Аннотация: Объектом исследования является: биоритмологическая структура сна и бодрствования человека, а также индивидуальные паттерны циркадной активности. Цели работы:
1. Разработка комплексной математической модели прогнозирования расписания и
оптимизации времени пробуждения на основе стохастических методов и
хронобиологических закономерностей.
2. Программная реализация клиент-серверного веб-приложения для
автоматизированного трекинга, анализа и планирования индивидуального режима сна.
3. Экспериментальная верификация разработанных алгоритмов оптимизации и
вероятностного вывода на реальных эмпирических данных.
Методы, используемые в работе: Математическое моделирование биологических процессов (двухпроцессная модель регуляции сна Борбели), теория скрытых Марковских цепей (HMM) с фильтрацией прямого хода и алгоритмом Витерби, стохастический байесовский вывод (вычисление интервалов наивысшей плотности вероятности HPD), методы многокритериальной условной оптимизации, веб-программирование (.NET 9.0, C#, Kestrel, SPA-архитектура).
Результаты работы:
1. Разработана и теоретически обоснована гибридная оптимизационная модель,
объединяющая гомеостатическое давление сна, циркадные ритмы и фазовые ограничения в
единую целевую функцию штрафов для генерации персональных рекомендаций.
2. Реализован и развернут полноценный программный комплекс «SchedulePredictor»
(вычислительный бэкенд на .NET 9.0, интерактивный SPA-фронтенд) с модулями
статистического анализа, динамического трекинга фаз и байесовского прогнозирования.
3. Проведена верификация системы на основе 14-дневного цикла наблюдений.
Стохастический модуль байесовского вывода продемонстрировал высокую точность: апостериорный максимум (MAP) локализован на 06:24, а границы 68%-го интервала наивысшей плотности (HPD) составили всего ±11 минут от целевого значения, что подтверждает высокую прогностическую способность и устойчивость разработанного алгоритма.
Евдокимов В. П. Математическое моделирование и реализация алгоритма оптимизации графика сна на основе дневной активности / В. П. Евдокимов. - Иваново, 2026. - 62 с.