Санкт-Петербургский государственный университет
Опубликован: 12.07.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 240 / 35 | Длительность: 09:36:00
Специальности: Программист
  • 1.
    Граничин О.Н., Кияев В.И.
    Информационные технологии в управлении.
  • 2.
    G., Rzevski
    Modelling large complex systems using multi-agent technology
  • 3.
    Винер Н.
    Кибернетика, или управление и связь в животном и машине.
  • 4.
    Фельдбаум А.А.
    О проблемах дуального управления
  • 5.
    Граничин О.Н., Поляк Б.Т.
    Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах.
  • 6.
    Абчук В.А., Тимченко В.В., Трапицин С.Ю.
    Менеджмент. Учебник.
  • 7.
    Винер Н.
    Кибернетика и общество.
  • 8.
    Готт В.С., Урсул А.Д.
    Определенность и неопределенность как категории научного познания.
  • 9.
    Уивер Л., Шеннон К.
    Математическая теория связи
  • 10.
    Урсул А.Д.
    Природа информации.
  • 11.
    Эшби У.Р.
    Введение в кибернетику
  • 12.
    Жуков Н.И.
    Информация.
  • 13.
    Соколов Б.В., Юсупов Р.М.
    Неокибернетика – возможности и перспективы развития
  • 14.
    Андриевский Б.Р., Матвеев А.С, Фрадков А.Л.
    Управление и оценивание при информационных ограничениях: к единой теории управления, вычислений и связи
  • 15.
    Граничин О.Н.
    Обратные связи, усреднение и рандомизация в управлении и извлечении знаний
  • 16.
    Граничин О.Н.
    Кибернетика и перспективы развития суперкомпьютеров
  • 17.
    Leyton-Brown K, Shoham Y.
    Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic and Logical Foundations
  • 19.
    Амелина Н., Лада А., Майоров И., Скобелев П., Царев А.
    Исследование моделей организации грузовых перевозок с применением мультиагентной системы адаптивного планирования грузовиков в реальном времени
  • 20.
    Astrom K.J., Boyd S.P., Brockett R.W., Murray R.M., Stein G.
    Future directions in control in an information-rich world
  • 21.
    Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В.
    Многоагентные системы (обзор)
  • 22.
    Скобелев П. О.
    Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений
  • 23.
    Maes P.
    Agent that reduce work and information overload
  • 24.
    Cohen P.R., Morgan J.L., Pollack M.
    Intentions in Communication
  • 27.
    Герасимов Р.В, Кияев В.И.
    Интеллектуальный CRM на базе мультиагентного подхода
  • 28.
    Тарасов В.Б.
    Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте
  • 29.
    Граничина Н.О.
    Мультиагентная система для распределения заказов
  • 30.
    Виттих В.А., Скобелев П.О.
    Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени
  • 31.
    Гайдук А.Р., Каляев И.А., Капустян С.Г
    Распределенные системы планирования действий коллективов роботов.
  • 32.
    Амелин К.С, Антал Е.И., Васильев В.И., Граничина И.О.
    Адаптивное управление автономной группой беспилотных летательных аппаратов
  • 33.
    Antal С, Granichin О., Levi S.
    Adaptive autonomous soaring of multiple UAVs using SPSA
  • 34.
    Амелин К. С, Граничин О.И
    Мультиагентное сетевое управление группой легких БПЛА
  • 36.
    Амелин К.С.
    Технология программирования легкого БПЛА для мобильной группы
  • 37.
    Амелина Н.О.
    Достижение консенсуса автономной группой беспилотных самолетов
  • 39.
    Граничин О.Н, Павленко Д.В.
    Рандомизация получения данных и L1- оптимизация (опознание со сжатием) (Обзор)
  • 40.
    J. C., Spall
    Multivariate stochastic approximation using a simultaneous perturbation gradient approximation
  • 41.
    Granichin, O.N.
    A stochastic recursive procedure with dependent noises in the observation that uses sample perturbations in the input
  • 42.
    Granichin, O.N
    Procedure of stochastic approximation with disturbances at the input
  • 44.
    Baxter J.W., Horn G.S., Leivers D.P.
    Fly-by-Agent: Controlling a Pool of UAVs via a Multi-Agent System
  • 45.
    Амелин К.С.
    Лёгкий беспилотный летательный аппарат для автономной группы
  • 46.
    Haiyang Chao
    Cooperative Remote Sensing And Actuation Using Networked Unmanned Vehicles.
  • 47.
      Статьи по разработки адаптивного управления для группы автономных мобильных роботов
  • 49.
    Amelin K., Granichin O.
    Multiagent network control for the group of UAVs
  • 50.
    Амелин К.С., Граничин О.Н.
    Применение мультиагентного подхода для решения задач мониторинга местности группой легких БПЛА
  • 51.
    Фрадков А.Л.
    Кибернетическая физика: принципы и примеры
  • 52.
    Murray R.M., Olfati-Saber R.
    Consensus problems in networks of agents with switching topology and time-delays
  • 53.
    Beard R.W., Ren W.
    Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative Control: Theory and Applications
  • 54.
    Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю.
    Сходимость и устойчивость в задачах согласования характеристик (обзор базовых результатов)
  • 55.
    Fax A., Murray R.M.
    Information flow and cooperative control of vehicle formations
  • 56.
    Jadbabaie A., Pappas G. J., Tanner H.G.
    Flocking in fixed and switching networks
  • 57.
    Li W.
    Stability analysis of swarms with general topology
  • 58.
    J. Toner, Y. Tu
    Flocks, herds, and schools: a quantitative theory of flocking
  • 59.
    F. Bullo, J. Cortes
    Coordination and geometric optimization via distributed dynamical systems
  • 60.
    F. Paganini, J. Doyle, S. Low
    Scalable laws for stable network congestion control
  • 61.
    and A. S. Morse, J. Lin, Jadbabaie
    Coordination of groups of mobile autonomous agents using nearest neighbor rules
  • 62.
    W. Ren and R. W. Beard
    Consensus seeking in multiagent systems under dynamically changing interaction topologies
  • 63.
    T. C. Aysal and K. E. Barner
    Convergence of consensus models with stochastic disturbances
  • 64.
    and S.-J. Kim, L. Xiao, S. Boyd
    Distributed average consensus with least-mean-square deviation
  • 65.
    A. Ribeiro, and G. B. Giannakis, D. Schizas
    Consensus in ad hoc WSNs with noisy links-part I: distributed estimation of deterministic signals
  • 66.
    F. Cucker and E. Mordecki
    Flocking in noisy environments
  • 67.
    and R. Srikant, Kashyap, T. Basar
    Quantized consensus
  • 68.
    M. Huang
    Stochastic Approximation for Consensus with General Time-Varying Weight Matrices
  • 69.
    and M. Athans, D. P. Bertsekas, N. Tsitsiklis
    Distributed asynchronous deterministic and stochastic gradient optimization algorithms
  • 70.
    M. Huang and J. H. Manton
    Coordination and consensus of networked agents with noisy measurements: stochastic algorithms and asymptotic behavior
  • 71.
    S. Kar and J. M. F. Moura
    Distributed consensus algorithms in sensor networks with imperfect communication: link failures and channel noise
  • 72.
    T. Li and J.-F. Zhang
    Mean square average-consensus under measurement noises and fixed topologies
  • 73.
    B. Gharesifard and J. Cortes
    Distributed strategies for generating weight-balanced and doubly stochastic digraphs
  • 74.
    and Vlasov V, Granichin O., Vakhitov A.
    Adaptive control of SISO plant with time-varying coefficients based on random test perturbation
  • 75.
    Вахитов А.Т., Граничин О.Н., Гуревич Л.С.
    Алгоритм стохастической аппроксимации с пробным возмущением на входе в нестационарной задаче оптимизации
  • 76.
    and Vakhitov A, Granichin O., Gurevich L.
    Discrete-time minimum tracking based on stochastic approximation algorithm with randomized differences
  • 77.
    Borkar V. S.
    Stochastic Approximation. A Dynamical Systems Viewpoint
  • 78.
    Граничин О.Н.
    Стохастическая оптимизация и системное программирование
  • 79.
    Вахитов А.Т., Граничин О.Н., Паньшенсков М.А.
    Методы оценивания скорости передачи данных в грид
  • 80.
    Фрадков А.Л.
    Схема скоростного градиента и его примнения в задачах адаптивного управления
  • 81.
    Granichin O., Lada A., Mayorov I., Skobelev P., Tsarev A
    Comparing adaptive and non-adaptive models of cargo transportation in multi-agent system for real time truck scheduling
  • 82.
    Амелина Н.О.
    Диспетчеризация сети с переменной топологией при помехах и задержках в измерениях
  • 83.
    Амелина Н.О., Васильев В.И., Граничин О.Н., Кияев В.И.
    Перспективный децентрализованный подход к балансировке загрузки в многоядерных процессорах
  • 84.
    Амелина Н.О.
    Балансировка загрузки узлов децентрализованной вычислительной сети при неполной информации
  • 85.
    Амелин К.С., Амелина Н.О., Граничин О.Н., Корявко А.В.
    Применение алгоритма локального голосования для достижения консенсуса в децентрализованной сети интеллектуальных агентов
  • 86.
    Amelin K., Amelina N., Granichin O., Granichina O.
    . Multi-agent stochastic systems with switched topology and noise
  • 87.
    Амелина Н.О., Фрадков А.Л
    Приближенный консенсус в стохастической динамической сети с неполной информацией и задержками в измерениях
  • 88.
    A. Fradkov, and K. Amein, N. Amelina
    Approximate Consensus in Multi-agent Stochastic Systems with Switched Topology and Noise
  • 91.
    Шумпетер Й.
    Теория экономического развития
  • 92.
    Sullivan Patrick A.
    Profiting from Intellectual Capital: Extracting Value from Innovation
  • 93.
    Sullivan Patrick A.
    Value-driven Intellectual Capital: How to convert intangible corporate assets into market value.
  • 96.
    Косовец А. А.
    Правовое регулирование электронного документооборота
  • 97.
    Комаров С.Н., Кочергина И. И.
    Вопросы учета программ для ЭВМ и баз данных
  • 98.
    П.Н.Цыбулев.
    Управление интеллектуальной собственность.
  • 99.
    Барух Лев.
    Нематериальные активы: Управление, измерение, отчетность.
  • 100.
    Зинов В.Г.
    Управление интеллектуальной собственностью: Учебное пособие.
Николай Корнеев
Николай Корнеев

В самостоятельной работе №1 нет примера lab01 файла labAtom32.rar. Ссылка которая есть в презентации

www.math.spbu.ru/user/gran/Atom32/lab01

не работает?