В настоящее время управление вычислительными ресурсами в современных системах распределенных вычислений является актуальной проблемой. Эволюция потенциала инфраструктуры привела к тому, что распределенные вычисления могут быть организованы в динамичных гетерогенных и географически распределенных вычислительных средах, примерами которых являются среды «туманные» и «краевые». Динамика как нагрузки, так и топологии подразумевает необходимость смены конфигурации системы, а именно закрепления пользовательских задач за вычислительными устройствами с выделением необходимых ресурсов. Последнее актуализирует вопрос повышения эффективности функционирования планировщика (брокера), обеспечивающего управление ресурсами сети в пределах выделенного фрагмента. Алгоритмическое и программное обеспечение планировщиков основано на моделях и методах теории расписаний и, исходя из постановки задачи, реализует либо простые эвристики, либо методы математического программирования, либо метаэвристики. Однако анализ представленных в открытом доступе постановок задач показал, что они, во-первых, являются частными случаями и реализуют определенные ситуации распределения вычислительных ресурсов, во-вторых, не отражают в полной мере свойств гетерогенности, географической распределенности и динамики вычислительных сред. В рамках данного исследования предложена общая модель задачи распределения вычислительных ресурсов с учетом перечисленных свойств и предложен ее метод решения с использованием предметной онтологии метаэвристических методов. Показана целесообразность построения и применения онтологии на примере анализа эффективности генетических алгоритмов в зависимости от значений параметров решаемой задачи распределения вычислительных ресурсов.
В работе рассматривается задача распространения сигнала внутри помещения. При решении данной задачи рассматривалось несколько этапов. На первом этапе была построена модель распространения электромагнитной волны через стену. Использовался подход, базирующийся на геометрической оптике. Для расчета степени поглощения требуется учитывать диэлектрическую и магнитную проницаемость материала стены. Чтобы обеспечить автоматизацию процесса вычислений, была написана программа на языке C++, которая дает возможности для того, чтобы быстро определить значения мощностей при заданных условиях. Исследовано затухание радиосигнала в зависимости от угла падения на стену. На втором этапе рассмотрена задача по определению уровня распространяющейся электромагнитной волны в различных точках внутри помещения. На третьем этапе рассмотрена задача оптимизации размещения передающего устройства внутри помещения. Был использован метод случайного поиска с последовательным сужением области определения значений. При этом требовалось применение метода сеток, являющегося локальным методом оптимизации. Для каждого участка сетки использовался метод золотого сечения. В итоге, после реализации нескольких десятков тысяч итераций, было определено оптимальное размещение передающего устройства. Научно-практическая значимость работы состоит в разработке комплексного алгоритма оптимизации размещения передающих устройств в помещении на основе вычислительного эксперимента.
Современный этап развития беспилотных авиационных комплексов характеризуется широким внедрением автоматизированных и интеллектуальных электронных систем. Одним из наиболее сложных и ответственных этапов разработки беспилотных летательных аппаратов является определение оптимальных мест размещения бортового оборудования в пространстве фюзеляжа. Для решения этой задачи в работе предложен подход для определения оптимальных мест инсталляции бортового оборудования в пространстве фюзеляжа беспилотного летательного аппарата. Подход основан на применении генетического алгоритма. Сформулирована содержательная и математическая постановка задачи по определению оптимальных мест инсталляции бортового оборудования в пространстве фюзеляжа беспилотного летательного аппарата. Разработаны критерии и ограничения. В качестве критериев оптимизации в первую очередь рассматриваются критерии электромагнитной совместимости, которые характеризуются минимизацией чувствительности бортового оборудования над уровнем напряженности электромагнитного поля в местах инсталляции бортового оборудования, а также ограничение на превышение порогового уровня восприимчивости бортового оборудования над электромагнитной обстановкой, сложившейся в результате электромагнитных воздействий или взаимодействий. Дополнительно рассматриваются критерии по минимизации общей взвешенной длины кабельных соединений, и ограничивается максимальная грузоподъемность отсеков фюзеляжа беспилотного летательного аппарата. Разработан план инсталляции бортового оборудования в пространстве фюзеляжа с использованием разработанной программы, реализующей генетический алгоритм.
Статья посвящена оптимизации управления инвестициями при формировании и реализации программы развития многообъектной информационной системы. Рассматривается этап, связанный с переходом от выполненной за некоторый временной период программы развития к новой программе развития с заданным горизонтом планирования. Показано, что в момент перехода осуществляется балансировка инвестиций, а в процессе реализации возникает необходимость их ребалансировки. Для первой задачи сформирована многоуровневая система балансовых условий, которая является основой для построения оптимизационных моделей процесса балансировки. Поскольку нижний уровень балансовых условий связан с требованием роста значения показателей развития объектов организационной системы до определенной величины, установленной управляющим центром, задачи оптимизации базируются на прогностических оценках. Эти оценки вычисляются либо по результатам нейросетевого моделирования, либо экспертного оценивания. При формировании оптимизационных моделей процесса ребалансировки инвестиций рассматриваются два способа выявления отклонения значения показателей развития от планируемой траектории роста: в заданный момент времени, при превышении порогового значения. В этих случаях определяется момент времени, в который осуществляется коррекция оптимальной стратегии распределения инвестиций между временными переходами для выхода в конечной точке на заданный уровень показателей развития. Таким образом, предложенный переход позволяет оптимизировать распределение инвестиций в рамках программы развития как в процессе их балансировки, так и ребалансировки.
В статье рассматривается модель оптимизации психолого-педагогической работы с родителями, воспитывающих детей дошкольного возраста. Представлены результаты изучения связи характерных педагогических воздействий родителей, определяющих стиль воспитания, с проявлениями у детей негативных форм поведения (истерики, капризы, непослушание); выявлены значимые детерминанты семейного воспитания, провоцирующие закрепление таких форм поведения детей. Показаны этапы проектирования оказания помощи родителям в условиях группового взаимодействия, раскрыты содержание, механизм и средства реализации каждого этапа. Разработанная модель реализации психолого-педагогической работы может быть использована для повышения компетентности родителей в воспитании детей.
В статье предлагается алгоритм поиска целочисленного решения, использующий идею округления координат точки оптимального нецелочисленного решения и построения луча, направленного вглубь области допустимого решения. Алгоритм основан на итеративном процессе округления координат точки в направлении построенного луча. В ходе исследования обнаружено, что движение в сторону направления луча без перебора всех возможных вариантов упрощает алгоритм и позволяет избежать ветвления. Это выделяет данный подход из других существующих на данный момент открытых методов, таких как методы отсечений и ветвей и границ. В процессе работы осуществлялись описание и экспериментальная проверка данного алгоритма и возможности его применения при разных конфигурациях области допустимых решений. Теоретическая значимость исследования заключается в разработке нового алгоритма, который не требует выполнения симплекс-метода на каждом этапе и на каждом шаге использует луч вместо плоскости, что предотвращает рост пространственной сложности задачи по сравнению с другими методами. В ходе исследования стало видно, что предложенный алгоритм имеет ограничения, однако основная идея доказала свою работоспособность, и в дальнейшем планируется развивать ее.
Работа посвящена повышению эффективности выполнения современных расчетных приложений на высокопроизводительных вычислительных системах. В качестве инструмента повышения эффективности рассматривается векторизация программного кода. С ее помощью однотипные скалярные операции объединяются в векторные аналоги, кратно повышая производительность. Целевой платформой являются современные микропроцессоры Intel, для которых поддержан уникальный набор векторных инструкций AVX 512. Предлагается подход к векторизации газодинамического решателя, использующего метод погруженных границ и противопотоковую схему Steger-Warming в трехмерном виде. Решатель обладает сложным программным контекстом, автоматическая векторизация которого невозможна. Рассматриваются реализация решателя, а также подходы к организации кода и приведению его к виду, пригодному для автоматической векторизации компилятором icc. Для обеспечения автоматического применения векторизации к программному коду решателя были применены три основных эквивалентных преобразования. Во-первых, вычисления, одинаковые для всех итераций проведения расчетов, включая матричные операции, были локализованы и вынесены на этап подготовки вычислений. Во-вторых, основные функции решателя были организованы в виде плоских циклов, а структуры данных представлены в виде наборов массивов. В-третьих, к гнездам циклов была применена оптимизация расщепления по условию, с помощью которой можно уменьшить степень разветвленности управления внутри тела цикла. Данные преобразования позволяют компилятору автоматически применять векторизацию кода. В результате выполненной работы достигнуто ускорение решателя в три раза за счет векторизации при вычислениях на вещественных числах двойной точности.
В статье проводится критическая оценка и обобщение современных методов планирования траекторий, разработанных для шагающих роботов. Сравниваются методы, основанные на оптимизации (в том числе смешанно-целочисленной); нейронных сетях; графах; вариационном исчислении и случайной выборке.
Методы линейного программирования играют важную роль в экономических процессах. Математические модели помогают исследовать влияние различных экономических политик и сценариев на макро- и микроэкономические показатели. Они также используются для оптимизации бизнес-процессов, выявления закономерностей в экономические данные и исследования вопросов эффективного управления ресурсами. В статье рассматриваются возможные сферы применения моделей линейного программирования для решения экономических и управленческих задач, а также определяются вопросы эффективного управления ресурсами
В работе проводится анализ существующих исследований по созданию интеллектуальных систем управления с ассоциативной памятью. Извлечение информации из ассоциативной памяти тесно связано с кластеризацией данных, что повышает способность системы обрабатывать и использовать большие объемы данных. Применяемые методы определения оптимального числа кластеров не учитывают последующую длительность, необходимую для поиска управления в кластеризованных данных из ассоциативной памяти. Целью исследования является разработка метода, критерия и алгоритма оптимизации функционирования интеллектуальной системы управления с ассоциативной памятью. Метод основан на поиске управления сначала среди центров кластеров, а затем внутри содержимого ближайшего к входным данным кластера. Критерий позволяет выбрать количество кластеров с точки зрения оценки максимальной длительности поиска управления в ассоциативной памяти для различных входных данных. Алгоритм сокращает количество итераций, необходимых для нахождения количества кластеров. Эффективность предложенного метода, критерия и алгоритма подтверждается результатами вычислительного эксперимента. Анализ полученных результатов показывает, что использование разработанных решений позволяет существенно сократить длительность поиска управления в ассоциативной памяти, повышая, в конечном итоге, эффективность функционирования интеллектуальной системы.