Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 4 за 2012 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

11. Помехоустойчивый слоеный пространственный блоковый код [№4 за 2012 год]
Автор: Гофман М.В.
Просмотров: 5827
Передатчик, оснащенный несколькими передающими антеннами, позволяет передавать множество сигналов одновременно, а приемник, использующий несколько принимающих антенн, обеспечивает большую надежность приема. Создавая пространственный код, который будет применяться в таких многоантенных системах связи, приходится выбирать между скоростью передачи и помехоустойчивостью связи. В данной статье представлен помехоустойчивый слоеный пространственный код. Параметры кода позволяют получать его реализации, ориентированные на тот или иной канал с замираниями. Особенностями кода являются отсутствие в нем символьной избыточности и постоянная задействованность каждой из передающих антенн. Предлагаемый код использует пространственный, временной и частотный виды разнесений.

12. Параллельный программный комлекс оптимального развития динамической транспортной сети [№4 за 2012 год]
Авторы: Григоренко Н.Л., Жарков А.В., Пивоварчук Д.Г., Попова Н.Н.
Просмотров: 10386
Предлагается модель динамической транспортной сети, под которой понимается сеть поставок, объединяющая некое количество поставщиков, потребителей и распределителей и имеющая стохастически изменяющиеся со временем параметры (спрос, потребление). Рассматривается задача оптимального развития подобной сети, то есть ее развитие с целью максимального удовлетворения спроса потребителей на протяжении модельного времени. Предложен параллельный алгоритм решения задачи оптимизации управления развитием сети, необходимость разработки которого обусловлена большим объемом вычислений при решении задачи на графах реальных транспортных сетей. Данный алгоритм составляет основу программного комплекса, позволяющего решать поставленную задачу на суперкомьютерах. Описан язык aDOT (расширение языка DOT) с удобным для пользователя представлением входных данных. Проведена апробация комплекса на вычислительной системе «Ломоносов» на тестовых и реальных задачах оптимизации. Приведены графики времени выполнения алгоритма на задачах различной вычислительной сложности, ускорения и эффективности, сделаны выводы по масштабируемости алгоритма. Приводится схема решения задачи разработки оптимального плана регламентных работ на нефтепередающей сети, иллюстрирующая применение созданного программного комплекса.

13. Подходы к анализу точности мультиагентных моделей динамических систем [№4 за 2012 год]
Авторы: Дли М.И., Гимаров В.В., Иванова И.В.
Просмотров: 7521
Наиболее часто применяемой методикой анализа объектов и процессов является моделирование. При этом, учитывая сложность динамических систем, один из самых эффективных видов моделирования – имитационное. Его применение обеспечивает возможность анализировать плохо формализуемые, не встречающиеся ранее задачи, в которых затруднено аналитическое описание. Разновидностью имитационных моделей являются мультиагентные модели, отражающие окружающий мир в виде множества обособленных подсистем – агентов. В данной статье проанализирована роль мультиагентного моделирования для решения задач прогнозирования состояния динамических систем в условиях адаптации к нестационарной внешней и внутренней среде. Представлены четыре вида изменчивости (изменения организационной структуры модели, модели взаимодействия агентов, архитектуры агентов, а также внутренних характеристик и параметров агентов), возникающие в процессе функционирования мультиагентной модели. На основании выявленных классов изменчивости предложено использовать иерархические мультиагентные модели, которые позволяют в полной мере адаптироваться к нестационарным условиям внешней и внутренней среды. В то же время при использовании описанного подхода к моделированию возникает проблема оценки эффективности модели. В этой связи возрастает роль мониторинга характеристик моделей на основе алгоритмов аппроксимационного анализа данных. В статье предложен метод оценки точности модели, позволяющий выделять ее ошибки двух видов. Наличие ошибок первого вида определяет целесообразность полного перестроения модели классификационного анализа данных, основанного на локально-аппроксимационных алгоритмах, включая начальный этап кластеризации траекторий. Наличие ошибок второго вида говорит о необходимости повторной реализации этапа непосредственного отнесения исследуемой траектории к выделенному классу.

14. Экспериментальная среда облачных вычислений в институте математики и механики УрО РАН [№4 за 2012 год]
Авторы: Ермаков Д.Г., Усталов Д.А.
Просмотров: 11683
Рассматривается задача предоставления масштабируемой вычислительной инфраструктуры для консолидации компьютерного оборудования, используемого в целях разработки, отладки и развертывания ПО, а также дидактической поддержки образовательных курсов. Сформулированы требования к ПО и выполнен обзор существующих решений: Eucalyptus, OpenNebula, OpenStack, Nimbus. В результате их сравнения принято решение об экспериментальном развертывании средств OpenNebula на основе гипервизора KVM и ОС GNU/Linux. Среда OpenNebula – это свободное ПО, предназначенное для управления облачной инфраструктурой класса «инфраструктура как услуга». Гипервизор виртуальных машин KVM разрабатывается компанией Red Hat и поддерживается средой OpenNebula в качестве решения для виртуализации по умолчанию. Описаны вычислительные ресурсы Института математики и механики (ИММ) УрО РАН и выделенные серверные узлы для запуска экспериментальной среды облачных вычислений. Приведена конфигурация типового узла среды облачных вычислений на основе ОС Scientific Linux 6.1 (x86_64) с использованием технологий LVM, KVM и libvirt. Описано представление облачной среды как на логическом, так и на физическом уровнях. Обозначены проблемы функционирования системы безопасности SELinux и обеспечения отказоустойчивости системы. Сформулирован дальнейший план работ по таким направлениям, как интеграция с доменной системой Active Directory, применение сетевого хранилища (NAS) для хранения образов виртуальных машин, миграция на клиентсерверную БД MySQL и необходимость апробации и предоставления масштабируемых Web-сервисов для конечных пользователей среды облачных вычислений ИММ УрО РАН.

15. Качественные и количественные характеристики открытых информационных систем [№4 за 2012 год]
Авторы: Ефимов И.Н., Жукова С.А.
Просмотров: 14647
Рассматриваются методика формирования виртуальных лабораторных комплексов и их размещение с помощью автоматизированной системы в открытом информационном пространстве с целью проведения дистанционного эксперимента. В связи с этим виртуальный лабораторный комплекс и автоматизированная система являются эффективными инструментами интеграции интеллектуальных ресурсов, удобными и часто даже незаменимыми в решении задач образования, науки и бизнеса. К ресурсам исследовательской деятельности относятся интеллектуальные ресурсы (модели объектов и методы их исследования, программы ЭВМ, результаты экспериментов). Определены основные процессы формирования виртуальных лабораторных комплексов: постановка задачи, подготовка к формализации, формализация, построение алгоритма, разработка динамической модели или решение задачи с применением программно-аппаратного комплекса; проведение эксперимента с моделью объекта; анализ результатов и поиск знаний. Автоматизированная система и виртуальный лабораторный комплекс разрабатываются в соответствии с принципами открытых систем и обеспечивают достижение следующих характеристик: эргономичность, предоставляющая удобный и практичный инструмент для осуществления исследовательской деятельности пользователей науки, образования и бизнеса; масштабируемость, обладающая механизмами расширения по типам и количеству виртуальных лабораторий; поддержка решения задач нескольких базовых групп пользователей (наука, образование, бизнес); интероперабельность, объединяющая разнородные программные комплексы, ориентированные на процессы исследования и управляющая ими; мобильность, осуществляющая поддержку виртуальных лабораторий независимо от их аппаратной платформы.

16. Задача поддержки принятия решений при оценке инвестиционных проектов создания литейных производств на базе формовочных линий [№4 за 2012 год]
Авторы: Зенькович М.В., Древс Ю.Г.
Просмотров: 8658
Рассматриваются методы и программные средства, позволяющие оценивать эффективность и проводить сравнение альтернативных проектов литейных производств на базе формовочных линий. Задача оценки эффективности данных инвестиционных проектов сформулирована в терминах теории принятия решений. Предложенный подход основан на сведении многокритериальной задачи оценки инвестиционного проекта к однокритериальной. Описываются структура множества исходов допустимых альтернатив и множества векторных оценок исходов, отображение множества исходов допустимых альтернатив в множество векторных оценок исходов, структура предпочтений ЛПР. Сформулировано решающее правило, позволяющее производить требуемое действие над множеством альтернатив. Рассмотрены наиболее распространенные подходы к расчету критериев оценки эффективности инвестиционных проектов, проанализированы их недостатки. Также представлен подход, центральным моментом которого является применение имитационного моделирования для оценки технологических и конструктивных решений, заложенных при проектировании рассматриваемого производства. Описываются основные принципы построения имитационной модели формовочной линии. Разработанная имитационная модель относится к классу дискретно-событийных. При ее построении использовался объектно-ориентированный подход, а для реализации – язык программирования C++. Применение детальной имитационной модели формовочной линии позволяет производить более точную оценку технологических и конструктивных особенностей рассматриваемых проектов. Представленная методика оценки инвестиционных проектов создания литейных производств на базе формовочных линий хорошо зарекомендовала себя в ходе выполнения проектных и инжиниринговых работ по созданию новых и реконструкции существующих производств отливок.

17. Принципы построения и формирования электронной библиотеки «Научное наследие России» [№4 за 2012 год]
Авторы: Калёнов Н.Е., Савин Г.И., Серебряков В.А., Сотников А.Н.
Просмотров: 23475
Рассматривается подход к формированию цифровых информационных ресурсов средствами электронных библиотек. Представлена реализация проекта по созданию электронной библиотеки «Научное наследие России». Определены ее место и роль среди аналогичных проектов российского и мирового цифрового научно-образовательного пространства. Сформулированы основные архитектурные принципы построения электронной библиотеки и формирования ее информационных фондов. Определены источники, структура и типы цифровых информационных объектов. Предложена концепция интеграции информационных объектов различной природы в единое информационное пространство. Обсуждаются возможности формирования межведомственной кооперации по созданию интегрированного информационного ресурса.

18. Алгоритм эффективного размещения программ на ресурсах многопроцессорных вычислительных систем [№4 за 2012 год]
Авторы: Киселёв Е.А., Аладышев О.С.
Просмотров: 9125
В статье рассмотрен новый подход к решению задачи эффективного размещения параллельной программы на ресурсах многопроцессорной вычислительной системы, основанный на использовании параллельной реализации алгоритма моделирования отжига. Предложена модель многопроцессорной вычислительной системы, учитывающей неоднородность вычислительных и коммуникационных ресурсов, а также модель параллельной программы, основанная на учете типовых схем передачи данных между ветвями программ. Для повышения качества размещения ветвей параллельной программы на ресурсах многопроцессорной вычислительной системы предложена параллельная реализация алгоритма моделирования отжига. Проведена оценка влияния конкуренции в сети на время выполнения параллельной программы.

19. Алгоритм плотной стереореконструкции на основе контрольных точек и разметки плоскостями [№4 за 2012 год]
Авторы: Кривовязь Г.Р., Птенцов С.В., Конушин А.С.
Просмотров: 11641
Предлагается новый алгоритм плотной стереореконструкции по паре изображений. Алгоритм отталкивается от предложенной в одной из современных работ идеи агрегации стоимостей в каждой точке не по локальной окрестности, а по минимальному покрывающему дереву, охватывающему все пиксели изображения. При этом ключевой особенностью предложенного алгоритма является переход из пространства диспаритетов в пространство плоскостей: решение в каждом пикселе выводится из уравнения присвоенной ему плоскости. В статье также предлагается способ вычисления набора плоскостей, которыми будет аппроксимироваться трехмерная сцена, на основе контрольных точек. Контрольные точки, получаемые путем сопоставления изображений, используются и для регуляризации решения. Приводятся результаты тестирования предложенного алгоритма на современном, опубликованном в 2012 году тестовом наборе, содержащем 194 пары изображений наземной городской съемки. Кроме того, обсуждаются возможные пути дальнейшего развития метода.

20. Комплекс программ и алгоритм расчета фрактальной размерности и линейного тренда временных рядов [№4 за 2012 год]
Авторы: Крылова О.И., Цветков И.В.
Просмотров: 15313
Одним из перспективных направлений моделирования сложных систем является использование метода мультифрактальной динамики. В основу моделей мультифрактальной динамики положено описание динамики поведения процессов, представленных мультифрактальными кривыми. Весь промежуток времени наблюдения разбивается на интервалы с определенными значениями линейного тренда, который характеризует тенденцию изменения исследуемой величины. На каждом интервале для значений временного ряда определяется фрактальная размерность D. В работе предлагается новый алгоритм расчета фрактальной размерности D огибающей временного ряда в виде кусочно-линейной функции. Расчет фрактальной размерности огибающей временного ряда основан на вычислении длины огибающей временного ряда с различной степенью группирования исходных данных. Для повышения точности расчета в алгоритме используются процедура построения трендовых каналов и нормирование значений первично рассчитанной фрактальной размерности по результатам, полученным для специально сформированного стохастического временного ряда внутри трендового канала. Предложенный в данной работе алгоритм расчета фрактальной размерности временных рядов использует процедуру построения трендовых каналов, которая является основным элементом классического технического анализа финансовых рынков. Это повышает точность расчета фрактальной размерности и говорит о сближении фрактальной теории и практики трейдерской деятельности, что повышает практическую значимость предложенного алгоритма.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | Следующая → ►