Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2018 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

21. Современные подходы к обучению интеллектуальных агентов в среде Atari [№2 за 2018 год]
Авторы: Коробов Д.А., Беляев С.А.
Просмотров: 8704
Статья посвящена разработке и исследованию алгоритмов машинного обучения в задаче обучения интеллектуальных агентов в среде Atari, представляющей эмуляцию игровой консоли Atari2600 при помощи платформы OpenAI Gym. Основные цели исследования – описание и сравнение современных алгоритмов обучения с подкреплением в различных ситуациях, выявление их достоинств и недостатков, а также формирование предложений по повышению эффективности этих алгоритмов. Авторы описывают математическую модель задачи обучения с подкреплением в виде марковского процесса принятия решений и формируют критерий оптимальности системы. Отдельно отмечены особенности, характерные для среды Atari. Описаны принцип работы существующих решений, а также использующиеся в них инструменты. Рассмотрены базовый подход Q-обучения и его известная модификация с использованием нейронной сети. Представлена идея алгоритма на основе градиента по стратегиям. Дано описание подхода алгоритмов типа «актор-критик», а также рассмотрена его асинхронная многопоточная версия. Все рассмотренные алгоритмы описаны в виде псевдокода. Предложен способ повышения эффективности обучения с помощью выделения признаков. Разработан алгоритм генерации вектора признаков на основе распознавания образов. Описаны этапы формирования вектора признаков и его использования в процессе обучения. Алгоритмы реализованы, проведен эксперимент с их использованием. Выполнен сравнительный анализ результатов и получены выводы об эффективности алгоритмов. Предложены идеи по дальнейшему увеличению скорости и качества обучения интеллектуальных агентов.

22. Создание панорамных аэрофотоснимков с использованием квадрокоптера [№2 за 2018 год]
Авторы: Пахирка А.И., Зотин А.Г., Буряченко В.В.
Просмотров: 3963
В статье рассматривается подход к формированию панорамных снимков, представляющих высокодетализиро- ванные изображения местности. Для получения панорамных изображений высокого качества требуются специа- лизированное оборудование и по возможности максимальная высота съемки. Эти факторы можно исключить, если использовать сшивку изображений, получаемых с камер, расположенных на недорогих беспилотных летательных аппаратах – квадрокоптерах. Одним из подходов к формированию панорамных снимков является использование серии изображений или видеопоследовательности, полученных при съемке с квадрокоптера или иного беспилотного летательного аппарата. Для сшивки изображений применяются методы сопоставления точечных особенностей, при этом алгоритмы обнаружения особых точек должны гарантировать инвариантность относительно любых преобразований изображения для того, чтобы можно было выполнить анализ данных и формирование панорамных снимков. Для исследования были выбраны такие алгоритмы, как FAST, FAST-ER и SURF, поскольку на текущий момент они являются наиболее распространенными для решения подобного рода задач. В качестве алгоритмов для определения соответствий найденных точечных особенностей были выбраны алгоритмы RANSAC и MLESAC. В работе предложен алгоритм создания панорамного аэрофотоснимка из набора последовательных изображений местности, полученных с беспилотного летательного аппарата, на основе сопоставления ключевых особенностей. Используется глобальное выравнивание панорамного снимка с применением аффинных преобразований. Особое внимание уделяется сшивке изображений с применением технологии многополосного смешивания, что обеспечивает качественную визуализацию в местах сшивки панорамного снимка.

23. Сравнение адаптивного и жесткого алгоритмов управления дорожным движением на базе имитационной модели в среде AnyLogic [№2 за 2018 год]
Авторы: Шамлицкий Я.И., Охота А.С., Мироненко С.Н.
Просмотров: 6599
Рост автомобильного парка и объема перевозок обусловили увеличение интенсивности движения, что в условиях городов с исторически сложившейся застройкой приводит к возникновению транспортной проблемы. Особенно остро она проявляется в узловых пунктах улично-дорожной сети. Проблемы связаны с увеличением транспортных задержек, образованием очередей и заторов, что, в свою очередь, вызывает снижение скорости сообщения, неоправданный перерасход топлива и повышенное изнашивание узлов и агрегатов транспортных средств. Есть два пути решения проблемы: инженерно-строительные работы (расширение проезжей части, применение сложных развязок дорожной сети) и применение АСУ дорожным движением. Использование первого варианта является дорогостоящим и занимает долгое время от разработки до сдачи объекта в применение. Второй вариант менее глобальный в плане изменения дорожной сети, но более продуктивный. АСУ дорожным движением, в свою очередь, также бывает нескольких видов. Жесткий алгоритм настраивается вручную специально обученным оператором, что не всегда удобно и эффективно. Адаптивный алгоритм подстраивается автоматически под поток, что более удобно во время так называемого часа пик. Наблюдаемое в течение суток изменение интенсивности движения требует соответствующего изменения дли-тельности цикла и разрешающих сигналов. Многопрограммное жесткое управление не способно учитывать кратковременные случайные колебания в числе автомобилей, подходящих к перекрестку. Применение АСУ дорожным движением на основе адаптивного алгоритма позволит решить проблему с увеличением интенсивности движения в городах. Общегородская система должна быть основана на принципах, обеспечивающих максимальную эффективность управления и надежность функционирования системы. Совершенствование и развитие АСУ дорожным движением имеет особое значение для любого крупного мегаполиса.

24. Сравнительный анализ методов вычисления числа Пи стандартными средствами [№2 за 2018 год]
Автор: Бакаева О.А.
Просмотров: 9534
Процесс исследования нахождения числа Пи можно разделить на три периода: древний период, классическая эра и эра современных компьютеров. Каждый из них характеризуется своими методами и инструментами. Цель данной работы заключается в анализе и сравнении различных методов вычисления числа Пи с использованием стандартных инструментов – табличного процессора MS Excel и среды программирования Free Pascal. В основе вычислительных методов лежат математические выражения, которые являются качественной аппроксимацией числа Пи. Это ряды Грегори–Лейбница, Мадхавы, Нилаканта, формулы Эйлера и Валлиса и другие. Сравнительный анализ этих выражений и алгоритмов, созданных на их основе, позволил выявить самый быстрый и точный метод нахождения числа Пи. Результатом проведенных исследований вычислительного характера стало нахождение числа Пи с точностью до 10-го знака после запятой. Указанные вычисления были выполнены в табличном процессоре MS Excel и программной среде Free Pascal. Цель данного исследования состояла в том, чтобы выяснить, какая из вычислительных сред является более точной и эффективной для нахождения числа Пи. По результатам исследования представлен сравнительный анализ вычислительных возможностей MS Excel и Free Pascal относительно трудоемкости, времени расчетов и точности вычислений числа Пи. Оригинальность работы состоит в том, что для каждого нового разряда слагаемых вычисляется сумма ряда, которая сходится к Пи. Таким образом, показана динамика сходимости рядов к числу Пи на практике. Для каждого из этих приближенных значений числа Пи рассчитаны абсолютная и относительная ошибки. Количество слагаемых выбирается, исходя из точности вычислений, которая считается удовлетворительной, если относительная ошибка < 0,001 %.

25. Технология взаимодействия сервисов облачной платформы IACPaaS с внешним программным обеспечением [№2 за 2018 год]
Авторы: Грибова В.В., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., Федорищев Л.А.
Просмотров: 7624
Современные облачные технологии обладают рядом преимуществ перед другими видами ПО (упрощение установки, сопровождения, доступа, командной работы и т.д.). В то же время существуют задачи, которые невозможно выполнить на облачных платформах (или их выполнение неоптимально). Поэтому очевидна необходимость в создании стандартов, интерфейсов, систем, позволяющих объединять возможности ПО разных видов. В данной статье рассмотрены архитектура и технология взаимодействия облачной платформы IACPaaS и внешнего традиционного ПО. Приведена архитектура взаимодействия облачной платформы и внешнего ПО, которая включает пять основных компонентов: два из них на платформе – сервис и агент-посредник и три на внешней системе – веб-сервер, программа-посредник, внешнее ПО. Описаны особенности каждого из этих компонентов. Представлена технология разработки сервиса с учетом приведенной архитектуры, состоящая из четырех основных этапов: разработка сервиса на платформе, разработка внешнего ПО, установка веб-сервера, разработка коммуникационного ПО – программы-посредника. Описаны особенности каждого из этих этапов. Названы необходимые требования при разработке агентов на платформе, спецификации параметров при отправке и получении сообщений. Представлены соответствующие примеры. Приведены примеры успешного использования описываемой технологии при решении задач транспортного моделирования. Показано, что основная вычислительная нагрузка сосредоточена на внешнем ПО, тогда как на платформе IACPaaS находятся сервисы визуализации результатов этих вычислений. Продемонстрировано поэтапное выполнение рассмотренной технологии.

26. Технология и средства автоматизации имитационного моделирования процессов управления региональной безопасностью [№2 за 2018 год]
Авторы: Маслобоев А.В., Путилов В.А.
Просмотров: 8186
Основное направление исследований связано с разработкой информационных технологий и средств компьютерного моделирования для информационно-аналитической поддержки управления безопасностью региональных социально-экономических систем. Исследования проводятся в рамках реализации стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2020 года на территории Мурманской области. Работа посвящена созданию инструментария для решения задач информационной поддержки принятия решений в сфере управления региональной безопасностью. С этой целью разработан программный тренажерно-моделирующий комплекс информационной поддержки сетецентрического управления региональной безопасностью. В работе рассматриваются архитектура и особенности реализации программного комплекса. Комплекс представляет собой многоагентную среду моделирования, обеспечивающую автоматизированный синтез и анализ мультиагентных моделей сетевых виртуальных структур управления безопасностью региона в условиях кризисных ситуаций в социально-экономической сфере. Модельный и программный инструментарий комплекса позволяет сформировать, исследовать и расширить спектр альтернативных сценариев моделирования региональных кризисных ситуаций, что повышает качество информационного обеспечения для выработки и реализации эффективных управленческих решений. Комплекс состоит из автономных программных агентов с имитационным аппаратом и вспомогательного ПО. Ядро и компоненты системы образуют сетецентрическое многоуровневое виртуальное пространство как интеграционную площадку для проблемно-ориентированных коалиционных мультиагентных систем информационной поддержки управления в каждой сфере региональной безопасности. Применение комплекса обеспечивает возможность оперативной настройки среды моделирования на особенности той или иной задачи управления и высокую вариабельность реализации вычислительных экспериментов.

27. Точное решение задачи поиска минимального ациклического пути во взвешенных графах, содержащих ребра отрицательного веса [№2 за 2018 год]
Авторы: Гданский Н.И., Куликова Н.Л., Чумакова Е.В.
Просмотров: 7617
Рассмотрена задача определения минимальных ациклических маршрутов во взвешенных графах, содержащих ребра отрицательного веса. Исследованы возможности алгоритма Беллмана–Форда. Показано, что все его возможные модификации, даже самые глубокие, в общем случае могут определять только приближенные решения. В среднем наилучшие приближенные решения задачи дает модифицированный вариант алгоритма Беллмана–Форда, в котором циклы отбрасываются при поиске оптимальных продолжений искомого пути. Для гарантированного поиска точных решений предложена модификация метода ветвей и границ, основанная на использовании специальных деревьев ациклического перебора. В узлах данного дерева наряду с номером очередной вершины, текущей стоимостью пути и необходимыми указателями дополнительно хранятся номера всех еще не пройденных вершин, а также специальный список ребер отрицательного веса. Список вершин используется при ациклическом продолжении пути. Список ребер отрицательного веса применяется для оценки максимально возможного уменьшения стоимости пути при его продлении. С целью более удобной практической реализации деревьев ациклического перебора для вершин одного уровня предложено использовать специальные двунаправленные списки. В них прямые ссылки задают перемещение по соседним узлам уровня. Обратные ссылки указывают на предыдущую вершину в пути от начальной вершины к данному узлу. Алгоритм изложен на С-подобном псевдокоде. Приведен пример, демонстрирующий приближенный характер модификаций алгоритма Беллмана–Форда, а также показана работа предлагаемого метода.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3