Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 9.
-
РАЗРАБОТКА АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ
Д.А. Береза , Л. А. Гладков , Н. В. Гладкова2025-01-30Аннотация ▼Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) является одной из важнейших
фундаментальных задач при разработке нового поколения систем проектирования в различных об-
ластях науки и техники. Актуальность данного исследования обусловлена ростом объема данных и
усложнением задач. Традиционные методы решения СЛАУ, такие как метод Гаусса, метод прогон-
ки, итерационные методы (метод Якоби, метод Зейделя и т.д.), хорошо зарекомендовали себя при
работе с относительно небольшими системами. Однако при решении СЛАУ большой размерности
данные методы недостаточно эффективны из-за высоких вычислительных затрат и требований к
памяти. Одним из перспективных подходов к решению задач высокой сложности является использо-
вание агентно-ориентированных систем. Агентно-ориентированные системы предлагают новый
способ организации вычислительных процессов, основанный на взаимодействии независимых аген-
тов, каждый из которых выполняет определенную часть задачи. Такой подход позволяет более гиб-
ко распределять вычислительные ресурсы и эффективно решать сложные задачи в условиях боль-
ших данных. Представлена методика решения уравнений, описывающих математическую модель
схемы, с учетом оптимизации соотношения между точностью расчетов и временем их выполнения.
В данной работе предлагается агентно-ориентированный алгоритм для решения систем линейных
алгебраических уравнений большой размерности. В ходе разработки данного алгоритма был прове-
ден анализ существующих методов и алгоритмов решения СЛАУ, выявлены их преимущества и не-
достатки. Была разработана агентно-ориентированная архитектуру для решения СЛАУ большой
размерности, предложена организация взаимодействия агентов и механизмы распределения задач
между ними. Была выполнена программная реализация разработанного алгоритма. Для оценки эф-
фективности предложенного подхода было проведено его тестирование на ряде тестовых задач.
Также была выполнена оценка производительности и масштабируемости разработанного алго-
ритма, сравнение его с традиционными методами решения СЛАУ. -
АЛГОРИТМ СИНТЕЗА КОМБИНАЦИОННЫХ ЛОГИЧЕСКИХ СХЕМ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОДХОДА
Л.А. Гладков , Н. В. Гладкова2024-01-05Аннотация ▼Появление новых технологий изготовления компонентов цифровых электронных уст-
ройств привело к необходимости повышения эффективности методов автоматизирован-
ного проектирования. Увеличение требований к элементам вызывает рост размерности
решаемых задач. Для решения задач, которые ранее невозможно было автоматизировать
разрабатываются новые методы и программные приложения. Перед специалистами сто-
ит задача разработки фундаментальных принципов построения систем проектирования
нового поколения. Разработка устройств обладающих такими характеристиками как:
надежность, живучесть, автоматическое устранение повреждений, является актуальной
задачей. В данной работе предлагается подход к решению задачи синтеза комбинационныхсхем на основе использования методов эволюционного проектирования. Под эволюционным
проектированием технической системы понимается целенаправленное использование ком-
пьютерных моделей эволюции на всех стадиях разработки системы. Целью является обес-
печение возможности проектирования в полностью автоматическом режиме. Основная
идея самореконфигурируемых аппаратных систем состоит в том, чтобы вместо аппа-
ратных систем общего назначения использовать системы, которые могут адаптировать-
ся под специфику выполняемого программного обеспечения. Синтез программируемой схе-
мы строится по принципу «восходящего» проектирования – от низшего к высшему уровню.
Это позволяет конфигурировать аппаратную часть индивидуально, посредством про-
граммирования логических элементов. Для реализации данной задачи используют эволюци-
онные алгоритмы. Логические функции могут быть описаны комбинационными схемами.
Одним из достоинств комбинационных схем является их высокое быстродействие. Задача
состоит в разработке структуры комбинационной логической схемы на основе заданной
таблицы истинности и номенклатуры логических элементов. В работе был предложен
эволюционный алгоритм синтеза комбинационных логических схем. Были разработаны
методика кодирования альтернативных решений и модифицированные эволюционные опе-
раторы для синтеза новых решений. Выполнена программная реализация предложенного
алгоритма. Проведенные вычислительные эксперименты подтвердили правильность вы-
бранного подхода. Использование эволюционных методов для синтеза комбинационных
логических схем позволяет повысить интеллектуальность систем проектирования. -
ПОДСИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО АННОТИРОВАНИЯ ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Л.А. Гладков , Н.В. Гладкова , В.М. Курейчик2023-12-11Аннотация ▼Рассматривается задача автоматического аннотирования текстов. Рассмотрена
постановка задачи. Обоснована актуальность и важность разработки эффективных ме-
тодов и программных систем для решения задачи автоматического реферирования тек-
стов в современных информационных системах. Приведены определения понятий «данные»
и знания». Описан перечень задач, относящихся в направлению Data Mining. Подробно опи-
сана задача Text Mining и существующие методы ее решения. Рассмотрена задача рефе-
рирования текстов. Выделены основные этапы решения задачи суммаризации. Описаны
основные методы автоматической обработки текста, выделены их достоинства и не-
достатки. Подробно рассмотрены методы реферирования и квазиреферирования. Прове-
ден сравнительный анализ эффективности различных методов реферирования и квазире-
ферирования, выделены их ключевые достоинства и недостатки. Приведено краткое опи-
сание архитектуры encoder-decoder с точки зрения использования данной архитектуры в
разрабатываемом алгоритме автоматического реферирования текстов. Приведено опи-
сание модели рекуррентных нейронных сетей, отмечены достоинства и недостатки по-
добных моделей. Рассмотрены архитектуры рекуррентной нейронной сети применительно
к решению задачи автоматического реферирования текстов. Приведено описание модифи-
цированной модели рекуррентной нейронной сети – нейронной сети долгой краткосрочной
памятью. Приведено описание предложенного алгоритма автоматического реферирова-
ния и значения настроек его основных параметров. Приведено описание разработанной
программной подсистемы автоматического реферирования. Выполнено компьютерное
моделирование и приведены результаты, полученные в ходе вычислительных эксперимен-
тов. Выполнена оценка качества полученных решений. Определены оптимальные парамет-
ры разработанной программной системы. Сформулированы направления продолжения
исследований. -
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЭВА НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ МЕТОДОВ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОИСКА И НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ
Ясир Муханад Джаббар Ясир, Л. А. Гладков, Н. В. Гладкова2023-02-17Аннотация ▼Рассматривается задача размещения элементов электронно-вычислительной аппарату-
ры (ЭВА). Проведен анализ современного состояния исследований по данной теме, отмечена
актуальность рассматриваемой задачи. Подчеркнута важность разработки новых эффек-
тивных методов решения задач конструкторского проектирования. Отмечена перспектив-
ность разработки и использования гибридных подходов и моделей для решения сложных слабо-
формализованных задач проектирования и оптимизации. Приведена постановка задачи разме-
щения элементов схем ЭВА. Отмечена важность качественного решения задачи размещения с
точки зрения успешного выполнения последующих этапов проектирования. Проведен анализ
различных подходов и алгоритмов решения задачи размещения. Приведены варианты выбора
различных критериев оценки качества размещения. Предложен комплексный аддитивный кри-
терий для оценки качества размещения. Приведена целевая функция и ограничения рассматри-
ваемой задачи размещения как задачи оптимизации. Предложен гибридный подход к решению
задачи размещения. Для повышения эффективности и сокращения времени работы алгоритма,
предложена модель параллельного многопопуляционного генетического алгоритма. Для синхро-
низации эволюционных процессов в многопопуляционном генетическом алгоритме разработан
модифицированный оператор миграции. Выполнен анализ эффективности работы предложен-
ного оператора миграции и сформулированы рекомендации по его использованию. С целью уве-
личения быстродействия алгоритма решения задачи размещения предложена модель организа-
ции параллельных эволюционных вычислений за счёт использования многопоточности на ло-
кальном уровне. Описаны принципы работы модуля нечеткого управления. Описана процедура
логического вывода с использованием базы правил. Предложена структура многослойной ней-
ронной сети, реализующей функцию Гаусса. Предложена модель нечеткого логического кон-
троллера для динамического изменения значений управляющих параметров генетического алго-
ритма. Определены управляющие параметры нечеткого логического контроллера. Предлагае-
мый гибридный алгоритм реализован в виде прикладной программы. Были проведены серии вы-
числительных экспериментов для определения эффективности разработанного алгоритма и
выбора оптимальных значений управляющих параметров. -
ИНТЕГРИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ ЗАЯВОК
А.Э. Саак , Л. А. Гладков , Н. В. Гладкова2023-02-17Аннотация ▼Рассматривается задача диспетчеризации. Рассмотрена парадигма организации
распределенных вычислений на основе Grid-компьютинга. Приведена классификация систем
диспетчирования задач. Описаны различные подходы к решению задачи диспетчирования. При-
ведена модель задачи обслуживания заявок на основе принципов теории систем массового об-
служивания. Сформулирована постановка задачи на основе Grid-диспетчирования. Предложе-
но понятие ресурсного прямоугольника. Определена среда диспетчирования ресурсных прямо-
угольников. Предложена модель позволяющая формализовать заявку пользователя на обслужи-
вание понятием ресурсного (неэвклидова) прямоугольника. Вместо принципа оптимизации на
основе машинного поиска лучшего распределения массива ресурсных прямоугольников,
предложен эвристический принцип, что позволило снизить объем необходимых вычислений.
Предложенный эвристический алгоритм диспетчирования позволяет учитывать свойст-
ва массива и выполнять оценку качества решений. Построены модели среды спроса в форме единичных кубических граней. Модель кубических граней обобщена на эксперимент ку-
бических слоев. Приведено описание используемой модели спроса. Построена модель среды
предложений ресурсов в форме канонической пирамиды и введено понятие канонического
эксперимента спроса- предложения на модельные однородные ресурсные элементы. Введе-
но усечение эксперимента спроса- предложения. Предложена гибридная модель на основе
сочетания эволюционных принципов поиска и методов нечеткого управления. Для решения
задач диспетчеризации предложено использовать эволюционные алгоритмы. Разработана
модифицированная методика кодирования решений и новые модификации генетических
операторов для решения задач диспетчеризации. Представлена структурная схема алго-
ритма решения рассматриваемой задачи с учетом использования нечеткого логического
контроллера Выполнено компьютерное моделирование и приведены результаты вычисли-
тельных экспериментов. Выявлены особенности предложенного метода, сформулированы
его достоинства и недостатки -
ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЦИФРОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ
Л. А. Гладков, Н.В. Гладкова , М. Д. Ясир2021-11-14Аннотация ▼Рассматривается задача размещения элементов цифровой вычислительной техники.
Проведен анализ современного состояния исследований по данной теме, отмечена актуаль-
ность рассматриваемой задачи. Подчеркнута важность разработки новых эффективных ме-
тодов решения подобных задач. Показано место задачи размещения в общем цикле конструк-
торского этапа проектирования. Отмечена важность качественного решения задачи разме-
щения с точки зрения успешного выполнения последующих этапов проектирования. Отмечена
важность минимизации задержек соединений в процессе проектирования устройств большой
размерности. Проведен обзор и анализ различных моделей и критериев оценки решения задачи
размещения. Подчеркнуто, что важнейшим критерием является длина соединений, она оказы-
вает существенное влияние на применяемые при проектировании технологии. Выполнена ком-
плексная математическая постановка задачи размещения элементов цифровой вычислитель-
ной техники. Приведена целевая функция и ограничения рассматриваемой задачи размещения
как задачи оптимизации. Проанализированы перспективные подходы к решению задач проек-
тирования, описаны гибридные методы и модели решения сложных многокритериальных задач
оптимизации и проектирования. Описаны принципы работы и модель нечеткого логического
контроллера. Приведено описание используемой схемы нечеткого управления. Определены
функции различных блоков нечеткого логического контроллера. Предложена структура много-
слойной нейронной сети, реализующей функцию Гаусса. Описано взаимодействие блоков нечет-
кого генетического алгоритма. Предложена модель гибридного алгоритма решения задачи
размещения. Определены управляющие параметры нечеткого логического контроллера. Пред-
лагаемый гибридный алгоритм реализован в виде прикладной программы. Были проведены серии
вычислительных экспериментов для определения эффективности разработанного алгоритма и
выбора оптимальных значений управляющих параметров. -
ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ
Л.А. Гладков , Н. В. Гладкова2021-11-14Аннотация ▼Статья посвящена обсуждению проблем построения эволюционирующих мультиа-
гентных систем. Рассмотрены возможные методологии проектирования мультиагентных
систем. Отмечена актуальность разработки новых принципов построения мультиагентных
систем на основе методов эволюционного проектирования. Выделены соответствия между
терминами теории агентов и теории эволюции. Отмечена перспективность использования
гибридных подходов к проектированию мультиагентных систем. Рассмотрены принципы
построения и возможности использования нечетких генетических алгоритмов при проекти-
ровании мультиагентных систем. Отмечено, что основные модели методы теории эволюци-
онного моделирования, могут успешно применяться при проектировании мультиагентных
систем. Предложена эволюционирующей многоагентной системы. Описана процедура фор-
мирования новых агентов в процессе эволюции. Определен набор параметров, позволяющих
оценить состояние каждого агента в популяции. Для оценки текущего состояния агента и
возможностей его взаимодействия с другими агентами предложено использовать ресурсные
параметры. Приведено определения агентства и семьи, минимальных элементов эволюцио-
нирующй мультиагентной системы. Предложена эволюционная стратегия построения мо-
дели эволюционирующей мультиагентной системы. Описаны процедуры выполнения ориги-
нальных эволюционных операторов для обработки популяции агентов. На основе предложен-
ной методики была разработана программная система поддержки эволюционного проекти-
рования агентов и мультиагентных систем. В настоящее время проводятся вычислительные
эксперименты для исследования предложенной модели проектирования многоагентных сис-
тем, оценки эффективности различных операторов и схем формирования агентов-потомков,
необходимые условия выживания. -
ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИЕ МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ И ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ
Л. А. Гладков , Н.В. Гладкова2020-11-22Аннотация ▼Статья посвящена обсуждению проблем построения эволюционирующих мультиа-
гентных систем на основе использования принципов эволюционного проектирования и гиб-
ридных моделей. Рассмотрено понятие агента. Представлен набор базовых свойств аген-
та. Рассмотрены аналогии между многоагентными и эволюционными системами. Рас-
смотрены принципы построения и организации мультиагентных систем. Отмечены сход-
ства между основными определениями теории агентов и теории эволюции. Отмечено, что
основные модели эволюции и эволюционные алгоритмы, могут быть с успехом использова-
ны при проектировании многоагентных систем. Проведен анализ существующих методов
и методологий проектирования агентов и многоагентных систем. Отмечены существую-
щие различия в подходах к проектированию многоагентных систем. Описаны основные
типы моделей и приведены их важнейшие характеристики. Представлена модель взаимо-
действия агентов, включающая описание услуг (сервисов), взаимосвязей и обязательств,
существующих между агентами. Описана модель отношений (контактов), которая зада-
ет коммуникационные связи между агентами. Отмечена важность и перспективность
использования агентно-ориентированного подхода к проектированию многоагентных сис-
тем. Предложена концепция проектирования агентов и многоагентных систем, согласно
которой процесс проектирования включает в себя базовые компоненты самоорганизации,
в том числе процессы взаимодействия, скрещивания, адаптации к среде и т.д. Рассмотре-
ны различные подходы к эволюционного проектированию искусственных систем. Предло-
жена Эволюционная модель формирования агентов и агентств, как основной компонент
эволюционного проектирования. Предложены модифицированные эволюционные операто-
ры кроссинговера для реализации процесса проектирования агентов. -
ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД К СОВМЕСТНОМУ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ
Л.А. Гладков , Н.В. Гладкова , Джаббар Ясир Ясир Муханад2020-11-22Аннотация ▼В статье предложен интегрированный подход к решению задач размещения и трас-
сировки элементов схем электронной вычислительной аппаратуры. Подход основан на
совместном решении задач размещения и трассировки с использованием нечетких генети-
ческих методов. Приведено описание рассматриваемой проблемы и выполнен краткий ана-
лиз существующих подходов к ее решению. В статье рассматриваются интегрированные
подходы к решению оптимизационных задач автоматизированного проектирования схем
цифровой электронно-вычислительной аппаратуры. Подчеркнута актуальность и важность
разработки новых эффективных методов решения подобных задач. Отмечено, что важным
направлением развития методов оптимизации является разработка гибридных методов и
подходов, сочетающих достоинства различных методов вычислительного интеллекта.
В статье описаны следующие основные моменты: структура предлагаемого алгоритма и
его основные этапы; модифицированные генетические операторы кроссовера; предложены
модели формирования текущей популяции; модифицированные эвристики, операторы и
стратегии поиска оптимальных решений. Приведены результаты вычислительных экспе-
риментов. Проведенные эксперименты подтверждают эффективность предложенного
подхода. В заключении приводится краткий анализ полученных результатов.
1 - 9 из 9 результатов
