Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom

: Литература по курсу
[+]
  • 1.
    Граничин О.Н., Кияев В.И.
    Информационные технологии в управлении.
    М.: Изд-во «Бином», 2008, 336 с.
  • 2.
    G., Rzevski
    Modelling large complex systems using multi-agent technology
    In Proc. of 13th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing (SNPD2012), August 8-10, Kyoto, Japan, 2012. PP. 434-437.
  • 3.
    Винер Н.
    Кибернетика, или управление и связь в животном и машине.
    М.: Наука. 1983.
  • 4.
    Фельдбаум А.А.
    О проблемах дуального управления
    В кн.: Методы оптимизации автоматических систем. – М.: Наука. 1972.
  • 5.
    Граничин О.Н., Поляк Б.Т.
    Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах.
    М.: Наука. 2003.
  • 6.
    Абчук В.А., Тимченко В.В., Трапицин С.Ю.
    Менеджмент. Учебник.
    СПб.: ООО «Книжный Дом», 2006.
  • 7.
    Винер Н.
    Кибернетика и общество.
    М.: ИЛ, 1958.
  • 8.
    Готт В.С., Урсул А.Д.
    Определенность и неопределенность как категории научного познания.
    М.: Знание, 1971.
  • 9.
    Уивер Л., Шеннон К.
    Математическая теория связи
    М: Физматгиз, 1956.
  • 10.
    Урсул А.Д.
    Природа информации.
    М.: Политиздат, 1968.
  • 11.
    Эшби У.Р.
    Введение в кибернетику
    М.: ИЛ. 1959.
  • 12.
    Жуков Н.И.
    Информация.
    Минск. Наука и техника, 1966.
  • 13.
    Соколов Б.В., Юсупов Р.М.
    Неокибернетика – возможности и перспективы развития
    Докл. на общем пленарном заседании 5-й науч. конф. `Управление и информационные технологии (УИТ-2008), Россия, СПб., 14–16 октября, 2008 г. СПб., 2008. С. 1-15.
  • 14.
    Андриевский Б.Р., Матвеев А.С, Фрадков А.Л.
    Управление и оценивание при информационных ограничениях: к единой теории управления, вычислений и связи
    Автоматика и телемеханика. 2010. № 4. C. 34-99.
  • 15.
    Граничин О.Н.
    Обратные связи, усреднение и рандомизация в управлении и извлечении знаний
    Стохастическая оптимизация в информатике. 2012. Том 8. Вып. 2. С. 3-48.
  • 16.
    Граничин О.Н.
    Кибернетика и перспективы развития суперкомпьютеров
    Суперкомпьютеры. 2012.
  • 17.
    Leyton-Brown K, Shoham Y.
    Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic and Logical Foundations
    London: Cambridge University Press. 2009. 513 p.
  • 18.
    Официальный сайт НПК "Генезис знаний"
  • 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
    Проблемы управления. 2011. № 6.
  • 20.
    Astrom K.J., Boyd S.P., Brockett R.W., Murray R.M., Stein G.
    Future directions in control in an information-rich world
    IEEE Control Systems. 2003. Vol. 23. No. 2. P. 20-33.
  • 21.
    Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В.
    Многоагентные системы (обзор)
    Новости искусственного интеллекта. 1998. №2. С. 64-116.
  • 22.
    Скобелев П. О.
    Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений
    Автометрия. 2002. № 6. С. 45-61.
  • 23.
    Maes P.
    Agent that reduce work and information overload
    Communication of the ACM. July 1994. Vol. 37. No. 7. P. 30-40.
  • 24.
    Cohen P.R., Morgan J.L., Pollack M.
    Intentions in Communication
    Bradford Books. MIT Press. 1990. 508 p.
  • 25.
    Инструкция по разработке приложений Android. Media and Camera.
  • 26.
    Проект JPEG library
  • 27.
    Герасимов Р.В, Кияев В.И.
    Интеллектуальный CRM на базе мультиагентного подхода
    В сб. «Стохастическая оптимизация в информатике». Изд-во С.Петербург. ун-та, т. 8, вып. 1, 2012, с. 50-94.
  • 28.
    Тарасов В.Б.
    Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте
    Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2. С. 5-63.
  • 29.
    Граничина Н.О.
    Мультиагентная система для распределения заказов
    Управление большими системами. Спец. выпуск 30.1 "Сетевые модели в управлении". 2010. С. 549-566.
  • 30.
    Виттих В.А., Скобелев П.О.
    Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени
    Автометрия. 2009. Т. 45. № 2. С. 84-86.
  • 31.
    Гайдук А.Р., Каляев И.А., Капустян С.Г
    Распределенные системы планирования действий коллективов роботов.
    М.: Янус-К. 2002. 292 с.
  • 32.
    Амелин К.С, Антал Е.И., Васильев В.И., Граничина И.О.
    Адаптивное управление автономной группой беспилотных летательных аппаратов
    Стохастическая оптимизация в информатике. Вып. 5. 2009. С. 157-166.
  • 33.
    Antal С, Granichin О., Levi S.
    Adaptive autonomous soaring of multiple UAVs using SPSA
    Proc. of IEEE Conf. on Decision and Control (CDC-49). 2010. Atlanta. USA. P. 3656-3661.
  • 34.
    Амелин К. С, Граничин О.И
    Мультиагентное сетевое управление группой легких БПЛА
    Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 6. С. 64-72.
  • 35.
    Сайт JADE
  • 36.
    Амелин К.С.
    Технология программирования легкого БПЛА для мобильной группы
    Стохастическая оптимизация в информатике, выпуск 7, 2011, С.93-115.
  • 37.
    Амелина Н.О.
    Достижение консенсуса автономной группой беспилотных самолетов
    Стохастическая оптимизация в информатике, выпуск 6(1), 2010. С. 127–132.
  • 38.
    Статьи по разработки адаптивного управления для группы автономных мобильных роботов
  • 39.
    Граничин О.Н, Павленко Д.В.
    Рандомизация получения данных и L1- оптимизация (опознание со сжатием) (Обзор)
    Автоматика и телемеханика . 2010. № 11.
  • 40.
    J. C., Spall
    Multivariate stochastic approximation using a simultaneous perturbation gradient approximation
    IEEE Trans. Automat. Contr. Vol. 37. 1992. P. 332–341.
  • 41.
    Granichin, O.N.
    A stochastic recursive procedure with dependent noises in the observation that uses sample perturbations in the input
    Vestnik Leningrad Univ. Math. 1989. Vol. 22. No. 1(4). P. 27–31.
  • 42.
    Granichin, O.N
    Procedure of stochastic approximation with disturbances at the input
    Automation and Remote Control. 1992. Vol. 53 No. 2, part 1. P. 232–237.
  • 43.
    Официальный сайт по беспилотным летательным аппаратам
  • 44.
    Baxter J.W., Horn G.S., Leivers D.P.
    Fly-by-Agent: Controlling a Pool of UAVs via a Multi-Agent System
    QinetiQ Ltd Malvern Technology Centre St Andrews Road. Malvern. UK. 2007.
  • 45.
    Амелин К.С.
    Лёгкий беспилотный летательный аппарат для автономной группы
    Стохастическая оптимизация в информатике. Вып. 6. 2010. С. 117-126.
  • 46.
    Haiyang Chao
    Cooperative Remote Sensing And Actuation Using Networked Unmanned Vehicles.
    PhD thesis. Utah state university. 2010.
  • 47.
      Статьи по разработки адаптивного управления для группы автономных мобильных роботов
  • 48.
    Официальный сайт разработчиков Android разработки
  • 49.
    Amelin K., Granichin O.
    Multiagent network control for the group of UAVs
    In: Proc. of the 5th International IEEE Scientific Conference on Physics and Control (PhysCon 2011), Leon, Spain, Sept., 2011.
  • 50.
    Амелин К.С., Граничин О.Н.
    Применение мультиагентного подхода для решения задач мониторинга местности группой легких БПЛА
    В сб. тр. межд. научно- практ. конф. Теория активных систем. 14-16 ноября 2011 г., Москва, Россия. Том 3. Ред. – В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. – М.: ИПУ РАН, 2011. – С. 209-214.
  • 51.
    Фрадков А.Л.
    Кибернетическая физика: принципы и примеры
    СПб.: Наука. 2003. 208 с.
  • 52.
    Murray R.M., Olfati-Saber R.
    Consensus problems in networks of agents with switching topology and time-delays
    IEEE Trans. Automatic Control. Sept. 2004. Vol. 49. P. 1520-1533.
  • 53.
    Beard R.W., Ren W.
    Distributed Consensus in Multi-vehicle Cooperative Control: Theory and Applications
    Communication and Control Engineering Series. — Springer Verlag. New York. 2007. 319 p.
  • 54.
    Агаев Р.П., Чеботарев П.Ю.
    Сходимость и устойчивость в задачах согласования характеристик (обзор базовых результатов)
    Управление большими системами. Спец. выпуск 30.1 "Сетевые модели в управлении". 2010. С. 470-505.
  • 55.
    Fax A., Murray R.M.
    Information flow and cooperative control of vehicle formations
    IEEE Trans. Automat. Contr. Sept. 2004. Vol. 49. P. 1465-1476.
  • 56.
    Jadbabaie A., Pappas G. J., Tanner H.G.
    Flocking in fixed and switching networks
    IEEE Trans. Autom. Contr. 2007. Vol. 52. No. 5. P. 863-868.
  • 57.
    Li W.
    Stability analysis of swarms with general topology
    IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. B. 2008. Vol. 38. No. 4. P. 1084-1097.
  • 58.
    J. Toner, Y. Tu
    Flocks, herds, and schools: a quantitative theory of flocking
    Phys. Rev. E, vol. 58, no. 4, pp. 4828-4858, Oct. 1998.
  • 59.
    F. Bullo, J. Cortes
    Coordination and geometric optimization via distributed dynamical systems
    SIAM J. Control Optim., May 2003.
  • 60.
    F. Paganini, J. Doyle, S. Low
    Scalable laws for stable network congestion control
    presented at the Int. Conf. Decision and Control, Orlando, FL, Dec. 2001
  • 61.
    and A. S. Morse, J. Lin, Jadbabaie
    Coordination of groups of mobile autonomous agents using nearest neighbor rules
    IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 48, pp. 988-1000, June 2003.
  • 62.
    W. Ren and R. W. Beard
    Consensus seeking in multiagent systems under dynamically changing interaction topologies
    IEEE Trans. Automat. Control, vol. 50, no. 5, pp. 655-661, 2005.
  • 63.
    T. C. Aysal and K. E. Barner
    Convergence of consensus models with stochastic disturbances
    IEEE Trans. Info. Theory, vol. 56, no. 8, pp. 4101-4113, 2010.
  • 64.
    and S.-J. Kim, L. Xiao, S. Boyd
    Distributed average consensus with least-mean-square deviation
    Journal of Parallel and Distributed Computing, vol. 67, pp. 33-46, 2007.
  • 65.
    A. Ribeiro, and G. B. Giannakis, D. Schizas
    Consensus in ad hoc WSNs with noisy links-part I: distributed estimation of deterministic signals
    IEEE Trans. Signal Process., vol. 56, pp. 350-364, Jan. 2008.
  • 66.
    F. Cucker and E. Mordecki
    Flocking in noisy environments
    J. Math. Pures Appl., vol. 89, no. 3, pp. 278-296, 2008.
  • 67.
    and R. Srikant, Kashyap, T. Basar
    Quantized consensus
    Automatica, vol. 43, pp. 1192-1203, 2007
  • 68.
    M. Huang
    Stochastic Approximation for Consensus with General Time-Varying Weight Matrices
    Proc. the 49th IEEE CDC, Atlanta, GA, USA, pp. 7449-7454, Dec. 2010.
  • 69.
    and M. Athans, D. P. Bertsekas, N. Tsitsiklis
    Distributed asynchronous deterministic and stochastic gradient optimization algorithms
    IEEE Trans. Autom. Contr., vol. 31, no. 9, pp. 803-812, 1986.
  • 70.
    M. Huang and J. H. Manton
    Coordination and consensus of networked agents with noisy measurements: stochastic algorithms and asymptotic behavior
    SIAM J. Control Optim., vol. 48, no. 1, pp. 134-161, 2009.
  • 71.
    S. Kar and J. M. F. Moura
    Distributed consensus algorithms in sensor networks with imperfect communication: link failures and channel noise
    IEEE Trans. Sig. Process., vol. 57, no. 1, pp. 355-369, 2009.
  • 72.
    T. Li and J.-F. Zhang
    Mean square average-consensus under measurement noises and fixed topologies
    Automatica, vol. 45, no. 8, pp. 1929-1936, 2009.
  • 73.
    B. Gharesifard and J. Cortes
    Distributed strategies for generating weight-balanced and doubly stochastic digraphs
    SIAM J. Contr. Optim., Nov. 2010.
  • 74.
    and Vlasov V, Granichin O., Vakhitov A.
    Adaptive control of SISO plant with time-varying coefficients based on random test perturbation
    In Proc. of the 2010 American Control Conference, June 30-July 02, 2010, Baltimore, MD, USA. P. 4004-4009.
  • 75.
    Вахитов А.Т., Граничин О.Н., Гуревич Л.С.
    Алгоритм стохастической аппроксимации с пробным возмущением на входе в нестационарной задаче оптимизации
    Автоматика и телемеханика, 2009, № 11. C. 70-79.
  • 76.
    and Vakhitov A, Granichin O., Gurevich L.
    Discrete-time minimum tracking based on stochastic approximation algorithm with randomized differences
    Proc. of the Combined 48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference, December 16-18, 2009, Shanghai, P.R. China. P. 5763-5767.
  • 77.
    Borkar V. S.
    Stochastic Approximation. A Dynamical Systems Viewpoint
    Cambridge University Press; 2008
  • 78.
    Граничин О.Н.
    Стохастическая оптимизация и системное программирование
    Стохастическая оптимизация в информатике. 2010. 6, с. 3-44
  • 79.
    Вахитов А.Т., Граничин О.Н., Паньшенсков М.А.
    Методы оценивания скорости передачи данных в грид
    Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2009, № 11, с. 45 - 52.
  • 80.
    Фрадков А.Л.
    Схема скоростного градиента и его примнения в задачах адаптивного управления
    Автоматика и телемеханика, 1979, № 9, с. 90 - 101.
  • 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
    In: Proc. of the 4th International Conference on Computational Intelligence. Р. 282-285 (Evolutionary Computation Theory and Applications, ECTA’2012, October 5-7, 2012, Barcelona, Spain).
  • 82.
    Амелина Н.О.
    Диспетчеризация сети с переменной топологией при помехах и задержках в измерениях
    Вестник СПбГУ. Сер. 1: Математика. Механика. Астрономия, 2012, № 2, с. 11-15.
  • 83.
    Амелина Н.О., Васильев В.И., Граничин О.Н., Кияев В.И.
    Перспективный децентрализованный подход к балансировке загрузки в многоядерных процессорах
    В сб.: Труды Международной суперкомпьютерной конференции «Научный сервис в сети Интернет: поиск новых решений», г. Новороссийск, 17-22 сентября 2012 г., М: Изд-во Моск. ун-та. С. 345-347.
  • 84.
    Амелина Н.О.
    Балансировка загрузки узлов децентрализованной вычислительной сети при неполной информации
    Нейрокомпьютеры: разработка, применение, № 6, 2011, С. 56-63.
  • 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
    Нейрокомпьютеры: Разработка, Применение, 2012, № 11, С. 39-47.
  • 86.
    Amelin K., Amelina N., Granichin O., Granichina O.
    . Multi-agent stochastic systems with switched topology and noise
    In: Proc. of 13th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing, SNPD 2012. P. 438-443 (August 8-10, Kyoto, Japan, 2012).
  • 87.
    Амелина Н.О., Фрадков А.Л
    Приближенный консенсус в стохастической динамической сети с неполной информацией и задержками в измерениях
    Автоматика и Телемеханика, 2012, № 11, с. 6-30.
  • 88.
    A. Fradkov, and K. Amein, N. Amelina
    Approximate Consensus in Multi-agent Stochastic Systems with Switched Topology and Noise
    Proc. of MSC IEEE 2012, October 3-5, 2012, Dubrovnik, Croatia, pp. 445-450
  • 89.
    Резепова В.Е.
    Право интеллектуальной собственности
  • 90.
    Общие положения о праве интеллектуальной собственности
  • 91.
    Шумпетер Й.
    Теория экономического развития
    Пер. с англ. – М.: Прогресс, 1992. – 456 с.
  • 92.
    Sullivan Patrick A.
    Profiting from Intellectual Capital: Extracting Value from Innovation
    John Willey&Sons, inc., 1998.
  • 93.
    Sullivan Patrick A.
    Value-driven Intellectual Capital: How to convert intangible corporate assets into market value.
    John Willey&Sons, Inc., 2000.
  • 94.
    Sveiby K.-E.
    Intellectual Capital and Knowledge Management.
  • 95.
    И. А. Близнец, К. Б. Леонтьев
    Понятие «интеллектуальная собственность»: формулировка проблемы
  • 96.
    Косовец А. А.
    Правовое регулирование электронного документооборота
    Вестник Московского университета. Сер. 11, "Право", 1997, № 4
  • 97.
    Комаров С.Н., Кочергина И. И.
    Вопросы учета программ для ЭВМ и баз данных
    Юридический консультант, 1998, № 2.
  • 98.
    П.Н.Цыбулев.
    Управление интеллектуальной собственность.
    К.: Гос. ин-т интел. собств., 2008. – 324 с.
  • 99.
    Барух Лев.
    Нематериальные активы: Управление, измерение, отчетность.
    М.: Квинто-консалтинг, 2003. – 228 с.
  • 100.
    Зинов В.Г.
    Управление интеллектуальной собственностью: Учебное пособие.
    М.: Дело, 2003. – 512 с.

Вопросы и ответы

вопросов: 1
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?

ответить