注释,注释: Объектом исследования являются процессы выбора оптимальной аппаратной архитектуры при организации ресурсоемких вычислений. Предметом исследования являются процессы решения оптимизационных задач генетическими алгоритмами на GPU и CPU архитектурах. Показано влияние выбора аппаратной архитектуры на процесс решения оптимизационной задачи: определены абсолютные и относительные зависимости замедления вычислительного процесса, при выборе нерациональной аппаратной архитектуры, от числа особей, обрабатываемых алгоритмом. Установлено, что для рассматриваемой задачи граница наиболее эффективной аппаратной конфигурации может находиться в диапазоне от 1000 до 5000 особей. По этой причине, размытость границы эффективной аппаратной конфигурации целесообразно описывать как множество пар «число особей- принадлежность к переходу» Метод исследования базируется на анализе результатов проведенного вычислительного эксперимента. Целью эксперимента является определение зависимостей времени выполнения генетического алгоритма (ГА) на GPU и CPU архитектурах от числа генерируемых особей (хромосом). Проведено сопоставление зависимостей минимального и максимального времени работы генетического алгоритма, выполняемого на GPU и CPU от числа особей. Показано, что при решении рассмотренной задачи минимальные и максимальные временные зависимости алгоритма, выполненного на GPU, близки к линейной функции; минимальные временные зависимости алгоритма, выполненного на СPU близки к линейной функции, а максимальные - к полиномиальной.

关键词: Оптимизация вычислений, генетический алгоритм, адаптация, центральный процессор, графический процессор, интеллектуальные системы, предпочтительная аппаратная архитектура, эволюция, многопоточность, моделирование

参考书目:
Fan Zhang, Zheng Li, Bingnan Wang, Maosheng Xiang, Wen Hong. Hybrid general-purpose computation on GPU (GPGPU) and computer graphics synthetic aperture radar simulation for complex scenes// International Journal of Physical Sciences Vol. 7(8), pp. 1224-1234, 16 February, 2012
Курейчик В.М. Особенности построения систем поддержки принятия решений// Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. № 7 (132). – С. 92-98.
Сапрыкин А.Н., Акинина К.Д., Сапрыкина Е.Н. Нахождение оптимального числа полезных особей в популяции и конвергируемых поколений генетического алгоритма оптимизации простых многоэкстремальных функций //Actualscience. 2016. Т. 2. № 11. – С. 168-169.
Агибалов О.И., Венцов Н.Н. Оценка зависимостей времени работы генетического алгоритма, выполняемого на CPU и GPU // Кибернетика и программирование. — 2017.-№ 6.-С.1-8. DOI: 10.25136/2306-4196.2017.6.24509. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_24509.html
Глушань В.М., Лаврик П.В. Распределенные САПР. Архитектура и возможности.-Старый Оскол: ТНТ, 2014

注释,注释: В данной работе рассматривается проблема автоматического распараллеливания C-программ (преимущественно вычислительного характера) с применением директив Cilk++, с помощью ограниченного набора которых может быть явно выражен параллелизм по задачам. Для решения данной проблемы формулируется концепция распознающих объектно-событийных моделей, потенциально способных к разбору и трансформации произвольных текстов. Данная концепция является развитием предложенной автором ранее теории объектно-событийных моделей, которые, в предельной постановке, эквивалентны расширенным машинам Тьюринга. Используется общий подход теории объектно-событийных моделей, утверждающей возможность описания произвольных алгоритмов с помощью указанных моделей. Предлагается технология анализа и трансформации как структурированных, так и неструктурированных текстов с применением распознающих объектно-событийных моделей. Предложена стратегия автоматического распараллеливания C-программ с применением директив Cilk++, основывающаяся на указанной технологии. На примере автоматического распараллеливания простой вычислительной программы получены данные об ускорении и эффективности распараллеливания. Утверждается, что разработанная технология может использоваться в составе системы порождения программ для распараллеливания сгенерированных программ.

关键词: автоматическое распараллеливание, язык C, расширение Cilk, объектно-событийные модели, распознавание алгоритма, трансформация алгоритма, система порождения программ, логическое программирование, параллелизм задач, параллельные вычисления

参考书目:
Шаповалов О.В., Андреев А.Е., Фоменков С.А. Разработка методов автоматизации распараллеливания программ для систем с общей памятью // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. №3 (164). С.24-35.
Клинов М.С., Крюков В.А. Автоматическое распараллеливание Фортран-программ. Отображение на кластер. // Труды международной научной конференции научной конференции "Параллельные вычислительные технологии" (ПаВТ'2009). Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. С.227-237.
Taherkhani A. Automatic Algorithm Recognition Based on Programming Schemas and Beacons: A Supervised Machine Learning Classification Approach [Электронный ресурс] // Doctoral Dissertation. Aalto University, 2013. 254 pp. URL: http://lib.tkk.fi/Diss/2013/isbn9789526049908/isbn9789526049908.pdf (дата обращения: 19.11.2018).
Трошина Е.Н., Чернов А.В. Инструментальная среда восстановления исходного кода программы-декомпилятор TyDec // Прикладная информатика. 2010. № 4 (28). С.73-97.
Пекунов В.В. Автоматизация параллельного программирования при моделировании м

注释,注释: Предметом исследования является сфера разработки программного обеспечения. Важной прикладной задачей является достоверное прогнозирование сроков разработки программного обеспечения. Однако отсутствие массива типовых работ по созданию программного обеспечения, время выполнения которых заранее определено регламентом или замерено с использованием хронометража, существенно затрудняет решение названной задачи. С учетом такой неопределенности создана математическая модель оценивания погрешностей прогнозирования сроков разработки программного обеспечения на основе нечёткой адаптивной системы, основанной на массиве продукционных правил, антецеденты и консеквенты которых представлены лингвистическими переменными. Методология исследования объединяет методы программной инженерии и методы нечеткого логического вывода с применением нечетких регуляторов на основе продукционных правил. Основным результатом исследования является модель оценивания погрешностей прогнозирования сроков разработки программного обеспечения на основе нечёткой адаптивной системы и результаты исследования ее потенциальной эффективности. Показано, что достоинствами разработанной модели являются: возможность получения оценки ошибки на основе экспертных оценок при отсутствии статистических данных; возможность корректировки модели в ходе выполнения проекта; устойчивость модели к разовым шумовым изменениям в результирующих значениях;возможность переноса модели в новый проект.

关键词: программная инженерия, разработка программ, время разработки программы, нечеткий регулятор, программное обеспечение, оценка времени программирования, продукционный логический вывод, затраты на программирование, сложность программного обеспечения, проект разработки программы

参考书目:
Каратыгин С.А., Дукин А.Н. Оценка сроков разработки программного обеспечения // Естественные и технические науки. 2009. № 4 (42). С. 350-354.
Голосовский М.С. Модель жизненного цикла разработки программного обеспечения в рамках научно-исследовательских работ // Автоматизация. Современные технологии. 2014. № 1. С. 43-46.
Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46-54.
Голосовский М.С. Информационно-логическая модель процесса разработки программного обеспечения // Программные системы и вычислительные методы. 2015. № 1. С. 59-68.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7 (приложение). 32 с.
Гольфанд И.Я., Хлебутин П.С. Оценка трудозатрат разработки программной компоненты // Труды ИСА РАН, Т.15, 2005.

注释,注释: In this paper, we present an extended stream processors texture generation model for displaying educational content in 3D virtual worlds. The model suggests conducting image-processing tasks on stream processors in order to reduce the load on CPU. The main objective of the paper is to provide the evaluation results of the suggested extended model based on a series of tests. The extension of the model consists of using fixed pipeline features of stream processors. The obtained results of performance evaluation confirm high efficiency and veracity of the generalized mathematical and programming models for image processing. High performance can be explained by specificity problem of generating educational content for virtual words because the source data for the synthesis of images and the data area for the resultant images are in the local memory of stream processors.

关键词: 3D virtual worlds, image processing, stream processors, educational content, vAcademia, performance evaluation, mathematical model, programming model, performance, image synthesis

参考书目:
C. Dede, "Immersive Interfaces for Engagement and Learning," Science, vol. 323(5910), 2009, pp. 66–69, doi:10.1126/science.1167311.
R. Mckerlich, M. Riis, T. Anderson, and B. Eastman, "Student Perceptions of Teaching Presence, Social Presence, and Cognitive Presence in a Virtual World," Journal of Online Learning and Teaching, vol. 7(3), 2011, pp. 324–336.
R. Marroquim and A. Maximo, "Introduction to GPU Programming with GLSL," in Tutorials of the XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2009, pp. 3-16, doi:10.1109/SIBGRAPI-Tutorials.2009.9.
K. Fatahalian and M. Houston, "A closer look at GPUs," Communications of the ACM, vol. 51(10), October 2008 2008, pp. 50–57, doi:10.1145/1400181.1400197.
D. B. Kirk and W.-m. W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. New York, USA: Morgan Kaufmann, 2012.
K. Fatahalian, "From Shader Code to a Teraflop: How a Shader Core Works," in Beyond Programmable Shading Course New York, NY, USA: ACM SIGGRAPH, 2010