Семенихин Константин Владимирович

• Грант Клуба выпускников МАИ в области точных наук и технологий в сфере образования «Доцент-2009».
• Грант Москвы в области точных наук и технологий в сфере образования "Аспирант-2001".
• Грант Москвы в области точных наук и технологий в сфере образования "Аспирант-2000".

• Теория вероятностей, математическая статистика и теория случайных процессов
• Функциональный анализ
• Выпуклый анализ (спецкурс)
• Актуарная математика (спецкурс)

Архипов Александр Сергеевич, 2019 год поступления в аспирантуру, тема работы — «Разработка робастных методов обработки данных в регрессионных моделях наблюдения с неопределенным распределением случайных параметров и помех».

В 2008 году Лебедев Максим Витальевич защитил диссертацию кандидата физико-математических наук на тему «Алгоритмы оптимального оценивания в стохастических системах в условиях априорной неопределенности» по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации».

• Разработка алгоритмов робастной классификации данных.

Оптимальные методы классификации данных подвержены влиянию аномальных наблюдений, которые приводят к кардинальной перестройке кластеров. С целью устранения этого эффекта предлагается разработать алгоритм, способный учитывать неточность информации в задании основных характеристик случайных данных. Предлагаемый алгоритм основан на методах робастного доверительного оценивания с учетом частичной информации о значениях ковариационных матриц. Апробация разработанного алгоритма проводится на серии модельных и реальных экспериментальных данных.

Презентация выпускной работы бакалавра по задаче робастного оценивания: Robust

• Оптимизация параметров управляемой инфокоммуникационной сети

Инфокоммуникационные сети лежат в основе современных технологий беспроводной связи, их обслуживания, мониторинга и управления. Предлагается рассмотреть сеть, описываемую набором марковских процессов, отвечающих за состояние отдельных узлов. Цель исследования — оптимизация ключевых характеристик (времени обслуживания, число потерь и т.д.) с учетом имеющейся структуры сети. Работа может включать в себя модели с ненаблюдаемыми узлами, что потребует использования методов оценивания скрытых состояний. Разработанный алгоритм оптимизации предлагается апробировать на типовых примерах инфокоммуникационных сетей.

Презентацию дипломной работы магистра по задаче оптимизации параметров инфокоммуникационной системы: infocom_optimization

• Разработка робастных алгоритмов слежения за движением маневрирующей цели.

Задачи слежения возникают в широком спектре прикладных областей — от задач навигации летательных и космических аппаратов до проблем управления объектами робототехники. Для устранения срывов в слежении за движением маневрирующей цели предлагается разработать алгоритм, сочетающий в себе свойства робастности (устойчивости к аномальным наблюдениям) и эффективности (обеспечения характеристик ошибки, близких к минимально возможным). Предлагаемый алгоритм основан на методах сигма-точечной фильтрации и методе условно-минимаксной нелинейной фильтрации. Качество предлагаемого алгоритма слежения предлагается апробировать на серии модельных примеров.

Презентация дипломной работы специалиста по задаче слежения:

Target_tracking

• Расчет вероятностных характеристик ошибок бинарной классификации.

Сравнить вероятности ошибок классификации на двух гауссовских выборках для алгоритмов, основанных на методе опорных векторов и методе разделения доверительных эллипсоидов. Провести анализ при наличии аномальных наблюдений. Сформулировать выводы об устойчивости (робастности) алгоритмов к выбросам.

• Анализ сигма-точечных оценок в одношаговой модели пеленгационных наблюдений.

Реализовать сигма-точечную оценку положения цели на плоскости по наблюдениям двух углов — азимутов от двух пеленгаторов. Построить статистическую аппроксимацию плотности распределения ошибки оценивания. Сформулировать выводы о соответствии расчетных характеристик ошибки (гауссовского распределения и ковариационной матрицы) реальным показателям.

Пример оформления отчета по научно-исследовательской практике: Arkhipov

Алгоритмы двойственной оптимизации в задачах оптимального управления марковскими процессами с конечным числом состояний и ограничений.

Методология вероятностных критериев качества в задачах оценивания параметров линейных регрессионных моделей с неопределенными распределениями случайных параметров и помех.

Метод двойственной оптимизации для построения минимаксных оценок линейных параметрических функций при наличии случайных параметров и шумов с неопределенными моментными характеристиками второго порядка

Участие в конференциях:

. 12th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT2018) Almaty, Kazakhstan, 17-19 October 2018. https://ieeexplore.ieee.org/document/8747099

. 20th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC'2017), 9-14 July 2017, Toulouse, France. www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896317314544

. 1st IFAC Conference on Modelling, Identification and Control of Nonlinear Systems (MICNON-2015). St. Petersburg, Russia. 2015, June 24-26. P.812-817. www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896315013695?via%3Dihub

Участие в научном проекте Российского научного фонда:

. 2016-2018 №16-11-00063 «Разработка методов анализа и синтеза систем управления мультиагентными робототехническими комплексами».

Руководство научными проектами Российского фонда фундаментальных исследований:

. 2015-16 гг. № 15-37-20611 «Идентификация и активное управление в мультисервисных сетях массового обслуживания по разнородной информации»

. 2013-15 гг. № 13-07-00408 «Методы и алгоритмы системного анализа нелинейных стохастических моделей движения при наличии разнородной измерительной информации»

. 2010-12 гг. № 10-07-00482 «Разработка робастных методов оценивания по вероятностным критериям в стохастических системах со смешанной априорной неопределенностью»