На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
09 Сентября 2024

Статьи журнала №2 2018

1. Технология взаимодействия сервисов облачной платформы IACPaaS с внешним программным обеспечением [№2 за 2018 год]
Авторы: Грибова В.В. (gribova@iacp.dvo.ru) - Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН (зам. директора), доктор технических наук; Москаленко Ф.М. (philipmm@iacp.dvo.ru) - Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН (старший научный сотрудник), кандидат технических наук; Тимченко В.А. (vadim@iacp.dvo.ru) - Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН (старший научный сотрудник), кандидат технических наук; Федорищев Л.А. (fleo1987@mail.ru)) - Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН (научный сотрудник), кандидат технических наук;
Аннотация: 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.
Abstract: Modern cloud technologies have a number of advantages over other types of software (simplification of installation, maintenance, access, teamwork, etc.). At the same time, some tasks are impossible to perform on cloud platforms (or non-optimal to perform). Therefore, there is an obvious need in creating standards, interfaces, systems that allow combining capabilities of different software types. This article discusses the architecture and technology of interaction between the cloud platform IACPaaS and external traditional software. The article describes the interaction architecture of the cloud platform and external software, which consists of five main components. Two of the components are on the platform: a service and a proxy agent. The others are on the external system: a web server, a proxy program and external software. The paper describes the features of each component. The authors also present a service development technology taking into account the given architecture. It consists of four main stages: 1) service development on the platform, 2) external software development, 3) web server installation, 4) communication software development – a proxy program. The features of each stage are described. The paper considers the necessary requirements for the development of agents on the platform and the specification of parameters when sending and receiving messages. There are corresponding examples. The paper gives the examples of successful use of the proposed technology when solving transport modeling problems. In the examples, the main computing load is focused on the external software, whereas services for visualizing the results of these calculations are provided on the IACPaaS platform. One example demonstrates the phased implementation of the technology. At the end of the article, there is a discussion of the advantages gained from applying the presented technology.
Ключевые слова: технология, сервис, облачная платформа, агенты, транспортное моделирование
Keywords: technology, service, cloud platform, agents, transport modeling
Просмотров: 8316

2. О реализации средств машинного обучения в интеллектуальных системах реального времени [№2 за 2018 год]
Авторы: Еремеев А.П. (eremeev@appmat.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), доктор технических наук; Кожухов А.А. (saaanchezzz@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (аспирант); Голенков В.В. (golen@bsuir.by) - Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР) (профессор), доктор технических наук; Гулякина Н.А. (guliakina@bsuir.by) - Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР) (доцент), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: В работе дан анализ методов обучения с подкреплением (RL-обучения) в плане их использования в интеллектуальных системах реального времени на примере интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. Описана реализация алгоритмов обучения с подкреплением на основе временных (темпоральных) различий и рассмотрены основные преимущества использования гибких алгоритмов, которые могут оказывать значительное влияние на эффективность и производительность интеллектуальных систем реального времени. Гибкие алгоритмы могут иметь решающее значение для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени, так как они способны находить приемлемые решения в условиях жестких временных ограничений и улучшать их (вплоть до получения оптимальных) при увеличении предоставляемых ресурсов (особенно временных). Предложен гибкий алгоритм, включающий в себя статистический модуль прогнозирования и мультиагентный модуль RL-обучения. Рассмотрены возможности внедрения разработанного гибкого алгоритма в подсистему прогнозирования интеллектуальных систем реального времени типа интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени для управления и мониторинга сложного технологического объекта. Описываются подход к реализации перехода от обучения интеллектуальных систем, основанных на знаниях, к обучению средств их разработки (при этом архитектура такой интеллектуальной системы рассматривается как основа обеспечения ее гибкости и обучаемости), а также направления обучения и самообучения интеллектуальных систем, их способность приобретать знания и навыки из различных источников. Дается обоснование применения развиваемой в работе технологии OSTIS для разработки интеллектуальных систем, основанных на знаниях, включая интеллектуальные системы реального времени.
Abstract: The paper analyzes the methods of reinforcement learning in terms of using them in real-time intelligent systems (RT IS) on the example of the real-time intelligent decision support systems (RT IDSS). The authors describe implementation of reinforcement learning algorithms based on temporal differences and consider the main advantages of using flexible (anytime) algorithms that can have a significant impact on RT IS efficiency and productivity. Flexible algorithms can be crucial to RT IDSS, as they are able to find acceptable solutions under tight time constraints and improve them (up to optimal ones) while increasing available resources (especially temporary ones). The proposed flexible algorithm includes a statistical forecasting module and a module of multi-agent reinforcement learning. The paper considers the possibilities of implementation of the developed flexible algorithm into a RT IS forecasting subsystem of RT IDSS type to control and monitor a complex technological object. The paper considers the approach to implementation of a transition from knowledge-based intelligent systems training to training of their development tools. At the same time, the architecture of such intelligent systems is considered as the basis for its flexibility and learning capacity. The paper also examines the areas of intelligent system learning and self-learning, as well as their ability to acquire knowledge and skills from different sources. The authors provide rationalization for the application the developed OSTIS technology to develop knowledge-based intelligent systems, including the RT IS.
Ключевые слова: искусственный интеллект, технология разработки интеллектуальных систем, гибкие алгоритмы, обучение с подкреплением, самообучение, машинное обучение, поддержка принятия решений, реальное время, интеллектуальная система, программное средство
Keywords: artificial intelligence, development technology of intelligent systems, anytime algorithms, time, reinforcem ent learnin, self-learning, machine learning, decision support, real time, intellectual system, software
Просмотров: 10364

3. Система управления предприятием [№2 за 2018 год]
Авторы: Лисецкий Ю.М. (Iurii.Lisetskyi@snt.ua) - Компания «ЭС ЭНД ТИ УКРАИНА» (генеральный директор), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье рассмотрено предприятие как открытая социально-экономическая система, которая действует в рамках ситуационного похода, что предполагает изменение форм, методов, системы, стиля руководства предприятием в зависимости от объективных условий внешней среды, а также более ускоренный процесс конвергенции моделей управления. Показано, что управление – это целенаправленный и постоянный процесс влияния субъекта управления на объект управления, направленный на смену состояния согласно определенному плану действий и являющийся неотъемлемой функцией любой системы. Приведены основные принципы (законы кибернетики) построения систем управления – разнообразие, отличие целого от частного, внешнее дополнение, обратная связь, антиэнтропийность, а также кибернетическая и функциональная модели системы управления. Представлены система управления предприятием как форма реального воплощения управленческих взаимосвязей и ее состав – подсистемы методологии управления, процесса управления, структуры управления и техники управления. Решение актуальной задачи структурной перестройки производства и прежде всего системы управления им целесообразно проводить на основе системных принципов для создания эффективной организационно-экономической модели управления производственным предприятием.
Abstract: The article considers an enterprise as an open economic and social system that acts in terms of situational approach. This supposes changes of enterprise management forms, methods, systems, style depending on the objective conditions of the environment, as well as accelerated convergence of management models. It is demonstrated that management is a purposeful and continuous process of management subject influence on a controlled object, which is aimed at changing a state according to a defined plan and which is an essential function of any system. There are basic principles (cybernetic laws) of building management systems that include variety, differences of general from particular, external addition, feedback, anti-entropy, as well as cybernetic and functional models of a management system. The paper considers an enterprise management system as a form of real implementation of managerial interconnections and its composition including the subsystem of management methodology, process, structure and technique.
Ключевые слова: предприятие, социально-экономическая система, система управления, функции, принципы, законы, обратная связь, структура, модель
Keywords: enterprise, economic and social system, a control system, functions, principles, laws, feedback, structure, mathematical model
Просмотров: 35106

4. Применение продукционной модели представления знаний для оценки соответствия уровня подготовки кандидата требованиям должности IT-отдела [№2 за 2018 год]
Авторы: Зубкова Т.М. (bars87@mail.ru) - Оренбургский государственный университет (профессор), доктор технических наук; Тагирова Л.Ф. (LG-77@mail.ru) - Оренбургский государственный университет (доцент), кандидат педагогических наук; Тагиров В.К. (vladtagir@mail.ru) - Оренбургский филиал Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики (доцент), кандидат педагогических наук;
Аннотация: В связи с бурным развитием и повсеместным внедрением в различные сферы жизни средств информационных технологий на рынке труда появилось большое количество специалистов в этой области (программисты, администраторы БД, системные администраторы и т.д.). В такой ситуации работодателям становится все сложнее выбирать подходящего сотрудника из большого количества возможных претендентов. Кроме того, сотрудникам отделов подбора персонала приходится тратить много времени на ввод и обработку данных кандидатов на различные должности, в том числе и в отделы информационных технологий. В статье предлагается решение проблемы подбора персонала в отдел информационных технологий на основе оценок качеств претендентов. Описан алгоритм и разработана программная система, позволяющая с помощью количественных оценок профессионально значимых и личностных качеств кандидатов выбрать сотрудника, наиболее соответствующего требованиям вакантной должности. Для поддержки принятия решения о соответствии уровня подготовки кандидата требованиям определенной должности отдела информационных технологий был использован модуль экспертной оценки, ядром которого является продукционная модель представления знаний. При работе программной системы данные кандидатов считываются из БД и сравниваются с правилами. В результате выдаются рекомендации для лица, принимающего решение, о том, на какую именно должность может претендовать кандидат.
Abstract: Nowadays, due to fast development and widespread introduction of information technology in various spheres of life, a large number of specialists in this field (programmers, system administrators, etc.) appeared in the labor market. Therefore, it becomes more difficult for employers to decide on a suitable employee among a large number of potential appli-cants. Besides, employees of recruitment departments have to spend much time to entering and processing applicant data for various positions, including ones in the IT department. The paper describes the solution of the recruitment problem in the IT department based on quality assessments of applicants. There is an algorithm and a software system that allows choosing the most suitable employee for a vacant position using quantitative assessments of professionally significant and personal qualities of applicants. The paper proposes the developed software system to automate the information recruitment processes. It will allow assessing formedness of the required qualities of applicants for a position and store the results in a database for further processing. An expert assessment module was used to support a decision on whether a training level of an applicant met the requirements of a particular IT-department position. The core of this module is a product model of knowledge representation. When the software system is running, applicant information is read from the database and compared with the rules. As a result, the system gives recommendations to a decision maker on a position an applicant can aspire.
Ключевые слова: подбор персонала, it-отдел, профессионально значимые и личностные качества кандидатов, программная система, экспертное оценивание, база знаний, продукционная модель представления знаний, поддержка принятия решений
Keywords: staff recruitment, it-department, professionally significant and personal qualities of applicants, software system, expert estimation, knowledge base, knowledge representation production model, decision support
Просмотров: 10713

5. Точное решение задачи поиска минимального ациклического пути во взвешенных графах, содержащих ребра отрицательного веса [№2 за 2018 год]
Авторы: Гданский Н.И. (al-kp@mail.ru) - Московский политехнический университет (профессор), доктор технических наук; Куликова Н.Л. (kulikovanl@mpei.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (доцент), кандидат технических наук; Чумакова Е.В. (cpp@mami.ru) - Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (доцент ), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: 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.
Abstract: The paper considers the problem of determining minimal acyclic routes in weighted graphs containing negative weight edges. It also investigates the possibilities of the Bellman-Ford algorithm. It is shown that in general all its possible modifications, even the deepest ones, can determine only approximate solutions. On the average, the best approximate solutions to the problem are given by a modified version of the Bellman-Ford algorithm, in which cycles are discarded when searching for optimal continuations of the desired path. To ensure the search for exact solutions, the authors propose a modification of the branch and boundary method based on using special acyclic search trees. In the nodes of this tree, along with the number of the next vertex, the current cost of the path and the necessary pointers, there are the numbers of all the untraversed vertices, as well as a special list of negative weight edges. A list of vertices is used for acyclic continue of a path. A list of negative weight edges is necessary to estimate the maximum possible decrese of its acyclic continue. The paper suggests to use special bidirectional lists for more convenient practical implementation of acyclic search trees for one level vertices. In such lists, direct links specify the movement to neighboring level nodes. Back references point to the previous vertex in the path from the initial vertex to the given node. The algorithm is described on a C-like pseudocode. There is also an example that demonstrates the approximate character of Bellman-Ford algorithm modifications on the one hand and the work of the proposed method on the other hand.
Ключевые слова: взвешенные графы с ребрами отрицательного веса, минимальный маршрут, алгоритм беллмана–форда, метод ветвей и границ, дерево перебора, двунаправленные списки
Keywords: weighted graphs with negative weight edges, minimal route, bellman-ford algorithm, branch-and-bound method, search tree, bidirectional lists
Просмотров: 8548

6. Метод определения возможностей параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных [№2 за 2018 год]
Авторы: Холод И.И. (iiholod@mail.ru) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье описывается метод определения возможности параллельного выполнения функций алгоритмов анализа данных. Входными параметрами являются алгоритм анализа данных, представленный в виде композиции потокобезопасных функций, и модель знаний, представленная в виде массива деревьев унифицированных элементов, описывающих выявленные алгоритмом закономерности. При определении возможностей распараллеливания учитываются информационные зависимости между функциями, определяемые множеством используемых и множеством изменяемых элементов моделей знаний. Метод анализирует информационные связи для каждой пары функций алгоритма при проверке возможности распараллеливания по задачам, а также для вызовов функций в циклах на разных итерациях при проверке возможности распараллеливания по данным. В процессе анализа проверяются необходимые и достаточные условия параллельного выполнения, сформулированные для систем с общей и распределенной памятью. Они уточняют условия Бернштейна, используемые в теории компиляторов и являющиеся достаточными, но не необходимыми. Метод определяет возможности параллельного выполнения функций для систем с общей памятью и для систем с распределенной памятью. При этом параллельное выполнение функций в системах с общей памятью более эффективно за счет отсутствия вызовов функции клонирования и объединения моделей знаний. Результатом работы предлагаемого метода является параллельная форма исходного алгоритма анализа данных. Она содержит вставки специальных функций высшего порядка, обеспечивающих параллельное выполнение функций алгоритма, удовлетворяющих необходимым и достаточным условиям. Для иллюстрации работы предложенного метода выполнено распараллеливание алгоритма классификации 1R. Определены функции алгоритма, которые могут быть распараллелены как по данным, так и по задачам. В качестве результата представлена параллельная форма алгоритма 1R с вставками функций распараллеливания для систем с общей памятью и для систем с распределенной памятью.
Abstract: The article describes the method for determining the possibility of parallel execution of data mining algorithm functions. The input parameters of the method are: a data mining algorithm represented as a composition of thread-safe functions, and a mining model represented as an array of unified element trees describing the patterns mined by the algorithm. When determining the possibilities of parallelization, the method takes into account information dependencies between functions, which are determined by a set of used and modifiable elements of a mining model. The method analyzes data connections for each pair of algorithm functions when testing the possibility of task parallelization, as well as for calling functions in loops for different iterations, while verifying the possibility of data parallelization. The analysis includes checking necessary and sufficient conditions for parallel execution for systems with shared and distributed memory. They extend the Bernstein conditions used in compiler theory and are sufficient, but not necessary. The method determines the possibilities of parallel execution of functions for shared memory systems and distributed memory systems. In this case, parallel performance of functions in shared memory systems is more efficient due to the lack of calls for the cloning function and combining of mining models. The result of the proposed method is the parallel form of the source data analysis algorithm. It contains insertions of special functions of higher order that provide parallel execution of algorithm functions that satisfy necessary and sufficient conditions. To illustrate the proposed method, the paper shows parallelizing 1R classification algorithm. It defines algorithm functions that can be paralleled, both by data and by tasks. The result is a parallel form of the 1R algorithm with parallelization function inserts for shared memory systems and distributed memory systems.
Ключевые слова: параллельные алгоритмы, распределенные системы, data mining, зависимость по данным
Keywords: parallel algorithms, distributed systems, data mining, data dependency
Просмотров: 6481

7. Рекомендательная система на основе интеллектуального анализа наукометрического профиля исследователя [№2 за 2018 год]
Авторы: Валько Д.В. (valkodv@inueco.ru) - Южно-Уральский институт управления и экономики, Южно-Уральский многопрофильный колледж (зав. лабораторией), кандидат экономических наук;
Аннотация: Сегодня научные результаты каждого исследователя могут быть представлены в различных наукометрических базах и системах. Нередко они имеют определенную популярность не в силу своей актуальности, а лишь благодаря глобальной доступности. В то же время качественные научные результаты могут оказаться вне поля зрения научного сообщества просто потому, что не размещены в той или иной популярной наукометрической системе. С точки зрения научного менеджмента такая ситуация девальвирует исследователя безотносительно качества и актуальности достигнутых им научных результатов. По мнению автора, формирование механизма выработки рекомендаций для отдельных исследователей, научных коллективов и их руководителей на всех уровнях менеджмента позволило бы обратить внимание на перспективные научные результаты и обоснованно аккумулировать необходимые ресурсы для включения таких результатов в популярные наукометрические системы. Разработка инструментария, оперирующего большими объемами открытых данных современных наукометрических систем, не может обойтись без методов интеллектуального анализа. В настоящей работе показано, что на основе алгоритма интеллектуального анализа взаимосвязей (Apriori), адаптированного к наукометрическим данным в системе Scopus, могут быть сформулированы некоторые наборы ассоциативных правил, пригодные для прогнозирования вероятных будущих научных результатов, и разработаны автоматизированные рекомендации по улучшению публикационной активности. Разработаны и предложены методический инструментарий анализа публикационной активности с применением интеллектуального анализа наукометрических данных, а также модульная архитектура и прототип программной системы, позволяющей на основе интеллектуального анализа наукометрических данных формировать публикационный рейтинг и индивидуальные рекомендации по улучшению публикационной активности автора. В статье показаны некоторые результаты экспериментов по оценке публикационного потенциала исследователей, аффилированных с Южно-Уральским государственным университетом.
Abstract: Nowadays scientific results can be represented in various scientometric bases and systems. They are often popular not because of their relevance, but due to global availability. In fact, scientific results may be out of the scope of a scientific community simply because they are not placed in a popular scientometric system. From scientific point of view, such situation devalues a researcher regardless of quality and relevance of his scientific results. According to the author, the development of recommendations for individual researchers, research teams and their managers at all levels of management would make it possible to pay attention to promising scientific results and reasonably accumulate necessary resources to include such results in popular scientometric systems. Development of tools that operate the big scientometric open data cannot be without data mining methods. The paper shows that based on the algorithm of intellectual analysis of interrelations (like apriori), which is adapted to scientometric data in the Scopus, it is possible to formulate certain sets of associative rules suitable for forecasting probable future scientific results. It is also possible to develop automated recommendations for improving publication activity. The paper proposes the developed methodical tools for analyzing publication and scientometric data using data mining methods. In addition, it describes a modular architecture and a prototype of a software system that allows forming a publication rating and individual recommendations for improving author's publication activity based on scientometric data mining. The paper shows some experimental results on assessing publication potential of researchers affiliated with the South Ural State University. The authors built necessary diagrams in the UML 2.0 notation describing that software system using Microsoft Visio modeling environment.
Ключевые слова: наукометрия, рекомендательная система, интеллектуальный анализ данных, публикационная активность
Keywords: scientometrics, recommendation system, data intelligent analysis, publication activity
Просмотров: 8250

8. Современные подходы к обучению интеллектуальных агентов в среде Atari [№2 за 2018 год]
Авторы: Коробов Д.А. (тroyalruby@yandex.ru) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (студент); Беляев С.А. (beliaev@nicetu.spb.ru) - Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: 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.
Abstract: The article describes the research and development of machine learning algorithms for the problem of training intelligent agents in the Atari environment. The environment is the game console Atari2600 emulation on OpenAI Gym platform. The main aims of the research are to describe and compare modern learning algorithms with reinforcement in a number of cases, to expose their advantages and drawbacks and to give suggestions in order to increase their effectiveness. The authors describe a mathematical model of the reinforcement learning task in terms of Markov Decision Process and form a system optimality criterion. In addition, they note the Atari environment properties. There is a description of an operation principle of existing solutions, as well as the tools used in them. The paper considers a basic Q-learning approach and its well-known modification that uses a neural network. It also presents the idea of the algorithm based on policy gradient. The paper gives a description of the approach of “actor-critic” algorithms and considers its asynchronous multithreaded version. All the described algorithms are presented in pseudocode. The authors propose a method of increasing the effectiveness of learning using feature extraction. The developed algorithm for feature vector generation is based on image recognition. The paper describes the steps of feature vector selection and its usage during the learning process. The described algorithms are implemented, and the experiment is conducted. A comparative analysis of the results gave conclusions on the efficiency of the algorithms. Finally, the authors propose some ideas for further increasing the speed and efficiency of training of intelligent agents.
Ключевые слова: atari, интеллектуальные агенты, обучение с подкреплением, q-обучение, градиент по стратегиям, асинхронный актор-критик, распознавание образов, выделение признаков
Keywords: atari, intellectual agents, time, reinforcem ent learnin, q-learning, policy gradient, asynchronous actor-critic, pattern recognition, feature matching
Просмотров: 9515

9. Метод автоматизированного формирования семантической модели базы данных диалоговой системы [№2 за 2018 год]
Авторы: Посевкин Р.В. (rus_posevkin@mail.ru) - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) (аспирант);
Аннотация: Работа посвящена проблеме интеллектуального анализа содержимого БД для формирования семантической модели. Для упрощения работы с программами на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты, активно внедряются голосовые ассистенты. По аналогии с голосовым ассистентом возможно внедрение диалоговой текстовой системы. Таким образом решается задача взаимодействия пользователя с программной системой использования более привычного естественного языка. Пользовательский интерфейс представляет собой систему программных решений, реализующих поиск, просмотр, получение и обработку информации из внешнего хранилища – БД. Естественно-языковой интерфейс является разновидностью пользовательского интерфейса, который принимает на вход и обрабатывает запросы на естественном языке, а также может использовать естественный язык для вывода найденной информации пользователю. Семантическая модель БД – важная компонента диалоговой системы. Данная модель описывает взаимосвязи и внутреннюю структуру БД. Формирование семантической модели БД вручную приводит к существенному увеличению временных и трудозатрат, стоимости разработки программной системы. Цель автора данной работы – автоматизация процесса формирования семантической модели БД диалоговой системы. Предлагаемый метод состоит в применении ряда подходов, позволяющих в автоматизированном режиме формировать семантическую модель существующей БД. Используя тезаурус предметной области, можно определить семантику, в значительной степени решив проблему многозначности при интерпретации текста. Применение паттернов позволяет выявить связи внутри БД. Анализ содержимого полей БД дает возможность определить характер и семантику хранимых данных, а указание локали – сократить время, необходимое для анализа содержимого БД.
Abstract: The paper considers the problem of intellectual database content analysis for creating a semantic database model. Voice assistants are created to simplify interaction with mobile devices such as smartphones and tablets. A text dialogue system is an analogue of this approach. As a result, user can interact with software using natural language. User interface is a set of software solutions that helps to search, review, obtain and process information from a database that is external storage. Natural language interface is a sort of user interface that accepts and processes natural language queries. This interface can also use natural language in output to show found information to a user. A semantic database model is an important part of the dialogue system. This model includes interconnections and internal structure of a database. Manual creating of a semantic database model significantly increases time and labour costs, as well as development cost of a software system. The main purpose of the article is automation of development of a dialogue system semantic database model. The proposed method uses a set of approaches to automated creating of an existing database semantic model. An object domain thesaurus helps to define semantics and solve the problem of polysemy in text processing. Patterns helps to extract interconnections in a database. The analysis of database field content allows determining data semantic and nature. Locale indication allows decreasing the time for a database content analysis.
Ключевые слова: обработка естественного языка, семантическая модель, пользовательский интерфейс, бд, диалоговая система
Keywords: natural language processing, semantic model, user interface, database, dialogue system
Просмотров: 8167

10. Система распараллеливания нагрузки на ресурсы ЭВМ [№2 за 2018 год]
Авторы: Пальчевский Е.В. (teelxp@inbox.ru) - Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (преподаватель); Халиков А.Р. (khalikov.albert.r@gmail.com) - Уфимский государственный авиационный технический университет (доцент), кандидат физико-математических наук;
Аннотация: Данная статья посвящена распараллеливанию нагрузки на физические ресурсы ЭВМ за счет алгоритма, основанного на цепях Маркова. Разработан аппаратно-программный модуль IDLP, предназначенный для распараллеливания вычислительных процессов на физические ресурсы вычислительного кластера. Показана нагрузочная зависимость физических ресурсов от запускаемых на вычислительном кластере задач. Обоснована целесообразность применения аппаратно-программного модуля IDLP. Созданный аппаратно-программный модуль позволяет эффективно справляться с переносами вычислительных процессов, а также предотвращает перегруженность системы. Одним из элементов модуля является интуитивно понятный веб-интерфейс, позволяющий удаленно управлять IDLP как со смартфона, так и с персонального компьютера. В статье описан функционал разработанного аппаратно-программного модуля: старт, стоп, перезапуск, установка значения нагрузки ядра. Показана схема данного модуля, на которой представлено также равномерное распределение (распараллеливание) вычислительных процессов по физическим и логическим ядрам ЭВМ с последующим снижением нагрузки на центральный процессор. В работе приведены результаты тестирования аппаратно-программного модуля, в ходе которого подтверждено снижение загруженности вычислительных ресурсов физического сервера. Как следствие – повышение производительности. Разработанное решение позволяет не только повысить производительность в 1,72 раза (на конкретном используемом оборудовании, в остальных случаях нагрузка может отличаться), но и параллельно запускать сложные и ресурсоемкие вычислительные процессы без нарушения работоспособности ЭВМ.
Abstract: The article is devoted to parallelization of the load on computer physical resources using an algorithm based on Markov chains. The IDLP hardware module (I distribute the load processes) is designed to parallelize computation processes to physical resources of a computing cluster. The paper shows load dependence of physical resources on the tasks being run on a computing cluster. It also substantiates the expediency of using the IDLP hardware-software module. The created hardware and software module allows efficiently handling transfers of computing processes and prevents system congestion. One of the module elements is a user-friendly interface that allows remote managing IDLP from both a smartphone and a personal computer. The load parallelization system consists of three stages. The first one is algorithm development, the second one is technical implementation, the third one is hardware-software module testing. At the first stage, the authors present the functional of the developed hardware and software module, which includes start, stop, restart, set the kernel load value. The paper presents the scheme of the developed hardware and software module. At the second stage, a source code fragment (in Python) is responsible for uniform distribution (parallelization) of computational processes on physical and logical computer cores, followed by decreasing load on a central processor. At the third stage, the authors test the hardware and software module. The testing confirmed the decrease in the workload of physical server computing resources, and, as a result, it led to increased productivity. The developed solution not only raises productivity by factor of 1.72 (on the equipment used; the load may differ in other cases), but also allows parallel running of complex and resource-intensive computing processes without disrupting computer performance.
Ключевые слова: распараллеливание, процесс, обработка данных, вычислительные кластеры, вычислительные процессы
Keywords: parallelization, process, data processing, clusters, computing process
Просмотров: 8852

| 1 | 2 | 3 | Следующая →