Научная работа за 2013 год

• Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы. Мероприятие 1.2.1. «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук». Открытый конкурс на выполнение НИР по направлению «Информатика» по проблеме «Разработка метода машинного обучения на основе алгоритмов решения задачи о выполнимости булевой формулы для построения управляющих конечных автоматов».
• Федеральная целевая программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы. Мероприятие 1.2.1 «Поддержка исследований, проводимых научными группами под руководством докторов наук» по научному направлению «Математика, механика, информатика» в области «Информатика» по теме «Разработка методов построения управляющих конечных автоматов по обучающим примерам на основе решения задачи удовлетворения ограничений».
• Федеральная целевая программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы. Мероприятие 1.1 «Поддержка исследований, проводимых коллективыми научно-образовательных центров» по научному направлению «Науки о жизни (Живые системы)» в области «Геномные, протеомные и постгеномные технологии». Тема исследования: «Разработка методов сборки генома, сборки транкриптома и динамического анализа протеома».
• Государственное задание. Тема «Разработка алгоритмов генетического программирования и сборки генома».

• Kogtenkov A., Meyer B., Velder S. Alias calculus, change calculus and frame inference // Science of Computer Programming. 2013. Elsevier. http://dx.doi.org/10.1016/j.scico.2013.11.006. 10 p.
• Alexandrov A., Fedotov P., Kazakov S., Melnikov S., Sergushichev A., Tsarev F. et al. Assemblathon 2: evaluating de novo methods of genome assembly in three vertebrate species // Giga Science. 2013. V. 2. http://www.gigasciencejournal.com/content/2/1/10

• Шестаков А.В. Минимальная модификация автоматных программ при изменении сценариев их работы // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 1 (83), с. 104–108. http://is.ifmo.ru/works/2013/shestakov-min-modification.pdf
• Александров А.В., Казаков С.В., Сергушичев А.А., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Применение эволюционного программирования на основе обучающих примеров для генерации конечных автоматов, управляющих объектами со сложным поведением // Известия РАН. Теория и системы управления. 2013. № 3, с. 85–100.
• Сергушичев А.А., Александров А.В., Казаков С.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Совместное применение графа де Брёйна, графа перекрытий и микросборки для de novo сборки генома //Изв. Сарат. ун-та. Нов.сер. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2013. Вып. 2. Ч. 2, с. 51–57.
• Лукин М.А., Шалыто А.А. Разработка и автоматическая верификация параллельных автоматных программ // Информационно-управляющие системы. 2013. № 5, с. 43–50.

• Янкин Ю.Ю., Шалыто А.А. Метод создания программного обеспечения модулей, выполненных на основе программируемых логических интегральных схем //Системы управления и обработки информации. 2013. Вып. 26, с. 128–135.
• Kapun E., Tsarev F. De Bruijn Superwalk with Multiplicities Problem is NP-hard / BMC Bioinformatic. 2013, 14 (Suppl. 5. Proceeding of the Third Annual RECOMB Satellite Workshop on Massively Parallel Sequencing (RECOMB-seq 2013)): S7. http://www.biomedcentral.com/1471-2105/14/S5/S7
• Aleksandrov A.V., Kazakov S.V., Sergushichev A.A., Tsarev F.N., Shalyto A.A. The Use of Evolutionary Programming Based on Training Examples for the generation of Finite State Machines for Controlling Object with Complex Behavior // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2013. № 3, pp. 410–425.

1. Kapun E., Tsarev F. De Bruijn Superwalk with Multiplicities Problem is NP-hard / RECOMB-seq 2013. Book of Abstracts. Tsinghua University. 2013, p. 15. http://genome.ifmo.ru/en. Цитата из рецензии: «This is an exciting result and an important contribution to our understanding of the theoretical limitations of genome assembly» / «Это захватывающий результат и важный вклад в наше понимание теоретических ограничений сборки генома».
2. Kapun E., Tsarev F. On NP-Hardness of the Paired de Bruijn Sound Cycle Problem // Lecture Notes in Bioinformatics, 2013, Vol. 8128, pp. 59–69. 13th Workshop on Algorithms in Bioinformatics. Sophia Antipolis, France. 2013.
3. Buzdalova A., Buzdalov M. Adaptive Selection of Helper-Objectives for Test Case Generation / Proceedings of the 2013 IEEE Conference on Evolutionary Computation (IEEE CEC-2013). Washington: IEEE Computer Society. 2013, pp. 2245–2250. http://is.ifmo.ru/articles_en/2013/buzdalov-buzdalova-cec-2013.pdf
4. Chivilikhin D., Ulyantsev V., Shalyto A. Solving Five Instances of the Artificial Ant Problem with Ant Colony Optimization / Proceedings of the 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control, Saint Petersburg, Russia, June 19–21, 2013. P. 1043–1048. http://is.ifmo.ru/articles_en/2013/chivilikhin-ulyantsev-shalyto-mim.pdf
5. Buzhinsky I., Ulyantsev V., Shalyto A. Test-Based Induction of Finite-State Machines with Continuous Output Actions / Proceedings of the 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control, Saint Petersburg, Russia, June 19–21, 2013. P. 1049–1054. http://is.ifmo.ru/articles_en/2013/buzhinsky-ulyantsev-shalyto-mim.pdf
6. Chivilikhin D., Ulyantsev V. MuACOsm – A New Mutation-Based Ant Colony Optimization Algorithm for Learning Finite-State Machines / Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2013). 2013. Amsterdam, pp. 511–518.
7. Buzhinsky I., Ulyantsev V., Tsarev F., Shalyto A. Search-Based Construction of Finite-State Machines with Real-Valued Actions: New Representation Model / Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2013) Companion. 2013. Amsterdam, pp. 199–200.
8. Buzdalov M., Buzdalova A., Petrova I. Generation of Tests for Programming Challenge Tasks Using Multi-Objective Optimization / Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2013) Companion. 2013, Amsterdam, pp. 1655–1658.
9. Buzdalova A., Buzdalov M., Parfenov V. Generation of Tests for Programming Challenge Tasks using Helper-Objectives / 5th International Symposium on Search Based Software Engineering. 2013. St. Petersburg. Graduate Student Track Papers // Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer, 2013. Vol. 8084, pp. 300–305.
10. Petrova I., Buzdalova A., Buzdalov M. Improved Helper-Objective Optimization Strategy for Job-Shop Scheduling Problem / 12th International Conference on Machine Learning and Applications. Miami. 2013, Vol. 2, pp. 374–377.
11. Buzdalov M., Buzdalova A., Shalyto A. A First Step towards the Runtime Analysis of Evolutionary Algorithm Adjusted with Reinforcement Learning / 12th International Conference on Machine Learning and Applications. Miami. 2013, Vol. 1, pp. 203–208.
12. Buzdalov M., Arkhipov V., Shalyto A. Worst-Case Execution Time Test Generation for Augmenting Path Maximum Flow Algorithms using Genetic Algorithms / 12th International Conference on Machine Learning and Applications. Miami. 2013, Vol. 2, pp. 108–111.
13. Ulyantsev V., Chivilikhin D. Learning Finite-State Machines: Conserving Fitness Function Evaluations by Marking Used Transitions / 12th International Conference on Machine Learning and Applications. Miami. 2013, Vol. 2, pp. 90–95.

1. Akhi A., Sergushichev A., Tsarev F. Maximum Likelihood Scaffold Assembly / RECOMB 2013. Book of Abstracts. Tsinghua University. 2013, p. 156. http://genome.ifmo.ru/en
2. Лукин М.А., Шалыто А.А. Верификация распределенных автоматных программ с использованием инструментального средства / Сборник материалов международной научно-практической конференции «Инструменты и методы анализа программ» (Tools&Methods of Program Analysis, ТМРА-2013). Кострома: КГТУ. 2013, с. 314–329.
3. Chivilikhin D., Ulyantsev V. Learning Finite-State Machines with Classical and Mutation-Based Ant Colony Optimization: Experimental Evaluation / In Proceedings of 1st BRICS Countries Congress on Computation Intelligence, 2013.
4. Buzdalov M., Tsarev F. An Evolutionary Approach to Hard Test Case Generation for Shortest Common Superstring Problem / In Proceedings of 1st BRICS Countries Congress on Computation Intelligence, 2013.
5. Бужинский И.П., Ульянцев В.И., Царев Ф.Н. Построение управляющих конечных автоматов с вещественными переменными по обучающим примерам // Материалы 6-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, Т. 1, с. 9-13, 2013.
6. XLII научная и учебно-методическая конференция НИУ ИТМО. Секция «Автоматное программирование, эволюционные вычисления и биоинформатика». СПбГУ ИТМО. 30.01.2013.
   • Сергушичев А.А., Федотов П.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Разработка методов сборки генома, сборки транскриптома и динамического анализа протеома (Соглашение №14.B37.21.0562, федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы).
   • Сергушичев А.А., Казаков С.В., Федотов П.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Разработка метода сборки геномных последовательностей на основе восстановления фрагментов по парным чтениям (Государственный контракт №16.740.11.0495 от 16 мая 2011 г., федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы).
   • Сергушичев А.А., Федотов П.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Разработка алгоритмов сборки геномных последовательностей для вычислительных систем экзафлопсного уровня производительности (Государственный контракт 07.514.11.4010 от 16.08.2011, федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007–2013 годы»).
   • Ульянцев В.И., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Разработка методов построения управляющих конечных автоматов по обучающим примерам на основе решения задачи удовлетворения ограничений (Соглашение №14.В37.21.0397, федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы).
   • Ульянцев В.И., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Разработка метода машинного обучения на основе алгоритмов решения задачи о выполнимости булевой формулы для построения управляющих конечных автоматов (Государственный контракт №16.740.11.0455 от 13 мая 2011 г., федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы).
   • Буздалова А.С., Буздалов М.В., Парфенов В.Г. Разработка методов автоматической генерации тестов на основе эволюционных алгоритмов (Государственный контракт №14.740.11.1430 от 02 ноября 2011 г., федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009–2013 годы).
   • Капун Е.Д., Царев Ф.Н. De Bruijn Superwalk with Multiplicities Problem is NP-hard.
   • Долганов В.О. Восстановление фрагментов парных чтений при сборке транскриптома.
   • Ахи А.А. Сборка скэффолдов геномных последовательностей на основе принципа максимального правдоподобия.
   • Чивилихин Д.С. Построение конечных автоматов с помощью муравьиного алгоритма.
   • Бужинский И.П., Ульянцев В.И. Построение автоматов управления объектами со сложным поведением с учетом непрерывных воздействий.
   • Буздалова А.С., Буздалов М.В. Повышение эффективности эволюционных алгоритмов с помощью обучения с подкреплением
   • Буздалов М.В., Царев Ф.Н. Генерация сложных тестовых данных для жадного алгоритма решения задачи о наименьшей общей надстроке.
   • Буздалов М.В., Байдаров А.А., Ларионов О.С. Генерация тестов, выявляющих целочисленное переполнение и проблемы с точностью.
7. II Всероссийский конгресс молодых ученых. IV сессия научной школы «Технологии программирования, искусственный интеллект, биоинформатика». НИУ ИТМО. 10–13.04.2013.
   • Чивилихин Д.С., Ульянцев В.И. (магистрант). Метод построения конечных автоматов на основе муравьиного алгоритма.
   • Бужинский И.П. (студент), Ульянцев В.И. (магистрант). Построение автоматов управления объектами со сложным поведением по тестам с учетом непрерывных воздействий.
   • Данильченко А.П. (магистрант). Построение автоматной модели по данным трассировки программы.
   • Славнейшев Ф.В. (магистрант). Алгоритм выравнивания последовательностей ДНК для модели MapReduce.
   • Чивилихин Д.С. Эволюционные стратегии с адаптивным параметром на основе свойств ландшафта функции приспособленности.
   • Горбунов В.К. (магистрант). Разработка распределенных вычислений с узлами, интегрированными в социальную сеть.
   • Ахи А.А. (студент), Сергушичев А.А. (магистрант). Метод оценки расстояния между контигами на основе принципа максимального правдоподобия.
   • Долганов В.О. (магистрант). Восстановление фрагментов парных чтений при сборке транскриптома.
   • Александров А.В. (магистрант), Сергушичев А.А. (магистрант), Казаков С.В. (магистрант). Метод сборки контигов геномных последовательностей из парных чтений с ошибками вставки и удаления на основе совместного применения графов Де Брёйна и графов перекрытий.
   • Буздалов М.В. (аспирант), Царев Ф.Н. Генерация сложных тестовых данных для жадного алгоритма решения задачи о минимальной общей надстроке.
   • Шестаков А.В. (магистрант). Минимальная модификация автоматных программ при изменении сценариев их работы.
   • Буздалова А.С. (магистрант), Буздалов М.В. (аспирант). Применение обучения с подкреплением к генерации тестов для олимпиадных задач по программированию.
   • Ульянцев В.И. (магистрант). Построение управляющих конечных автоматов с помощью методов решения задачи удовлетворения ограничений.
   • Минюк А.П. (магистрант). Определение положения точки съемки с использованием 2D- и малого числа 3D-соответствий.
   • Надточий А.М. (магистрант). Применение алгоритмов фонетического анализа для поиска данных в социальных сетях.
   • Поромов С.С. (студент). Применение байесовских классификаторов для обнаружения коммерческих ссылок.
   • Сафронов А.Д. (студент). Анализ эффективности нефиатных валют на основе мультиагентной системы.
   • Панченко Е.В. (магистрант), Ульянцев В.И. (магистрант). Построение конечного автомата на основе сценариев работы и темпоральных свойств.
   • Масальских А.В. (аспирант). О методе построения восстанавливающих агрегатов на базе ядер Стеклова для решения задачи передискретизации цифровых изображений.
   • Попов С.О. (аспирант). Применение автоматного программирования в контроллерах ARDUINO.
   • Пинский М.Я. (магистрант). Построение оптимальной стратегии в повторяющейся дилемме заключенного против фиксированного множества противников с детерминированными стратегиями с помощью конечных автоматов на основе генетических алгоритмов.
   • Манушин И.А. (аспирант). Параллельные и распределенные технологии для построения и декодирования КМПЧ.
   • Шевченко А.А. (магистрант). Эффективная обработка информации, заданной на элементах Евклидова пространства, от различных провайдеров.
8. Четвертая всероссийская научная конференция по проблемам информатики «Системное программирование Интеллектуальные системы Обеспечение качества» (СПИСОК 2013). 26.04.2013. Матмех СПбГУ
   • Луцив Д.В. Научная конференция по проблемам информатики СПИСОК и её роль в учебном процессе. Компьютерные инструменты в образовании, № 6 (2013).
   • Бужинский И.П., Ульянцев В.И. Построение автоматов управления объектами со сложным поведением по тестам с учетом непрерывных воздействий.
   • Чивилихин Д.С., Ульянцев В.И. Метод построения конечных автоматов на основе муравьиного алгоритма.
   • Чивилихин Д.С. Эволюционные стратегии с адаптивным параметром на основе свойств ландшафта функции приспособленности.
   • Ульянцев В.И. Построение управляющих конечных автоматов по сценариям работы на основе решения задачи удовлетворения ограничений.
   • Якорев В.О., Шалыто А.А. Синтез систем управления балансирующим роботом на основе методов искусственного интеллекта.
   • Панченко Е.В., Ульянцев В.И. Применение методов решения задачи о выполнимости квантифицированной булевой функции для построения управляющих конечных автоматов по сценариям работы и темпоральным свойствам.
   • Александров А.В., Казаков С.В., Сергушичев А.А., Царев Ф.Н. Метод сборки контигов геномных последовательностей из парных чтений с ошибками вставки и удаления на основе совместного применения графов де Брёйна и графов перекрытий.
   • Славнейшев Ф.В. Алгоритм выравнивания последовательностей ДНК для модели MapReduce.
   • Соколов А.А., Буздалов М.В. Разработка алгоритмов для упорядочивания структур белков.
   • Буздалова А.С., Буздалов М.В. Иcпользование вспомогательных функций приспособленности для тестирования решений олимпиадных задач по программированию.
   • Буздалов М.В., Буздалова А.С. Оценка времени работы эволюционного алгоритма RMHC под управлением алгоритма Q-Learning на задаче OneMax с мешающим критерием оптимизации.
   • Якорев В.О., Буздалов М.В. Генерация тестов для олимпиадных задач по программированию с помощью многокритериальных эволюционных алгоритмов.

• Буздалова А.С., Буздалов М.В. Программное средство для исследования алгоритмов выбора оптимальной функции приспособленности. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2013 610657 от 09.01.2013.
• Буздалов М.В., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Программное средство генерации входных данных для задачи о минимальной общей надстроке. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2013 610658 от 09.01.2013.
• Ульянцев В.И. Программный комплекс для построения и тестирования управляющих конечных автоматов. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2013 619840 от 17.10.2013.
• Александров А.В., Казаков С.В., Царев Ф.Н., Сергушичев А.А., Федотов П.В. Программное средство, реализующее алгоритм поиска перекрытий между квазиконтигами. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2013 616471 от 09.07.2013.
• Александров А.В., Казаков С.В., Сергушичев А.А. Программное средство, реализующее алгоритм упрощения графа перекрытий при сборке геномных последовательностей. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2013 60881 от 21.11.2013.
• Александров А.В., Казаков С.В., Сергушичев А.А. Программное средство, реализующее алгоритм исправления ошибок вставки и удаления в наборе чтений нуклеотидной последовательности. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. № 2013 660882 от 21.11.2013

• Егоров К.В. Генерация управляющих автоматов на основе генетического программирования и верификации. НИУ ИТМО. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. НИУ ИТМО, 25.12.2013.

• Студенты К. Русин и С. Петров (руководитель В. Клебан) победили в номинации «Игры» в полуфинале международного студенческого конкурса Microsoft Imagine Cup (Северо-Западный регион).
• Проект «StateCreator – реализация методов машинного обучения для построения управляющих автоматов в среде Stateflow» вошел в число победителей конкурса The Big Bang 2 (НИУ ИТМО). Руководитель – В. Ульянцев. Команда: Н. Ведерников, В. Демьянюк, П. Кротков.
• Бужинский И.П., Ульянцев В.И., Царев Ф.Н. победили на конкурсе научно-технических работ и проектов «Молодежь и будущее авиации и космонавтики». 26.11.2013.
• Команда НИУ ИТМО завоевала для Санкт-Петербурга «Кубок вызова» «Лучший инновационный регион России». http://www.ifmo.ru/news/3578/proekt_niu_itmo_prines_pobedu_sankt-peterburgu.htm
• Калиниченко А.И., Казаков С.В., Ульянцев В.И., Чивилихин Д.С. – победители 2013 года конкурса грантов для студентов вузов, аспирантов вузов, отраслевых и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга