Найти

Результаты поиска

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЦИФРОВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ

  Л. А. Гладков, Н.В. Гладкова , М. Д. Ясир

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  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.

• ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД К СОВМЕСТНОМУ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ РАЗМЕЩЕНИЯ И ТРАССИРОВКИ

  Л.А. Гладков , Н.В. Гладкова , Джаббар Ясир Ясир Муханад

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  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.

• ДВУХЭТАПНЫЙ БУСТИНГ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ БИОИНСПИРИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ

  Д. В. Балабанов , А. В. Ковтун , Ю. А. Кравченко

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  В процессе решения широкого круга прикладных задач возникает необходимость де-
  композиции объектов. Как следствие, проблема классификации является актуальной про-
  блемой в современных системах интеллектуального анализа данных. Бинарная классифи-
  кация является одной из важнейших задач, и имеет целый ряд нерешенных проблем. Одной
  из таких проблем является эффективность автоматизированной классификации. В зада-
  чах автоматизированной классификации, актуально применение алгоритмического аппа-
  рата эволюционных вычислений. Таким образом целесообразно применение генетических и
  биоинспирированных алгоритмов, в задаче поиска оптимальных значений параметров
  классификатора. Для решения данной задачи предлагается применить алгоритм роя час-
  тиц(PSO). Данный алгоритм в контексте задачи поиска субоптимальных значений пара-
  метров классификатора способен обеспечить высокое качество классификации. Модифи-
  кацией алгоритма является динамическое изменение значений координат, которые отве-
  чают за тип функции ядра. Данная доработка позволяет значительно снизить затрачи-
  ваемое время разработки классификатора. Для повышения эффективности классификации
  целесообразно применять ансамбли алгоритмов. В работе приведена структура двухуров-
  невого классификатора. На первом уровне данного классификатора, формируется ан-
  самбль простых классификаторов которые формируют учебную выборку, которая, в даль-
  нейшем используется алгоритмом роя частиц на втором этапе. Такой подход позволяет
  значительно уменьшить временные затраты, а также повысить качество получаемых
  решений. Алгоритм роя частиц(PSO), в контексте задачи поиска субоптимальных значе-
  ний параметров классификатора способен обеспечить высокое качество классификации.
  Предложенный двухуровневый алгоритм был экспериментально протестирован. Произве-
  дено сравнение с аналогами, приведены сравнительные диаграммы. Описанные исследова-
  ния показывают, что работа имеет высокую теоретическую значимость, а проведенные
  экспериментальные исследования доказывают высокую практическую значимость.