zhChinese    enEnglish
  ПМ-ПУ  » ЦИЛ

Центр интеллектуальной логистики

Эпидемия коронавируса в России. Аналитические заметки Центра интеллектуальной логистики.

Инициативный проект. Выполняется не по заданию работодателя.
(Авторы: профессор Захаров Виктор Васильевич, доцент Балыкина Юлия Ефимовна)

Терминология. В эпиддинамике и эпидемиологии под пиком эпидемии понимают максимальное число болеющих (активных случаев) в стране в течение всех дней эпидемии, а под пиком эпидемии по приросту новых случаев — максимальное значение прироста новых случаев заболевания. В средствах массовой информации понятие пика эпидемии трактуется неоднозначно.

Прогнозирование динамики коронавируса COVID-19 неизбежно связано с отсутствием статистики прошлых лет и необходимостью адекватного использования имеющейся к текущему моменту информации о параметрах развивающейся эпидемии, степень неопределенности которых чрезвычайно высока. Многие исследовательские группы в США, Китае и Европе работают над созданием эффективных моделей и методов прогнозирования распространения нового вируса в краткосрочном периоде [1-5]. Модели, прогнозирующие пики и продолжительность эпидемии COVID-19, уже представлены в ведущих периодических научных журналах. 

Имеющиеся в арсенале исследователей   детерминированные модели большой размерности типа SIR или SIER построены на механизмах распространения вируса от индивидуума к индивидууму и используют оценки параметров распространения известных вирусов, которые вряд ли пригодны для моделирования эпидемии вируса нового типа. Для построения моделей прогноза, пригодных для использования в национальных системах мониторинга и контроля динамики эпидемии требуются данные из предшествующих периодов. Однако, в виду отсутствия данных о развитии эпидемии нового коронавируса годичной или более давности, можно использовать лишь данные статистики из непосредственно предшествующих текущему моменту временных промежутков. В подобной ситуации, видимо, наиболее приемлема модель CBR (Case-Based Reasoning), основанная на методе прецедентов, более ранним вариантом которого является метод аналогий (Method of Analogues). Сравнивая часто применяемый в практике статистический подход и разработанный ими метод прецедентов, использующий не только статистику из прошлого, но и текущие данные,  Schmidt и Waligora в статье [6] убедительно продемонстрировали преимущество  своего метода при прогнозировании динамики эпидемии гриппа, волны которой характеризуются нерегулярными циклами, трудно предсказуемыми с помощью статистики эпидемий в прошлом. В основу исследования, проводимого специалистами Центра интеллектуальной логистики, положен метод прецедентов и разработанная авторами модель CBRR (Case-Based Rate Reasoning). 

При анализе использованы данные о распространении коронавируса из открытых источников: портала «Стопкоронавирус.рф» и портала Worldometer.

Литература

  1. S. P. Layne, J. M. Hyman, D. M. Morens, J. K. Taubenberger, New coronavirus outbreak: Framing questions for pandemic prevention. Sci. Transl. Med. 12, eabb1469 (2020).
  2. China CDC, Vital Surveillances: The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19)—China 2020; http://weekly.chinacdc.cn/.
  3. J. T. Wu, K. Leung, G. M. Leung, Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study. Lancet, doi: 10.1016/S0140-6736(20)30260-9, (2020).
  4. MIDAS Coordination Center, Models of Infectious Disease Agent Study (University of Pittsburgh, 2020); https://midasnetwork.us/.
  5. Kondratyev M.A. Forecasting methods and models of disease spread // Computer Research and Modeling, 2013, vol. 5, №. 5, pp. 863-882 http://crm-en.ics.org.ru/journal/article/2089/.
  6. Schmidt R., Waligora T., Influenza Forecast: Case-Based Reasoning or Statistics? // Proceedings of the 11th international conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems: Part I. Series: Lecture Notes in Computer Science. — 2007. — Vol. 4692. — P. 287–294.

Публикации по результатам проекта

  1. 8 октября 2020 года в специальном выпуске «Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition» журнала Mathematics опубликована статья авторов проекта «CBRR Model for Predicting the Dynamics of the COVID-19 Epidemic in Real Time»
  2. Презентация «Опыт прогнозирования распространения эпидемии на основе CBRR подхода»
  3. Захаров В. В., Балыкина Ю. Е. Прогнозирование динамики эпидемии коронавируса (COVID-19) на основе метода прецедентов // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2020. Т. 16. Вып. 3. С. 249–259.
  4. Захаров В.В., Балыкина Ю.Е. Балансовая модель эпидемии COVID-19 на основе процентного прироста // Информатика и автоматизация, 2021. Вып. 20 (5), C. 1034–1064.
  5. Презентация «Балансовая модель CIR распространения эпидемии COVID-19» – доклад на XV международной конференции Забабахинские Научные Чтения 2021 (октябрь 2021)

Избранные ссылки на публикации СМИ по теме проекта

Заметки

Последние изменения: 20.10.2021 16:39

О Проекте создания в СПбГУ научно-образовательной среды для разработки и применения математических методов и программных средств в области математического моделирования и оптимизации логистических процессов и систем

В современной логистике можно выделить классы задач исследования и оптимизации сложных логистических процессов, решение которых невозможно без использования высокопроизводительных алгоритмов и методов прикладной математики и информатики. Основой отбора, формализации и решения таких задач являются современные методы математического моделирования, адаптированные для конкретных систем управления организациями. Такие процессы, задачи и методы их решения составляют предмет исследования интеллектуальной, или прикладной математической, логистики, междисциплинарной области науки, находящейся на стыке логистики, прикладной математики и информатики.

Следует отметить, что задачи интеллектуальной логистики рассматривались учеными СПбГУ еще в 70-х годах прошлого века в рамках госбюджетной темы научно-исследовательских работ «Распределение сил и средств в народном хозяйстве». Основные результаты многолетней работы коллектива в этом направлении были опубликованы в статьях и монографиях В.В.Захарова, В.И.Зубова, Л.А.Петросяна, Р.И.Трухаева, В.В.Хоменюка и многих других ученых. За прошедшие годы был накоплен большой опыт фундаментальных и прикладных исследований в различных областях теории управления и исследования операций, теории вероятностей и математической статистики, теории игр и теории многокритериальной оптимизации, который находит эффективное применение при решении задач оптимизации логистических процессов в сложных системах.

Проект создания в СПбГУ научно-образовательной среды для разработки и применения новых математических методов и программных средств в области математического моделирования и оптимизации логистических процессов и систем (далее Проект) начал реализовываться 22 ноября 2007 года, когда Ученый Совет факультета ПМ-ПУ принял решение о создании Центра интеллектуальной (прикладной математической) логистики.

Цель реализации Проекта заключается в актуализации научно-исследовательской деятельности и повышение публикационной активности в области разработки и применении методов математического моделирования для оптимизации логистических процессов и систем. Важнейшей задачей Проекта является привлечение студентов, аспирантов и молодых ученых к решению практических задач в этой области и увеличение их публикационной активности.

Приказ о создании центра

О результатах реализации Проекта 2008—2015 г.

Научно-образовательная деятельность

В процессе реализации ПРОЕКТА студентами выполнено более 20 курсовых и дипломных работ, защищено 2 магистерские диссертации, непосредственно касающихся его тематики. Кроме этого успешно защищены 2 диссертации на соискание степени кандидата физико-математических наук. По результатам научных исследований студентами, аспирантами и сотрудниками опубликовано более 20 статей и тезисов докладов на конференциях различного уровня.

Подготовлены и внедрены в учебный процесс курсы лекций по основным образовательным программам по специальности «Прикладная математика и информатика» , по направлениям «Прикладная математика и информатика» [бакалавр] и 511900 «Информационные технологии» (бакалавр) , подготовлен и внедрен учебный план магистерской программы «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» по направлению «Прикладная математика и информатика».

Были разработаны рабочие программы дисциплин и прочитаны курсы лекций по учебному плану магистерской программы «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» по направлению «Прикладная математика и информатика»:

В рамках ПРОЕКТА успешно выполнены научно-исследовательские проекты:

  1. Образовательная среда высокопроизводительных вычислений на кластере факультета ПМ-ПУ (код проекта 9.1.5.2009). Научный руководитель В.В.Захаров
  2. Развитие образовательной среды высокопроизводительных вычислений для моделирования и оптимизации логистических систем на кластере факультета ПМ-ПУ (код проекта 9.1.192.2010). Научный руководитель В.В.Захаров
  3. Математическое моделирование многоагентных управляемых динамических систем (код проекта 9.0.189.2010). Научный руководитель Л.А.Петросян

В целях развития сотрудничества в сфере научно-образовательных интересов СПбГУ налажены партнерские отношения с организациями:

  1. Институт Проблем транспорта имени Н.С. Соломенко РАН
  2. Санкт-Петербургский Территориальный фонд Обязательного медицинского страхования
  3. ОАО «Монолит-Инфо» (реализован консультационный проект по математическому моделированию производственно-логистических процессов компании «Балтика»)
  4. Группа компаний «Евросиб» (реализован консультационный проект)
  5. ОАО «Новая эра» (реализован консультационный проект)
  6. ВНИИГАЗ ОАО «Газпром» (чтение лекций по количественным методам принятия решений и консультирование)
  7. Компания «Метсо», Финляндия (реализован консультационный проект)
  8. Центр «Агора» Университета г. Ювяскюля, Финляндия (подготовка аспирантов и стажировки студентов и аспирантов)
  9. Российско-немецкое научное логистическое сообщество (http://www.dr-log.org/, участие в Международном Программном комитете ежегодных Российско-Германских конференций по логистике и SCM)

Последние изменения: 28.09.2021 17:59

Монографии

Krylatov, A., Zakharov, V., Tuovinen, T. (2020) Optimization Models and Methods for Equilibrium Traffic Assignment. Springer International Publishing.

Публикации в изданиях, индексируемых в SCOPUS и Web of Science

  1. Zakharov V., Krylatov A., Mugayskikh A. Delivery Service in Congested Urban Areas // Computational Methods in Applied Sciences. 2020. Vol. 54. P. 155-165. 
  2. Zakharov V., Krylatov A., Volf D. Green Route Allocation in a Transportation Network // Computational Methods in Applied Sciences. 2018. Vol. 45. P. 71-86. 
  3. Krylatov, A.Yu., Shirokolobova, A.P. Evolutionary optimization of the public transit network // ACM International Conference Proceeding Series. 2018. P. 29-34. 
  4. Krylatov A.Yu. Reduction of a minimization problem for a convex separable function with linear constraints to a fixed point problem // Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2018. Vol. 12, № 1. P. 98-111. 
  5. Popov I.V., Krylatov A.Yu., Lukina A.A. Pricing mechanisms for day-ahead demand management in multi-generator power grid // 2016 International Conference on Recent Advances and Innovations in Engineering (ICRAIE). 2017. 
  6. Крылатов А.Ю. Оптимальные стратегии управления пропускной способностью маршрутов транспортной сети // Вестн. С.-Петербург. ун-та. Прикл. матем. Информ. Проц. упр. 2017. Т.13, Вып. 2. С. 182-192. 
  7. Popov I., Krylatov A., Zakharov V., Ivanov D. Competitive energy consumption under transmission constraints in a multi-supplier power grid system // International Journal of Systems Science. 2017. Vol. 48, No 5. P. 994-1001. 
  8. Krylatov A.Yu., Shirokolobova A.P. Projection approach versus gradient descent for network’s flows assignment problem // Lecture Notes in Computer Science. 2017. Vol. 10556. P. 345-350. 
  9. Krylatov A.Yu., Shirokolobova A.P., Zakharov V.V. OD-matrix estimation based on a dual formulation of traffic assignment problem // Informatica (Slovenia). 2016. Vol. 40, No 4. P. 393-398. 
  10. Krylatov A.Yu. Network flow assignment as a fixed point problem // Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2016. 10 (2). P. 243-256. 
  11. Крылатов А.Ю. Распределение потока в сети как задача поиска неподвижной точки // Дискретный анализ и исследование операций. 2016. 23(2). С. 63-87. 
  12. Krylatov A.Y., Zakharov V.V., Malygin I.G. Competitive Traffic Assignment in Road Networks // Transport and Telecommunication. 2016. Vol. 17, No 3. P. 212–221. 
  13. Krylatov A.Y., Zakharov V.V. Competitive Traffic Assignment in a Green Transit Network // International Game Theory Review. 2016. Vol. 18, No 2. Zakharov V. V., Krylatov A. Yu. Competitive routing of traffic flows by navigation providers // Automation and Remote Control. 2016. Vol. 77. No 1. P. 179-189. Popov I., Krylatov A., Zakharov V. Integrated Smart Energy System Based on Production-Oriented Consumption // IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2016. 480. P. 265-273. Popov I., Krylatov A., Zakharov V. Transmission cost-sharing in multi-supplier power grid // 2016 IEEE Smart Energy Grid Engineering (SEGE). 2016. P. 64-67.
  14. Zakharov V. V., Krylatov A. Yu. Competitive routing of traffic flows by navigation providers // Automation and Remote Control, 2016. — Vol. 77, — № 1. — P. 179-189
  15. Victor Zakharov, Alexander Krylatov Transit Network Design for Green Vehicles Routing // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2015. — Vol. 360, — P. 449 — 458
  16. Viacheslav A. Shirokikh, Victor V. Zakharov Dynamic Adaptive Large Neighbourhood Search for Inventory Routing Problem // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2015. — Vol. 359, — P. 231-241
  17. V. V. Zakharov and A. N. Shchegryaev Stable Cooperation in Dynamic Vehicle Routing Problems // Automation and Remote Control, 2015. — Vol. 76, — № 5. — P. 935–943
  18. Zakharov V., Krylatov A. OD-matrix estimation based on plate scanning // 2014 International Conference on Computer Technologies in Physical and Engineering Applications (ICCTPEA), 2014. — P. 209-210
  19. Zakharov V., Krylatov A. Equilibrium Assignments in Competitive and Cooperative Traffic Flow Routing // IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2014. — Vol. 434, — P. 641-648
  20. Victor Zakharov, Alexander Krylatov, Dmitry Ivanov Equilibrium traffic flow assignment in case of two navigation providers // IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2013. — Vol. 408, — P. 156-163
  21. Altman E., Avrachenkov K., Garnaev A. Jamming in Wireless Networks Under Uncertainty. Mobile Networks and Applications, Vol. 16, N2, 2011, pp.246-254
  22. Altman E., Avrachenkov K., Garnaev A. Closed Form Solutions for Water-Filling Problem in Optimization and Game Frameworks. Telecommunication Systems Journal, Vol.47 N1-2, 2011, pp.153-164
  23. Altman E., Avrachenkov K., Garnaev A. Fair Resource Allocation in Wireless Networks in the Presence of a Jammer. Performance Evaluation, vol.67, N4, 2010, pp. 338-349

Публикации в трудах конференции «Процессы управления и устойчивость»

Доклады на конференции «Проблемы управления и устойчивость»

Последние изменения: 20.06.2020 16:04

Контакты

198504, Санкт-Петербург, Петергоф, Университетский просп., 35, тел. (812) 428-41-19, почта: v.zaharov@spbu.ru

Команда

[photo] ЗАХАРОВ Виктор Васильевич
доктор физико-математических наук, профессор
Комн. 408, тел. (812) 428-41-19
E-mail: v.zaharov@spbu.ru
[photo] КРЫЛАТОВ Александр Юрьевич
доктор физико-математических наук, профессор
Комн. 330
E-mail: aykrylatov@yandex.ru
[photo] ВЛАСОВА Татьяна Владиславовна
кандидат физико-математических наук, доцент
Комн. 407, тел. (812) 428-41-19
E-mail: t.vlasova@spbu.ru
[photo] ЛЕЖНИНА Елена Александровна
кандидат физико-математических наук, доцент
Комн. 406
E-mail: solka2000@yahoo.com
[photo] СВИРКИН Михаил Владимирович
кандидат физико-математических наук, доцент
Комн. 409
E-mail: smv01_01@mail.ru
[photo] БАЛЫКИНА Юлия Ефимовна
кандидат физико-математических наук, доцент
Комн. 406
E-mail: j.balykina@spbu.ru
[photo] РАЕВСКАЯ Анастасия Павловна
кандидат физико-математических наук, доцент
Комн. 330
E-mail: a.raevskaya@spbu.ru
[photo] ВОЛЬФ Дмитрий Александрович
ассистент
Комн. 331
[photo] АМЕЛИНА Наталья Олеговна
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник
[photo] ИВАНСКИЙ Юрий Владимирович
кандидат физико-математических наук, научный сотрудник
[photo] ЛОНЯГИНА Юлия Евгеньевна
инженер-исследователь
[photo] МУГАЙСКИХ Александр Всеволодович
инженер-исследователь
[photo] ПУЗАЧ Владислав Александрович
лаборант-исследователь