Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 7.
-
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 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. -
МЕТОД РЕАЛИЗАЦИИ ГОМОМОРФНОГО ДЕЛЕНИЯ
Л.К. Бабенко , И. Д. Русаловский2020-11-22Аннотация ▼Рассматриваются проблемы гомоморфной криптографии. Гомоморфная крипто-
графия – одно из молодых направлений криптографии. Его особенность заключается в
том, что можно обрабатывать зашифрованные данные без их предварительной расшиф-
ровки таким образом, что результат операций над зашифрованными данными эквивален-
тен после расшифровки результату операции над открытыми данными. В статье приво-
дится краткий обзор областей применения гомоморфного шифрования. Для решения раз-
личных прикладных задач требуется поддержка всех математических операций, в том
числе и операции деления, а возможность выполнить эту операцию гомоморфно позволит
расшить возможности применения гомоморфного шифрования. В работе предлагается
метод гомоморфного деления, основанный на абстрактном представлении шифротекста
в виде обыкновенной дроби. В работе подробно описывается предложенный метод. Кроме
этого статья содержит пример практической реализации предложенного метода. Пред-
лагается разделить уровни обработки данных на 2 уровня – криптографический и мате-
матический. На криптографическом уровне используется некоторый полностью гомо-
морфный алгоритм шифрования и выполняются базовые гомоморфные математические
операции – сложение, умножение и разность. Математический уровень является над-
стройкой над криптографическим и расширяет его возможности. На математическом
уровне шифротекст представляется в виде простой дроби и появляется возможность
выполнения операции гомоморфного деления. Также в работе приводится практический
пример применения метода гомоморфного деления на базе алгоритма Джентри для целых
чисел. Приводятся выводы и возможные пути дальнейшего развития. -
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. -
ТРАНСФОРМАЦИЯ И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ ПРИ СОЗДАНИИ БАЗЫ ДАННЫХ УЧАСТНИКОВ ВЕЛИКОЙ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ВОЙНЫ 1941–1945 ГОДОВ МЕМОРИАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА «ДОРОГА ПАМЯТИ» ГЛАВНОГО ХРАМА ВООРУЖЕННЫХ СИЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦ
С.А. Боцвин С.А., В.А. Хватков2021-11-14Аннотация ▼Сохранение исторической памяти об участниках Великой Отечественной войны
1941–1945 годов является задачей мирового уровня, которая должна сберечь правду о са-
мой страшной войне и подвиге нашего народа. В современных условиях привлечение инте-
реса к истории, традициям и наконец признанию своего долга перед ушедшими поколения-
ми требует современных методов. Одним из таких методов является трансформация
информация, которая позволяет представить эту информацию в таком виде, чтобы она
могла быть использована наиболее эффективно. При этом основной целью при трансфор-
мации исторических данных заключается в оптимизации их представлений и форматов и
не изменении информационного содержания. Представленные алгоритмы трансформации
и анализа информации при создании базы данных участников Великой Отечественной вой-
ны были направлены на максимальное сохранение исторической ценности и достоверности
информации. Для достижения этой цели рассмотрены компьютерные методы обработки
информации для нормализации и консолидации персональных данных, полученных из различ-
ных источников. Проведен анализ содержания сведений в архивных документах с пред-
ставлением статистических данных по количеству документов (записей) из различных
источников (архивов, базах данных, информационных ресурсов и т.п.) и описан порядок
перевода информации из архивных документов в электронный вид, который был применен
на практике. На основании анализа сведений построены диаграммы содержания
персональных сведений в архивных источниках, представлены этапы систематизации и
приведения к единому формату записей обобщенного информационного массива, а также
порядок объединения и удаления дублирующих записей. Для возможности использования
вдругих проектах подробно изложен алгоритм консолидации данных, полученных из
различных источников, и постороена его блок-схема. Кроме того описаны примененные
алгоритмы нечеткого поиска, которые позволили минимизировать ошибки в записях, а
также алгоритмы сравнения изображений для поиска дубликатов по фотографиям. Все
приведенные алгоритмы позволили собрать воедино информацию, содержащуюся на раз-
личных носителях, имеющую разные структуры и географическое положение. Созданный
информационный ресурс позволяет колоссально сократить ресурсы необходимые для поиска нужных сведений, в том числе доступ к которым был ограничен или вообще отсутст-
вовал. Дальнейшее усовершенствование алгоритмов нормализации и консолидации инфор-
мации может послужить основой для миграции данных из устаревших в перспективные
системы, а также для формирования информационных ресурсов из имеющихся разнород-
ных архивных фондов. -
РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ГОМОМОРФНОГО ДЕЛЕНИЯ
И.Д. Русаловский , Л.К. Бабенко , О.Б. Макаревич2022-11-01Аннотация ▼Рассматриваются проблемы гомоморфной криптографии. Гомоморфная крипто-
графия – одно из молодых направлений криптографии. Его отличительная особенность
заключается в том, что можно обрабатывать зашифрованные данные без их предвари-
тельной расшифровки таким образом, что результат операций над зашифрованными дан-
ными эквивалентен после расшифровки результату операции над открытыми данными.
Гомоморфное шифрование может эффективно применяться для реализации защищенных
облачных вычислений. Для решения различных прикладных задач требуется поддержка
всех математических операций, в том числе и операции деления, однако эта тема недос-
таточно проработана. Возможность выполнить операцию деления гомоморфно позволит
расширить возможности прикладного применения гомоморфного шифрования и позволит
выполнить гомоморфную реализацию многих алгоритмов. В работе рассматриваются
существующие гомоморфные алгоритмы и возможность реализации операции деления в
рамках этих алгоритмов. Также в работе предлагаются два метода гомоморфного деле-
ния. Первый метод основан на представлении шифротекстов в виде простых дробей ивыражении операции деления через операцию умножения. В рамках второго метода пред-
лагается представление шифротекстов в виде массива гомоморфно зашифрованных бит,
а все операции, в том числе и рассматриваемую в данной статье операцию деления, вы-
ражать через бинарные гомоморфные операции. Рассматриваются возможные подходы к
реализации деления через бинарные операции и выбирается подход, наиболее подходящий
для гомоморфной реализации. Выполняется анализ предложенных методов и указываются
их преимущества и недостатки. -
МУРАВЬИНЫЙ АЛГОРИТМ НА PYTHON
Д.Ю. Зорькин , Л.В. Самофалова , Н.В. Асанова2025-01-30Аннотация ▼Данное исследование посвящено анализу и оптимизации муравьиного алгоритма для решения за-
дачи коммивояжёра, являющейся классической NP-трудной проблемой комбинаторной оптимизации.
Основная цель работы – экспериментальная оценка влияния параметров алгоритма на качество и эф-
фективность поиска приближённых решений, а также разработка рекомендаций по их адаптивной
настройке. В качестве тестового набора данных использован стандартный граф Berlin52 из библио-
теки TSPLIB, содержащий координаты 52 городов с известным оптимальным маршрутом длиной
7542 единицы. Эксперименты проводились в среде Python с использованием библиотеки ACO-Pants,
реализующей муравьиный алгоритм. Была выполнена серия из 10 запусков с фиксированными парамет-
рами: количество муравьёв (20), число итераций (100), коэффициенты влияния феромонов (α=1.0) и
расстояний (β=2.0), а также скорость испарения феромонов (ρ=0.5). Результаты показали среднее
отклонение от оптимума в 1.85%, с лучшим найденным решением 7675.23 (отклонение 1.67%). Для
повышения эффективности алгоритма исследованы адаптивные механизмы динамической настройки
параметров: линейное увеличение α (до 2.0) и уменьшение β (до 3.0), снижение ρ (до 0.3), а также рост
числа муравьёв (до 30). Это позволило сократить среднее отклонение до 1.70% и повысить стабиль-
ность решений. Особое внимание уделено анализу баланса между исследованием новых маршрутов и
эксплуатацией накопленных данных. Установлено, что увеличение количества муравьёв улучшает ка-
чество решений, однако после 30 агентов прирост эффективности снижается. Динамическая коррек-
тировка параметров предотвращает преждевременную сходимость к локальным минимумам и уско-
ряет поиск глобально оптимальных путей. Визуализация динамики сходимости подтвердила быстрое
уменьшение длины маршрута на первых 20 итерациях с последующей стабилизацией. Практическая
значимость работы заключается в демонстрации гибкости муравьиного алгоритма для задач мар-
шрутизации в логистике и сетевом планировании. Результаты показывают, что ACO превосходит
универсальные методы (например, генетические алгоритмы) по вычислительной эффективности для
TSP. Разработанные рекомендации по настройке параметров могут быть применены для масштаби-
рования алгоритма на графы большей размерности. Исследование подчёркивает важность адаптив-
ных подходов в метаэвристической оптимизации и открывает перспективы для дальнейшего улучше-
ния алгоритма за счёт гибридизации с другими методами.
1 - 7 из 7 результатов
