Научные руководители
Ульянцев Владимир Игоревичкандидат технических наук ulyantsev@itmo.ru Структурное подразделение: факультет информационных технологий и программирования Должность: доцент (квалификационная категория "ординарный доцент") Профиль: 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Область интересов: Дискретная оптимизация. Технологии программирования. Биоинформатика. Машинное обучение. Синтез киберфизичеких систем. Задачи SAT и CSP. Рабочий язык: Английский, Русский |
Публикации руководителя
| Выходные данные | Год | Индексирование в БД |
| Chivilikhin D., Zakirzyanov I., Ulyantsev V. BeBoSy: Behavior Examples Meet Bounded Synthesis//IEEE Access, 2021, Vol. 9, pp. 27540-27551 | 2021 | Scopus, Web of Science |
| Noskova E., Ulyantsev V., Koepfli K., O'Brien S.J., Dobrynin P.V. GADMA: Genetic algorithm for inferring demographic history of multiple populations from allele frequency spectrum data//GigaScience, 2020, Vol. 9, No. 3, pp. giaa005 | 2020 | Scopus, Web of Science |
| Melnikov R., Baryshnikova K.V., Petrov M.I., Ulyantsev V., Evlyukhin A.B., Chichkov B. Evolutionary and genetic algorithms for design of metadevices working on electric dipole resonance//Journal of Physics: Conference Series, 2020, Vol. 1461, No. 1, pp. 012011 | 2020 | Scopus, Web of Science |
| Zhernakova D.A., Brukhin V., Malov S., Oleksyk T., Koepfli K., Zhuk A., Dobrynin P., Klivera S., Cherkasov N., Tamazian G., Rotkevich M., Krasheninnikova K., Evsyukov I., Sidorov S., Gorbunova A., Chernyaeva E., Shevchenko A., Kolchanova S., Komissarov A.S., Simonov S., Antonik A., Logachev A., Polevh D., Pavlovah O., Glotov A., Ulantsev V., Noskova E., Davydova T., Sivtseva T., Limborska S., Balanovsky O., Osakovsky V., Novozhilov A., Puzyrev V., O'Brien S. Genome-wide sequence analyses of ethnic populations across Russia//Genomics, 2020, Vol. 112, No. 1, pp. 442-458 | 2020 | Scopus, Web of Science |
| Zakirzyanov I., Morgado A., Ignatiev A., Ulyantsev V., Marques-Silva J. Efficient Symmetry Breaking for SAT-Based Minimum DFA Inference//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2019, Vol. 11417, pp. 159-173 | 2019 | Scopus, Web of Science |
| Pavlenko A., Buzdalov M., Ulyantsev V. Fitness Comparison by Statistical Testing in Construction of SAT-Based Guess-and-Determine Cryptographic Attacks//GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2019, pp. 312-320 | 2019 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D., Ulyantsev V., Shalyto A., Vyatkin V. Function block finite-state model identification using SAT and CSP solvers//IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, Vol. 15, No. 8, pp. 4558-4568 | 2019 | Scopus, Web of Science |
| Pavlenko A.L., Semenov A., Ulyantsev V. Evolutionary Computation Techniques for Constructing SAT-Based Attacks in Algebraic Cryptanalysis//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2019, Vol. 11454, pp. 237-253 | 2019 | Scopus, Web of Science |
| Kazakov S.V., Ulyantsev V.I., Nurk S. Closing gaps in draft genome assemblies using Oxford Nanopore sequencing and Read-Until technology//BMC bioinformatics, 2019, Vol. 20, No. 17(SI), pp. P4 | 2019 | Scopus, Web of Science |
| Pavlenko A., Semenov A., Ulyantsev V.I., Zaikin O. Parallel Framework for Evolutionary Black-box Optimization with Application to Algebraic Cryptanalysis//42nd International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2019, pp. 1144-1149 | 2019 | Scopus, Web of Science |
| Zakirzyanov I., Shalyto A., Ulyantsev V. Finding All Minimum-Size DFA Consistent with Given Examples: SAT-Based Approach//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2018, Vol. 10729, pp. 117-131 | 2018 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D., Buzhinsky I., Ulyantsev V., Stankevich A., Shalyto A., Vyatkin V. Counterexample-guided inference of controller logic from execution traces and temporal formulas//Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (EFTA), 2018, pp. 91-98 | 2018 | Scopus, Web of Science |
| Ulyantsev V.I., Buzhinsky I., Shalyto A.A. Exact finite-state machine identification from scenarios and temporal properties//International Journal on Software Tools for Technology Transfer, 2018, Vol. 20, No. 1, pp. 35-55 | 2018 | Scopus, Web of Science |
| Ovsiannikova P., Chivilikhin D., Ulyantsev V., Stankevich A., Zakirzyanov I., Vyatkin V., Shalyto A. Active learning of formal plant models for cyber-physical systems//Proceedings of 16th IEEE Interantional Conference on Industrial Informatics, INDIN 2018, 2018, pp. 719-724 | 2018 | Scopus, Web of Science |
| Olekhnovich E.I., Vasilyev A.T., Ulyantsev V.I., Kostryukova E.S., Tyakht A.V. MetaCherchant: analyzing genomic context of antibiotic resistance genes in gut microbiota//Bioinformatics, 2018, Vol. 34, No. 3, pp. 434-444 | 2018 | Scopus, Web of Science |
| Kachalsky I., Zakirzyanov I., Ulyantsev V. Applying reinforcement learning and supervised learning techniques to play Hearthstone//16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA-2017, 2017, pp. 1145-1148 | 2017 | Scopus, Web of Science |
| Ovsiannikova P., Chivilikhin D., Ulyantsev V., Shalyto A. Closed-loop verification of a compensating group drive model using synthesized formal plant model//22nd IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA 2017), 2017, pp. 1-4 | 2017 | Scopus, Web of Science |
| Avdyukhin D., Chivilikhin D., Korneev G., Ulyantsev V., Shalyto A. Plant Trace Generation for Formal Plant Model Inference: Methods and Case Study//Proceedings of 2017 15th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 2017, pp. 746-752 | 2017 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D., Ulyantsev V., Shalyto A., Vyatkin V. CSP-based Inference of Function Block Finite-State Models from Execution Traces//Proceedings of 2017 15th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), 2017, pp. 714-719 | 2017 | Scopus, Web of Science |
| Dubinkina V.B., Ischenko D.S., Ulyantsev V.I., Tyakht A.V., Alexeev D.G. Assessment of k-mer spectrum applicability for metagenomic dissimilarity analysis//BMC bioinformatics, 2016, Vol. 17, No. 1, pp. 38 | 2016 | Scopus, Web of Science |
| Ulyantsev V.I., Kazakov S.V., Dubinkina V.B., Tyakht A.V., Alexeev D.G. MetaFast: fast reference-free graph-based comparison of shotgun metagenomic data//Bioinformatics, 2016, Vol. 32, No. 18, pp. 2760-2767 | 2016 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I., Shalyto A.A. Modified ant colony algorithm for constructing finite state machines from execution scenarios and temporal formulas//Automation and Remote Control, 2016, Vol. 77, No. 3, pp. 473-484 | 2016 | Scopus, Web of Science |
| Чивилихин Д.С., Ульянцев В.И., Шалыто А.А. Модифицированный муравьиный алгоритм для построения конечных автоматов по сценариям работы и темпоральным формулам // Автоматика и телемеханика -2016. - № 3. - С. 137-151 | 2016 | ВАК, РИНЦ |
| Ulyantsev V., Zakirzyanov I., Shalyto A. BFS-Based Symmetry Breaking Predicates for DFA Identification//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2015, Vol. 8977, pp. 611-622 | 2015 | Scopus, Web of Science |
| Buzhinsky I.P., Ulyantsev V.I., Veijalainen J., Viatkin V.V. Evolutionary Approach to Coverage Testing of IEC 61499 Function Block Applications//Proceeding - 2015 IEEE International Conference on Industrial Informatics, INDIN 2015, 2015, pp. 1213-1218 | 2015 | Scopus, Web of Science |
| Бужинский И.П., Казаков С.В., Ульянцев В.И., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Модификация метода генерации управляющих конечных автоматов с непрерывными воздействиями по обучающим примерам // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления -2015. - № 6. - С. 17-30 | 2015 | ВАК, РИНЦ |
| Ulyantsev V., Melnik M. Constructing Parsimonious Hybridization Networks from Multiple Phylogenetic Trees Using a SAT-Solver//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2015, Vol. 9199, pp. 141-153 | 2015 | Scopus, Web of Science |
| Buzhinskii I.P., Kazakov S.V., Ulyantsev V.I., Tsarev F.N., Shalyto A.A. Modification of the method of generation of control finite-state machines with continuous actions based on training examples//Journal of Computer and Systems Sciences International, 2015, Vol. 54, No. 6, pp. 853-865 | 2015 | Scopus, Web of Science |
| Buzhinsky I.P., Ulyantsev V.I., Chivilikhin D.S., Shalyto A.A. Inducing finite state machines from training samples using ant colony optimization//Journal of Computer and Systems Sciences International, 2014, Vol. 53, No. 2, pp. 256-266 | 2014 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I., Shalyto A.A. Extended Finite-State Machine Inference With Parallel Ant Colony Based Algorithms//Proceedings of the Student Workshop on Bioinspired Optimization Methods and their Applications, BIOMA 2014, 2014, pp. 117-126 | 2014 | Scopus |
| Chivilikhin D., Ulyantsev V., Shalyto A. Combining Exact and Metaheuristic Techniques for Learning Extended Finite-State Machines from Test Scenarios and Temporal Properties//Proceedings - 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2014, 2014, pp. 350-355 | 2014 | Scopus, Web of Science |
| Яковлева Д.В., Ульянцев В.И. Готовимся к олимпиадам по информатике. Задача «НОД И НОК» // Компьютерные инструменты в школе -2014. - № 2. - С. 30-33 | 2014 | |
| Buzhinsky I., Chivilikhin D., Ulyantsev V., Tsarev F. Improving the Quality of Supervised Finite-State Machine Construction Using Real-Valued Variables//GECCO 2014 - Companion Publication of the 2014 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2014, pp. 1037-1040 | 2014 | Scopus |
| Chivilikhin D., Ulyantsev V. Inferring Automata-Based Programs from Specification With Mutation-Based Ant Colony Optimization//GECCO 2014 - Companion Publication of the 2014 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2014, pp. 67-68 | 2014 | Scopus |
| Шовкопляс Г.Ф., Ульянцев В.И. Готовимся к олимпиадам по информатике. Задача «Починка забора» // Компьютерные инструменты в школе -2014. - № 1. - С. 22-25 | 2014 | |
| Чивилихин Д.С., Ульянцев В.И., Шалыто А.А. Муравьиный алгоритм для построения автоматных программ по спецификации // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014 (Москва, 16-19июля 2014г.) -2014. - С. 4351-4542 | 2014 | РИНЦ |
| Бужинский И.П., Ульянцев В.И., Чивилихин Д.С., Шалыто А.А. Генерация управляющих автоматов по обучающим примерам на основе муравьиного алгоритма // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления -2014. - № 2. - С. 111-121 | 2014 | ВАК, РИНЦ |
| Ведерников Н.В., Демьянюк В.Ю., Кротков П.А., Ульянцев В.И., Шалыто А.А. Применение методов машинного обучения для автоматизированного построения управляющих автоматов в высокоуровневых средствах проектирования систем // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014 (Москва, 16-19июля 2014г.) -2014. - С. 3159-3166 | 2014 | РИНЦ |
| Чивилихин Д.С., Ульянцев В.И., Вяткин В.В., Шалыто А.А. Построение автоматных программ по спецификации с помощью муравьиного алгоритма на основе графа мутаций // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] -2014. - № 6(94). - С. 98-105 | 2014 | ВАК, РИНЦ |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I. MuACOsm - A New Mutation-Based Ant Colony Optimization Algorithm for Learning Finite-State Machines//GECCO 2013 - Proceedings of the 2013 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2013, pp. 511-518 | 2013 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D., Ulyantsev V. Learning finite-state machines with classical and mutation-based ant colony optimization: Experimental evaluation//Proceedings of the 1st BRICS Countries Congress on Computational Intelligence, BRICS-CCI 2013, 2013, pp. 528-533 | 2013 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I. Learning Finite-State Machines: Conserving Fitness Function Evaluations by Marking Used Transitions//Proceedings - 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2013, 2013, Vol. 2, pp. 90-95 | 2013 | Scopus, Web of Science |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I., Shalyto A.A. Solving five instances of the artificial ant problem with ant colony optimization//IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2013, Vol. 9, No. 1, pp. 1043-1048 | 2013 | Scopus |
| Buzhinsky I.P., Ulyantsev V.I., Shalyto A.A. Test-based induction of finite-state machines with continuous output actions//IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2013, Vol. 9, No. 1, pp. 1049-1054 | 2013 | Scopus |
| Ульянцев В.И., Панченко Е.В. Применение методов решения задачи о выполнимости квантифицированной булевой функции для построения управляющих конечных автоматов по сценариям работы и темпоральным свойствам // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] -2013. - № 4(86). - С. 151-153 | 2013 | ВАК, РИНЦ |
| Buzhinsky I.P., Ulyantsev V.I., Tsarev F.N., Shalyto A.A. Search-based construction of finite-state machines with real-valued actions: New representation model//GECCO 2013 - Proceedings of the 2013 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2013, pp. 199-200 | 2013 | Scopus, Web of Science |
| Ведерников Н.В., Замятин Е.И., Шовкопляс Г.Ф., Ульянцев В.И. Готовимся к олимпиадам по информатике. Задача «Штурм» // Компьютерные инструменты в школе -2013. - № 6. - С. 28–31 | 2013 | |
| Замятин Е.И., Филиппов Д.С., Ведерников Н.В., Ульянцев В.И. Задача «Бутерброд для Симбы» // Компьютерные инструменты в школе -2013. - № 5. - С. 44–46 | 2013 | |
| Ульянцев В.И., Царев Ф.Н. Применение методов решения задачи о выполнимости булевой формулы для построения управляющих конечных автоматов по сценариям работы // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] -2012. - № 1(77). - С. 96-100 | 2012 | ВАК, РИНЦ |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I. Learning Finite-State Machines with Ant Colony Optimization//Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2012, Vol. 7461, No. LNCS, pp. 268-275 | 2012 | Scopus, Web of Science |
| Чивилихин Д.С., Ульянцев В.И. Метод построения конечных автоматов на основе муравьиных алгоритмов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics] -2012. - № 6(82). - С. 72-76 | 2012 | ВАК, РИНЦ |
| Chivilikhin D.S., Ulyantsev V.I., Tsarev F.N. Test-Based Extended Finite-State Machines Induction with Evolutionary Algorithms and Ant Colony Optimization//GECCO 2012 Proceedings of the 14th annual conference companion on Genetic and evolutionary computation, 2012, pp. 603-606 | 2012 | Scopus, Web of Science |
| Бужинский И.П., Ульянцев В.И. Применение муравьиных алгоритмов для построения автоматов управления системами со сложным поведением на основе обучающих примеров // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям -2012. - Т. 1. - С. 250-253 | 2012 | РИНЦ |
| Ulyantsev V.I., Tsarev F.N. Extended Finite-State Machine Induction using SAT-Solver//IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline), 2012, Vol. 14, No. 1, pp. 236-241 | 2012 | Scopus |
| Ведерников Н.В., Кротков П.А., Ульянцев В.И. Задача "Хвост графа" // Компьютерные инструменты в школе -2011. - № 6. - С. 53-56 | 2011 | |
| Uliantcev V.I., Tsarev F.N. Extended Finite-State Machine Induction using SAT-Solver//Proceedings - 10th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2011, 2011, Vol. 2, pp. 346–349 | 2011 | Scopus |