Шалыто
Анатолий
Абрамович

д.т.н., профессор, заведующий кафедрой технологии программирования СПбГУ ИТМО

Автоматное программирование, машинное обучение и биоинформатика

Большинство ответственных технических систем являются событийными, а используемое в них управление является автоматным. Для таких систем может осуществляться ко-дизайн – поведение как аппаратной. так и программной части может быть описано с помощью автоматов. Автоматы могут быть либо построены эвристически, либо созданы с помощью машинного обучения. Программы, реализующие поведение рассматриваемого класса систем, называются автоматными. Такие программы могут быть эффективно верифицированы на основе метода Model Checking. Методы машинного обучения основаны на применении идей из живых систем, а в биоинформатике имеет место обратная ситуация – для исследования живых систем применяются дискретная математика, машинное обучение и программи-рование.

пт 29 апреля		утренняя секция
ауд. 2448

Павлов В.А., Дюрдева П.С., Шалымов Д.С.

Enhancement of similarity measure during comparing feature relation graphs (FRG)

Шагал А.А.

Алгоритм фильтрации в системе публикации/подписки

Павлов В.А., Дюрдева П.С., Шалымов Д.С.

Enhancement of similarity measure during comparing feature relation graphs (FRG)

Механиков Д.Ю., Фарсеев А.И., Фильченков А.А.

Использование мультимодальных данных из различных источников для обнаружения сообществ в социальных сетях

Баглай Б.

Применение методов машинного обучения для анализа финансовых рынков

Раков И.С., Коковцев Д.Г.

Оптимизация протокола сериализации объектов в трейдинговых системах на основе собираемой в runtime статистики

Сергушичев А.А.

Алгоритм для быстрого анализа перепредставленности генов

Казаков С.В., Шалыто А.А.

Сборка генома de novo на персональном компьютере

Васин А.Ю., Буздалов М.В.

Эффективный алгоритм вычисления бинарного эпсилон индикатора, основанный на поиске минимума в ортанте

Басин А.О.

Разработка мета-классификатора выбора вспомогательных функций приспособленности, основанного на свойствах ландшафта целевой функции, на примере решения задачи коммивояжера

Буланова Н.С., Буздалова А.С., Буздалов М.В.

Гибридизация искусственных иммунных систем и эволюционных алгоритмов

Рост А.Ю., Петрова И.А., Буздалова А.С.

Адаптивная настройка параметров эволюционного алгоритма с динамическим разбиением диапазона с помощью обучения с подкреплением

Миронович В.А., Буздалов М.В.

Генерация тестов для задачи поиска максимального потока с использованием эволюционных алгоритмов и матричного представления графа

Буздалова А.С., Петрова И.А., Буздалов М.В.

Анализ времени работы методов выбора вспомогательных критериев оптимизации на обобщенной задаче OneMax

Буздалов М.В.

Алгоритм для вычисления нижних оценок на матожидание числа запросов для решения задач оптимизации

Волочай В.О.

Верхние и нижние оценки несмещенной вычислительной сложности оптимизационной задачи Needle

Антипов Д.С., Буздалов М.В.

Теоретический анализ времени работы эволюционных алгоритмов при генерации тестов

У Ц., Буздалов М.В.

Обобщенная реализация укорененных Rake-and-Compress деревьев

Семёнов А.С.

Определение демографических характеристик пользователей сайта Last.fm на основе анализа их музыкальных интересов

Мальцева М.Г.

Применение алгоритмов на множестве наборов данных в рекомендательной системе для сокращения времени обучения системы.

Исаев И.П

MeLIF+: многопоточный фильтрующий алгоритм отбора признаков

Ефимова В.А.

Активная стратегия совместного выбора алгоритма классификации и его гиперпараметров

Раковский А.С., Фильченков А.А., Москвичев А.К.

Определение семантической окраски изображений

Дмитриев С.С.

Выделение группы радикальных футбольных болельщиков в социальных медиа по их интересам и поведению на примере сети Vk.com

Танфильев И.Д.

Методы оптимизации работы алгоритма выбора подмножества признаков на основе рекомендательной системы алгоритмов выбора подмножества признаков и агрегации ранжированний

Механиков Д.Ю., Фарсеев А.И., Фильченков А.А.

Использование мультимодальных данных из различных источников для обнаружения сообществ в социальных сетях