]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/tutorials/ Руководства]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/concepts/ Понятия и конфигурации]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8CБольшие данные 2022 осень2022-09-09T12:08:40Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>09.09.2022 Лекция 1. <br />
<br />
Задание 1: ВСЕМ студентам - завести аккаунт на Yandex (почту)с реальными ФИО<br />
<br />
Задание 2: просмотреть инструкции (в особенности - определения!) [https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/quickstart DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/ Yandex.Cloud]<br />
<br />
Задание 3: сделать любой пример по аналогии с документацией на DataLens<br />
<br />
<br />
Шишко: [https://datalens.yandex/qwygw4qqkwlqh Погода]<br />
<br />
Марьин: [https://datalens.yandex/gmo66ijn3bhu7 Дашборд]<br />
<br />
Сидоров: [https://datalens.yandex/gmp7couprt4e7 Коронавирус]<br />
<br />
Поляков: [https://datalens.yandex.ru/8eh0bvvcx6d2z-datalens-demo-dashboard-v07]<br />
<br />
Фицева: [https://datalens.yandex/lruczq77o0a8c?state=c557b68b135 Дашбор погода]<br />
<br />
Егоров: [https://datalens.yandex/flo6zksjtirw6]<br />
Басистый: [https://datalens.yandex/39cunfqjta0ou]<br />
<br />
[https://datalens.yandex.ru/gmp7l0z7w7vi7-koronavirus-dashbord Пример]<br />
<br />
Старые материалы: <br />
<br />
8.04.2022<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/aicloud/mlspace/doc-contents.html Ml Sbercloud]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/s3/ug/index.html S3]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/platform-v-kafka-sber-edition/ug/index.html Kafka]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/dli/ug/index.html Data Lake Insight]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/mrs/ug/index.html MapReduce Service]<br />
<br />
<br />
Для проработки 04.04.2022:<br />
<br />
[https://www.striim.com/blog/change-data-capture-cdc-what-it-is-and-how-it-works/ Change Data Capture (CDC): What it is and How it Works]<br />
<br />
[https://biconsult.ru/services/etl-i-elt-5-osnovnyh-otlichiy ETL и ELT: 5 основных отличий]<br />
<br />
[https://medium.com/whatnot-engineering/building-a-modern-data-stack-at-whatnot-afc1d03c3f9m Building a Modern Data Stack at Whatnot]<br />
<br />
[https://engineering.grab.com/real-time-data-ingestion Real-time data ingestion in Grab]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/data-lake Data Lake]<br />
<br />
[https://towardsdatascience.com/the-key-feature-behind-lakehouse-data-architecture-c70f93c6866f The Key Feature Behind Lakehouse Data Architecture]<br />
<br />
<br />
Для проработки 28.03.2022:<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/spark Spark]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/yarn YARN]<br />
<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/hdfs HDFS]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/cassandra Cassandra]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/kafka Kafka]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=3h6VWJLK31U Ролик Spark]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=sVA-jJvhoME Hadoop]<br />
<br />
-----<br />
<br />
<br />
Azure:<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=uWIT6kDq7s4 Machine Learning in Azure 1 часть 1]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=O86mibwJpXU Machine Learning in Azure 1 часть 2]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=lwWk64lqKbk Machine Learning in Azure 2]<br />
<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=0nnC8MCHInk Machine Learning in Azure 3]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Лекции и общие задания<br />
<br />
07.02.2022 Лекция 1. <br />
<br />
Задание 1: ВСЕМ студентам - завести аккаунт на Yandex (почту)с реальными ФИО<br />
<br />
Задание 2: просмотреть инструкции (в особенности - определения!) [https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/quickstart DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/ Yandex.Cloud]<br />
<br />
14.02.2022 Занятие по YandexCloud<br />
<br />
Команда: Корсаков, Демин, Тодорич, Глянцев, Луцикова<br />
<br />
Получилось сделать перевод введенного текста на python. Скрипт соединяется с сервисом yandex'а и, пользуясь своими ресурсами, переводит текст возвращая json строку, из которой достается переведенный текст. <br />
Были использованы документации для успешной работы, а именно: <br />
<br />
Для получения IAM-Токена: https://cloud.yandex.ru/docs/iam/operations/iam-token/create<br />
<br />
Соединением с сервисом яндекса: https://cloud.yandex.ru/docs/translate/operations/translate<br />
<br />
Получив IAM-Токен и идентификатор каталога не составило труда дописать скрипт.<br />
<br />
<br />
<br />
Команда: Алешин, Жижин, Кузнецов, Кузьминых, Гакиев, Сафин, Салимов, Иванов<br />
<br />
При работе через сайт не принимает файл .wav (ошибка 400)<br />
<br />
С помощью команды yc iam create-token в cmd получили IAM-Токен.<br />
Из каталога скопировали его идентификатор.<br />
С помощью примера использования API получилось достать из файла расширения .pcm текст(https://cloud.yandex.ru/docs/speechkit/stt/api/streaming-examples). С файлами другого расширения результата получить не удалось.<br />
<br />
<br />
Команда: Битарова, Перминова, Суржикова, Счастливая<br />
<br />
Работали с Yandex Translate. Перевод текста осуществлялся на python.<br />
<br />
Во-первых, мы нашли OAuth-токен, который впоследствии обменяли на нужный нам IAM-токен. Обмен осуществлялся с помощью Windows PowerShell. Далее нужный программный код, для перевода текста, мы загрузили в онлайн-компилятор. Было проведено 2 запроса: с английского языка на русский, и наоборот - с русского на английский.<br />
Оба запроса выполнились успешно: показывался перевод слова и с какого языка было переведено.<br />
<br />
Ссылка на скрины с кодом и результатом его выполнения:https: https://disk.yandex.ru/d/83ljw6TT0IhNgA<br />
<br />
<br />
Команда: Магеррамов, Киселева, Колесников, Лапина<br />
<br />
Работа с Yandex Speechkit. Cоздан платежный аккаунт, с помощью Windows PowerShell получен IAM-токен для дальнейшей работы с сервисом. На языке программирования python написана программа, позволяющая переводить полученный на вход текст в аудиофайл формата .raw. Планировалось внутри программы конвертировать формат .raw в .wav с помощью утилиты sox, рекомендуемой YandexCloud. По какой-то причине конвертация не работает, но для проверки результата была скачана сторонняя программа, позволяющая изменить формат и прослушать аудиозапись.<br />
<br />
Код программы и рабочая аудиозапись по ссылке на диске: https://drive.google.com/drive/folders/1tMqvjJgG_8OG9VOKjp1BEZBrQ9CSR3eR?usp=sharing<br />
<br />
Azure: проработаны обучающие видео по курсу машинного обучения в среде Azure<br />
<br />
Проработаны большие данные (базы данных), такие как: Spark, Yarn, Cassandra и другие. <br />
Выявлены ряды плюсов и минусов каждой из баз данных (архитектурные особенности, компонентность,<br />
клиентоориентированность и, непосредственно, функционал)<br />
<br />
Объектное хранилище: познакомились с облаком Sber Cloud. В S3 можно хранить данные в любом формате, будь то аудио или видео файлы, документы, электронные письма, персональные данные, резервные копии, образы виртуальных машин, данные для работы приложений, BigData и так далее. При этом данные хранятся в исходном формате, без каких-либо преобразований.<br />
<br />
Стоит отметить, что данные в хранилище размещаются в виде объектов в плоском адресном пространстве (без иерархии) — это позволяет приложениям быстрее получать доступ к объектам и работать с хранилищем по протоколу HTTP/HTTPS, - несомненный плюс данной структуры.<br />
<br />
Познакомились и проработали информацию о программном продукте Platform V Kafka, который предназначен для автоматизации развертывания, масштабирования контейнеризированных приложений и управления ими с использованием платформы Kubernetes путем предоставления REST API (то есть программный интерфейс приложений, описание способов для обмена данными между приложениями). <br />
<br />
Об архитектурной организации сбербанка подробнее рассказал работник из данной организации. Глубже посвятил в структуру базы данных, рассказал подробнее о сервисах обработки и анализа больших данных, работающих на базе системы Apache Spark (Data Lake Insight (DLI)). Также был затронут MapReduce Service (MRS) — надежная, безопасная и простая в использовании платформа корпоративного уровня для хранения, обработки и анализа больших данных.<br />
<br />
<br />
Успехи выполнения:<br />
<br />
<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/pricing Правила тарификации для DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/security/ Настройки прав доступа]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/public-talks вебинары]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/tutorials/ Руководства]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/concepts/ Понятия и конфигурации]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_2022_%D0%BE%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%8CБольшие данные 2022 осень2022-09-09T12:05:56Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>09.09.2022 Лекция 1. <br />
<br />
Задание 1: ВСЕМ студентам - завести аккаунт на Yandex (почту)с реальными ФИО<br />
<br />
Задание 2: просмотреть инструкции (в особенности - определения!) [https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/quickstart DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/ Yandex.Cloud]<br />
<br />
Задание 3: сделать любой пример по аналогии с документацией на DataLens<br />
<br />
<br />
Шишко: [https://datalens.yandex/qwygw4qqkwlqh Погода]<br />
<br />
Марьин: [https://datalens.yandex/gmo66ijn3bhu7 Дашборд]<br />
<br />
Сидоров: [https://datalens.yandex/gmp7couprt4e7 Коронавирус]<br />
<br />
Поляков: [https://datalens.yandex.ru/8eh0bvvcx6d2z-datalens-demo-dashboard-v07]<br />
<br />
Фицева: [https://datalens.yandex/lruczq77o0a8c?state=c557b68b135 Дашбор погода]<br />
<br />
Егоров: [https://datalens.yandex/flo6zksjtirw6]<br />
<br />
[https://datalens.yandex.ru/gmp7l0z7w7vi7-koronavirus-dashbord Пример]<br />
<br />
Старые материалы: <br />
<br />
8.04.2022<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/aicloud/mlspace/doc-contents.html Ml Sbercloud]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/s3/ug/index.html S3]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/platform-v-kafka-sber-edition/ug/index.html Kafka]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/dli/ug/index.html Data Lake Insight]<br />
<br />
[https://docs.sbercloud.ru/mrs/ug/index.html MapReduce Service]<br />
<br />
<br />
Для проработки 04.04.2022:<br />
<br />
[https://www.striim.com/blog/change-data-capture-cdc-what-it-is-and-how-it-works/ Change Data Capture (CDC): What it is and How it Works]<br />
<br />
[https://biconsult.ru/services/etl-i-elt-5-osnovnyh-otlichiy ETL и ELT: 5 основных отличий]<br />
<br />
[https://medium.com/whatnot-engineering/building-a-modern-data-stack-at-whatnot-afc1d03c3f9m Building a Modern Data Stack at Whatnot]<br />
<br />
[https://engineering.grab.com/real-time-data-ingestion Real-time data ingestion in Grab]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/data-lake Data Lake]<br />
<br />
[https://towardsdatascience.com/the-key-feature-behind-lakehouse-data-architecture-c70f93c6866f The Key Feature Behind Lakehouse Data Architecture]<br />
<br />
<br />
Для проработки 28.03.2022:<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/spark Spark]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/yarn YARN]<br />
<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/hdfs HDFS]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/cassandra Cassandra]<br />
<br />
[https://www.bigdataschool.ru/wiki/kafka Kafka]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=3h6VWJLK31U Ролик Spark]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=sVA-jJvhoME Hadoop]<br />
<br />
-----<br />
<br />
<br />
Azure:<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=uWIT6kDq7s4 Machine Learning in Azure 1 часть 1]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=O86mibwJpXU Machine Learning in Azure 1 часть 2]<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=lwWk64lqKbk Machine Learning in Azure 2]<br />
<br />
<br />
[https://www.youtube.com/watch?v=0nnC8MCHInk Machine Learning in Azure 3]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Лекции и общие задания<br />
<br />
07.02.2022 Лекция 1. <br />
<br />
Задание 1: ВСЕМ студентам - завести аккаунт на Yandex (почту)с реальными ФИО<br />
<br />
Задание 2: просмотреть инструкции (в особенности - определения!) [https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/quickstart DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/ Yandex.Cloud]<br />
<br />
14.02.2022 Занятие по YandexCloud<br />
<br />
Команда: Корсаков, Демин, Тодорич, Глянцев, Луцикова<br />
<br />
Получилось сделать перевод введенного текста на python. Скрипт соединяется с сервисом yandex'а и, пользуясь своими ресурсами, переводит текст возвращая json строку, из которой достается переведенный текст. <br />
Были использованы документации для успешной работы, а именно: <br />
<br />
Для получения IAM-Токена: https://cloud.yandex.ru/docs/iam/operations/iam-token/create<br />
<br />
Соединением с сервисом яндекса: https://cloud.yandex.ru/docs/translate/operations/translate<br />
<br />
Получив IAM-Токен и идентификатор каталога не составило труда дописать скрипт.<br />
<br />
<br />
<br />
Команда: Алешин, Жижин, Кузнецов, Кузьминых, Гакиев, Сафин, Салимов, Иванов<br />
<br />
При работе через сайт не принимает файл .wav (ошибка 400)<br />
<br />
С помощью команды yc iam create-token в cmd получили IAM-Токен.<br />
Из каталога скопировали его идентификатор.<br />
С помощью примера использования API получилось достать из файла расширения .pcm текст(https://cloud.yandex.ru/docs/speechkit/stt/api/streaming-examples). С файлами другого расширения результата получить не удалось.<br />
<br />
<br />
Команда: Битарова, Перминова, Суржикова, Счастливая<br />
<br />
Работали с Yandex Translate. Перевод текста осуществлялся на python.<br />
<br />
Во-первых, мы нашли OAuth-токен, который впоследствии обменяли на нужный нам IAM-токен. Обмен осуществлялся с помощью Windows PowerShell. Далее нужный программный код, для перевода текста, мы загрузили в онлайн-компилятор. Было проведено 2 запроса: с английского языка на русский, и наоборот - с русского на английский.<br />
Оба запроса выполнились успешно: показывался перевод слова и с какого языка было переведено.<br />
<br />
Ссылка на скрины с кодом и результатом его выполнения:https: https://disk.yandex.ru/d/83ljw6TT0IhNgA<br />
<br />
<br />
Команда: Магеррамов, Киселева, Колесников, Лапина<br />
<br />
Работа с Yandex Speechkit. Cоздан платежный аккаунт, с помощью Windows PowerShell получен IAM-токен для дальнейшей работы с сервисом. На языке программирования python написана программа, позволяющая переводить полученный на вход текст в аудиофайл формата .raw. Планировалось внутри программы конвертировать формат .raw в .wav с помощью утилиты sox, рекомендуемой YandexCloud. По какой-то причине конвертация не работает, но для проверки результата была скачана сторонняя программа, позволяющая изменить формат и прослушать аудиозапись.<br />
<br />
Код программы и рабочая аудиозапись по ссылке на диске: https://drive.google.com/drive/folders/1tMqvjJgG_8OG9VOKjp1BEZBrQ9CSR3eR?usp=sharing<br />
<br />
Azure: проработаны обучающие видео по курсу машинного обучения в среде Azure<br />
<br />
Проработаны большие данные (базы данных), такие как: Spark, Yarn, Cassandra и другие. <br />
Выявлены ряды плюсов и минусов каждой из баз данных (архитектурные особенности, компонентность,<br />
клиентоориентированность и, непосредственно, функционал)<br />
<br />
Объектное хранилище: познакомились с облаком Sber Cloud. В S3 можно хранить данные в любом формате, будь то аудио или видео файлы, документы, электронные письма, персональные данные, резервные копии, образы виртуальных машин, данные для работы приложений, BigData и так далее. При этом данные хранятся в исходном формате, без каких-либо преобразований.<br />
<br />
Стоит отметить, что данные в хранилище размещаются в виде объектов в плоском адресном пространстве (без иерархии) — это позволяет приложениям быстрее получать доступ к объектам и работать с хранилищем по протоколу HTTP/HTTPS, - несомненный плюс данной структуры.<br />
<br />
Познакомились и проработали информацию о программном продукте Platform V Kafka, который предназначен для автоматизации развертывания, масштабирования контейнеризированных приложений и управления ими с использованием платформы Kubernetes путем предоставления REST API (то есть программный интерфейс приложений, описание способов для обмена данными между приложениями). <br />
<br />
Об архитектурной организации сбербанка подробнее рассказал работник из данной организации. Глубже посвятил в структуру базы данных, рассказал подробнее о сервисах обработки и анализа больших данных, работающих на базе системы Apache Spark (Data Lake Insight (DLI)). Также был затронут MapReduce Service (MRS) — надежная, безопасная и простая в использовании платформа корпоративного уровня для хранения, обработки и анализа больших данных.<br />
<br />
<br />
Успехи выполнения:<br />
<br />
<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/pricing Правила тарификации для DataSphere]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/security/ Настройки прав доступа]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/public-talks вебинары]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/tutorials/ Руководства]<br />
<br />
[https://cloud.yandex.ru/docs/datasphere/concepts/ Понятия и конфигурации]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T07:31:30Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
<br />
На данный момент м имеет специализированные решения способные на глубокий анализ трафика и идентификацию приложений. Повысилась скорость работы, улучшились наборы правил. в новых устройствах добавлена тесная интеграция дополнительных возможностей, таких как встроенная глубокая проверка пакетов (DPI), предотвращение вторжений (IPS) и проверка трафика на уровне приложений (Web Application Firewall). Некоторые NGFW также включают проверку зашифрованного трафика TLS/SSL, фильтрацию веб-сайтов, управление пропускной способностью и QoS, антивирусную проверку и интеграцию со сторонними системами управления идентификацией, такими как LDAP, RADIUS и Active Directory.Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность.<br />
Экраны типа NGFW должны поддерживать следующие ключевые функции:<br />
защита сети от постоянных атак со стороны систем, зараженных вредоносным ПО;<br />
все функции, характерные для первого поколения МСЭ;<br />
распознавание типов приложений на основе IPS;<br />
функции инспекции трафика, в том числе приложений;<br />
настраиваемый точный контроль трафика на уровне приложений;<br />
инспекция трафика, шифрование которого выполняется посредством SSL;<br />
поддержка базы описаний приложений и угроз с постоянными обновлениями.<br />
<br />
'''NGFW с активной защитой от угроз'''<br />
<br />
Это модернизированный NGFW , что добавило ему следующий функционал учет контекста, обнаружение на его основе ресурсов, создающих повышенные риски;<br />
автоматизацию функций безопасности для самостоятельной установки политик и управления работой системы, что повышает быстродействие и оперативность отражения сетевых атак;<br />
применение корреляции событий на ПК и в сети, что повышает эффективность обнаружения потенциально вредоносной активности (подозрительной и отвлекающей).<br />
Он предназначен для эффективной защиты от угроз высокой степени сложности.<br />
<br />
'''наиболее популярных продуктов в сегменте NGFW и их основные достоинства'''<br />
<br />
'''BARRACUDA'''<br />
<br />
Среди основных преимуществ продуктов Barracuda CloudGen также можно назвать следующие:<br />
<br />
Балансировка интернет-трафика по нескольким восходящим каналам для минимизации времени простоя и повышения производительности.<br />
<br />
VPN-канал через несколько широкополосных соединений и замена MPLS (multiprotocol label switching).<br />
<br />
До 24 физических каналов связи для создания высокоизбыточных VPN-туннелей.<br />
<br />
Ускоренный доступ к облачным приложениям, таким как Office 365, благодаря динамической расстановке приоритетов над некритическим трафиком.<br />
<br />
Гарантированный доступ пользователей к критически важным приложениям благодаря гранулярному управлению политиками.<br />
<br />
Увеличенная пропускная способность канала за счет встроенной функции сжатия трафика и дедупликации данных.<br />
<br />
'''Palo Alto Networks'''<br />
преимущества:<br />
<br />
RESTful API.<br />
<br />
защита от зашифрованных атак.<br />
<br />
сверхэффективное программное обеспечение с почти 700 специализированными<br />
<br />
'''Бедующие межсетевых экранов'''<br />
<br />
На данный момент идет постепенное улучшение технологий , расширение возможностей анализа трафика и предотвращения атак. Уже рассматривают вариант с внедрение м облачных технологий, что поможет не только увеличить производительность , но и усложнит проведение атак. Это позволит повысить эффективность.<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые экраны. <br />
<br />
'''Источники''': <br />
<br />
1 [https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ ]<br />
<br />
2 [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD]<br />
<br />
3 [https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/ https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/]<br />
<br />
4. [https://ko.com.ua/ngfw_v_chem_preimushhestva_fajrvolov_sleduyushhego_pokoleniya_127672 https://ko.com.ua/ngfw_v_chem_preimushhestva_fajrvolov_sleduyushhego_pokoleniya_127672]<br />
<br />
5. [https://www.osp.ru/lan/2013/02/13034063 https://www.osp.ru/lan/2013/02/13034063]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T07:31:00Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
<br />
На данный момент м имеет специализированные решения способные на глубокий анализ трафика и идентификацию приложений. Повысилась скорость работы, улучшились наборы правил. в новых устройствах добавлена тесная интеграция дополнительных возможностей, таких как встроенная глубокая проверка пакетов (DPI), предотвращение вторжений (IPS) и проверка трафика на уровне приложений (Web Application Firewall). Некоторые NGFW также включают проверку зашифрованного трафика TLS/SSL, фильтрацию веб-сайтов, управление пропускной способностью и QoS, антивирусную проверку и интеграцию со сторонними системами управления идентификацией, такими как LDAP, RADIUS и Active Directory.Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность.<br />
Экраны типа NGFW должны поддерживать следующие ключевые функции:<br />
защита сети от постоянных атак со стороны систем, зараженных вредоносным ПО;<br />
все функции, характерные для первого поколения МСЭ;<br />
распознавание типов приложений на основе IPS;<br />
функции инспекции трафика, в том числе приложений;<br />
настраиваемый точный контроль трафика на уровне приложений;<br />
инспекция трафика, шифрование которого выполняется посредством SSL;<br />
поддержка базы описаний приложений и угроз с постоянными обновлениями.<br />
<br />
'''NGFW с активной защитой от угроз'''<br />
<br />
Это модернизированный NGFW , что добавило ему следующий функционал учет контекста, обнаружение на его основе ресурсов, создающих повышенные риски;<br />
автоматизацию функций безопасности для самостоятельной установки политик и управления работой системы, что повышает быстродействие и оперативность отражения сетевых атак;<br />
применение корреляции событий на ПК и в сети, что повышает эффективность обнаружения потенциально вредоносной активности (подозрительной и отвлекающей).<br />
Он предназначен для эффективной защиты от угроз высокой степени сложности.<br />
<br />
'''наиболее популярных продуктов в сегменте NGFW и их основные достоинства'''<br />
<br />
'''BARRACUDA'''<br />
<br />
Среди основных преимуществ продуктов Barracuda CloudGen также можно назвать следующие:<br />
<br />
Балансировка интернет-трафика по нескольким восходящим каналам для минимизации времени простоя и повышения производительности.<br />
<br />
VPN-канал через несколько широкополосных соединений и замена MPLS (multiprotocol label switching).<br />
<br />
До 24 физических каналов связи для создания высокоизбыточных VPN-туннелей.<br />
<br />
Ускоренный доступ к облачным приложениям, таким как Office 365, благодаря динамической расстановке приоритетов над некритическим трафиком.<br />
<br />
Гарантированный доступ пользователей к критически важным приложениям благодаря гранулярному управлению политиками.<br />
<br />
Увеличенная пропускная способность канала за счет встроенной функции сжатия трафика и дедупликации данных.<br />
<br />
'''Palo Alto Networks'''<br />
преимущества:<br />
<br />
RESTful API.<br />
<br />
защита от зашифрованных атак.<br />
<br />
сверхэффективное программное обеспечение с почти 700 специализированными<br />
<br />
Бедующие межсетевых экранов<br />
<br />
На данный момент идет постепенное улучшение технологий , расширение возможностей анализа трафика и предотвращения атак. Уже рассматривают вариант с внедрение м облачных технологий, что поможет не только увеличить производительность , но и усложнит проведение атак. Это позволит повысить эффективность.<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые экраны. <br />
<br />
'''Источники''': <br />
<br />
1 [https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ ]<br />
<br />
2 [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD]<br />
<br />
3 [https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/ https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/]<br />
<br />
4. [https://ko.com.ua/ngfw_v_chem_preimushhestva_fajrvolov_sleduyushhego_pokoleniya_127672 https://ko.com.ua/ngfw_v_chem_preimushhestva_fajrvolov_sleduyushhego_pokoleniya_127672]<br />
<br />
5. [https://www.osp.ru/lan/2013/02/13034063 https://www.osp.ru/lan/2013/02/13034063]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T07:29:00Z<p>Егоров Александр: cgjcj,ys ghtljndhfnbnm pfibahjdfyst fnfrb</p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
<br />
На данный момент м имеет специализированные решения способные на глубокий анализ трафика и идентификацию приложений. Повысилась скорость работы, улучшились наборы правил. в новых устройствах добавлена тесная интеграция дополнительных возможностей, таких как встроенная глубокая проверка пакетов (DPI), предотвращение вторжений (IPS) и проверка трафика на уровне приложений (Web Application Firewall). Некоторые NGFW также включают проверку зашифрованного трафика TLS/SSL, фильтрацию веб-сайтов, управление пропускной способностью и QoS, антивирусную проверку и интеграцию со сторонними системами управления идентификацией, такими как LDAP, RADIUS и Active Directory.Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность.<br />
Экраны типа NGFW должны поддерживать следующие ключевые функции:<br />
защита сети от постоянных атак со стороны систем, зараженных вредоносным ПО;<br />
все функции, характерные для первого поколения МСЭ;<br />
распознавание типов приложений на основе IPS;<br />
функции инспекции трафика, в том числе приложений;<br />
настраиваемый точный контроль трафика на уровне приложений;<br />
инспекция трафика, шифрование которого выполняется посредством SSL;<br />
поддержка базы описаний приложений и угроз с постоянными обновлениями.<br />
<br />
'''NGFW с активной защитой от угроз'''<br />
<br />
Это модернизированный NGFW , что добавило ему следующий функционал учет контекста, обнаружение на его основе ресурсов, создающих повышенные риски;<br />
автоматизацию функций безопасности для самостоятельной установки политик и управления работой системы, что повышает быстродействие и оперативность отражения сетевых атак;<br />
применение корреляции событий на ПК и в сети, что повышает эффективность обнаружения потенциально вредоносной активности (подозрительной и отвлекающей).<br />
Он предназначен для эффективной защиты от угроз высокой степени сложности.<br />
<br />
'''наиболее популярных продуктов в сегменте NGFW и их основные достоинства'''<br />
<br />
'''BARRACUDA'''<br />
<br />
Среди основных преимуществ продуктов Barracuda CloudGen также можно назвать следующие:<br />
<br />
Балансировка интернет-трафика по нескольким восходящим каналам для минимизации времени простоя и повышения производительности.<br />
<br />
VPN-канал через несколько широкополосных соединений и замена MPLS (multiprotocol label switching).<br />
<br />
До 24 физических каналов связи для создания высокоизбыточных VPN-туннелей.<br />
<br />
Ускоренный доступ к облачным приложениям, таким как Office 365, благодаря динамической расстановке приоритетов над некритическим трафиком.<br />
<br />
Гарантированный доступ пользователей к критически важным приложениям благодаря гранулярному управлению политиками.<br />
<br />
Увеличенная пропускная способность канала за счет встроенной функции сжатия трафика и дедупликации данных.<br />
<br />
'''Palo Alto Networks'''<br />
преимущества:<br />
<br />
RESTful API.<br />
<br />
защита от зашифрованных атак.<br />
<br />
сверхэффективное программное обеспечение с почти 700 специализированными<br />
<br />
Бедующие межсетевых экранов<br />
<br />
На данный момент идет постепенное улучшение технологий , расширение возможностей анализа трафика и предотвращения атак. Уже рассматривают вариант с внедрение м облачных технологий, что поможет не только увеличить производительность , но и усложнит проведение атак. Это позволит повысить эффективность.<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые. <br />
<br />
'''Источники''': <br />
<br />
1 [https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ ]<br />
<br />
2 [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD]<br />
<br />
3 [https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/ https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/]<br />
<br />
4. [https://ko.com.ua/ngfw_v_chem_preimushhestva_fajrvolov_sleduyushhego_pokoleniya_127672 https://ko.com.ua/ngfw_v_chem_preimushhestva_fajrvolov_sleduyushhego_pokoleniya_127672]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T00:13:00Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
'''Основные типы Файрвол, принцип работы и их достоинства и недостатки.'''<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня.<br />
<br />
Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. <br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. <br />
Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов.<br />
<br />
Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность, но по сравнению с посредниками прикладного уровня имеют низкую защищённость<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность. NGFW с активной защитой от угроз, еще более продвинутый межсетевой экран.<br />
<br />
На данный момент всё большую популярность приобретают программно-аппаратные комплексы.<br />
Достоинствами данных решений являются:<br />
<br />
Простота внедрения<br />
Простота управления<br />
Производительность<br />
Отказоустойчивость и высокая доступность<br />
<br />
'''Главные недостатки'''<br />
Главным недостатком межсетевого экрана является, то что он не способен отфильтровать трафик, который не "понимает". Падение производительности сети. Нужны построении программы для повышения безопасности. Такие как антивирус и т.д.<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые. <br />
<br />
'''Источники''': <br />
<br />
1 [https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ ]<br />
<br />
2 [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD]<br />
<br />
3 [https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/ https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T00:12:26Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
'''Основные типы Файрвол, принцип работы и их достоинства и недостатки.'''<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня.<br />
<br />
Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. <br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. <br />
Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов.<br />
<br />
Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность, но по сравнению с посредниками прикладного уровня имеют низкую защищённость<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность. NGFW с активной защитой от угроз, еще более продвинутый межсетевой экран.<br />
<br />
На данный момент всё большую популярность приобретают программно-аппаратные комплексы.<br />
Достоинствами данных решений являются:<br />
<br />
Простота внедрения<br />
Простота управления<br />
Производительность<br />
Отказоустойчивость и высокая доступность<br />
<br />
'''Главные недостатки'''<br />
Главным недостатком межсетевого экрана является, то что он не способен отфильтровать трафик, который не "понимает". Падение производительности сети. Нужны построении программы для повышения безопасности. Такие как антивирус и т.д.<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые. <br />
<br />
источники <br />
1 [https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/ ]<br />
<br />
2 [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD]<br />
<br />
3 [https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/ https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T00:10:29Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
'''Основные типы Файрвол, принцип работы и их достоинства и недостатки.'''<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня.<br />
<br />
Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. <br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. <br />
Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов.<br />
<br />
Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность, но по сравнению с посредниками прикладного уровня имеют низкую защищённость<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность. NGFW с активной защитой от угроз, еще более продвинутый межсетевой экран.<br />
<br />
На данный момент всё большую популярность приобретают программно-аппаратные комплексы.<br />
Достоинствами данных решений являются:<br />
<br />
Простота внедрения<br />
Простота управления<br />
Производительность<br />
Отказоустойчивость и высокая доступность<br />
<br />
'''Главные недостатки'''<br />
Главным недостатком межсетевого экрана является, то что он не способен отфильтровать трафик, который не "понимает". Падение производительности сети. Нужны построении программы для повышения безопасности. Такие как антивирус и т.д.<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые. <br />
<br />
источники <br />
1 [https://www.smart-soft.ru/blog/mezhsetevye-ekrany-vidy/]<br />
2 [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D0%B6%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD]<br />
3 [https://meliorit.ru/blog/kak-rabotayet-mezhsetevoy-ekran/]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T00:02:00Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
'''Основные типы Файрвол, принцип работы и их достоинства и недостатки.'''<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. <br />
Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня.<br />
<br />
Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. <br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. <br />
Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов.<br />
<br />
Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность, но по сравнению с посредниками прикладного уровня имеют низкую защищённость<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность. NGFW с активной защитой от угроз, еще более продвинутый межсетевой экран.<br />
<br />
На данный момент всё большую популярность приобретают программно-аппаратные комплексы.<br />
Достоинствами данных решений являются:<br />
<br />
Простота внедрения<br />
Простота управления<br />
Производительность<br />
Отказоустойчивость и высокая доступность<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Главным недостатком межсетевого экрана является, то что он не способен отфильтровать трафик, который не "понимает". Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-17T00:01:02Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
<br />
'''Определение'''<br />
<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. <br />
<br />
'''Задачи и фильтрация трафика.'''<br />
<br />
Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
'''Основные типы Файрвол, принцип работы и их достоинства и недостатки.'''<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня.<br />
<br />
Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. <br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. <br />
Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов.<br />
<br />
Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность, но по сравнению с посредниками прикладного уровня имеют низкую защищённость<br />
<br />
'''Межсетевой экран нового поколения Next-Generation Firewall (NGFW)'''<br />
Помимо того, что он способен выполнять обычные функции Брандмауэ, так же он способен поддерживать VPN, осуществлять инспектирование трафика, преобразовывать порты и сетевые адреса. Они способны выполнять фильтрацию уже не просто на уровне протоколов и портов, а на уровне протоколов приложений и их функций. Это дает возможность значительно эффективней блокировать атаки и вредоносную активность. NGFW с активной защитой от угроз, еще более продвинутый межсетевой экран.<br />
<br />
На данный момент всё большую популярность приобретают программно-аппаратные комплексы.<br />
Достоинствами данных решений являются:<br />
<br />
Простота внедрения<br />
Простота управления<br />
Производительность<br />
Отказоустойчивость и высокая доступность<br />
<br />
'''Вывод:'''<br />
Главным недостатком межсетевого экрана является, то что он не способен отфильтровать трафик, который не "понимает". Прогресс не стоит на месте в данной области создаются более продвинутые межсетевые экраны и дорабатываются стареные. Не стоит на месте и аппаратная часть которая с каждым годом становится все более производительней. Постепенно к Фаирволам подключаются облачные сервисы. В связи с этим безопасность локальных сетей использующие межсетевые.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T23:30:51Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня. Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов. Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность, но по сравнению с посредниками прикладного уровня имеют низкую защишеность<br />
<br />
На данный момент всё большую популярность приобретают программно-аппаратные комплексы.<br />
Достоинствами данных решений являются:<br />
<br />
Простота внедрения<br />
Простота управления<br />
Производительность<br />
Отказоустойчивость и высокая доступность</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T23:09:33Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика.1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня. Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной недостаток это возможность передать через такое соединение "Троянского коня. Посредники прикладного уровня - межсетевые экраны способные "понимать" контекст трафик. Основным недостатком является то, что он тратит много времени и ресурсов на анализ пакетов. Инспектор состояний объедения в себе все достоинства вышеперечисленных Файрволов, при этом имеет хорошую производительность</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T22:41:37Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика. <br />
<br />
1"Что явно не запрещено, то разрешено". <br />
<br />
2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
1.Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
2.Пакетные фильтры.<br />
<br />
3.Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
4.Посредники прикладного уров<br />
<br />
5.Инспекторы состояния.<br />
<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня. Пакетный фильтр функционирует на сетевом уране и контролируют трафик с помощью информации, содержащейся в заголовке пакетов. Обычно их встраивают в пограничные маршрутизаторы на границе с которой может прийти атака. Данный межсетевой экран уязвим к атакам с поделкой сетевого адреса. Шлюзы сеансового уровня - это межсетевой экран сеансов уровня, соединяет внешнюю сеть и локальную. Устойчив к DoS-атакам, делает не важным узнать топологию локальной сети. Основной не достсаток</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T22:17:04Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика. <br />
<br />
1"Что явно не запрещено, то разрешено". <br />
<br />
2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
Пакетные фильтры.<br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
Посредники прикладного уров<br />
<br />
Инспекторы состояния.<br />
Первые могут осуществляют фильтрацию трафика в узлах сети, но так как они работают на канальном уровне и разделяют трафик в рамках локальной сети, то не могут быть использованы для обработки трафика из интернета. Основными плюсами при реализации безопасности основываясь на этих устройствах, является их дешевизна, мощность и быстродействие. Основным не достатком является то , что невозможно анализировать протоколы более высокого уровня.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T22:05:41Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика. <br />
<br />
1"Что явно не запрещено, то разрешено". <br />
<br />
2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
Пакетные фильтры.<br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
Посредники прикладного уровня.<br />
<br />
Инспекторы состояния.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T20:50:05Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопасности. Фильтрация осуществляется на основе предварительно созданных правил, которые называют ruleset. Есть два принципа обработки поступающего трафика. 1"Что явно не запрещено, то разрешено". 2."Что явно не разрешено, то запрещено"<br />
<br />
Различают следующие типы межсетевых экранов:<br />
<br />
Управляемые коммутаторы.<br />
<br />
Пакетные фильтры.<br />
<br />
Шлюзы сеансового уровня.<br />
<br />
Посредники прикладного уровня.<br />
<br />
Инспекторы состояния.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T20:12:55Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет два других названия: Брандмауэр, Файрвол. Главной задачей межсетевого экрана является защита сегмента сети или отдельных хостов от несанкционированного доступа из-за уязвимостей ПО или сети. Для ее выполнения Файрвол устанавливают на границе между локальной сетью и глобальной для предотвращения атак из вне. Однако ка показала практика атаки могут совершаться из внутренних узлов в локальной сети, где межсетевой экран не может быть задействован. Для того чтобы решить проблему их стали устанавливать между сегментами сети, что повышает уровень безопастности.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T19:33:35Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: "Межсетевой экран"<br />
Межсетевой экран- компонент компьютерной сети, представляющий собой программу или специальное устройство, которое осуществляет фильтрацию и контроль трафика проходящего через него по заданным правилам. Имеет</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%AD%D1%81%D1%81%D0%B5_EЭссе E2020-12-16T17:08:20Z<p>Егоров Александр: Новая страница: «Эссе»</p>
<hr />
<div>Эссе</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%94%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%83%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF%D1%8B_%D0%9A%D0%A1-34_(2020)Достижения студентов группы КС-34 (2020)2020-12-16T16:58:04Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div><br />
<table><br />
<tr><br />
<td>ФИО</td><td>Регистрации</td><td>Формула</td><td>Поиск на русском языке</td><td>Поиск на английском языке</td><td>Авт. права</td><td>Эссе</td><td>тест наукометрика/сети</td></tr><br />
<tr><br />
<td><br />
1)Баранов Евгений </td><td>[[Регистрации Баранов]]-</td><td>[[Формула Баранов]]-</td><td>Поиск на русском языке</td><td>Поиск на английском языке</td><td>[[Лицензии Баранов]]</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
2)Басистый Илья </td><td>[[Регистрации Басистый]]</td><td>[[Формула Басистый]]</td><td>[[Поиск на русском языке Басистый]]</td><td>[[Поиск на английском языке Басистый]]</td><td>[[Лицензия MIT]]</td><td>[[Эссе_Б]]</td><td>6 баллов/9/7</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
3)Богодухова Алина</td><td>[[Регистрации Богодухова]]</td><td>[[Формула Богодухова]]</td><td>[[Поиск на русском языке Богодухова]]</td><td>[[Поиск на английском языке]]</td><td>[[]]</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
4)Бочаров Михаил</td><td>[[Подтверждение регистрации]]</td><td>[[Формулы]]</td><td>[[Поиск на русском языке]]</td><td>[[Поиск на английском языке]]</td><td>[[Лицензии]]</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
5)Егоров Александр</td><td>[[Регистрации Егоров]]</td><td>[[Формула Егоров]]</td><td>[[Поиск на русском языке Егоров]]</td><td>[[Поиск на английском языке Егоров]]</td><td>[[лицензия Open Software License]]</td><td>[[Эссе_E]]</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
6)Земцов Михаил</td><td>[[Регистрации Земцов]]</td><td>[[Формула Земцов]]</td><td>[[Поиск на русском языке Земцов]]</td><td>Поиск на английском языке</td><td></td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
7)Ильин Денис</td><td>[[Регистрации Ильин]]</td><td>[[Формула Ильин]]</td><td>[[Поиск на русском языке Ильин Денис]]</td><td>[[Поиск на английском языке]]</td><td>[[GNU Lesser General Public License]]<td><td></td><br />
<tr>]]<br />
<td><br />
8)Макляев Илья</td><td>[[Регистрации Макляев]]</td><td>[[Формула Макляев]]</td><td>[[Поиск на русском языке Макляев]]</td><td>[[Поиск на английском языке Макляев]]</td><td>[[Лицензия Mozilla Public License]]</td><td>[[Эссе]]</td><td>7 баллов/6/8</td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
9)Нестеров Максим</td><td>[[Регистрации]]</td><td>[[Формула]]</td><td>[[Поиск на русском языке Нестеров]]</td><td>Поиск на английском языке</td><td></td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
10)Ортаат Чаяна</td><td>[[Регистрации Ортаат]]</td><td>[[Формула Ортаат]]</td><td>[[Поиск на русском языке Ортаат]]</td><td>Поиск на английском языке</td><td></td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
11)Пастухов Дмитрий</td><td>[[Регистрации Пастухов]] </td><td>[[Формула Пастухова]]</td><td>[[Поиск на русском языке Пастухов]]</td><td>[[Поиск на английском языке]]</td><td>[[Лицензия Пастухов]]<br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
12)Русаков Михаил</td><td>[[Регистрации Русаков]]</td><td>[[Формула Русаков]]</td><td>[[Поиск на русском языке Русаков]]</td><td>Поиск на английском языке</td><td></td><br />
</tr><br />
<tr><br />
<td><br />
13)Щеголеватых Денис</td><td>[[Регистрации Щеголеватых]]</td><td>[[Формула ЩД]]</td><td>[[Поиск на русском языкеЩД]]</td><td>[[Поиск на английском языкеЩД]]</td><td>[[Лицензия Щеголеватых]]<br />
</tr><br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Задания:<br />
1. Регистрация в РИНЦ в качестве АВТОРА. Результат: SPIN код '''ИЛИ страница с описанием предпринятых действий, которые тем не менее не привели к получению SPIN-кода'''.<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов.<br />
Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи. <br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск"<br />
Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.<br />
<br />
3. Поиск по ключевым словам в Scopus, WoS. выбор 5-6 наиболее интересных статей. Указание IF журналов где опубликованы статьи и индекса Хирша основных авторов.<br />
<br />
Общее замечание по заданиям 2-3: напоминаю, что нужно руководствоваться [http://www.polytech21.ru/rekomendatsii-po-oformleniyu Правилами оформления списка литературы и библиографических ссылок]!</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-25T21:29:20Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Тема: optimization methods and their application<br />
<br />
ключевые слова: Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
1[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F18YPvtD6DLm84cNaI1&page=1&doc=1 Particle Swarm Optimization with an Aging Leader and Challengers/Chen, WN; Zhang, J; Lin,; Chen, N; Zhan, ZH; Chung, HSH; Li, Y; Shi, YH//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2013.-Т.17.№ 2.-С.241-258.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
2[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=2 Knowles, J ParEGO: A hybrid algorithm with on-line landscape approximation for expensive multiobjective optimization problems/Knowles, J//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2006.-Т.10.№ 1.-С.50-66.]<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
3[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=4 Chakraborti, N Genetic algorithms in materials design and processing/Chakraborti, N//INTERNATIONAL MATERIALS REVIEWS.-2004.-Т.49.№ 3-4.-С.246-260.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
4[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
5[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
вывод:<br />
Методы оптимизаци</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-25T18:54:31Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F18YPvtD6DLm84cNaI1&page=1&doc=1 Particle Swarm Optimization with an Aging Leader and Challengers/Chen, WN; Zhang, J; Lin,; Chen, N; Zhan, ZH; Chung, HSH; Li, Y; Shi, YH//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2013.-Т.17.№ 2.-С.241-258.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=2 Knowles, J ParEGO: A hybrid algorithm with on-line landscape approximation for expensive multiobjective optimization problems/Knowles, J//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2006.-Т.10.№ 1.-С.50-66.]<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=4 Chakraborti, N Genetic algorithms in materials design and processing/Chakraborti, N//INTERNATIONAL MATERIALS REVIEWS.-2004.-Т.49.№ 3-4.-С.246-260.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-25T18:44:48Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17046874 ГУБАЙДУЛЛИН И.М. ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСНОГО МЕТОДА ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ РЕШЕНИИ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ХИМИЧЕСКОЙ КИНЕТИКИ/ ГУБАЙДУЛЛИН И.М., РЯБОВ В.В., ТИХОНОВА М.В.//ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ-2011.–Т.12, № 1.–С.137-145.]<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 38<br />
<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 10<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
4.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16372956 КОВАРЦЕВ А.Н. К ВОПРОСУ ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ/А.Н.КОВАРЦЕВ, Д.А. ПОПОВА-КОВАРЦЕВА//КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА.-2011.–Т.35, № 2 .–С.256-261.]<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 22<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 16<br />
Входит в Scopus®: да Цитирований в Scopus®: 10<br />
<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции, находящихся в ядре РИНЦ. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования. Автор КАРПЕНКО А.П. занимается изучением данной теме. Он публикуется в хороших журналах. В ходе поиска нашел хорошие журнал по данной теме: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-25T18:41:15Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17046874 ГУБАЙДУЛЛИН И.М. ПРИМЕНЕНИЕ ИНДЕКСНОГО МЕТОДА ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ РЕШЕНИИ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ХИМИЧЕСКОЙ КИНЕТИКИ/ ГУБАЙДУЛЛИН И.М., РЯБОВ В.В., ТИХОНОВА М.В.// <br />
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ-2011.–Т.12, № 1.–С.137-145.]<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 38<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 10<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16372956 КОВАРЦЕВ А.Н. К ВОПРОСУ ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ/А.Н.КОВАРЦЕВ, Д.А. ПОПОВА-КОВАРЦЕВА//КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА.-2011.–Т.35, № 2 .–С.256-261.]<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 22<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 16<br />
Входит в Scopus®: да Цитирований в Scopus®: 10<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции, находящихся в ядре РИНЦ. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования. Автор КАРПЕНКО А.П. занимается изучением данной теме. Он публикуется в хороших журналах. В ходе поиска нашел хорошие журнал по данной теме: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_3_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 3 Егоров.PNG2020-11-24T17:16:02Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 3 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-24T17:15:03Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F18YPvtD6DLm84cNaI1&page=1&doc=1 Particle Swarm Optimization with an Aging Leader and Challengers/Chen, WN; Zhang, J; Lin,; Chen, N; Zhan, ZH; Chung, HSH; Li, Y; Shi, YH//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2013.-Т.17.№ 2.-С.241-258.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=2 Knowles, J ParEGO: A hybrid algorithm with on-line landscape approximation for expensive multiobjective optimization problems/Knowles, J//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2006.-Т.10.№ 1.-С.50-66.]<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=4 Chakraborti, N Genetic algorithms in materials design and processing/Chakraborti, N//INTERNATIONAL MATERIALS REVIEWS.-2004.-Т.49.№ 3-4.-С.246-260.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-24T13:42:51Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F18YPvtD6DLm84cNaI1&page=1&doc=1 Particle Swarm Optimization with an Aging Leader and Challengers/Chen, WN; Zhang, J; Lin,; Chen, N; Zhan, ZH; Chung, HSH; Li, Y; Shi, YH//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2013.-Т.17.№ 2.-С.241-258.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F19AvFeEa9X2KKM5Toq&page=1&doc=2 Knowles, J ParEGO: A hybrid algorithm with on-line landscape approximation for expensive multiobjective optimization problems/Knowles, J//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2006.-Т.10.№ 1.-С.50-66.]<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-23T23:51:23Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F18YPvtD6DLm84cNaI1&page=1&doc=1 Particle Swarm Optimization with an Aging Leader and Challengers/Chen, WN; Zhang, J; Lin,; Chen, N; Zhan, ZH; Chung, HSH; Li, Y; Shi, YH//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2013.-Т.17.№ 2.-С.241-258.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 BENKE, KK A DIRECT SEARCH ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIVARIATE FUNCTIONS/BENKE, KK; SKINNER, DR//AUSTRALIAN COMPUTER JOURNAL.-1991.-Т.23.№ 2.-С.73-85.]<br />
[[Файл:Статья 2 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_1_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 1 Егоров.PNG2020-11-23T23:49:49Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 1 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-23T23:46:25Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=1&SID=F18YPvtD6DLm84cNaI1&page=1&doc=1 Particle Swarm Optimization with an Aging Leader and Challengers<br />
/Chen, WN; Zhang, J; Lin,; Chen, N; Zhan, ZH; Chung, HSH; Li, Y; Shi, YH//IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION.-2013.-Т.17.№ 2.-С.241-258.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 BENKE, KK A DIRECT SEARCH ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIVARIATE FUNCTIONS/BENKE, KK; SKINNER, DR//AUSTRALIAN COMPUTER JOURNAL.-1991.-Т.23.№ 2.-С.73-85.]<br />
[[Файл:Статья 2 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T23:26:53Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16372956 КОВАРЦЕВ А.Н. К ВОПРОСУ ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ/А.Н.КОВАРЦЕВ, Д.А. ПОПОВА-КОВАРЦЕВА//КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА.-2011.–Т.35, № 2 .–С.256-261.]<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 22<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 16<br />
Входит в Scopus®: да Цитирований в Scopus®: 10<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции, находящихся в ядре РИНЦ. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования. Автор КАРПЕНКО А.П. занимается изучением данной теме. Он публикуется в хороших журналах. В ходе поиска нашел хорошие журнал по данной теме: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T22:26:19Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16372956 КОВАРЦЕВ А.Н. К ВОПРОСУ ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ/А.Н.КОВАРЦЕВ, Д.А. ПОПОВА-КОВАРЦЕВА//КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА.-2011.–Т.35, № 2 .–С.256-261.]<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 22<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 16<br />
Входит в Scopus®: да Цитирований в Scopus®: 10<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ<br />
ООО "Издательство "Новые технологии"<br />
(Москва)<br />
<br />
<br />
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ<br />
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова<br />
(Москва)<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T22:19:30Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16372956 КОВАРЦЕВ А.Н. К ВОПРОСУ ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ/А.Н.КОВАРЦЕВ, Д.А. ПОПОВА-КОВАРЦЕВА//КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА.-2011.–Т.35, № 2 .–С.256-261.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ<br />
ООО "Издательство "Новые технологии"<br />
(Москва)<br />
<br />
<br />
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПРОГРАММИРОВАНИЕ<br />
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова<br />
(Москва)<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T22:11:30Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16372956 КОВАРЦЕВ А.Н. К ВОПРОСУ ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ/А.Н.КОВАРЦЕВ, Д.А. ПОПОВА-КОВАРЦЕВА//КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА.-2011.–Т.35, № 2 .–С.256-261.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ<br />
ООО "Издательство "Новые технологии"<br />
(Москва)<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T21:56:02Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://elibrary.ru/item.asp?id=35216895 КОРНЕЕВ А.М ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ И СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ АЛГОРИТМОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ НА МНОГОМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ/А.М. КОРНЕЕВ, А.В. СУХАНОВ//ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА.-2018.– № 3.–С.26-37.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ<br />
ООО "Издательство "Новые технологии"<br />
(Москва)<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T21:53:23Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://elibrary.ru/item.asp?id=35216895 КОРНЕЕВ А.М ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ И СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ АЛГОРИТМОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ НА МНОГОМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ/А.М. КОРНЕЕВ, А.В. СУХАНОВ//ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА.-2018.– № 3.–С.26-37.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-23T21:52:31Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ<br />
/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://elibrary.ru/item.asp?id=35216895 КОРНЕЕВ А.М ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ И СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ АЛГОРИТМОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ НА МНОГОМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ/А.М. КОРНЕЕВ, А.В. СУХАНОВ//ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА.-2018.– № 3.–С.26-37.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО<br />
<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-19T06:44:09Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ<br />
/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://elibrary.ru/item.asp?id=35216895 КОРНЕЕВ А.М ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ И СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ АЛГОРИТМОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ НА МНОГОМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ/А.М. КОРНЕЕВ, А.В. СУХАНОВ//ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА.-2018.– № 3.–С.26-37.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-19T06:36:10Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ<br />
/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://elibrary.ru/item.asp?id=35216895 КОРНЕЕВ А.М ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ И СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ АЛГОРИТМОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ НА МНОГОМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ/А.М. КОРНЕЕВ, А.В. СУХАНОВ//ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА.-2018.– № 3.–С.26-37.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
<br />
КВАСОВ Д.Е, СЕРГЕЕВ Я.Д<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Выбирал с наибольшим количеством цитирований и более свежие работы. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования.<br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на русском языке Егоров2020-11-19T06:33:59Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Выбор темы:<br />
Численные методы для решения задач многомерной оптимизации <br />
<br />
выбор ключевых слов,<br />
Численные методы, глобальная оптимизация, задачи многомерной оптимизации <br />
<br />
найдено было 43 статьи<br />
<br />
<br />
1.[https://elibrary.ru/item.asp?id=43036033 СОВРАСОВ В.В. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РАВНОМЕРНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ РЕШЕНИЙ МНОЖЕСТВА ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ С НЕЛИНЕЙНЫМИОГРАНИЧЕНИЯМИ/ В.В.СОВРАСОВ, К.А.БАРКАЛОВ К.А.// ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА.-2020.–Т.9, № 2.–С.5-18.]<br />
<br />
<br />
ссылаются в основном на зарубежную литературу . Всего 17 ссылок<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-69404-7_22 Comparing Two Approaches for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
[https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-62932-2_38 Parallel Algorithm for Solving Constrained Global Optimization Problems]<br />
<br />
на данную статью никто не ссылается<br />
<br />
2.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13046966 КАРПЕНКО А.П. ГЛОБАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДОМ РОЯ ЧАСТИЦ. ОБЗОР/А.П. КАРПЕНКО, Е.Ю. СЕЛИВЕРСТОВ//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2010.-№ 2.-C.25-34]<br />
<br />
Входит в РИНЦ: да Цитирований в РИНЦ: 47<br />
Входит в ядро РИНЦ: да Цитирований из ядра РИНЦ: 12<br />
в основном ссылаются на зарубежную литературу<br />
<br />
<br />
3.[https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17889922 КАРПЕНКО А.П. ПОПУЛЯЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ ГЛОБАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ. ОБЗОР НОВЫХ И МАЛОИЗВЕСТНЫХ АЛГОРИТМОВ<br />
/КАРПЕНКО А.П.//ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ.-2012.–№ S7.–С.1-32]<br />
<br />
<br />
Входит в РИНЦ®: да Цитирований в РИНЦ®: 96<br />
Входит в ядро РИНЦ®: да Цитирований из ядра РИНЦ®: 8<br />
<br />
статья ссылается на 64 источника.<br />
<br />
<br />
4.[https://elibrary.ru/item.asp?id=35216895 КОРНЕЕВ А.М ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТИ И СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ АЛГОРИТМОВ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ НА МНОГОМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ/А.М. КОРНЕЕВ, А.В. СУХАНОВ//ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА.-2018.– № 3.–С.26-37.]<br />
<br />
в основном ссылается на современные источники начиная с 2005 заканчивая 2017 годом<br />
<br />
<br />
КВАСОВ Д.Е, СЕРГЕЕВ Я.Д<br />
<br />
патентов не обнаружено <br />
<br />
в основном ссылаются на старые учебники<br />
<br />
вывод.<br />
<br />
Искал тему по ключевым словам. Нашел несколько интересных статей по определению оптимумов функции. Узнал о новых методах решения таких задач. Есть новые публикации, значит тема представляет интерес для исследования <br />
<br />
<br />
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.<br />
<br />
Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-19T06:27:33Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=2 Analytical solutions to the optimization of a quadratic cost function subject to linear and quadratic equality constraints/Thng, I; Cantoni, A; Leung, Y//APPLIED MATHEMATICS AND OPTIMIZATION.-1996.-Т.34.№ 2.-С.161-182.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 BENKE, KK A DIRECT SEARCH ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIVARIATE FUNCTIONS/BENKE, KK; SKINNER, DR//AUSTRALIAN COMPUTER JOURNAL.-1991.-Т.23.№ 2.-С.73-85.]<br />
[[Файл:Статья 2 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_4_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 4 Егоров.PNG2020-11-18T18:30:52Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 4 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-18T18:30:28Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=2 Analytical solutions to the optimization of a quadratic cost function subject to linear and quadratic equality constraints/Thng, I; Cantoni, A; Leung, Y//APPLIED MATHEMATICS AND OPTIMIZATION.-1996.-Т.34.№ 2.-С.161-182.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 BENKE, KK A DIRECT SEARCH ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIVARIATE FUNCTIONS/BENKE, KK; SKINNER, DR//AUSTRALIAN COMPUTER JOURNAL.-1991.-Т.23.№ 2.-С.73-85.]<br />
[[Файл:Статья 2 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_4_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 4 Егоров.PNG2020-11-18T18:27:58Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 4 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_4_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 4 Егоров.PNG2020-11-18T18:26:29Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 4 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_4_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 4 Егоров.PNG2020-11-18T18:25:57Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 4 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_4_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 4 Егоров.PNG2020-11-18T18:25:13Z<p>Егоров Александр: Егоров Александр загружена новая версия «Файл:Статья 4 Егоров.PNG»</p>
<hr />
<div></div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-18T18:23:57Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=2 Analytical solutions to the optimization of a quadratic cost function subject to linear and quadratic equality constraints/Thng, I; Cantoni, A; Leung, Y//APPLIED MATHEMATICS AND OPTIMIZATION.-1996.-Т.34.№ 2.-С.161-182.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 BENKE, KK A DIRECT SEARCH ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIVARIATE FUNCTIONS/BENKE, KK; SKINNER, DR//AUSTRALIAN COMPUTER JOURNAL.-1991.-Т.23.№ 2.-С.73-85.]<br />
[[Файл:Статья 2 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=5 Mine blast algorithm: A new population based algorithm for solving constrained engineering optimization problems/Sadollah, A; Bahreininejad, A; Eskandar, H; Hamdi, M//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2013.-T.13.№ 5.-C.2592-2612]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]<br />
<br />
авторы ссылаются на 56 источников. На данную статью ссылаются 410 раз.</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%BD%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BB%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2Поиск на английском языке Егоров2020-11-18T17:49:17Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div>Numerical methods, global optimization, multivariate optimization problems, global optimum<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=2 Analytical solutions to the optimization of a quadratic cost function subject to linear and quadratic equality constraints/Thng, I; Cantoni, A; Leung, Y//APPLIED MATHEMATICS AND OPTIMIZATION.-1996.-Т.34.№ 2.-С.161-182.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 1 Егоров.PNG]]<br />
<br />
данная работа ссылается на 33 статьи. на не ссылаются 9. Одна из из этих 9 имеет 47 цитирований, а журнал где ее выпустили имеет название JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION, Квартиль Q! и<br />
<br />
Impact Factor<br />
<br />
1.805 1.928<br />
<br />
2019 5 год<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 BENKE, KK A DIRECT SEARCH ALGORITHM FOR GLOBAL OPTIMIZATION OF MULTIVARIATE FUNCTIONS/BENKE, KK; SKINNER, DR//AUSTRALIAN COMPUTER JOURNAL.-1991.-Т.23.№ 2.-С.73-85.]<br />
[[Файл:Статья 2 Егоров.PNG]]<br />
ссылается на 35 других работ. На данную работу ссылаются 9 статей, например статья 3<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=14&SID=C6j52pwNuhKhmeqQAuo&page=1&doc=3 Ali, MM A numerical evaluation of several stochastic algorithms on selected continuous global optimization test problems/Ali, MM; Khompatraporn, C; Zabinsky, ZB //JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION.-2005.-Т.31.№ 4.-С.635-672.]<br />
<br />
[[Файл:Статья 3 Егоров.PNG]]<br />
<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=D18879KcOGcwscInfMn&page=1&doc=4 Bachar, M A MOVING ASYMPTOTES ALGORITHM USING NEW LOCAL CONVEX APPROXIMATION METHODS WITH EXPLICIT SOLUTIONS/Bachar, M; Estebenet, T; Guessab, A//ELECTRONIC TRANSACTIONS ON NUMERICAL ANALYSIS.-2014.-T.43.-C.21-44]<br />
[[Файл:Статья 4 Егоров.PNG]]<br />
автор статьи ссылается на 34 источника и одна ссылка на данную статью<br />
<br />
[https://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=AdvancedSearch&qid=21&SID=F2Ui6DPvBzxPR3lKWK4&page=1&doc=2 Water cycle algorithm - A novel metaheuristic optimization method for solving constrained engineering optimization problems/Eskandar, H; Sadollah, A; Bahreininejad, A; Hamdi, M//COMPUTERS & STRUCTURES.-2012.-T.110.-С.151-166.]<br />
[[Файл:Статья 5 Егоров.PNG]]</div>Егоров Александрhttp://v.michm.ru/index.php/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F_5_%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2.PNGФайл:Статья 5 Егоров.PNG2020-11-18T17:48:02Z<p>Егоров Александр: </p>
<hr />
<div></div>Егоров Александр