Родзин Сергей Иванович

Звание: Доцент

Степень: Кандидат технических наук

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

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
• повышение квалификации: ФГАОУ ВО "Южный федеральный университет" (28.03.2022 - 30.04.2022)
  Прикладные системы искусственного интеллекта
• повышение квалификации: ООО "Юрайт-Академия" (11.12.2023 - 25.12.2023)
  Личностно-ориентированное цифровое образование. Базовый курс

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.

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, 30 статей, индексированных в базах Web of Science, Scopus, 75 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 грантов РФФИ, РНФ, исполнитель 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 2004 г. признан лучшим преподавателем ТРТУ. Победитель конкурсов ЮФУ на лучшую НИР преподавателя (2009 г.), на лучшую учебно-методическую работу (2010 г.). Курсы лекций "Теория принятия решений", "Искусственный интеллект и анализ данных". Руководитель образовательной программы бакалаврской подготовки (набор 2020 года) по направлению 02.03.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем.

Основные публикации 2018-2023 г.

1. Bozhenyuk A. El-Khatib S. Kacprzyk Ja. Knyazeva M., Rodzin S. Hybrid Ant Fuzzy Algorithm for MRI Images Segmentation // Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 2019. vol. 11509. pp. 127;137. doi.org/10.1007/978-3-030-20915-5_12. (Q2, WoS, Scopus)
2. Rodzin S.I. Skobtsov Y.A., El-Khatib, S.A. Bio-heuristics: theory algorithms and applications: Monograph. - Cheboksary: publishing house "Environment", 2019. 224 p. https://phsreda.com/e-articles/54/Action54-22141.pdf. (in Russian).
3. Bova V., Kravchenko Y., Rodzin S., Kuliev E. Hybrid method for prediction of users information behavior in the Internet based on bioinspired search // Journal of Physics: Conference Series 1333 (072002). ITBI2019. 2019. doi:10.1088/1742-6596/1333/3/032008. (Q3, SJR = 0.22, RSCI, WoS, Scopus).
4. Artyukhova A., Rodzin S. 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 (072002). ITBI2019. doi:10.1088/1742-6596/1333/7/072002 (Q3, SJR = 0.22, RSCI, WoS, Scopus).
5. Rodzin S.I., Rodzina O.N. Comparison of software implementations of evolutionary computations for multidimensional optimization problems // Software Engineering. 2019. no.11-12. P. 451-456. DOI: 10.17587/prin.10.451-456. (in Russian).
6. Rodzin S., Rodzina L., Rodzina O. Optimization of multi-extreme multidimensional functions: a population-based nature-inspired algorithm // Proc. of the International Russian Automation Conf. 2020, Publ. IEEE. Р. 595-599. doi: 10.1109/RusAutoCon49822.2020.9208113. (Scopus)
7. Rodzin S., Rodzina L. Hyper-Heuristics: Method of Differential Evolution and Bat Method for Selecting Classification Features // Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS). 2021. vol. 229. P.545-556. DOI: 10.1007/978-3-030-77445-5_50. (Q4, SJR=0.14, Scopus).
8. El-Khatib S., Skobtsov Yu., Rodzin S. Comparison of Hybrid ACO-k-means algorithm and Grub cut for MRI images segmentation // Procedia Computer Science. 2021. vol. 186. P.316-322. doi: 10.1016/j.procs.2021.04.150. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050921009686 (Q4, SJR=0.33, WoS, Scopus).
9. Rodzin S., Rodzina L. Classification and Data Processing Tasks: Optimization of Number of Features // AIP Conference Proceedings. 2021. vol. 2402. P. 050069. https://doi.org/10.1063/5.0071869 (SJR=0.18, RSCI, Scopus).
10. Kureychik V.V., Rodzin S.I. Computational models of evolutionary and swarm bioheuristics (review) // Information Technologies. 2021. vol. 27. no. 10. P. 507-520. doi:10.17587/it.27.507-520. (IF=0.727, RSCI, in Russian).
11. Kureychik V.V., Rodzin S.I. Computational models of bio heuristics based on physical and cognitive processes (review) // Information Technologies. 2021. vol. 27. no. 11. P. 563-574. doi:10.17587/it.27.563-574. (IF=0.727, RSCI, in Russian).
12. Bova V., Kravchenko Y., Rodzin S., Kuliev E. Simulation of the Semantic Network of Knowledge Representation in Intelligent Assistant Systems based on Ontological Approach // Communications in Computer and Information Science (CCIS). 2021. vol. 1396. P. 241-252. DOI: 10.1007/978-981-16-1483-5_22. (Q4, SJR=0.16, Scopus, RSCI).
13. Rodzin S.I. Coevolutionary self-tuning optimization algorithm // Bulletin of the VSU. System Analysis and Information Technology. 2023. no. 1. P.16-27. DOI: 10.17308/sait/1995-5499/2023/1/16-27. (IF=0.789, RSCI).
14. Bozhenyuk A., Gerasimenko E., Rodzin S. Finding the Optimal Placement of Evacuation Centers by Antibase Set of Intuitionistic Fuzzy Graph  // Int. Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications. 2023. vol. 15. P. 013-022. 
https://doi.org/10.1007/978-3-031-27409-1_35. (Q3, SJR=0.25, Scopus).
15. Rodzin S.I. Modified sine-cosine metaheuristic algorithm for multidimensional global optimization problems // Artificial intelligence and decision-making. 2023. no. 3. P. 95-105. (IF=1.303, RSCI).

Монографии:

Биоэвристики: теория алгоритмы и приложения. Чебоксары: ИД "Среда", 2019. - 224 с. (в соавторстве)

Образование: опыт и перспективы развития. SMART EDUCATION: контекстно-зависимая система-ассистент. Чебоксары: ИД "Среда", 2019. - 152 с. (в соавторстве)

Человек и искусственный интеллект: проблемы развития и сосуществования. Часть. 2. Развитие человека и искусственного интеллекта в интегральном видении. Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2022. - 236 с. (в соавторстве)

Интеллектуальные системы: эволюция моделей и методов приобретения, управления и передачи знаний. Чебоксары: ИД "Среда", 2023 - 192 с. (в соавторстве)

В 2023 г. - по настоящее время проводятся исследования по гранту РНФ "Эффективные биоэвристики, инспирированные животным миром, на основе выявления паттернов поведения для задач оптимизации многомерных функций и сегментации изображений".

Индекс Хирша в изданиях, индексируемых Web of Science - 4; Scopus - 7; РИНЦ -21.

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: 28.01.2023