Найти

Результаты поиска

• КЛАССИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДОВ КОМПОНОВКИ БЛОКОВ ЭВА

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

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  В настоящее время наблюдается большой рост потребности в проектировании и
  разработке радиоэлектронных устройств. Это связано с повышающимися требованиями
  к радиоэлектронным системам, а также появлением новых поколений полупроводниковых
  приборов. В этой связи возникает необходимость в разработке новых средств автомати-
  зированного компоновки блоков ЭВА. Перед компоновкой блоков ЭВА существует ряд про-
  блем, которые усложняют реальное представление знаний в САПР и вероятно разрешимы
  на нынешнем уровне развития когнитивных наук. Проблема стереотипа и проблема огрубления - взаимосвязаны и нуждаются в создании гибридных моделей представления. В ра-
  боте рассмотрена проблема решения задачи компоновки блоков ЭВА при проектировании
  радиоэлектронной аппаратуры. Цель данной работы заключается в нахождении путей
  оптимизации планирования компоновки блоков ЭВА с применением генетического алго-
  ритма. Актуальность работы состоит в том, что генетический алгоритм позволяет
  повысить качество планирования компоновки. Рассматриваемые алгоритмы позволяют
  повысить качество и скорость планирования компоновки. Научная новизна заключается в
  поиске и анализе эффективных методов компоновки блоков ЭВА с помощью генетических
  алгоритмов. Принципиальное отличие от известных сравнений в анализе новых перспек-
  тивных алгоритмов компоновки блоков ЭВА. Результаты работы. В работе указаны не-
  достатки традиционных алгоритмов поиска субоптимального плана ЭВА. Приведены опи-
  сания современных моделей эволюционных и других вычислений. Генетические алгоритмы
  обладают рядом важных преимуществ – это приспособляемость к изменяющейся окру-
  жающей среде, при эволюционном подходе есть возможность анализировать, дополнять и
  изменять базу знаний в зависимости от изменяющихся условий, а также быстрое созда-
  ние оптимальных решений. Если применять генетические алгоритмы и эвристику предва-
  рительной обработки, чтобы обеспечить оптимальные начальные решения, то можно
  достичь более продуктивного использования алгоритмов. Известные генетические алго-
  ритмы быстро сходящиеся, но при этом они теряют разнообразие популяции, что влияет
  на снижение качества решения. Для балансировки данных решение выправляют с помощью
  эффективных операторов или устойчивой мутацией.

• 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.

• РЕАЛИЗАЦИЯ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ВСТРАИВАЕМЫХ УСТРОЙСТВАХ С ОГРАНИЧЕННЫМ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМ РЕСУРСОМ

  В. В. Ковалев , Н.Е. Сергеев

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Большие объемы видеоданных, фиксируемые сенсорными датчиками в различных спек-
  тральных диапазонах, существенные размеры архитектур сверточных нейронных сетей
  создают проблемы с реализацией нейросетевых алгоритмов на периферийных устройствах
  из-за значительных ограничений вычислительных ресурсов на встраиваемых вычислительных
  устройствах. В статье рассмотрено применение алгоритмов автоматического поиска и
  распознавания образов на основе методов машинного обучения, реализованных на встраивае-
  мых устройствах с вычислительным ресурсом Graphics Processing Unit. В качестве алгорит-
  ма поиска и распознавания образов используются детекционные сверточные нейронные сети
  «You Only Look Once V3» и «You Only Look Once V3-Tiny», которые реализованы на встраи-
  ваемых вычислительных устройствах линейки NVIDIA Jetson, находящиеся в разном ценовом
  диапазоне и с различным вычислительным ресурсом. Также в работе экспериментальным
  путем вычислены оценки алгоритмов на встраиваемых устройствах по таким показателям,
  как потребляемая мощность, время прямого прохода сверточнной нейронной сети и точ-
  ность обнаружения. На основе решений реализованных, как на аппаратном уровне, так и на
  программном, представляющихся компанией NVIDIA становится возможным применение
  глубоких нейросетевых алгоритмов на основе операции свертка в режиме реального времени.
  Рассмотрены методы оптимизации вычислений, предлагаемые компанией NVIDIA. Произве-
  дены экспериментальное исследования влияния вычислений с пониженной точностью на ско-
  рость работы и точность обнаружения объектов на изображениях, исследуемых архитек-
  тур сверточных нейронных сетей, которые были предварительно обучены на выборке изо-
  бражений состоящей из датасетов PASCAL VOC 2007 и PASCAL VOC 2012

• МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ СТВОЛОВЫХ КЛЕТОК

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

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Рассматриваются методы оптимизации, которые основаны на процессах, происходящих
  в природе. Такие методы стали все чаще применяться для решения сложных задач. Но у таких
  методов существуют некоторые недостатки, что стимулирует разработку новых и более
  совершенных методов оптимизации. Решение NP полных задач требует оптимальных мето-
  дов, которые будут отвечать всем требованиям проектирования, поэтому существует необ-
  ходимость в разработке новых и более совершенных методик решения данного класса задач.
  В качестве такого метод ода в работе авторами предлагается метод оптимизации на основе
  модели поведения стволовых клеток в естественной среде. Проведенные исследования предла-
  гаемого метода дают решения, которые смогут преодолеть многие недостатки стандартных
  подходов оптимизации, такие как: попадание в локальный оптимум или низкую скорость схо-
  димости алгоритма на основе рассматриваемого метода. Цель данной работы заключается в
  разработке метода оптимизации и алгоритма на его основе, для решения сложной целевой
  функции. Научная новизна заключается в разработке метода оптимизации на основе модели
  поведения стволовых клеток для решения NP полных задач. В работе преследуется задача соз-
  дать условия для оптимального поиска решения сложных функций путем применения, метода
  поиска и на его основе алгоритма поведения стволовых клеток. Практическая ценность рабо-
  ты заключается в разработке нового метаэвристического метода оптимизации для эффек-
  тивного решения NP полных задач. Так же в работе проведён сравнительный анализ с извест-
  ными конкурентами. Главное отличие предложенного метода от других известных методов в
  применении нового подхода бионспирированного поиска на основе поведения стволовых клеток,
  которые, как показало практическое сравнение, имеет преимущество над известными анало-
  гами. Итоги практического сравнения методов и алгоритмов на их основе, показали преимуще-
  ства предложенного в работе подхода на известных тестовых функциях. Проведя анализ про-
  блемы создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для решения NP полных за-
  дач, можно сделать вывод, что в настоящее время разработка подобных подходов является
  актуальной задачей.

• ПРИМЕНЕНИЕ ДИСТРИБУТИВНОЙ СЕМАНТИКИ ПРИ ВЫДЕЛЕНИИ ЗНАЧИМЫХ СОЧЕТАНИЙ ЗАГОЛОВКОВ НЕСКОЛЬКИХ КОЛЛЕКЦИЙ ТЕКСТОВ ПРИ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

  В.И. Данильченко , В. М. Курейчик

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Рассматриваются методы формирования специальных моделей представления раз-
  личных наборов знаний в различных информационных системах. Работа посвящена приме-
  нению дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний в одной предмет-
  ной области (ПрО) в рамках формализации лингвистической экспертной информации
  (ЛЭИ). В работе применяется подход к формализации ЛЭИ на основе набора аналитиче-
  ских методов, где в качестве моделей используется линейная алгебра. Такой подход даетархитектур ЛЭИ или дендрограмм при выделении значимых сочетаний заголовков несколь-
  ких коллекций текстов. Научная новизна заключается в предложенном аналитическом
  подходе с применением дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний
  заголовков нескольких коллекций текстов, который позволяет проводить анализ и обра-
  ботку лингвистической экспертной информации. Отличительной характеристикой пред-
  ложенного подхода является возможность формализовать ПрО «Методы глобальной оп-
  тимизации» на основе синтеза различных уже существующих иерархий рассматриваемой
  ПрО. В работе преследуется задача создать условия для формализации ЛЭИ путем приме-
  нения дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний заголовков несколь-
  ких коллекций. Практическая ценность работы заключается в разработке нового подхода
  в формализации ЛЭИ с учетом дистрибутивной семантики при выделении значимых соче-
  таний заголовков нескольких коллекций текстов. Так же в работе построена онтология в
  owl формате «Методы глобальной оптимизации» в программе «Protege». Онтология по-
  строена на основе связанных данных ПрО. Построенная в данной работе онтология, до-
  полняет структуру поиска в рамках рассматриваемой ПрО и может быть дополнена и
  развита в дальнейшем.