В данном исследовании представлен передовой подход к оптимизации систем нечеткого вывода (СНВ) с использованием генетических алгоритмов (ГА) -мощного эволюционного метода, вдохновленного естественным отбором. Традиционная разработка FIS основана на эвристической настройке базы правил и функций релевантности, что может быть неэффективным. Это исследование позволяет систематически оптимизировать базу правил СНВ, что повышает точность, гибкость и надежность систем принятия решений. Экспериментальные результаты показывают, что сложность базы правил значительно снижается при сохранении производительности системы. В исследовании также подчеркивается важность таких операторов ГА, как отбор, кроссинговср и мутация, для достижения глобальной оптимальности. Такая интеграция помогает разрабатывать интеллектуальные системы, способные адаптироваться к реальным ситуациям, обеспечивая многообещающие результаты для экспертных систем, приложений автоматизации и управления.

Рассматривается концепция создания автоматизированной системы управления траекториями нефтяных и газовых скважин с использованием современных информационных технологий. Предложен трёхэтапный алгоритмический подход к принятию управляющих решений на основе прогностической модели движения бурового оборудования. Представлен подход к построению многорежимной прогностической модели траектории скважины, которая составляет математическую основу информационно-аналитической подсистемы, предназначенной для оперативного управления траекториями.

В данной статье рассматривается внедрение цифровой трансформации для повышения эффективности образования в высших учебных заведениях и модернизации образовательных процессов. Также обсуждаются возможности оптимизации образовательных ресурсов, эффективного управления рабочими процессами студентов и преподавателей, а также повышения качества образования через внедрение цифровых технологий. В статье представлены меры и рекомендации, направленные на улучшение образовательного процесса через внедрение этих цифровых инструментов.