Управление распределёнными вычислительными средами с использованием проекционных и беспроекционных алгоритмов
DOI:
https://doi.org/10.18503/2222-9396-2018-8-1-30-37Ключевые слова:
проекционные алгоритмы, беспроекционные алгоритмы, стохастическая аппроксимация, распределённая вычислительная среда, алгоритм Назина-ПознякаАннотация
Предлагается подход для управления вычислительными средами, который предполагает использование проекционных и беспроекционных алгоритмов стохастической аппроксимации. Приводится описание разработанных алгоритмов для реализации одного шага оптимизации с использованием рекуррентных последовательностей. Первый из представленных алгоритмов отличается от существующих использованием соседних вариантов, второй – предполагает выбор доминирующего варианта. Представленные алгоритмы реализуются в рамках программного комплекса поддержки принятия решений. Результаты вычислительных экспериментов с программным комплексом показали, что применение разработанного алгоритма позволяет достичь уменьшения предельных значений средних текущих потерь информации.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Массобрио Р., Несмачнов С., Черных А., Аветисян А., Радчен-ко Г. Применение облачных вычислений для анализа данных большого объёма в умных городах // Труды Института системного программирования РАН. 2016. Т. 28. № 6. С. 121-140. doi: 10.15514/ISPRAS-2016-28(6)-9.
2. Аверина Л.М., матушкина Н.А., Лаврикова Ю.Г. Переход транспортного комплекса региона на инновационный путь развития // Экономика региона. 2010. № 4. С. 102-110. doi: 10.17059/2010-4-11.
3. Бойкова М.В., Ильина И.Н., Салазкина М.Г. Будущее городов: города как агенты глобализации и инноваций // Форсайт. 2011. Т. 5. № 4. С. 32-48.
4. Цветков В.А. Основные направления модернизации отечественной экономики // Экономика региона. 2011. № 2. С. 37-40. doi: 10.17059/2011-2-4.
5. Агафонов А.А., Мясников В.В. Оценка и прогнозирование параметров транспортных потоков с использованием композиции методов машинного обучения и моделей прогнозирования временных рядов // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 3. С. 539-549.
6. Лахно В.А. Модель интеллектуальной системы управления городскими автобусными перевозками // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2016. Т. 37. № 2. С. 119-127.
7. Майоров В.И., Севрюгин В.Е. Зарубежный опыт разработки целевых комплексных программ по обеспечению безопасности участников дорожного движения // Всероссийский криминологический журнал. 2015. Т. 9. № 4. С. 766-776. doi: 10.17150/1996-7756.2015.9(4).766-776.
8. Хаханов В.И., Чумаченко С.В., Литвинов Е.И., Мищенко А.С. Развитие киберпространства и информационная безопасность // Радиоэлектроника, информатика, управление. 2013. Т. 28. № 1. С. 151-157.
9. Назин А.В. О повышении эффективности автоматных алгоритмов адаптивного выбора вариантов // Адаптация и обучение в системах управления и принятия решений / Медведев А.В. Новосибирск: Наука, 1982. С. 40-46.
10. Назин А.В., Позняк А.С. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы. Наука, 1986. 288 c.
11. Скаткова Н.А. Гарантоспособные технологии реконфигурации автоматизированных транспортно-производственных систем // Радиоэлектронные и компьютерные системы. 2008. Т. 33. № 6. С. 52-57.
12. Воронин Д.Ю. Обеспечение высокой терминальной готовности на основе информационных технологий распределения ресурсов // Вестник СевНТУ. 2011. № 114. С. 100-105.
13. Большаков А.В., Кузенков О.А., Зорин В.А. Метод адаптации для задач с безусловной минимизацией средних потерь // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2007. № 6. С. 147-152.
14. Ткаченко К.С. Адаптивное управление распределённой средой на базе имитационной модели GRID-системы // Вестник СевНТУ. 2012. № 125. С. 103-106.
15. Ткаченко К.С. Программная система адаптивного принятия решений при априорной неопределённости входных данных // Вестник СевНТУ. 2012. № 131. С. 78-81.
16. Ткаченко К.С. Проекционный алгоритм стохастической аппроксимации с использованием соседних вариантов для оптимизации управления выбором управляющих воздействий // Сборник научных трудов Кировоградского национального технического университета. 2013. № 26. С. 301-305.
17. Ткаченко К.С. Алгоритм доминирующего выбора вариантов для принятия решений в условиях вирусной атаки // Вестник СевНТУ. 2014. № 154. С. 114-117.
18. Распределённая среда обработки данных [Электронный ресурс]. URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/fin_enc/28263 (дата обращения: 11.01.2016).
19. DCE Distributed File System [Электронный ресурс]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/DCE_Distributed_File_System (дата обращения: 11.01.2016).
20. Вьюкова Н.И. Продукты Informix и распределённые вычисления [Электронный ресурс]. URL: https://www.osp.ru/data/www2/dbms/1995/04/07.htm (дата обращения: 11.01.2016).
21. Платунова С.М. Методы проектирования фрагментов компьютерной сети. СПб.: НИУ ИТМО, 2012. 51 c.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2018 Ткаченко Кирилл
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
