Найти

Результаты поиска

• МЕТАЭВРИСТИКА НА ОСНОВЕ ПОВЕДЕНИЯ КОЛОНИИ БЕЛЫХ КРОТОВ

  Е.В. Данильченко , В. И. Данильченко , В. М. Курейчик

  132-140

  2021-08-12

  Аннотация ▼

  Алгоритмы оптимизации, вдохновленные миром природы, превратились в мощные инструменты для решения сложных задач. Однако у них все же есть некоторые недостатки, требующие исследования новых и более совершенных алгоритмов оптимизации. В связи с этим, при решении NP полных задач появляется необходимость в разработке новых методик решения данного класса задач. Одним из таких методик может стать метаэвристика на основе поведения колонии белых кротов. В этой статье предлагается новый метаэвристический алгоритм, называемый алгоритмом слепых белых кротов. Этот алгоритм был разработан на основе социального поведения слепых кротов в поисках пищи и защиты колонии от вторжений. Предлагаемое решение сможет преодолеть многие недостатки обычных алгоритмов оптимизации, включая попадание в ловушку локальных минимумов или низкую ско-рость сходимости. Цель данной работы заключается в разработке алгоритма оптимизации сложной целевой функции. Научная новизна заключается в разработке генетического алго-ритма на основе поведения колонии белых кротов для решения NP полных задач. Постановка задачи в данной работе заключается в следующем: оптимизировать поиск решения сложных функций путем применения, алгоритма на основе поведения колонии белых кротов. Практическая ценность работы заключается в создании новой архитектуры поиска, позволяющей использовать разработанный алгоритм для эффективного решения NP полных задач, а также проводить сравнительный анализ с существующими аналогами. Принципиальное отличие от известных подходов в применении новой структуры бионспирированного поиска на основе поведения колонии белых кротов, которое позволит исключить попадание в локальный минимум или низкую скорость сходимости. Приведенные результаты вычислительного экс-перимента, показали преимущества предложенного в работе многомерного подхода к решению задач размещения элементов СБИС по сравнению с существующими аналогами. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для решения NP полных задач в настоящее время является актуальной задачей.

• НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ РАЗЛАДКИ ВРЕМЕННÓГО РЯДА C ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕХАНИЗМА СЛУЧАЙНЫХ БЛУЖДАНИЙ

  Г. Ф. Филаретов , З. Бучаала

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  Рассмотрена задача оперативного обнаружения внезапного изменения вероятностных
  свойств временнóго ряда, обычно трактуемая как задача обнаружения разладки наблюдаемого
  стохастического процесса. Отмечается актуальность развития исследований по данной те-
  матике, что обусловлено появлением всё новых прикладных задач, где методы и алгоритмы
  обнаружения разладки могут успешно использоваться – в частности, при создании монито-
  ринговых систем в промышленности, экологии, медицине и др. Обсуждаются две основные
  разновидности методов обнаружения разладки: параметрические и непараметрические. От-
  мечено, что, хотя непараметрические методы при прочих равных условиях уступают пара-
  метрическим по эффективности (быстроте обнаружения разладки), но зато обладают и ря-
  дом преимуществ, не требуя, в частности, контролируемого процесса. Это принципиально
  важно при построении мониторинговых систем, когда детальная информация об этих свойст-
  вах может либо полностью отсутствовать и тогда необходимо проводить достаточно тру-
  доемкое его предварительное исследование, либо быть малодостоверной. Предложен ориги-
  нальный последовательный непараметрический алгоритм обнаружения разладки на основереализации механизма случайных блужданий или, более конкретно, с использованием теории
  серий «успехов». Объяснен принцип работы контролирующего алгоритма и дано его описание.
  Приведены результаты исследования основных статистических характеристик алгоритма,
  включая определение его эффективности, и результаты сопоставления с известными пара-
  метрическими методами. Выделена область возможного практического использования пред-
  ложенного алгоритма, где его эффективность остается достаточно высокой. Отмечена пер-
  спективность применения предложенного алгоритма в составе программно-алгоритмического
  обеспечения систем мониторинга различного назначения.

• МНОГОУРОВНЕВЫЙ ПОДХОД ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ТРЕХМЕРНОЙ УПАКОВКИ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ

  В. В. Курейчик, А. Е. Глущенко

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Рассмотрена одна из важных комбинаторных задач оптимизации – задача трехмер-
  ной упаковки разногабаритных элементов в объеме. Она относится к классу NP- сложных
  и трудных оптимизационных задач. В работе приведена и описана постановка задачи трех-
  мерной упаковки в объеме, введена комбинированная целевая функция учитывающая все огра-
  ничения. В связи со сложностью данной задачи предлагается многоуровневый подход заклю-
  чающийся в разделение задачи трехмерной упаковки на 3-и подзадачи и решения каждой под-
  задачи в строгом порядке. При этом для каждой из подзадач определен уникальный набор
  объектов, не повторяющихся в остальных подзадачах. Для реализации многоуровневого под-
  хода авторами разработан комбинированный биоинспирированный алгоритм, основанный на
  эволюционном и генетическом поиске. Такой подход позволяет значительно сократить время
  получения результата, частично решить проблему предварительной сходимости алгоритмов
  и получить наборы квазиотимальных решений за полиномиальное время. Разработан про-
  граммный комплекс и реализованы на ЭВМ алгоритмы автоматизированной трехмерной
  упаковки на основе комбинированного биоинспирированного поиска. Проведен вычисли-
  тельный эксперимент на тестовых примерах (бенчмарках). Качество упаковки, получен-
  ное, на основе разработанного комбинированного биоинспирированного алгоритма, в сред-
  нем на 5 % превосходит результаты упаковки, полученные с использованием известных
  алгоритмов, а время решения меньше от 5 % до 20 %, что говорит об эффективности
  предложенного подхода. Проведенные серии тестов и экспериментов позволили уточнить
  теоретические оценки временной сложности алгоритмов упаковки. В лучшем случае вре-
  менная сложность алгоритмов O(n2), в худшем случае – O(n3).

• РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОПТИМИЗАЦИИ И РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В РАМКАХ КВАНТОВЫХ УСКОРИТЕЛЕЙ

  С.М. Гушанский , В. С. Потапов , В.И. Божич

  2021-08-11

  Аннотация ▼

  В последнее время наблюдается стремительный рост интереса к квантовым компьюте-
  рам. Их работа основана на использовании для вычислений таких квантово-механических явле-
  ний, как суперпозиция и запутывание для преобразования входных данных в выходные, которые
  реально смогут обеспечить эффективную производительность на 3–4 порядка выше, чем лю-
  бые современные вычислительные устройства, что позволит решать перечисленные выше и
  другие задачи в натуральном и ускоренном масштабе времени. Данная статья посвящена ре-
  шению задачи исследования и разработки методов оптимизации квантовых вычислений в рам-
  ках применения квантовых ускорителей. Предложена структурная схема аппаратного ускори-
  теля для увеличения производительности моделируемых квантовых вычислений. Была проведе-
  на разработка структурной схемы модуля связи аппаратного ускорителя и программной моде-
  ли.Актуальность данных исследований заключается в математическом и программном моде-
  лировании и реализации корректирующих кодов для исправления нескольких видов квантовых
  ошибок в рамках разработки и выполнения квантовых алгоритмов для решения классов задач
  классического характера. Научная новизна данного направления выражается в исключении
  одного из недостатков квантового вычислительного процесса. Научная новизна данного на-
  правления в первую очередь выражается в постоянном обновлении и дополнении поля кванто-
  вых исследований по ряду направлений, а компьютерная симуляция квантовых физических явле-
  ний и особенностей слабо освещена в мире.

• СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО И ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМОВ ДВИЖЕНИЯ СТРОЕМ БЛА МУЛЬТИКОПТЕРНОГО ТИПА

  М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Развитие робототехнических комплексов делает актуальным их групповое примене-
  ние для решения различных задач. Эффективность выполнения задач обнаружения и опре-
  деления координат объектов группой роботов существенно зависит от точности под-
  держания заданного строя. В этой связи практический интерес представляет задача оп-
  ределения алгоритмов планирования движения, обеспечивающих наибольшую точности
  поддержания заданного строя. Данная статья посвящена исследованию точности под-
  держания строя группой БЛА мультикоптерного типа с использованием централизованно-
  го алгоритма планирования движения и децентрализованного алгоритма. В централизо-
  ванном алгоритме используется ведущий БЛА, который передает свои координаты ведо-
  мым БЛА. На основании полученных координат и заданной структуре строя ведомые БЛА
  планируют свое движение. В децентрализованной систем соседние БЛА группы передают
  свои координаты друг другу, на основании чего планируется движение отдельного БЛА.
  Точность исследуется в зависимости от погрешностей навигационной системы и часто-
  ты обновления данных о положении ведущего или соседних БЛА. Полагается, что БЛА
  группы в дискретные моменты времени определяют свои координаты, используя внешнюю
  навигационную систему. Централизованный и децентрализованный алгоритмы отрабаты-
  ваются одинаковой системой управления движением. Алгоритмы исследуются в данной
  статье методами численного моделирования. В процессе моделирования учитываются
  модели кинематики, динамики и исполнительных механизмов, а также модели формирова-
  ния погрешностей навигационной системы. Показано, что децентрализованный алгоритм
  группового планирования движения обеспечивает более высокую точность по сравнению с
  централизованным алгоритмом. Однако техническая реализация децентрализованного
  алгоритма более сложна с точки зрения организации системы групповой связи. В центра-
  лизованной систем должна быть реализована передача данных от ведущего БЛА ведомым.
  В децентрализованной системе требуется реализовать сетевую связь.

• РАЗРАБОТКА БИОЭВРИСТИК ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДСИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ NP- ТРУДНЫХ И NP-СЛОЖНЫХ КОМБИНАТОРНО-ЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ НА ГРАФАХ

  Д.В. Заруба , Э.В. Кулиев , Д. Ю. Запорожец , М. М. Семенова

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению новых актуальных проблем, возникших в условиях со-
  временного развития информационных и нанометровых технологий в области проектиро-
  вания, а также разработке новых инновационных методов, обеспечивающих получение
  эффективных решений за полиномиальное время. В статье рассматривается проблема
  решения NP-сложных задач. Приведено описание процедуры измерения сложности задачи.
  Описаны особенности NP- трудных и NP-сложных комбинаторно-логических задач. При-
  ведены основные различия между задачами, а также проблемы, с которыми приходится
  сталкиваться при решении такого вида задач. Представлена общая схема принятия реше-
  ний, состоящая из формулировки проблемы; принятие решения; сигнала в автоматических
  системах и обратной связи. На втором этапе (формирование и выбор вариантов решений)
  решение основывается на биоинспирированном алгоритме поиска решений задачи комми-
  вояжёра. Для решения поставленной задачи был разработан модифицированный биоинспи-
  рированный алгоритм, основанный на поведении муравьиной колонии. В отличие от других
  методов оптимизации, метаэвристические алгоритмы могут находить глобальные опти-
  мальные решения для задач, где существует много локальных решений из-за их случайного
  характера. Эти причины привели к широкому использованию таких алгоритмов при реше-
  нии различных задач оптимизации. Биоинспирированные алгоритмы становятся новой
  революцией в области решений оптимизационных задач. Представлена постановка задачи
  коммивояжера, а также решение поставленной задачи на основе муравьиного алгоритма.
  Алгоритмы, такие как генетические алгоритмы и PSO могут быть очень полезными, но
  они все еще имеют некоторые недостатки в решении проблем мультимодальной оптими-
  зации. Эти алгоритмы способны находить оптимальные решения независимо от физиче-
  ской природы проблемы. В рамках экспериментальных исследований был произведен анализ
  работы биоинспирированных алгоритмов: алгоритм стаи летучих мышей бактериальный
  алгоритм и муравьиный алгоритм.

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДСИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ БИОЛОГИЧЕСКИ ПРАВДОПОДОБНЫХ АЛГОРИТМОВ САМООРГАНИЗАЦИИ

  Э. В. Кулиев , М.П. Кривенко , М.М. Семенова , С.В. Игнатьева

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Рассматриваются основные понятия и определения систем поддержки принятия реше-
  ний на основе самоорганизации. Системы поддержки принятия решений (Decision Support
  Systems) относятся к кругу интерактивных компьютерных систем, которые помогают ис-
  пользовать данные, модели и знания для решения частично структурированных, неструктури-
  рованных или неструктурированных проблем. Показана и описана схема базовой структуры
  системы поддержки принятий решений. Рассмотрены три основных компонента Decision
  Support Systems, а также описан случай, когда может быть применен четвертый компонент
  системы поддержки принятия решений – система управления, основанная на знаниях. В ста-
  тье предложено описание интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Примеры
  специализированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений включают в себя
  интеллектуальные системы поддержки принятия маркетинговых решений и системы меди-
  цинской диагностики, гибкие производственные системы. Проблемы, связанные с принятием
  оптимальных решений, занимают важное место в автоматизированном проектировании и
  требуют совершенствования методов и средств поддержки процессов оптимального проек-
  тирования на различных этапах. Рассмотрены алгоритмы самоорганизации, вдохновленные
  живой природой. Биоинспирированные алгоритмы являются представительским классом алго-
  ритмов самоорганизации. Биовдохновленные вычисления имитируют природу и используют
  основные концепции и поведение этих систем для решения сложных проблем. В статье описан
  алгоритм летучих мышей. Проведен экспериментальный анализ процесса применения алгорит-
  ма самоорганизации в системах принятия решений.

• ПОДХОД К КОДИРОВАНИЮ РЕШЕНИЙ В ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДАХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

  Э. В. Кулиев, А. А. Лежебоков, М. М. Семенова, В.А. Семенов

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Рассмотрены актуальные вопросы и проведен анализ проблемы трехмерной инте-
  грации и трехмерного моделирования, возникающей на этапе конструкторского проекти-
  рования в ходе решения задачи оптимального планирования компонентов больших и сверх-
  больших интегральных схем и корпусных устройств электронной вычислительной аппара-
  туры. Представлены и достаточно детально описаны основные преимущества примене-
  ния принципов трехмерной интеграции, позволяющие эффективно организовывать произ-
  водство персонифицированной электроники, оптимально планировать конфигурацию
  больших и сверхбольших интегральных схем с учетом тепловых и энергетических характе-
  ристик. В ходе выполнения исследований авторами разработан подход к кодированию ре-
  шений на основе интеллектуального механизма, который характеризуется наличием
  встроенных средств контроля допустимых решений. Одним из таких средств, экспери-
  ментально доказавших свою эффективность, является встроенный механизм «смертель-
  ных мутаций», учитывающий статусы генов и заранее заданные ограничения на итоговую
  конфигурацию корпуса проектируемого устройства. В работе предложен ряд общих под-
  ходов и конкретных алгоритмов решения задачи планирования, основывающихся на ре-
  зультатах исследований авторского коллектива и современных подходах к решению
  NP-полных задач. Важнейшим практически значимым результатом исследований обозна-
  ченной проблемы является разработанная программно-инструментальная платформа
  проектирования на современном кроссплатформенном языке программирования Java. Вы-
  бранная технология разработки позволяет использовать все основные достоинства со-
  временных многоядерных и многопроцессорных архитектур, по использованию программ-
  ной многопоточности для реализации параллельных схем решения комбинаторных задач.
  Программно-инструментальная платформа обладает дружественным интерфейсом, что
  позволяет эффективно управлять процессом решения задачи планирования компонентовбольших и сверхбольших интегральных схем трехмерной интеграции, путем визуализации
  ключевых показателей работы алгоритмов на графиках и в блоках текстовой статисти-
  ки. Разработанное прикладное программное обеспечение позволило провести серию вычис-
  лительных экспериментов, на основе наборов случайных данных также, как и наборах от-
  крытых данных бенчмарков для подобного рода задач. Результаты экспериментальных
  исследований позволили подтвердить теоретические оценки временной сложности и эф-
  фективности предложенных подходов и алгоритмов, в том числе генетического алгорит-
  ма, который использует предложенный в работе новый механизм кодирования решений.

• РАЗРАБОТКА КОРРЕКТИРУЮЩИХ КОДОВ ДЛЯ ИСПРАВЛЕНИЯ НЕСКОЛЬКИХ ВИДОВ КВАНТОВЫХ ОШИБОК

  С.М. Гушанский , В. С. Потапов, В. И. Божич

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  В последнее время наблюдается стремительный рост интереса к квантовым компь-
  ютерам. Их работа основана на использовании для вычислений таких квантово-
  механических явлений, как суперпозиция и запутывание для преобразования входных данных
  в выходные, которые реально смогут обеспечить эффективную производительность на
  3–4 порядка выше, чем любые современные вычислительные устройства, что позволит
  решать перечисленные выше и другие задачи в натуральном и ускоренном масштабе вре-
  мени. Данная статья посвящена решению задачи исследования и разработки корректи-
  рующих кодов для исправления нескольких видов квантовых ошибок, появляющихся при вы-
  числительных процессах в квантовых алгоритмах и моделях квантовых вычислительных
  устройств. Целью работы является изучение существующих методов исправления различ-
  ных видов и типов квантовых ошибок и создание 3-кубитного корректирующего кода для
  квантового исправления ошибок. Работа затрагивает задачи исследования и разработки
  методов функционирования квантовых схем и моделей квантовых вычислительных уст-
  ройств. Актуальность данных исследований заключается в математическом и программ-
  ном моделировании и реализации корректирующих кодов для исправления нескольких видов
  квантовых ошибок в рамках разработки и выполнения квантовых алгоритмов для решения
  классов задач классического характера. Научная новизна данного направления выражается
  в исключении одного из недостатков квантового вычислительного процесса. Научная но-
  визна данного направления в первую очередь выражается в постоянном обновлении и до-
  полнении поля квантовых исследований по ряду направлений, а компьютерная симуляция
  квантовых физических явлений и особенностей слабо освещена в мире. Целью работы явля-
  ется компьютерное моделирование квантового вычислительного процесса с использовани-
  ем метода исправления фазовых типов ошибок, который позволяет оценить собственную
  фазу унитарного гейта, получившего доступ к квантовому состоянию, пропорционально
  собственному вектору.

• АНАЛИЗ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ И ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ

  В.А. Буковшин , П. А. Чуб , Д.А. Короченцев , Л.В. Черкесова , Н. В. Болдырихин , О.А. Сафарьян

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Анализ сетевого трафика позволяет решить множество задач, таких как: определе-
  ние закономерности передачи данных по сети, сбор статистики об использовании веб–
  приложений, мониторинг и дальнейшее исследование сетевой нагрузки, определение потен-
  циальных вредоносных программных средств и сетевых атак и т.д. На данный момент до
  40% Интернет–траффика принадлежит неизвестным приложениям. Это говорит о том,
  что для области анализа сетевого трафика задача классификации приложений приобрела
  особую важность. Совершенствование программного обеспечения в области сетевых тех-
  нологий способствовало обнаружению серьёзных уязвимостей в реализации некоторых
  сетевых протоколов, а именно: TCP и HTTP. С помощью анализаторов сетевого трафика
  злоумышленник получал доступ к содержимому пакетов данных, передающихся по сети.
  Однако с повышением квалификации информационного сообщества в области компьютер-
  ной безопасности, а также с развитием стандартов сетевых технологий, анализ сетевого
  трафика заметно усложнился. Возросшее применение математических методов защиты
  информации, таких как симметричные и ассиметричные криптографические протоколы,
  привела к тому, что большинство подходов к анализу сетевого трафика потеряли значение и
  перестали применяться. Поэтому актуален поиск новых решений задачи классификации
  сетевого трафика с учетом возможности его шифрования. Статья посвящена описанию
  нового смешанного подхода к анализу сетевого трафика, основанного на совокупном ис-
  пользовании теории информации и алгоритмов машинного обучения. Также приводится
  сравнительный анализ предложенного метода с уже существующими подходами, основан-
  ными как на теории информации, так и на машинном обучении. Целью исследований явля-
  ется разработка алгоритма, основанного на интеллектуальном подходе к анализу сетево-
  го трафика. Предлагаемый алгоритм базируется на вычислении энтропии и применении
  нейросетевых классификаторов. Задачи исследований включают: проведение теоретиче-
  ского обоснования предложенного подхода в области теории информации, а также алго-
  ритмов машинного обучения; проведение структурного описания реализованных алгоритмов
  вычисления энтропии и классификации приложений, генерирующих зашифрованный траф-
  фик; сравнительный анализ предложенного алгоритма с уже существующими подходами к
  анализу зашифрованного сетевого трафика. Результатом исследований является новый
  алгоритм, позволяющий с высокой степенью достоверности классифицировать различные
  виды зашифрованного трафика.

• АЛГОРИТМ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОДБОРА МЕР ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЗУЛЬТАТОВ ОТЧЕТА СКАНЕРА УЯЗВИМОСТИ

  А. В. Анзина , А. Д. Медведева , Е. А. Емельянов

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Эффективная защита информации в информационной системе подразумевает регу-
  лярное проведение диагностики и мониторинга сети, компьютеров и приложений на пред-
  мет обнаружения возможных проблем в системе безопасности. Для сканирования безо-
  пасности существуют сканеры уязвимостей, сертифицированные Федеральной службойпо техническому и экспортному контролю. В результате сканирования могут быть выяв-
  лены уязвимости информационной системы, устранение которых предполагает незамед-
  лительное реагирование, так как злоумышленники могут воспользоваться уязвимостью
  информационной системы и совершить атаку. Однако подбор мер защиты является тру-
  доемким процессом и требует достаточно большого количества времени, из-за чего возни-
  кает проблема автоматизации выбора мер защиты информации. Разработка алгоритма
  автоматического подбора мер защиты информации является одной из задач при автома-
  тизации процесса работы специалиста по защите информации. Основные задачи при раз-
  работке алгоритма: выбор основополагающей характеристики уязвимости, генерирование
  оптимального списка мер защиты с учетом класса защищенности информационной сис-
  темы, сопоставление мер защиты с выбранной характеристикой. После анализа инфор-
  мации об уязвимостях основным показателем выбран вектор уязвимости, включающий
  основные метрики, оценка которых позволяет сделать выбор мер защиты. Каждой мет-
  рике путем экспертной оценки сопоставлен набор мер защиты информации. При работе
  алгоритма сотрудник в качестве входных параметров задает вектор уязвимости и класс
  защищенности информационной системы и в результате получает список необходимых
  мер защиты. Таким образом, алгоритм автоматического подбора предполагает сопостав-
  ление метрик уязвимости с мерами защиты информации, что позволяет сотруднику опе-
  ративно подбирать меры на основе выявленных уязвимостей.

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ПЛАНИРОВАНИЯ КОНФИГУРАЦИИ МАРШРУТА НА КАРТЕ МЕСТНОСТИ В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

  М. И. Бесхмельнов , Б.К. Лебедев , О. Б. Лебедев

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Описывается гибридный алгоритм ситуационного планирования траектории в условиях
  частичной неопределенности для двухмерного пространства, основанный на интеграции волново-
  го и муравьиного алгоритмов, позволяющий строить в реальном масштабе времени траектории
  минимальной длины с одновременной оптимизацией ряда других критериев качества построенного пути. Процессы формирования участка траектории и перемещения по нему объекта череду-
  ются на каждом шаге. Формирования траектории осуществляется последовательно (пошагово)
  на двух уровнях каждого шага. Формирование и ориентация локальной зоны видимости и покры-
  ваемого ею региона на карте местности выполняется относительно текущего опорного вектора.
  Процедурами первого уровня на карте местности последовательно по шагам формируется цепоч-
  ка попарно смежных регионов с локализованными препятствиями. Процедурами второго уровня
  на шаге формируется множество траекторий прохода подвижного объекта через регион.
  При слиянии цепочки регионов образуется область местности, через которую прокладывается
  траектория. Вся траектория является совокупностью отдельных траекторий прохода подвиж-
  ного объекта через регионы, связывающих его исходную позицию с целевой позицией. Поиск реше-
  ния осуществляется популяцией агентов на графе поиска решений. Вершины множества соот-
  ветствуют ячейкам области. Две вершины связаны ребром, если соответствующие им ячейки на
  модели местности в виде дискретного рабочего поля смежны и возможен переход соединения из
  одной ячейки в другую. Синтез траектории и передвижение подвижного объекта в условиях неоп-
  ределенности – это сложная задача, требующая интеграции различных сенсорных систем, алго-
  ритмов обработки данных, алгоритмов планирования пути и систем управления движением. По-
  стоянное развитие технологий в областях искусственного интеллекта, машинного зрения и ро-
  бототехники позволяет создавать всё более совершенные системы автономной навигации. Одна-
  ко, полная автономность и гарантированная безопасность подвижного объекта в любых условиях
  пока остаются сложными задачами для исследования.

• АППАРАТУРНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ БЫСТРОГО УМНОЖЕНИЯ КРОНЕКЕРОВА ПРОИЗВЕДЕНИЯ МАТРИЦ НА ВЕКТОР

  Е. И. Духнич, А. Г. Чефранов

  2021-02-25

  Аннотация ▼

  В статье на основе использования свойств произведения Кронекера (КП) матриц
  предлагается новый алгоритм для повышения эффективности выполнения операции ум-
  ножения КП на вектор. Указанная операция широко применяется при решении задач обра-
  ботки сигналов, изображений, криптографии и т.п., где выполняется формирование мат-
  риц большого размера с заданными свойствами с помощью КП матриц малого размера.
  При этом используются матрицы со следующими свойствами: ортогональные (унитар-
  ные), обращаемые, инволютивные. Умножение квадратной матрицы размера на
  вектор имеет вычислительную сложность O(n2). Поэтому при росте количества элемен-
  тарных матриц-сомножителей размер результирующей матрицы КП и сложность умно-
  жения ее на вектор растут экспоненциально. Это обстоятельство существенно повыша-
  ет время решения прикладных задач. Целью предлагаемой работы является построение
  алгоритма, ориентированного на аппаратную реализацию и ускоряющего процессы фор-
  мирования КП и умножения вектора на него. Предлагается совместить во времени эти
  процедуры. Таким образом матрица КП в явном виде фактически не рассчитывается. Вме-
  сто этого матрицы-сомножители КП итеративно умножаются на компоненты вектора
  за время O(nlog2n) и требуют линейной сложности памяти. Приведена схема вычислений с
  топологией гиперкуба для возможной аппаратной реализации предлагаемого алгоритма,
  которая легко поддается конвейеризации. В разделе 1 приведены определения и свойства
  КП, используемые при синтезе предлагаемого алгоритма. В разделе 2 рассмотрен иллюст-
  рирующий предлагаемый алгоритм пример с , на основе которого в разделе 3 пред-
  ложена аппаратурно-ориентированная структура его реализации для произвольного n.

• ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ГРАФА МЕТОДА ПРОГОНКИ В ПАРАЛЛЕЛЬНУЮ ФОРМУ

  Д. В. Михайлов

  177-188

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  Множество вычислительных задач может быть представлено в виде последова-тельного информационного графа. В общем случае такой информационный граф не может быть приведён к параллельному виду с целью ускорения выполнения его операций. Но в слу-чае если вершины этого графа обладают свойствами ассоциативности, дистрибутивно-сти и т.д., такой граф можно преобразовать в параллельно-конвейерную форму. Эти пре-образования могут быть произведены не только над графами, содержащими элементар-ные операции – сложение, умножение, логическое И и т.д. – но и над графами, содержа-щими макрооперации. Одним из примеров таких графов является информационный граф решения СЛАУ методом прогонки (методом Томаса). В статье рассмотрено решение для трёхдиагональных СЛАУ. Информационный граф метода прогонки состоит из двух час-тей: прямого хода, в котором выполняется переход от трёхдиагональной формы к двух-диагональной, и обратного хода, в котором непосредственно вычисляются значения неиз-вестных. Несмотря на то, что операции, составляющие базовую макрооперацию метода прогонки, обладают свойством ассоциативности, простое преобразование графа к пира-мидальному виду не даст необходимого результата. Необходимо преобразовать базовые макрооперации особым образом и изменить то, какие данные на них поступают. После этого возможно будет привести граф к пирамидальному виду. Для обратного хода приме-няется аналогичное преобразование графа и составляющих его базовых подграфов. По-скольку для того, чтобы начать вычисления в обратном ходе, нам необходимо полное за-вершение вычислений прямого хода, следует перейти от двух специализированных типов вычислительных блоков к одному универсальному, и построить на его основе универсаль-ную вычислительную структуру.

• КВАНТОВОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ СВЁРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВАРИАЦИОННОЙ КВАНТОВОЙ СХЕМЫ

  С.М. Гушанский , В. Е. Буглов

  167-177

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  Квантовый компьютинг в общем и квантовое глубокое обучение, в частности, представляют собой перспективную область, связанную с исследованиями современных методов и алгоритмов квантовых вычислений, применяемых с целью обучения и разработки новых архитектур искусственных нейронных сетей. В последнее время наблюдается тенденция, состоящая в том, что исследования, проводимые в области квантового глубокого обучения, получают всё большее распространение среди специалистов. Это можно объяснить тем, что было установлено – квантовые схемы способны функционировать подобно искусственным нейронным сетям, демонстрируя при этом лучшие результаты при решении ряда задач, среди которых, например, актуальная задача классификации объектов на изображении или в видеопотоке. Благодаря стремительному развитию квантовых вычислений в области глубокого обучения были найдены оптимальные способы решений для та-ких актуальных задач, как – проблема исчезающего градиента, нахождение локального минимума, повышение эффективности функционирования крупномасштабных параметри-ческих алгоритмов машинного обучения, устранение декогеренции и квантовых ошибок и пр. В рамках данной работы описан процесс функционирования квантовой вариационной схемы, установлены её основные характеристики и выявлены недостатки. Также проана-лизированы ключевые особенности квантовых вычислений, на которых основывается про-цесс реализации квантового глубокого обучения с подкреплением свёрточной нейросети. Кроме того, осуществлено квантовое глубокое обучение свёрточной нейронной сети с помощью применения вариационной квантовой схемы, что приводит к повышению производительности свёрточной нейросети в решении задачи обработки изображения, а именно его классификации, за счёт использования квантовой среды вычислений. Актуальность данной статьи состоит в реализации алгоритма квантового глубокого обучения с подкреплением свёрточной нейросети для обработки изображений, а также большом значении тематики данного исследования для будущей разработки квантовых вычислительных устройств, которые могут быть использованы в системах искусственного интеллекта и т.п., что соответствует приоритетному направлению развития отечественной науки

• АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ СОВРЕМЕННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ТОЧНЫХ ПРИБЛИЖЕНИЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЗНАЧЕНИЙ СТАТИСТИК

  А.К. Мельников , И.И. Левин , А.И. Дордопуло , И.В. Писаренко

  6-19

  2021-10-05

  Аннотация ▼

  В статье рассматривается решение вычислительно-трудоемкой задачи – расчета распределений вероятностей значений статистик – с помощью современных вычисли-тельных технологий. Для сокращения вычислительной сложности при обеспечении достаточного уровня эффективности критериев не ниже заданного порога предложено использование Δ-точных приближений. Для расчета точных приближений используется метод второй кратности, основанный на решении системы линейных уравнений, который позволяет при заданном вычислительном ресурсе рассчитывать точные приближения для максимальных значений параметров выборок. Наиболее трудоемкая часть метода второй кратности состоит в процедуре последовательного получения векторов возможных решений и их проверки на принадлежность к самим решениям. Проверка векторов возможных решений на принадлежность к решениям системы информационно независима, поэтому алгоритм расчета можно распараллелить по данным. Приведена формула определения алгоритмической сложности расчета точных приближений распределений вероятностей значений статистик, на основе которой получены оценки сложности современных практических задач для выборок со следующими значениями (N, n) мощности алфавита и объёма выборки: (256,1280), (128,640), (128, 320) и (192,3200) при точности расчета =10-5. Вычислительная сложность расчета составляет от 9,68·1022 до 1,60·1052 операций, средняя порядка 4,55·1025 операций, число проверяемых векторов – от 6,50·1023 до 1,39·1050, а число решений – от 4,67·1012 до 5,60·1025 соответственно. Общее время решения при круглосуточном режиме вычислений не должно превышать 30 дней или 2,592·106 сек. Для полученных оценок сложности проанализированы возможности современных кластерных вы-числительных систем на основе универсальных процессоров, графических ускорителей и реконфигурируемых вычислительных систем на основе программируемых логических интегральных схем. Для каждой технологии определено число вычислительных узлов, требуемых для расчета точных приближений с указанными параметрами в заданное время. Показано, что ни одна из рассмотренных вычислительных технологий на современном уровне развития техники не позволяет получить решение для необходимых параметров расчета точных приближений распределений вероятностей значений статистик. В заключении сделан вывод о необходимости анализа возможностей перспективных вычислительных технологий на основе квантовых и фотонных компьютеров, а также гибридных вычисли-тельных систем для расчета точных приближений распределений вероятностей значений статистик с заданными параметрами в оперативно-приемлемое время

• ЭВРИСТИЧЕСКИЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ДИОФАНТОВЫХ УРАВНЕНИЙ

  Е.Е. Полупанова , П.Е. Усов

  115-123

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача решения диофантовых уравнений, которая может приме-
  няться в криптографии и криптоанализе. Кратко излагается описание генетического ал-
  горитма решения диофантовых уравнений. Определяется правило вычисления значения
  целевой функции для хромосомы, описывается система кодирования в генетическом алго-
  ритме. Упоминаются генетические операторы, используемые в алгоритме, определяются
  условия их выполнения. Описывается критерий останова генетического алгоритма. Анали-
  зируется один из недостатков генетического алгоритма – попытки решения любого дио-
  фантова уравнения, в том числе и такого, которое заведомо не имеет решений. Предлага-
  ется способ, позволяющий устранить этот недостаток в некоторых случаях, и, основан-
  ный на теории чисел. Даётся пояснение, в каких случаях этот способ будет работать.
  Перед описанием этого способа даётся определение вычета и невычета заданной степени
  по заданному модулю. После описания этого способа подробно описывается программная
  реализация алгоритма решения диофантовых уравнений и их систем. Затем приводятся
  результаты экспериментальных исследований времени и качества работы генетического
  алгоритма. Затем представляется результат работы алгоритма для уравнения, которое
  заведомо не имеет решений, и для системы уравнений, которая также заведомо не имеет
  решений, но в которой общее число неизвестных слишком велико для работы предлагаемо-
  го метода. Сравнивается время работы алгоритма при решении уравнения и при решении
  системы уравнений. Делается вывод о полезности применения предложенного способа при
  решении диофантовых уравнений и систем диофантовых уравнений.

• АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ФАКТОРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕСУРСА ИЗОЛЯЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ СИЛОВЫХ КАБЕЛЬНЫХ ЛИНИЙ

  Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго

  2021-07-18

  Аннотация ▼

  Статья посвящена исследованиям термофлуктуационных процессов в соответствии
  с теорией теплопроводности для решения задач факторного прогнозирования остаточно-
  го ресурса изоляционных материалов на основе неразрушающего температурного метода.
  Обоснована актуальность задачи разработки алгоритма для прогнозирования температу-
  ры жил СКЛ в режиме реального времени на основе данных системы температурного
  мониторинга, с учетом изменения токовой нагрузки линии и внешних условий теплоотвода.
  Экспериментальным методом выявлены типы искусственных нейронных сетей, их архи-
  тектура и состав, которые обеспечивают максимальную точность прогнозирования при
  минимальном наборе значимых факторов. Разработана нейросеть для определения темпе-
  ратурного режима токоведущей жилы силового кабеля. Определен минимальный набор
  значимых факторов и размерность входного обучающего вектора, который обеспечивает
  универсальность нейросетевого метода прогнозирования. Разработана нейросеть для оп-
  ределения температурного режима токоведущей жилы заключается в диагностике и про-
  гнозировании ресурса электроизоляции (ЭИ) силового кабеля. Модель позволяет оцениватьтекущее состояние изоляции и прогнозировать остаточный ресурс СКЛ. Проведен сравни-
  тельный анализ экспериментальных и расчетных характеристик алгоритмов обучения
  искусственной нейронной. Установлено, что предлагаемый алгоритм искусственной ней-
  ронной сети может быть использована для составления прогноза температурного режи-
  ма токоведущей жилы, на три часа вперед с точностью до 2,5% от фактического значе-
  ния температуры жилы. Основная область применения разработанной нейросети для
  определения температурного режима токоведущей жилы заключается в диагностике и
  прогнозировании ресурса электроизоляции (ЭИ) силового кабеля. Разработка интеллекту-
  альной системы прогнозирования (ИНС) температуры жилы СКЛ способствует планиро-
  ванию режимов работы электросети с целью повышения надежности и энергоэффектив-
  ности их взаимодействия с объединенной энергосистемой.

• ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ

  В.В. Курейчик , А.Э. Саак , Вл.Вл. Курейчик

  2021-07-18

  Аннотация ▼

  Рассмотрена одна из важных задач оптимизации – задача диспетчеризации. Она от-
  носится к классу NP- сложных оптимизационных задач. В работе приведена и описана
  постановка задачи диспетчеризации. Здесь массив заявок пользователей на компьютерноеобслуживание в Grid- системах моделируется протяжённой линейной полиэдралью коор-
  динатных ресурсных прямоугольников. При этом диспетчирование представляется лока-
  лизацией линейной полиэдрали в оболочку области вычислительно-временных ресурсов сис-
  темы согласно многоцелевому критерию качества применяемого назначения заявок на об-
  служивание. В связи со сложностью данной задачи для ее эффективного решения предла-
  гаются методы эволюционного моделирования. В статье предложена и описана модифи-
  цированная архитектура эволюционного поиска. В качестве модификации введены допол-
  нительно три блока. Это блок «внешней среды», блок эволюционной адаптации и блок «не-
  перспективных решений». Для ее реализации авторами разработан модифицированный
  эволюционный алгоритм, использующий в качестве отбора решений модели эволюций Ч.
  Дарвина и Ж. Б. Ламарка. Это позволяет значительно сократить время получения резуль-
  тата, частично решить проблему преждевременной сходимости алгоритма и получать
  наборы квазиоптимальных решений за полиномиальное время. Разработан программный
  модуль на языке C#. Проведен вычислительный эксперимент на тестовых примерах. Про-
  веденные экспериментальные исследования, показали, что качество решений, полученных
  на основе разработанного эволюционного алгоритма, в среднем на 5 процентов превосхо-
  дит результаты решений, полученные с использованием известных алгоритмов последова-
  тельного, начально-кольцевого и уровневого при сопоставимом времени, что говорит об
  эффективности предложенного подхода.

• АЛГОРИТМ ВЫБОРА МЕТОДА ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫМ ДВОЙНИКОМ ПРЕДПРИЯТИЯ

  С.Н. Масаев

  2021-08-11

  Аннотация ▼

  Возрастает объем обрабатываемой информации при анализе и управлении деятельно-
  стью предприятия как системы. Объем обрабатываемой информации напрямую зависит от
  размерности этой системы. В работе деятельность предприятия формализуется как цифро-
  вой двойник предприятия. Цифровой двойник предприятия анализируется как динамическая
  система. Выполнена идентификация предприятия как динамическая система. Цифровой двой-
  ник предприятия формализован как балансовая модель В. Леонтьева. Создан алгоритм опти-
  мального управления цифровым двойником предприятия. В качестве параметров оптимального
  управления рассмотрены функции: траектория системы, время выполнение алгоритма и пока-
  затель состояния системы. В алгоритме для управления предприятием использованы методы:
  таксономия Блума, компетенции выпускников по специальностям СФУ и Национальные квали-
  фикационные рамки РФ. Идентификация процессов предприятия выполнена способом, на ко-
  торый получен патент. Алгоритм выполнен в авторском комплексе программ для анализа сис-
  темы размерностью 1,2 млн. значений. Исследование показало существенные изменения значе-
  ний функций оптимального управления, характеризующих состояния динамического объекта в
  зависимости от выбранных методик. Расчеты показали, как влияет выбор методики управле-
  ния на оптимальность решений. Отображено состояние предприятия через компетенции пер-
  сонала: психомоторные, когнитивные и аффективные. Установлено, что при низких когнитив-
  ных и аффективных способностях персонала начинает преобладать психомоторная деятель-
  ность, мало приводящая к результату. С ростом когнитивных способностей персонала психо-
  моторная деятельность становится более адекватной на внутренние задачи и влияние пара-
  метров внешней среды. Через интегральный показатель выполнена оценка внедрения методик в
  управление предприятием. Выполнена оценка оптимальности решения управления цифровым
  двойником предприятия как динамической системой.

• РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СЕРВИСА ПОИСКА И МОНИТОРИНГА ИНФОРМАЦИИ

  М. С. Анферова, А.М. Белевцев

  2021-08-11

  Аннотация ▼

  Описана проблема стратегического анализа и выбора направлений развития инноваци-
  онного предприятия в условиях перехода к 6 технологическому укладу и индустрии 4.0. В дан-
  ных условиях поисково-аналитическая обработка информации не может быть полноценно
  выполнена без применения автоматизированных информационно-аналитических систем, в
  том числе и на базе искусственного интеллекта. В ходе анализа были определены основные
  приоритетные функции, которые должны обеспечивать разрабатываемые сервисы. Обо-
  значены основные трудности при разработке данных сервисов, такие как: предварительная
  обработка данных и автоматизированная проверка актуальности баз данных. Для эффек-
  тивного решения поставленных задач сервис интеллектуального мониторинга и поиска ин-
  формации должен использовать комплексный подход с учетом эффективности применения
  методов для отдельных подзадач, обеспечивать высокую эффективность реализации всех
  этапов процедуры интеллектуального мониторинга. В связи с этим в данной работе описы-
  вается не только разработка общего интеллектуального поискового алгоритма, но и от-
  дельные блок-алгоритмы, необходимые для обеспечения приоритетных функций разрабаты-
  ваемого сервиса. В работе представлены следующие алгоритмы: алгоритм информационного
  поиска, необходимый для решения задачи полнотекстового поиска документов в пределах
  базы информационных ресурсов информационно-аналитического комплекса; алгоритм про-
  цедуры внесения новых документов; алгоритм предварительной обработки данных, выклю-
  чающий в себя стемминг и удаление знаков препинания для последующего анализа текста;
  алгоритм оценки ранжирования и релевантности информации, включающий в себя вектори-
  зацию документов; алгоритм кластеризации результатов поиска информации на основе ней-
  ронной сети Кохонена; алгоритм проверки актуальности информации -проверка соответст-
  вия локальной копии документа актуальной версии на веб-ресурсе источника. Предложен и
  обоснован язык программирования Python для реализации представленного алгоритма. Сис-
  тема обеспечивает автоматизированный непрерывный мониторинг с высокой периодично-
  стью отправки запроса без участия оператора, что повысит качество и эффективность
  информационного поиска в условиях большого объёма неструктурированной информации

• РАЗРАБОТКА МОДИФИЦИРАВАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПОИСКОВОЙ АДАПТАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ СБИС

  О.Б. Лебедев , А.А. Жиглатый , Е.О. Лебедева

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  В работе для решения задачи планирования СБИС разработан поисковый алгоритм
  на основе модифицированного метода муравьиной колонии. Задача формирования плана
  СБИС сводится к задаче формирования соответствующего польского выражения. Разра-
  ботанный метод синтеза польского выражения включает построение дерева разрезов,
  выбор типов разрезов (H или V), идентификацию и ориентацию модулей. Эволюционирую-
  щая популяция разбита на пары агентов. Каждый член популяции – пара агентов, рабо-
  тающих совместно. При этом конструктивные алгоритмы A1 и A2, используемые аген-
  тами пары различаются. Задача, решаемая алгоритмом А1, формулируется как задача
  поиска взаимно однозначного отображения Fk=M*→P множества модулей M c выбранны-
  ми ориентациями, |M*|=|M| в множество P позиций шаблона Sh. Фактически решение за-
  ключается в выборе на графе G1 подмножества ребер E*1E1, входящих в соответствующее отображение Fk. В алгоритме A2 в качестве модели пространства поиска реше-
  ний для выбора типа, последовательности и места расположения разрезов в шаблоне Sh
  разработан граф G2=(X, E2). X={(x1i,x2i)|i=1,2,…,n} множество вершин графа G2, соот-
  ветствует множеству P потенциальных позиций шаблона Sh для возможного размещения
  в них имен символов разрезов. Каждая потенциальная позиция piP шаблона Sh моделиру-
  ется двумя альтернативными вершинами (x1i,x2i). Выбор при размещении разрезов верши-
  ны x1i указывает на то, что в позицию pi помещен разрез типа V, выбор вершины x2i – ука-
  зывает на то, что в позицию pi помещен разрез типа H. Каждая итерация l общего алго-
  ритма включает начальный и три основных этапа. Начальный этап заключается в сле-
  дующем. Обнуляются матрицы ко-эволюционной памяти КЭП*1 и КЭП*2. На первом этапе
  каждая пара агентов dk=(a1k, a2k): – конструктивными алгоритмами A1 и A2 синтезирует
  свое решение Wk=(E1k
  *,Sk); – формируется польское выражение Shk, соответствующее
  решению Wk; – на базе Shk формируется дерево разрезов Tk; – на базе Tk формируется план
  Rk и рассчитывается оценка решения Fk; – агенты откладывают (добавляют) феромон в
  ячейки матриц коллективной эволюционной памяти КЭП*1 и КЭП*2, соответствующие
  ребрам решения Wk=(E1k
  *,Sk) в графах поиска решений G1 и G2 в количестве пропорциональном оценке решения Fk. На втором этапе феромон, накопленный в КЭП*1 и КЭП*2
  агентами популяции на итерации l, добавляется в КЭП1 и КЭП2. На третьем этапе осу-
  ществляется испарение феромона на ребрах графов G1 и G2. Тестовые испытания под-
  твердили эффективность предложенного метода. Временная сложность алгоритма, по-
  лученная экспериментальным путем, совпадает с теоретическими исследованиями и для
  рассмотренных тестовых задач составляет О(n2).

• РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО ДЕКОДЕРА ГЛУБОКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ КОДОВ СТАБИЛИЗАТОРА

  С. М. Гушанский , В. Н. Пуховский , В.С. Потапов

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  В последнее время наблюдается стремительный рост интереса к квантовым компь-
  ютерам. Их работа основана на использовании для вычислений таких квантово-
  механических явлений, как суперпозиция и запутывание для преобразования входных данных
  в выходные, которые реально смогут обеспечить эффективную производительность на
  3–4 порядка выше, чем любые современные вычислительные устройства, что позволит
  решать перечисленные выше и другие задачи в натуральном и ускоренном масштабе вре-
  мени. Данная работа является исследованием влияния среды на квантовую систему куби-
  тов и результаты ее выполнения. Разработан вероятностный декодер глубокой нейронной
  сети для кодов стабилизатора. Проанализированы и рассмотрены вопросы исправления
  ошибок для трехбитового кода без декодирования состояния. Актуальность данных иссле-
  дований заключается в математическом и программном моделировании и реализации кор-
  ректирующих кодов для исправления нескольких видов квантовых ошибок в рамках разра-
  ботки и выполнения квантовых алгоритмов для решения классов задач классического ха-
  рактера. Научная новизна данного направления выражается в исключении одного из не-
  достатков квантового вычислительного процесса. Научная новизна данного направления в
  первую очередь выражается в постоянном обновлении и дополнении поля квантовых ис-
  следований по ряду направлений.

• ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ РЕШЕНИЯ СЕТОЧНЫХ УРАВНЕНИЙ НА ГРАФИЧЕСКИХ УСКОРИТЕЛЯХ

  Н.Н. Грачева , В.Н. Литвинов , Н. Б. Руденко , А.В. Никитина , А. Е. Чистяков

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  Для прогнозирования чрезвычайных ситуаций (ЧС) и необратимых последствий дея-
  тельности человека ученые широко применяется математическое моделирование. При
  возникновении ЧС очень важно минимизировать время принятия решения. Разработка
  проекта решения может основываться на прогнозе изменения моделируемого процесса.
  При численном решении задач гидрофизики и биологической кинетики возникает необходи-
  мость в разработке эффективных методов решения систем сеточных уравнений большой
  размерности с несамосопряженным оператором. Большой объем обрабатываемой инфор-
  мации и сложность вычислений приводят к необходимости использования вычислительных
  кластеров, в состав которых добавляются видеоадаптеры для увеличения производитель-
  ности вычислительной системы и скорости обработки информации. Целью исследования
  является разработка программного модуля, реализующего алгоритм решения системы
  линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) модифицированным попеременно-треугольным
  итерационным методом (МПТМ) (самосопряженный и несамосопряженный случаи) с ис-
  пользованием технологии NVIDIA CUDA. Описан способ декомпозиции расчетной области
  в трехмерном случае. Предложена графовая модель организации параллельного конвейер-
  ного вычислительного процесса, ориентированная на графический ускоритель GPU (Graphics Processing Unit). Для двух видеоадаптеров с различными характеристиками были
  проведены экспериментальные исследования для определения оптимальной двумерной кон-
  фигурации потоков в вычислительном блоке, реализуемом на одном потоковом мультипро-
  цессоре, при которой время реализации на GPU одного шага МПТМ является минималь-
  ным. Проведенные исследования показали, что выбор способа декомпозиции расчетной
  области в виде параллелепипедов необходимо выполнять с учетом архитектуры видео-
  адаптера. Разработанные алгоритм и программный модуль позволяют более эффективно
  задействовать вычислительные ресурсы GPU, используемой для решения вычислительно-
  трудоемких задач гидрофизики.

• РАЗРАБОТКА МИКРОКОМАНД И ОСНОВНЫХ БЛОКОВ АППАРАТНОГО УСКОРИТЕЛЯ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

  С. М. Гушанский, В. С. Потапов , Ю.М. Бородянский

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  На всех этапах развития информационных технологий уделялось и уделяется в на-
  стоящее время большое внимание вопросам моделирования функционирующих специализи-
  рованных высокопроизводительных вычислительных систем, позволяющих обеспечивать
  необходимые показатели по быстродействию в сочетании с минимизированными затра-
  тами программных ресурсов и потребляемой энергии. Разработанная информационная
  система, ориентированная на человеко-машинное взаимодействие, позволяет наглядно
  увидеть сильные и слабые стороны разрабатываемого квантового вычислительного уст-
  ройства, доказать преимущества его использования. Разрабатываемая моделирующая
  информационная система является наглядным пособием для понимания основных методов
  взаимодействия информационных процессов и информационных ресурсов. Ряд важнейших
  задач не может быть решен с помощью классических вычислительных машин, в том чис-
  ле, классических суперкомпьютеров, за разумное время. В последнее время наблюдается
  стремительный рост интереса к квантовым компьютерам. Данная статья посвящена
  решению задачи исследования и разработки схемы и методики симуляции аппаратного
  ускорителя квантовых вычислений. Работа затрагивает задачи исследования и разработ-
  ки методов функционирования квантовых схем и моделей квантовых вычислительных уст-
  ройств. Актуальность данных исследований заключается в математическом и программ-
  ном моделировании и реализации основополагающих компонентов моделей квантовых вы-
  числений. Научная новизна данного направления выражается в оптимизации квантового
  вычислительного процесса. Научная новизна данного направления в первую очередь выра-
  жается в постоянном обновлении и дополнении поля квантовых исследований по ряду на-
  правлений. Целью работы является реализация методики построения аппаратного уско-
  рителя. Реализовано техническое обеспечение информационной квантовой системы и про-
  цессов, в том числе новые программные средства передачи и представления информации.
  Использование информационной системы квантовых вычислений отличается от своих
  аналогов существенным увеличением скорости решения вычислительных задач и, самое
  главное, экспоненциальным увеличением скорости решения NP-полных задач, которые на
  классических машинах могут решаться за неприемлемое время. В следствии того, что
  класс NP задач широк, применимость и значимость разработанной методики построения
  модульной системы квантовых вычислений не вызывает сомнения.