DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Сластников Сергей Александрович

Институт робототехнических систем

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 15102 | 15532
Публикаций
21
Языков
1
Наград
9
Конференций
3
Профиль Публикации (21) Курсы (13)

Профессиональные интересы

методы оптимизациидискретная математикапараллельные вычислениятехнологии программирования

Должности

  • Заместитель директора — Институт робототехнических систем
  • Доцент — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Департамент прикладной математики
  • Начальник отдела — Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, Отдел прикладного искусственного интеллекта
  • Академический руководитель образовательной программы — Прикладные модели искусственного интеллекта
  • Руководитель программы повышения квалификации — Искусственный интеллект: спектр решений для бизнеса
  • Руководитель программы повышения квалификации — Современные технологии искусственного интеллекта: внедрения и эффекты

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2014 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 14 лет.

Образование

  • 2015 · Кандидат наук
  • 2010 · Специалитет: Московский государственный институт электроники и математики, факультет: Прикладная математика, специальность «Прикладная математика», квалификация «Инженер-математик»

Опыт работы

  • · 2014 - н.в.: : Ст. преподаватель, доцент НИУ ВШЭ
  • · 2009 - 2014: : Инженер-программист ФГБОУ ВПО РГУФКСМиТ
  • · 2008 - 2009: : Инженер-программист ЗАО НТЦ "РУПКОР"

Награды и поощрения

  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2025)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (октябрь 2024)
  • · Почетная грамота Московского института электроники и математики (февраль 2021)
  • · Лучший преподаватель — 2024, 2017
  • · Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)Категория "Будущие профессора" (2018)Категория "Новые преподаватели до 30 лет" (2016–2017)
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Цифровые навыки студентов» — 2024–2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Прием иностранных студентов» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Удовлетворенность студентов качеством образовательной программы» — 2025
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Лояльность студентов к продолжению образования в НИУ ВШЭ» — 2024

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (3)

Показать все
  • · 2017: International Conference on Computer Simulation in Physics and beyond (Москва). Доклад: Method for detecting data synchronization errors in distributed information systems
  • · 2016: Cуперкомпьютерное моделирование в естественных и инженерных науках (Supercomputer Simulations in Science and Engineering) (Москва). Доклад: Modeling of multi depot vehicle routing problem for petroleum products
  • · 2014: 2nd International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2014) (Москва). Доклад: A metaheuristic approach for the problem of motor fuel distribution

Идентификаторы исследователя

Публикации (21)

Analysis of neural networks efficiency for determining positions of corrupted bytes

2019 · ARTICLE · en

A lot of files and data, in general, are transferred throughout the networks. But the data may be corrupted by intrusions or package loss so, the executable files may be marked as non-executable and violate the local network policy. Thus, it’s necessary to detect such files. In this paper, we present a novel method for detecting broken bytes of a file, so the corrupted files may be detected. Also, the positions of wrong bytes might be helpful in restoring the original file content. This work is devoted to study of modern neural network models applied to detect corrupted bytes of a file problem. Since recurrent neural networks (RNNs) seem to be well suited for such tasks, the main tasks of this work are to analyze the efficiency of popular state-of-the-art RNNs solving the problem mentioned above and to compare results of different models. We use data consisting of the most popular file types collected from the Internet and manually randomly added noise to that data to test our models. An experiment on this data demonstrates the advantages and disadvantages of the considered models.

DOI ↗

Modeling of multi depot vehicle routing problem for petroleum products

2017 · ARTICLE · en

The paper is devoted to modeling multi depot vehicle routing problem (VRP) with capacity constraints for petroleum products delivery. Applying efficient metaheuristics algorithms combined with local search procedures, we present how to get suboptimal solutions for this NP-hard problem in an acceptable time. Some parallel computing techniques are also used to reduce the execution time. Experimental results are performed by the case of VRP for petroleum products.

DOI ↗

Improving the efficiency of solving discrete optimization problems: The case of VRP

2016 · ARTICLE · en

Paper is devoted constructing efficient metaheuristics algorithms for discrete optimization problems. Particularly, we consider vehicle routing problem applying original ant colony optimization method to solve it. Besides, some parts of algorithm are separated for parallel computing. Some experimental results are performed to compare the efficiency of these methods.

DOI ↗ PDF ↗

Особенности построения информационных систем планирования транспортировки продукции

2016 · ARTICLE · ru

Рассматриваются аспекты построения информационной системы планирования транспортировки продукции на примере системы доставки нефтепродуктов. В первой части статьи представлен обзор существующих коммерческих решений на рынке программного обеспечения информационных транспортных систем; во второй – рассмотрен выбор алгоритмической основы для построения системы планирования транспортировки; в третьей части показана спроектированная архитектура такой системы.

PDF ↗

A metaheuristic approach for the problem of motor fuel distribution

2014 · CHAPTER · en

Motor fuel distribution problem is considered. Accepting some assumptions it can be reduced to a well-known vechicle routing problem with capacity constraints. Ant colony optimization approach is suggested for solving CVRP. Modified ant algorithms are performed. Computational results for some benchmarks are given in compare with classical ant algorithms.

DOI ↗ PDF ↗

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ЗАДАЧИ МАРШРУТИЗАЦИИ ТРАНСПОРТА

2014 · ARTICLE · ru

Статья посвящена исследованию современных метаэвристик для задач маршрутизации транспорта. Приведен краткий обзор основных метаэвристических алгоритмов, подробно описан алгоритм муравьиных колоний. Предлагается модификация алгоритма муравьиных колоний, эффективность которой подтверждена результатами вычислительного эксперимента.

PDF ↗

Решение задач маршрутизации транспорта методом муравьиных колоний

2014 · ARTICLE · ru

Рассматривается применение методов оптимизации муравьиной колонии для решения задач маршрутизации транспорта с ограничениями грузоподъемности. Предложена модификация муравьиного алгоритма, приведены результаты вычислительных экспериментов.

PDF ↗

Применение алгоритма муравьиной колонии для решения задачи маршрутизации транспорта

2013 · CHAPTER · ru

В работе рассматривается задача маршрутизации транспорта с ограничениями грузоподъемности. Описана ее математическая модель. К решению данной задачи применен алгоритм муравьиных колоний, проведены вычислительные эксперименты.

PDF ↗

Использование концепции VMI в отрасли распределения автомобильного топлива

2012 · CHAPTER · ru

Описана концепция управления запасами на стороне поставщика в логистических цепочках. Предложена идея использования этой методологии для задачи распределения автомобильного топлива с нефтебаз до автозаправочных станций. Показаны преимущества, риски и ограничения от внедрения концепции для данной задачи.

PDF ↗

Разработка алгоритмического обеспечения и архитектуры автоматизированной системы диспетчирования доставки нефтепродуктов

2012 · CHAPTER · ru

Рассматривается задача автоматической маршрутизации транспорта при перевозке нефтепродуктов от нефтебаз до автозаправочных станций. Приведен обзор существующих программных решений, показаны их недостатки. Описан метаэвристический алгоритм решения данной задачи, предложена программная архитектура системы.

Курсы (13)