Отзыв научного руководителя на работу обучающегося СПбГУ по магистерской программе  «Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности» Шувалова Дениса Валерьевича по теме «Применение эвристических алгоритмов в задаче определения местоположения ферромагнитных объектов»  Магистерская диссертация Шувалова Дениса Валерьевича посвящена оценке возможностей применения эвристических алгоритмов в задаче определения местоположения ферромагнитных объектов. Тема исследования является весьма актуальной, поскольку методы обнаружения магнитных аномалий используются, среди прочего, в таких приложениях как обнаружение неразорвавшихся мин, подводных лодок и надводных кораблей, а также для обнаружения скрытых ферромагнитных объектов у людей, проходящих через металлодетекторы. Перед Шуваловым Д.В. были поставлены следующие задачи: провести сравнительный анализ теоретических подходов к решению задачи поиска ферромагнитных объектов; исследовать возможности существующего на сегодняшний день программного обеспечения, направленного на решение подобного рода задач; оценить возможные преимущества использования эвристических методов перед численными; разработать приложение, реализующее рассмотренные алгоритмы. Для описания сигнала магнитной аномалии, порождаемой ферромагнитной целью, использовалась модель диполя. Рассматривалось две постановки задачи – модель с подвижной целью, а также модель с неподвижной целью. Работа заключалась в исследовании эвристических методов оптимизации для решения задачи определения местоположения ферромагнитных объектов, а также в сравнении эффективности данных методов между собой. В качестве параметров сравнения эффективности использовались точность решения, скорость сходимости и время выполнения программы.  В работе приведен краткий обзор публикаций по численным и эвристическим методам, используемым при решении такого рода задач. В качестве эвристических методов рассматриваются генетический алгоритм, метод отжига, алгоритм гравитационного поиска и метод роя частиц. В среде MATLAB реализованы рассмотренные алгоритмы и на примере искусственно сгенерированных данных проведена оценка их эффективности. В качестве оценки работы алгоритмов используется значение функции приспособленности и время работы алгоритма. Следует отметить полную самостоятельность Д.В. Шувалова при написании магистерской диссертации. Часть задач, поставленных в разделе "Постановка задачи", не была решена: •	К сожалению, не приведено сравнение рассмотренных эвристических методов с численными, поэтому не представляется возможным оценить, насколько полученные результаты лучше. •	Не поясняется, чем написанные скрипты для реализации алгоритмов отличаются от встроенных в MATLAB функций? •	Для сравнения работы алгоритмов рассматривается только модель с подвижной целью, при этом модель с неподвижной точкой лишь описывается, но результатов для нее не приведено. С учетом отмеченных недостатков, считаю, что Шувалов Д.В. заслуживает оценки «хорошо».  Научный руководитель, к.ф.-м.н., доцент							Балыкина Ю.Е.