Issn 2072-0297 Молодой учёный Международный научный журнал Выходит еженедельно №4 (138) / 2017 р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и я : Главный редактор

146
«Молодой учёный» . № 4 (138)  . Январь 2017 г.
Физика
Изучение зависимость длина образца на интенсивности Черенковского излучения даёт возможность, оценит интен-
сивности поглощения и рассеяния первичного сигнала. Если, при входе световода интенсивность Черенковского излу-
чения I
0
(λ), при входе I
l
(λ), то коэффициент оптической потери А (λ) можно определить из уравнение [2]:
В заключение, можно сказать, что изучение радиационных процессов в оптических волокнах резко расширяет при-
кладные возможности этих неорганических соединений, и создаются новые приборы регистрирующие сверхтонкие фи-
зические процессы в космосе, на земле и под водой.
Литература:
1. E. Udda. Fiber Optic Sensors, Wiley Intersciense, 2006, 520 p.
2. M. Kh. Ashurov, M. I. Baydjanov, et. Al. Jap. Appl. Phys.:18, 2008.
3. Jose Miguel Lopez-Higuera «Handbook of optical fibre sensing technology», John Wiley & Sons Ltd, 2002. 245 р.
4. «Волоконно-оптические датчики», под ред. Э. Удда, Техносфера, 2008. с. 57–83.
5. А. Н. Пихтин. «Оптическая и квантовая электроника», Москва, Высшая школа, 2001. с. 107–151.
6. В. Г. Воронин, О. Е. Наний. Основы нелинейной волоконной оптики. Москва «Университетская книга». 2011 г. 
с. 65–74.

---

147
“Young Scientist” .  # 4 (138) .  January 2017
Computer Science
И Н Ф О РМ АТ И К А
Роевой интеллект и его наиболее распространённые методы реализации
Водолазский Иван Андреевич, студент; 
Егоров Алексей Сергеевич, студент; 
Краснов Артем Владимирович, студент; 
Научный руководитель: Терехов В. И., кандидат технических наук, доцент
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана
В данной статье мы хотели бы описать роевой интеллект и его различные методы. Задачей анализа все-
возможных методов роевого интеллекта является сравнение трёх его наиболее популярных способов реали-
зации. Особый акцент сделан на муравьином, пчелином алгоритмах и методе роя частиц. Рассмотрены их осо-
бенности, сферы применения и математический аппарат, их реализующий. Кроме того, приведено краткое 
описание некоторых иных, менее популярных, алгоритмов роевого интеллекта. На основании полученных 
данных в конце делается вывод о преимуществах перед другими способами реализации, даётся краткое за-
ключение о перспективах развития, а также подведён некий итог разнообразным методам роевого интел-
лекта.