Размер шрифта

A
A

Межстрочный интервал

A
A

Цвет

A
A

Родзин Сергей Иванович

Кафедра математического обеспечения и применения ЭВМ - Профессор

E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
Персональная страница:
https://sfedu.ru/person/srodzin
Персональная страница на английском:
https://sfedu.ru/en/person/srodzin

Звание: доцент

Степень: Кандидат технических наук

Образование и повышение квалификации:

  • высшее образование: Таганрогский радиотехнический институт (01.09.1971 - 30.06.1976)
    Прикладная математика
    Инженер-математик
  • послевузовское образование: Институт обработки данных (г. Дармштадт, ФРГ) (01.09.1986 - 30.09.1987)
    Научная стажировка по программе "Контролепригодное проектирование вычислительных устройств"
  • послевузовское образование: Таганрогский радиотехнический институт (01.09.1978 - 30.05.1981)
    Организация структур и вычислительных процессов в ЭВМ, комплексах и системах
    аспирант
  • повышение квалификации: Южный федеральный университет (28.08.2017 - 03.09.2017)
    Информационные технологии в профессиональной деятельности
  • повышение квалификации: Южный федеральный университет (01.09.2017 - 11.09.2017)
    Развитие профессиональных компетенций в области современных информационных технологий
  • повышение квалификации: Корпорация ЕМС (30.10.2016 - 07.11.2016)
    Развитие профессиональных компетенций в области информационных технологий на основе учебных курсов корпорации ЕМС
  • повышение квалификации: ФГАОУ ВО "Южный федеральный университет" (01.03.2018 - 14.06.2018)
    Оказание первой доврачебной помощи
  • повышение квалификации: Частное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Центр образовательных услуг" (02.04.2020 - 06.05.2020)
    Технология создания электронных обучающих курсов в системе дистанционного обучения на базе LMS Moodle
  • повышение квалификации: Электронная библиотечная система "Лань" (05.04.2020 - 24.04.2020)
    Технологии и системы Искусственного интеллекта

Дата начала общего стажа: 01.09.1978

Стаж по специальности (в годах): 41

Преподаваемые дисциплины:

  • Теория принятия решений
    Процесс принятия решений. Постановка задач принятия индивидуальных и групповых решений. Классификация задач и методов принятия решения. Шкалы и методы измерения экспертных решений. Оптимальный выбор при полной информации. Оптимальный выбор в условиях противоборства: теория игр в задачах принятия решений. Теория статистических решений. Дерево решений. Марковские задачи принятия решения. Понятие о выборе в нечеткой среде. Индивидуальные рациональные решения. Многокритериальная оптимизация. Парето-оптимальные решения. Оптимальность по Слейтеру. Метод главного критерия. Метод анализа иерархий. Задачи коллективного выбора. Принцип большинства, диктатора, Курно, Парето, Эджворта. Процедуры голосования. Data Mining. Системы поддержки принятия решений.
  • Системы искусственного интеллекта
    Тест Тьюринга, основные постулаты ИИ. Свойства знаний, сходство/различие понятий. Модели представления знаний. Задача вывода в базе знаний. Методы поиска по дереву решений. Метод резолюций, алгоритм резолютивного вывода в логике высказываний, предикатов 1-порядка. Методы правдоподобного вывода. Эвристическое программирование. Суждения и рассуждения. Гипертекстовые, многоагентные и онтологические системы. Системы и методы распознавания образов, интеллектуального анализа данных. Перспективные интеллектуальные системы и технологии.
  • Принятие инженерных решений
    Инженерные задачи принятия решений в условиях определенности. Принятие решений в условиях конфликта и противоборства. Антагонистические игры и методы их решения. Игра с природой. Статистические критерии. Принятие решений на основе экспериментов, в условиях нечеткой неопределенности. Многокритериальные задачи. Парето-оптимальные решения. Методы принятия решений в задачах многокритериальной оптимизации. Принятие групповых решений. Системы поддержки принятия решений.
  • Искусственный интеллект.
    История Artificial Intelligent (ИИ). Алан Тьюринг. Китайская комната. Подход "сверху-вниз". Подход "снизу-вверх". ИИ и эмоции. Могут ли машины обладать сознанием? Могут ли роботы представлять опасность? ИИ в ЮФУ. Национальная стратегия развития ИИ. Место ИИ среди других наук и современные направления ИИ. Нейроинформатика. Представление знаний. Системы, основанные на правилах. Семантические сети и системы фреймов. Автоматизация дедуктивных рассуждений, метод резолюций. Правдоподобные рассуждения: индукция, абдукция, вероятностный и нечеткий вывод, нейросетевой и биоинспирированный вывод. Машинное обучение и распознавание образов.

Информация об экспертной деятельности:

Уровень: Эксперт РНФ
Научное направление: Информатика ; искусственный интеллект
Ключевые слова: параллельный алгоритм, искусственный интеллект, гибридные интеллектуальные системы, эволюционные вычисления, методы оптимизации, информационные технологии
Уровень: Эксперт РФФИ
Научное направление: Информатика ; искусственный интеллект
Ключевые слова: информационные технологии, параллельный алгоритм, искусственный интеллект, гибридные интеллектуальные системы, эволюционные вычисления, методы оптимизации
Уровень: Эксперт научно-технической сферы
Научное направление: Информатика ; кибернетика
Ключевые слова: искусственный интеллект, эволюционные вычисления, информационные технологии, интеллектуальные системы

Дополнительная информация:

За время работы достиг успехов в совершенствовании профессиональных образовательных программ, подготовке студентов и аспирантов, руководстве научно-исследовательской деятельностью, в исследованиях по актуальным проблемам фундаментальных и инженерных наук. Известный специалист в области искусственного интеллекта, экспертной поддержки принятия решений, программно-аппаратные методов обеспечения отказоустойчивости и самотестируемости вычислительных устройств и автоматизированных систем. Автор свыше 300 трудов, среди которых 25 авторских и коллективных монографий, 25 статей, индексированных в базах Web of Science, Scopus, 70 статей в журналах ВАК, 12 учебных пособий (https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=7801640313, http://elibrary.ru/author_profile.asp?id=151461, https://orcid.org/my-orcid). Автор докладов на международных и всероссийских научны конференциях и конгрессах. Руководитель ряда грантов РФФИ, основной исполнитель грантов РНФ, НИР, программ и проектов Минобрнауки РФ, результаты которых внедрены и используются в вузах и на ряде предприятий страны, представлялись на отечественных и зарубежных выставках. Эксперт ведущих российских научных фондов. Избран членом ряда российских и международных научных обществ и ассоциаций. Награжден знаком отличия "Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации", почётной грамотой Минобрнауки РФ "За развитие научно-исследовательской работы студентов". В 2004г. признан лучшим преподавателем ТРТУ. Победитель конкурсов ЮФУ на лучшую НИР преподавателя (2009г.), на лучшую учебно-методическую работу (2010г.). Курсы лекций "Теория принятия решений", "Системы искусственного интеллекта".

Основные публикации 2016-2020 г.

1. Rodzin, S., Rodzina, O., Rodzina, L. (2020). Bio-inspired Collaborative and Content Filtering Method for Online Recommendation Assistant Systems // Advances in Intelligent Systems and Computing 1225 AISC, P. 110-119. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-51971-1_9.

2. El-Khatib, S., Skobtsov, Y., Rodzin, S. (2020). Improved Particle Swarm Medical Image Segmentation Algorithm for Decision Making // Studies in Computational Intelligence 868, P. 437-442. DOI: 10.1007/978-3-030-32258-8_51. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-32258-8.pdf

3. El-Khatib, S., Skobtsov, Y., Rodzin, S., Potryasaev, S. (2020). Comparison of Hybrid ACO-k-Means Algorithm and Graph Cut for MRI Images Segmentation // Advances in Intelligent Systems and Computing 1225 AISC, P. 73-80. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-51971-1_6

4. Rodzin, S., Rodzina, L. Rodzina, O., (2020). Proc. of the International Russian Automation Conf. (Sept. 6-12, 2020, Sochi). Publ. IEEE. P.595-599. 10.1109/RusAutoCon49822.2020.9208113

5. Rodzin, S.I., et. al. (2020). Recommendation Assistant System for Social Networks and Search Services Based on Population Filtering Algorithm // Proc. Int. Scientific Conf. on Philosophy of Education, Law and Science in the Era of Globalization (PELSEG 2020). P.291-295. DOI: https://doi.org/10.2991/assehr.k.200723.061

6. Rodzin, S.I., Rodzina, O.N. (2020). Making forecasts in recommender systems using machine learning based on a population algorithm // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy. N 1. Р. 48-56. DOI: 10.14489/vkit.2020.01. P.48-56. http://www.vkit.ru/index.php/current-issue-rus/891-048-056 (in russian)

7. Artyukhova, A.S., Rodzin, S.I. (2019). Study of influence of test case parameters on test suite optimality in order to automate the information systems design process // Journal of Physics: Conference Series 1333(7),072002. DOI:10.1088/1742-6596/1333/7/072002 (Q3)

8. Bova, V., Kravchenko, Yu., Rodzin, S., Kuliev, E. (2019). Hybrid method for prediction of users' information behavior in the Internet based on bioinspired search // Journal of Physics: Conference Series 1333(3),032008. DOI:10.1088/1742-6596/1333/3/032008 (Q3)

9. El-Khatib, S.A., Skobtsov, Y.A., Rodzin, S.I. (2019). Theoretical and experimental evaluation of hybrid ACO-k-means image segmentation algorithm for MRI images using drift-analysis // Procedia Computer Science 150, P. 324-332. DOI: 10.1007/978-3-030-19810-7_31

10. El-Khatib, S., Skobtsov, Y., Rodzin, S., Zelentsov, V. (2019). Hyper-heuristical particle swarm method for MR images segmentation // Advances in Intelligent Systems and Computing 764, P. 256-264. DOI.org/10.1007/978-3-319-91189-2_25

11. Bozhenyuk, A., El-Khatib, S., Kacprzyk, J., Knyazeva, M., Rodzin, S. (2019). Hybrid ant fuzzy algorithm for MRI images segmentation // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 11509 LNAI, P. 127-137. DOI.org/10.1007/978-3-030-20915-5_12 (Q2)

12. Rodzin, S.I., Skobtsov, Yu.A., El-Khatib, S.A. (2019). Bioheuristics: theory of algorithms and applications: monograph. Cheboksary: Publishing House "Sreda". 224 P. DOI 10.31483/a-54.

https://phsreda.com/e-articles/54/Action54-22141.pdf (in russian)

13. Rodzin, S.I., Rodzina, O.N. (2019). Comparison of software implementations of evolutionary computations for multidimensional optimization problems // Programmnaya inzheneriya. v. 10. N 11-12. Р. 451-456. DOI: 10.17587/prin.10.451-456.

 http://novtex.ru/prin/rus/10.17587/prin.10.451-456.html (in russian)

14. Rodzin, S.I. (2018). Resource-saving scheduling in the electric power industry: a heuristic optimization algorithm // Vestnik Chuvashskogo universiteta. N 1. pp. 169-175. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32658839 (in russian)

15. Rodzin, S., Rodzina, O., Rodzina, L. (2017). Neuro evolution: Problems, algorithms, and experiments // Application of Information and Communication Technologies, AICT 2016 - Conference Proceedings 7991745. DOI: 10.1109/ICAICT.2016.7991745

16. Rodzin, S.I., Kureichik, V.V. (2017). Theoretical issues and modern problems of the development of cognitive bioinspired optimization algorithms (review) // Kibernetika i programmirovaniye. N3. - pp.51-79. DOI: 10.25136/2306-4196.2017.3.18659. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_18659.html (in russian)

17. Rodzin, S., Rodzina, O. (2016). Metaheuristics memes and biogeography for trans computational combinatorial optimization problems // Proceedings of the 2016 6th International Conference - Cloud System and Big Data Engineering, Confluence 2016 7508037, P. 1-5. DOI: 10.1109/CONFLUENCE.2016.7508037. WOS:000389314400001

18. Rodzin, S.I., El-Khatib, S.A. (2016). Optimization of parameters of bioinspired hypereuristics in the problem of image segmentation // Kibernetika i programmirovaniye. N 5. - P.89-102. DOI: 10.7256/2306-4196.2016.5.18507. http://enotabene.ru/kp/article_18507.html (in russian)

19. Rodzin, S.I., Rodzina, O.N. (2016). Effectiveness evaluation of memetics and biogeography algorithms using benchmark and trans computational tasks of combinatorial optimization // Advances in Intelligent Systems and Computing 450, P. 463-473. DOI: 10.1109/CONFLUENCE.2016.7508037.

В 2019-2021 гг. проводятся исследования по гранту РФФИ "Биоинспирированные модели проблемно-ориентированных систем и методы их применения для задач кластеризации, классификации, фильтрации и оптимизации, включая большие данные".

Индекс Хирша в изданиях, индексируемых Web of Science - 4; Scopus - 5; РИНЦ -16.

Основные публикации на Google Scholar:

Основные публикации в РИНЦ:

Опыт руководства научными проектами и участия в них:

1. Grant Russian Foundation for Basic Research No 11-01-07006-d "Publication of the monograph" Theory of evolutionary computation" (2011-2012, head ).

2. Grant Russian Foundation for Basic Research No 11-07-00094-a "Theory of evolution and granular computing for the construction of information systems based on knowledge" (2011-2012, head).

3. Grant Russian Foundation for Basic Research No 13-07-00204-a, "Study of the mechanisms of mutual integration of machine learning and evolutionary computation" (2013-2015, head).

4. Grant Russian Foundation for Basic Research No 16-07-00336-a "Development of the theory and application of metaheuristic models, methods and algorithms for transcomputational problem of optimal decision making" (2016-2018, head);

5. Grant Russian Foundation for Basic Research No 19-07-00570 "Bioinspired models of problem-oriented systems and their application methods for classification, clustering, recognition and optimization problems, including big data" (2019-2021, head);

6. Grant Russian Foundation for Basic Research No 10-01-00058-a "Connectionist model of the formation of temporal knowledge in databases intelligent dynamic decision support systems" (2010-2012, a key performer);

7. Grant Russian Foundation for Basic Research No 13-01-00475-a "Principles and mechanism of the joint application of evolutionary computing and teaching methods by precedents and knowledge" (2013-2015, a key performer);

8. Grant Russian Foundation for Basic Research No 15-07-00185-a "Methods and space-time process control algorithms for intelligent geographic information based on fuzzy temporal graph systems" (2015-2017, a key performer);

9. Project No 8.823.014/K in the design of the public tasks in the field of scientific activities of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation "Development of the theory and basic principles of evolutionary computation to support optimal decision making in the design of multi-purpose smart systems" (2014-2016, a key performer);

10. Grant Russian Research Foundation No 14-11-00242 "Development of the theory bioinspired search and processing of domain-specific knowledge in the design of intelligent information systems" (2014-2016, a key performer).

Дата обновления: 22.01.2021