Дивеев Асхат Ибрагимович
Без вычислений не доказано.
Окончил Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
(МГТУ им. Н.Э. Баумана) по направлению «Системы автоматического управления».
Защитил кандидатскую диссертацию в МГТУ им. Н.Э. Баумана на тему «Синтез
структурно–устойчивой системы управления летательным аппаратом».
Награжден медалью к 850-летию г. Москвы.
Защитил докторскую диссертацию по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации» в Вычислительном центре им. А.А Дородницына Российской академии наук на тему «Разработка численного метода решения NP-трудных задач дискретной оптимизации на основе метода Лоулера – Белла», в котором для оценки значений целевой и ограничивающих функций используется их разложение на разность двух монотонно неубывающих функций.
Присвоено звание профессора.
Награжден золотой медалью Коркыт Ата в честь 80 летия Кызылординского государственного университета им. Коркыт Ата.
Преподавание
1.Читает курсы для студентов бакалавриата и магистратуры направления «Управление в технических системах»:
- «Современные проблемы теории управления»,
- «Современные инструментальные средства интеллектуальных систем», «Математическое моделирование объектов и систем управления»,
- «Управление неопределенными системами».
2.Читает курс для аспирантов направления «Информатика и вычислительная техника»:
- «Системный анализ, управление и обработка информации».
Наука
- Исследования по разработке численных методов для синтеза интеллектуальных систем управления робототехническими изделиями и групповым взаимодействием роботов. Полученные результаты используют в области алгоритмизации и программирования.
- Разработан метод сетевого оператора, который предназначен для решения задач структурно параметрического синтеза систем управления и структурно параметрической идентификации математических моделей. Он позволяет построить алгоритмы для поиска с помощью компьютерной структуры и оптимальных параметров математических выражений. Его относят к классу новых методов символьной регрессии, которые появились в конце XX века и предназначены для поиска оптимальных нечисловых решений, структур, графов, алгоритмов, программ, формул.
- Сформулировал принцип малых вариаций базисного решения, который представляет собой обобщенный принцип, позволяющий создавать вычислительные алгоритмы для поиска оптимальных решений задач нечисловой оптимизации. Принцип может применяться в задаче синтеза управления и др.
- Разработал метод вариационного генетического программирования – усовершенствованный метод символьной регрессии, - это метод генетического программирования, который в отличие от метода сетевого оператора, кодирует математическое выражение в виде упорядоченного множества кодов символов, определяющих элементарные функции.
- Разработал метод вариационного аналитического программирования. Это усовершенствованный метод символьной регрессии – метода аналитического программирования на основе использования в известном методе принципа малых вариаций базисного решения.
- Разработал метод бинарного вариационного генетического программирования. В отличие от метода символьной регрессии новый метод использует только функции с одним или двумя аргументами, кодирование математического выражения в форме композиции функций осуществляется с помощью графа полного бинарного дерева, в котором функции с одним аргументом связаны с дугами графа, а функции с двумя аргументами связаны с узлами графа, листья графа связаны с параметрами, аргументами и с единичными элементами функций с двумя аргументами. При поиске решения используется вариационный генетический алгоритм.
Научные интересы
- Эффективные вычислительные методы для решения задач управления, в том числе для решения задач оптимального управления, синтеза управления, идентификации математической модели объекта управления и создания интеллектуальных систем управления.
- Методы синтеза интеллектуальных систем управления робототехническими устройствами.