E-mail: Ключевые слова: принятие решений,
многокритериальная оптимизация,
метод ветвей и границ,
турнирные подходы к самообучению,
репрезентативность случайно сгенерированных входных данных,
эвристические алгоритмы.
Основные темы научной работы:
Эвристические алгоритмы — быстрые алгоритмы принятия решений в случае многокритериальной оптимизации, различные модификации метода ветвей и границ, мультиэвристический подход, генетические алгоритмы и турнирные подходы к самообучению, имитационная нормализация и гибридные алгоритмы. Описание подхода к оценке репрезентативности случайно сгенерированных входных данных. Описание подхода к (эвристическим) оценкам эффективности эвристических алгоритмов. Обобщения понятий аппроксимации и аппроксимационных алгоритмов.
Задачи дискретной оптимизации — применение в различных предметных областях приближённых алгоритмов реального времени (т.н. anytime-алгоритмов).
Основные публикации:
Пивнева С.В. Мельников Б.Ф., “Мультиэвристический подход к задачам дискретной оптимизации”, Методы и средства обработки информации, Труды третьей Всероссийской научной конференции (6–8 октября 2009 г.), Моск. гос. ун-т им. М.В. Ломоносова, М.
Пивнева С.В., “Модель турнирного самообучения”, Вектор науки, 2010, № 3(13)
Пивнева С.В., Мельников Б.Ф., Рогова О.А., “Репрезентативность случайно сгенерированных недетерминированных конечных автоматов с точки зрения соответствующих базисных автоматов”, Стохастическая оптимизация в информатике, т. 6, СПб. гос. ун-т, 2010, 74
