Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 4 за 2012 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Model-based verificaton with error localization and error correction for C designs [№4 за 2012 год]
Автор: Urmas Repinski
Просмотров: 6134
Процесс верификации программного обеспечения позволяет удостовериться, соответствует ли дизайн своей спецификации. Анимация спецификации дает возможность реализовать верификацию на основе симуляции. Для локализации и исправления ошибки в случае неудачной верификации необходим доступ к структуре отлаживаемого дизайна. Для этого дизайн должен быть разобран в подходящий вид, в модель. Это минимально необходимые требования к инструменту, который сможет автоматически находить и исправлять ошибки в отлаживаемом дизайне. Для локализации и исправления ошибок в дизайне также требуется реализация алгоритма симуляции модели. В данной статье представлены различные алгоритмы симуляции. Обычно применяется симуляция модели напрямую, когда модель дизайна симулируется с целью получения выводов из вводов, но такой подход не оправдывает себя, так как в этом случае функциональность языка программирования дизайна должна быть практически полностью заново реализована для симуляции. Автор описывает альтернативный подход – симуляция модели дизайна с помощью языка программирования дизайна. Он более оправдан, не требует повторной реализации функциональности, уже имеющейся в языке программирования дизайна, а также позволяет с легкостью реализовать алгоритм динамической нарезки для локализации ошибок. Представлены результаты локализации ошибок с использованием алгоритма динамической нарезки и без него.

2. Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей [№4 за 2012 год]
Авторы: Белявский Г.И., Лила В.Б., Пучков Е.В.
Просмотров: 13655
Задача обучения искусственной нейронной сети может рассматриваться как задача оптимизации, при этом основная проблема заключается в выборе из разнообразных оптимизационных методов наиболее подходящего. Выбор в пользу градиентных методов обоснован тем, что, как правило, в задачах обучения нейросетей целевую функцию можно выразить в виде дифференцируемой функции от всех весовых коэффициентов. Однако сложный характер этой зависимости приводит к тому, что целевая функция имеет локальные экстремумы и седловые точки, а потому делает применение градиентных методов не всегда обоснованным. Для решения задач оптимизации с многоэкстремальным критерием используют методы случайного поиска, к которым относятся генетические алгоритмы, обычно отличающиеся медленной сходимостью. Для проведения сравнительной характеристики градиентных методов и генетического алгоритма разработано ПО с веб-интерфейсом. В качестве задачи для обучения нейронной сети использовалась задача аппроксимации двумерной функции Розенброка. Результаты исследования показали, что градиентные методы имели быструю сходимость лишь в начале обучения, а генетический алгоритм – в конце. Таким образом, предложен гибридный алгоритм, основанный на последовательном использовании градиентных методов и генетического алгоритма.

3. 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: 11637
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.

4. Алгоритм сравнения методов комплексной количественной оценки качества сложных систем [№4 за 2012 год]
Автор: Лисецкий Ю.М.
Просмотров: 10910
Описывается применение различных методов комплексной количественной оценки качества сложных систем для сравнения и выбора наилучшего варианта из альтернативных. Рассматривается наличие неопределенности в выборе метода, существенно затрудняющей получение объективной оценки качества сложных систем, что влияет на обоснованность решений, принимаемых при их выборе. Предлагается решение данной проблемы, которое позволяет разрешить неопределенность в выборе метода, сняв противоречивость между результатами решений различными методами. Приводится алгоритм, суть которого состоит в определении рационального метода из возможной совокупности методов. Применение данного алгоритма минимизирует риск получения неверного решения вследствие выбора нерационального метода из возможной совокупности методов количественной оценки качества сложных систем. Кроме того, в статье приведены результаты экспериментов на реальных сложных системах, подтверждающие эффективность применения разработанного алгоритма для сравнения методов сверток, введения метрик и экспертных оценок при сравнении, оценке и выборе сложных систем.

5. Алгоритм эффективного размещения программ на ресурсах многопроцессорных вычислительных систем [№4 за 2012 год]
Авторы: Киселёв Е.А., Аладышев О.С.
Просмотров: 9114
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.

6. Анализ связанности сложно-структурированных текстовых данных, характеризующих процессы формирования, размещения и исполнения государственных заказов в научно-технической сфере [№4 за 2012 год]
Авторы: Пономарев С.А., Корецкий М.В., Сытник Д.А., Горюнов И.Г.
Просмотров: 10641
Проведен анализ существующих актуальных задач информационной поддержки административных государственных структур, отвечающих за реализацию федеральных и региональных целевых программ в научно-технической сфере. Описаны основные проблемы используемых способов накопления данных, характеризующих процессы формирования, размещения и исполнения государственных заказов (выполняемых в рамках целевых программ). Для решения данных задач предлагаются разработанные средства смыслового содержательного анализа исходного набора данных государственных контрактов с целью последующего установления связей между ними на основе методов семантического анализа. Проведен сравнительный анализ основных алгоритмов классификации и кластеризации текстовых данных, описано тестовое применение алгоритма LSA/LSI (Latent Semantic Analysis/Indexing) к имеющимся данным государственных контрактов научно-технической сферы, приведены необходимые сведения об их исходных характеристиках и о полученных результатах выявления тематически связанных групп (алгоритм реализован на базе разложения исходной диагональной матрицы употребляемости слов в документах по сингулярным значениям). Рассматриваются процедура морфологической обработки исходных текстовых описаний, проведенная с использованием библиотеки морфологического анализа Pymorphy, и процедура исключения стоп-слов, а также наиболее редко и наиболее часто встречающихся слов. Из-за отсутствия в алгоритме LSA/LSI поддержки пересекающихся кластеров обоснованно предложено и описано использование алгоритма нечеткой кластеризации FCM (Fuzzy Classifier Means). Подчеркивается научная новизна ожидаемых результатов, а также определена целевая аудитория конечных пользователей инструментальных программных средств, в которых в перспективе могут быть реализованы результаты работы

7. Верификация на основе симуляции с нахождением и исправлением ошибок для C-дизайнов [№4 за 2012 год]
Автор: Урмас Репинский
Просмотров: 6507
Процесс верификации программного обеспечения позволяет удостовериться, соответствует ли дизайн своей спецификации. Анимация спецификации дает возможность реализовать верификацию на основе симуляции. Для локализации и исправления ошибки в случае неудачной верификации необходим доступ к структуре отлаживаемого дизайна. Для этого дизайн должен быть разобран в подходящий вид, в модель. Это минимально необходимые требования к инструменту, который сможет автоматически находить и исправлять ошибки в отлаживаемом дизайне. Для локализации и исправления ошибок в дизайне также требуется реализация алгоритма симуляции модели. В данной статье представлены различные алгоритмы симуляции. Обычно применяется симуляция модели напрямую, когда модель дизайна симулируется с целью получения выводов из вводов, но такой подход не оправдывает себя, так как в этом случае функциональность языка программирования дизайна должна быть практически полностью заново реализована для симуляции. Автор описывает альтернативный подход – симуляция модели дизайна с помощью языка программирования дизайна. Он более оправдан, не требует повторной реализации функциональности, уже имеющейся в языке программирования дизайна, а также позволяет с легкостью реализовать алгоритм динамической нарезки для локализации ошибок. Представлены результаты локализации ошибок с использованием алгоритма динамической нарезки и без него.

8. Возможности прогнозирования динамики фондового индекса S&P 500 с помощью нейросетевых и регрессионных моделей [№4 за 2012 год]
Авторы: Осколкова М.А., Паршаков П.А.
Просмотров: 11862
В статье проводится сравнительный анализ нейросетевого моделирования и регрессионного анализа для целей прогнозирования индекса S&P 500. Изначально строится прогноз абсолютного значения индекса, обосновывается необходимость использования стационарных данных, то есть доходности S&P 500. Сравнение методов прогнозирования осуществляется в два этапа. Сначала методы сравниваются по коэффициенту детерминации за 3 и 12 месяцев и качеству предсказания тренда доходности. Отметим, что выбор модели и ее тестирование производятся на разных временных промежутках (так называемых периодах in-sample и out-of-sample). Исходя из того, что первостепенным желанием трейдера является извлечение прибыли, на втором этапе выбираются такие трейдинговые критерии, как прибыль и прибыль, взвешенная на риск, мерой которого является дродаун. На более длинном временном промежутке (12 месяцев) лучшую доходность показала факторная регрессия, однако по показателю экономической прибыли выиграла нейросеть. При рассмотрении более короткого промежутка (3 месяца) нейросеть опередила факторную и авторегрессию по обоим сравниваемым показателям. Таким образом, нейросети хорошо подходят для оценки биржевой динамики за счет своей гибкости и умения находить нелинейные закономерности.

9. Выбор вычислительной системы для решения научных задач [№4 за 2012 год]
Автор: Шабанов Б.М.
Просмотров: 13302
В статье рассматривается отображение архитектуры вычислительной системы на прикладные программы. Данная задача возникает тогда, когда встает вопрос о выборе вычислительной системы для конкретных целей. Рассматривается формализация выбора вычислительной системы для решения научно-технических задач. Исследуется эффективность выполнения программы на кластере, содержащем многоядерные процессоры и графические ускорители. Рассматривается синхронная модель программы с организацией обменов между ядрами, между процессором и ускорителем, между вычислительными узлами, приводятся оценки времени передачи данных. Анализируются следующие методы определения численных параметров модели: профилирование задачи на вычислительной системе, моделирование выполнения программы на системе, оценка с учетом модели программы и системы. Рассмотрены некоторые типичные случаи обмена данными: обмен с «соседями» (например, между узлами многомерной решетки) и коллективные передачи (один ко всем, все к одному). Для получения исходных данных при решении таких задач в МСЦ РАН составлены наборы бенчмарок из разных областей науки, разработана тестовая программа, которая определяет производительность ядер при выполнении операций с плавающей точкой, оперативной памяти при выполнении операций чтения-записи, коммуникационной среды. Рассмотрены три задачи выбора вычислительной системы – определения компонентов системы таким образом, чтобы при решении заранее определенных задач обеспечить максимальное быстродействие, минимальную стоимость системы или максимальную производительность при фиксированной стоимости. Отмечены особенности решения задачи минимизации цены. Описанный подход использовался в МСЦ РАН при выборе архитектуры высокопроизводительных систем, таких как МВС-10BM, МВС-6000IM, МВС-100К.

10. Генетический алгоритм для задачи вершинной минимизации недетерминированных конечных автоматов [№4 за 2012 год]
Автор: Цыганов А.В.
Просмотров: 10629
Задача вершинной минимизации недетерминированных конечных автоматов является известной вычислительно трудной задачей комбинаторной оптимизации. Для ее решения предложено большое количество точных и приближенных методов. Все известные точные алгоритмы являются переборными, поэтому часто на практике их невозможно применить даже для сравнительно небольших автоматов. В статье рассматривается новый эвристический алгоритм для задачи вершинной минимизации недетерминированных конечных автоматов, основанный на сочетании классического алгоритма Камеды–Вейнера и генетического алгоритма. Основной особенностью предлагаемого метода является замена наиболее трудоемкой переборной части алгоритма, а именно поиска легитимных покрытий матрицы RAM (Reduced Automaton Matrix), на более быстрый, но неполный перебор покрытий с помощью генетического алгоритма. Приводятся описание реализации предлагаемого метода с использованием технологий параллельного программирования и результаты численных экспериментов.

| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | Следующая → ►