Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7(495) 772-95-90 *28240
Департамент программной инженерии был создан в 2014 году на базе отделения программной инженерии. В департаменте ведутся исследования по различным современным научным направлениям, в число которых входят: анализ и моделирование бизнес процессов, математическое моделирование, машинное обучение и искусственный интеллект, нечеткая логика, процессно-ориентированные информационные системы.
Системный администратор. 2026. № 3. С. 28-33.
Khnkoian G., Galigerov V., Grishichkin Y. et al.
In bk.: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891). Vol. 2891. Springer, 2026. P. 532-545.
Ryabtsev D., Vasilyev Boris, Shershakov S.
Computer Science ::Computer Vision and Pattern Recognition. 2501.14689. arXiv, 2025
Тема работы: «Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов».
Данная работа относится к области process mining, основными задачами которой являются синтез моделей процессов и проверка соответствия моделей процессов их реальному поведению на основании информации, хранящейся в журналах событий.
Основные проблемы при решении этих задач — большие объемы обрабатываемых данных и экспоненциальная сложность основных алгоритмов. В частности, наиболее теоретически обоснованный метод синтеза, базирующийся на теории регионов, использует построение системы переходов в качестве промежуточного шага. Задача синтеза результирующей модели — сети Петри — по системе переходов является NP-полной. Поэтому на практике метод регионов оказывается применим только для небольших по размеру систем переходов.
Исследование посвящено повышению эффективности существующих решений в двух направлениях. Во-первых, разработан параметрический метод редукции системы переходов, который позволил уменьшить размер системы переходов при сохранении приемлемого уровня ее точности. Во-вторых, разработаны архитектура и принципы реализации программных средств для эффективной работы с журналами событий больших размеров, на основе которых реализованы библиотека и программный инструмент для решения задач и автоматизации экспериментов в области process mining.
Это позволило получить существенное сокращение по потребляемым ресурсам (времени выполнения алгоритмов и занимаемой памяти) по сравнению с известными решениями, что подтверждается экспериментами на реальных данных.
Научный руководитель: доктор физико-математических наук И.А.Ломазова
Начало в 13:00
Адрес: Кочновский проезд, д.3., ауд. 400.