Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 3.
-
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. -
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. -
ГИБРИДНЫЙ БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ОТОБРАЖЕНИЯ ОНТОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Марков2020-07-20Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи отображения онтологических моделей в процес-
сах извлечения и управления знаниями. Актуальность и значимость данной задачи обуслов-
лены необходимостью сохранения достоверности и исключения избыточности знаний при
интеграции (объединении) структурированных информационных источников различного
происхождения. Близость и непротиворечивость понятийной семантики объединенного
ресурса при проводимом отображении является основным критерием эффективности
предложенных решений. В статье рассмотрены проблемы выбора соответствующих за-
даче подходов решения, сохраняющих семантику при отображении концептов. Обоснована
стратегия выбора биоинспирированного моделирования. Проанализированы аспекты эф-
фективности применения различных децентрализованных биоинспирированных методов.
Определены причины необходимости проведения гибридизации. Предложено решать зада-
чу отображения онтологических моделей с применением биоинспирированного алгоритма,
построенного на основе гибридизации оптимизационных механизмов алгоритмов бактери-
ального и кукушкиного поиска. Проведенная гибридизация данных алгоритмов позволила
объединить их основные преимущества: последовательный бактериальный поиск, обеспечивающий детальное исследование локальных областей, и значительное число глобальных
перемещений агента-кукушки при реализации полетов Леви. Для оценки эффективности
предложенного гибридного биоинспирированного алгоритма разработан программный
продукт и проведены эксперименты по отображению онтологий разного размера. Каж-
дый концепт любой онтологии имеет определенный набор атрибутов, являющийся семан-
тическим вектором признаков. Степень сходства семантических векторов сравниваемых
концептов отображаемых онтологий является критерием их интеграции. Для повышения
качества процесса отображения введена новая кодировка решений. Полученные количест-
венные оценки демонстрируют экономию времени при решении задач относительно боль-
шой размерности (от 500000 вершин онтографа) не менее 13 %. Временная сложность
разработанного гибридного алгоритма составляет Описанные исследования имеют
высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с реше-
нием классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск скрытых за-
висимостей и закономерностей на множестве элементов знаний.
1 - 3 из 3 результатов
