Смежные направления исследований

Результаты 2019 года

Проведено исследование оптимального поведения конечно-нестационарной стохастической абстрактной автоматной модели в нечеткой среде. Структура такого автомата задается произвольным графом с конечным числом вершин с выделенной начальной вершиной, состояния автомата переходят одно в другое с определенной вероятностью. В условиях исследования в каждой вершине графа на входные символы накладываются некие нечёткие ограничения в виде нечетких множеств и в некой вершине, выбранной в качестве конечной, задана нечёткая цель – также нечёткое множество. При рассмотрении всех путей, ведущих из начальной вершины в конечную, ищется множество оптимальных входных управлений автоматом для каждого из них и в процессе выполнения алгоритма сразу ищутся оптимальный путь, позволяющий достичь цели с максимальной вероятностью. По результатам исследований написана и защищена бакалаврская выпускная квалификационная работа “Оптимальное управление стохастическим конечно-нестационарным автоматом в нечётких условиях при наличии "теней"”.

Проводилось исследование возможностей и сравнительный анализ подходов в преподавании традиционного последовательного и параллельного программирования обучающимся на математико-механическом факультете, а также в специализированных вузах. Реализация компетентностно-личностного подхода при обучении программированию и дисциплинам, связанным с программированием, то есть таким, которые опираются на структурность, системность, абстрактное мышление, характерные для мышления программиста. На примере методики обучения дисциплине системное программное обеспечение демонстрируются особенности компетентностного и личностного подхода в построении последовательного практического и контрольного материала.