Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 8.
-
МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ СТВОЛОВЫХ КЛЕТОК
Е. В. Данильченко , В. И. Данильченко , В. М. Курейчик2022-05-26Аннотация ▼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. -
МЕТАЭВРИСТИКА НА ОСНОВЕ ПОВЕДЕНИЯ КОЛОНИИ БЕЛЫХ КРОТОВ
Е.В. Данильченко , В. И. Данильченко , В. М. Курейчик132-1402021-08-12Аннотация ▼Алгоритмы оптимизации, вдохновленные миром природы, превратились в мощные инструменты для решения сложных задач. Однако у них все же есть некоторые недостатки, требующие исследования новых и более совершенных алгоритмов оптимизации. В связи с этим, при решении NP полных задач появляется необходимость в разработке новых методик решения данного класса задач. Одним из таких методик может стать метаэвристика на основе поведения колонии белых кротов. В этой статье предлагается новый метаэвристический алгоритм, называемый алгоритмом слепых белых кротов. Этот алгоритм был разработан на основе социального поведения слепых кротов в поисках пищи и защиты колонии от вторжений. Предлагаемое решение сможет преодолеть многие недостатки обычных алгоритмов оптимизации, включая попадание в ловушку локальных минимумов или низкую ско-рость сходимости. Цель данной работы заключается в разработке алгоритма оптимизации сложной целевой функции. Научная новизна заключается в разработке генетического алго-ритма на основе поведения колонии белых кротов для решения NP полных задач. Постановка задачи в данной работе заключается в следующем: оптимизировать поиск решения сложных функций путем применения, алгоритма на основе поведения колонии белых кротов. Практическая ценность работы заключается в создании новой архитектуры поиска, позволяющей использовать разработанный алгоритм для эффективного решения NP полных задач, а также проводить сравнительный анализ с существующими аналогами. Принципиальное отличие от известных подходов в применении новой структуры бионспирированного поиска на основе поведения колонии белых кротов, которое позволит исключить попадание в локальный минимум или низкую скорость сходимости. Приведенные результаты вычислительного экс-перимента, показали преимущества предложенного в работе многомерного подхода к решению задач размещения элементов СБИС по сравнению с существующими аналогами. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для решения NP полных задач в настоящее время является актуальной задачей.
-
МНОГОМЕРНЫЙ ПОИСК В ЗАДАЧЕ РАЗМЕЩЕНИИ ЭЛЕМЕНТОВ СБИС НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Е. В. Данильченко , В.И. Данильченко , В.М. Курейчик2021-07-18Аннотация ▼Все крупные производители идут к уменьшению габаритов современных микроэлектрон-
ных устройств. Это приводит к переходу на новые нормы проектирования и изготовления
СБИС. Известные алгоритмы автоматизированного проектирования не в полной мере способ-
ны реализовывать новые требования при проектировании СБИС. В связи с этим, при решении
задач конструкторского проектирования появляется необходимость в разработке новых ме-
тодик решения данного класса задач. Одним из таких методик может стать гибридная мно-
гомерная система поиска, основанная на генетическом алгоритме (ГА). Описывается автома-
тизированный подход к проектированию СБИС на основе генетического алгоритма, позволяю-
щий создать алгоритмическую среду в области многомерного генетического поиска для реше-
ния NP полных задач, в частности размещения элементов СБИС. Цель данной работы заключа-
ется в нахождении путей размещения элементов СБИС на основе генетического алгоритма.
Научная новизна заключается в разработке модифицированного многомерного генетического
алгоритма для автоматизированного проектирования сверхбольших интегральных схем. По-
становка задачи в данной работе заключается в следующем: оптимизировать размещение
элементов СБИС путем применения, многомерного модифицированного ГА. Практическая цен-
ность работы заключается в создании подсистемы, позволяющей использовать разработан-
ные многомерные архитектуры, методы и алгоритмы для эффективного решения задач кон-
структорского проектирования СБИС, а также проводить сравнительный анализ с сущест-
вующими аналогами. Принципиальное отличие от известных подходов в применении новых мно-
гомерных генетических структур в автоматизированном проектировании СБИС, кроме того в
работе праведен модифицированный генетический алгоритм. Приведенные результаты вычис-
лительного эксперимента, показали преимущества предложенного в работе многомерного
подхода к решению задач размещения элементов СБИС по сравнению с существующими анало-
гами. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного обеспечения для
автоматизированного размещения элементов СБИС в настоящее время имеет особую акту-
альность. Ее решение позволит улучшить качественные характеристики проектируемых уст-
ройств, сократит сроки и затраты на проектирование. -
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ НЕКОТОРЫХ ВИДОВ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ГРАФОВ В ПАРАЛЛЕЛЬНО-КОНВЕЙЕРНУЮ ФОРМУ
Д. В. Михайлов2021-02-25Аннотация ▼Многие задачи цифровой обработки сигналов могут быть представлены в виде информа-
ционных графов. Реконфигурируемые вычислительные системы, построенные на основе ПЛИС,
могут иметь структуру, непосредственно соответствующую информационному графу ре-
шаемой задачи. Построение графа задачи и последующее создание вычислительной структуры
может занимать значительное время при выполнении их вручную. В связи с этим возникает
необходимость создания алгоритмов преобразования информационных графов, которые могут
выполняться автоматически. В статье предложены алгоритмы преобразования однородных
графов, содержащих ассоциативные операции, и смешанных графов, содержащих два типа
операций, один из которых является дистрибутивным по отношению к другому. Преобразова-
ния графов первого типа (состоящих из операций одного типа) сводятся к переходу от после-
довательной формы графа к пирамидальной для ускорения выполнения всех операций графа.
В случае если имеющегося количества оборудования недостаточно для реализации всех опера-
ций графа, применяется преобразование, разбивающее исходный граф на изоморфные подгра-
фы. Размер подграфа зависит от имеющегося вычислительного ресурса. В этом случае вычис-
лительная структура будет соответствовать такому подграфу. Преобразования графов вто-
рого типа (состоящих из операций двух типов, одни из которых являются дистрибутивными
по отношению к другим) сводятся к разделению графа на подграфы, содержащие операции
одного типа, соединённые особым образом. После этого эти подграфы могут быть преобра-
зованы в пирамидальную форму для ускорения выполнения всех операций графа. При этом
количество вершин с дистрибутивными операциями может значительно возрасти, в связи с
чем может потребоваться сокращение их числа. Отсюда следует, что при преобразовании
графов второго типа не обходимо выбирать конкретную форму, к которой будет приведён
граф, исходя из соотношения его размера и имеющегося вычислительного ресурса. Таким
образом, предложенные алгоритмы преобразования информационных графов различных типов
могут быть эффективно использованы при разработке вычислительных структур, основанных
на ПЛИС. -
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ СТУПЕНЧАТОГО НАПРАВЛЕННОГО ОТВЕТВИТЕЛЯ НА СВЯЗАННЫХ ЛИНИЯХ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
Е.В. Данильченко , В. И. Данильченко , В.М. Курейчик2020-11-22Аннотация ▼Описывается автоматизированный подход к структурно-параметрическому синте-
зу ступенчатого направленного ответвителя на связанных линиях на основе генетического
алгоритма (ГА), позволяющий создать алгоритмическую среду в области генетического
поиска для решения NP полных задач, в частности структурно-параметрический синтез
ступенчатого направленного ответвителя на связанных линиях. Цель данной работы за-
ключается в нахождении путей структурно-параметрического синтеза ступенчатого
направленного ответвителя на связанных линиях на основе бионспирированной теории.
Научная новизна заключается в разработке модифицированного генетического алгоритма
для автоматизированного структурно-параметрического синтеза ступенчатого направ-
ленного ответвителя на связанных линиях. Постановка задачи в данной работе заключа-
ется в следующем: оптимизировать синтез схем пассивных и активных СВЧ цепей путем
применения, модифицированного ГА. Принципиальное отличие от известных подходов в
применении новых модифицированных генетических структур в автоматизированном
структурно-параметрическом синтезе, кроме того в работе праведен новый метод рас-
чёта ступенчатого направленного ответвителя на связанных линиях на основе модифици-
рованного ГА. Таким образом, проблема создания методов, алгоритмов и программного
обеспечения для автоматизированного структурного синтеза СВЧ модулей в настоящее
время имеет особую актуальность. Ее решение позволит улучшить качественные харак-
теристики проектируемых устройств, сократит сроки и затраты на проектирование,
снизит требования к квалификации разработчика. -
МЕТОД ДЕТЕКЦИИ ХАРАКТЕРНЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ЗНАКОВОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
А. Н. Каркищенко , В. Б. Мнухин2020-11-22Аннотация ▼Целью исследования является разработка метода детекции характерных точек
цифрового изображения, обладающего устойчивостью по отношению к определенному
классу преобразований яркости. Необходимость в подобном методе обусловлена потреб-
ностями выделения ключевых точек изображений в системах видеонаблюдения и распозна-
вания лиц, зачастую работающих в условиях меняющейся освещенности. Особенностью
предлагаемого метода, отличающего его от ряда известных подходов к проблеме выделе-
ния характерных точек, является использование так называемого знакового представле-
ния изображений. В отличие от обычного задания цифрового изображения дискретной
функцией яркости, при знаковом представлении изображение задается в виде ориентиро-
ванного графа, соответствующего бинарному отношению увеличения яркости на множе-
стве пикселей. Тем самым, знаковое представление определяет не единственное изобра-
жение, а множество изображений, функции яркости которых связаны строго монотон-
ными преобразованиями яркости. Именно это свойство знакового представления опреде-
ляет его эффективность для решения задач, обусловленных поставленной выше целью.
Особенностью рассматриваемого метода является особый подход к интерпретации ха-
рактерных точек изображения. Это понятие в теории обработки изображений не явля-
ется строго определенным; можно сказать, что характерная точка отличается повышен-
ной «сложностью» структуры изображения в её окрестности. Поскольку знаковое пред-
ставление изображения может быть представлено в виде ориентированного графа, в дан-
ной работе для оценки меры сложности локальной окрестности его вершин предложено
использовать известный в спектральной теории графов метод ранжирования, основанный
на теореме Перрона-Фробениуса. Его суть состоит в том, что в качестве меры сложности
вершины выступает значение компоненты так называемого перроновского собственного
вектора матрицы смежностей данного графа. Для проведения экспериментальных исследований предложенного подхода был разработан комплекс программ, результаты работы которых подтверждают работоспособность метода и демонстрируют, что с его помощью
удается на модельных примерах получать близкие к ожидаемым результаты. В работе
предложен также ряд рекомендаций по применению данного метода. -
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ГРАФОВ С АССОЦИАТИВНЫМИ ОПЕРАЦИЯМИ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ SET@L
И.И. Левин , И. В. Писаренко, Д.В. Михайлов , А. И. Дордопуло2020-10-11Аннотация ▼Как правило, информационный граф с ассоциативными операциями реализуется в
виде последовательной («голова/хвост») или параллельной («разбиение пополам») топ о-
логии, причем обе структуры содержат одинаковое число операционных вершин. Реду к-
ционные преобразования графов с представленными топологиями при недостатке в ы-
числительного ресурса не обеспечивают создание эффективной ресурсонезависимой пр о-
граммы: вариант «разбиение пополам» характеризуется нерегулярной межитерацион-
ной коммутацией, а структура «голова/хвост» – увеличенной скважностью данных при
редукции. В данной статье предлагается преобразовать топологию графа с ассоци а-
тивными операциями в один из комбинированных вариантов с последовательными и па-
раллельными фрагментами вычислений, синтезированный в соответствии с заданным
вычислительным ресурсом. Это позволяет повысить удельную производительность в ы-
числений при редукции. Модифицированная топология включает изоморфные подграфы с
топологией «разбиение пополам», содержащие максимальное число аппаратно реализу е-
мых операционных вершин, а обработка промежуточных данных осуществляется по
принципу «голова/хвост». Вычислительная структура для рассмотренной топологии
имеет минимальную латентность и состоит из одного базового подграфа и одной вер-
шины, в которую редуцируется блок обработки промежуточных данных с топологией
«голова/хвост». Разработан алгоритм, позволяющий в зависимости от доступного а п-
паратного ресурса перейти от базового последовательного варианта реализации к раз-
личным комбинированным топологиям вплоть до предельного случая топологии «разби е-
ние пополам». Поскольку традиционные методы параллельного программирования могут
описать множество топологий только в виде набора отдельных подпрограмм, для соз-
дания ресурсонезависимого описания графов с ассоциативными операциями предлагае т-
ся использовать язык архитектурно-независимого программирования Set@l. Принципы
построения топологий «голова/хвост» и «разбиение пополам» описаны в виде признаковметода обработки множеств на языке Set@l, а ресурсонезависимая программа оперирует
этими типами и типами параллелизма для модификации топологии графа и последующей
редукции производительности в соответствующих аспектах программы. -
КЛАССИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ЭВОЛЮЦИОННЫХ МЕТОДОВ КОМПОНОВКИ БЛОКОВ ЭВА
Е. В. Данильченко, В.И. Данильченко, В.М. Курейчик2020-07-20Аннотация ▼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.
1 - 8 из 8 результатов
