Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2015 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Динамические структуры в реляционных базах данных [№2 за 2015 год]
Author: A.A. Poltavtsev
Просмотров: 7532
В разработке приложений для работы с базами данных есть ряд проблем. Основная причина проблем приложений баз данных лежит в неоптимизированных SQL-запросах и хранимых процедурах. Чтобы добиться хорошей производительности, нужно правильно составлять SQL-запросы, создавать (или удалять) дополнительные индексы, в определенных случаях денормализовывать базу данных, перекладывать часть логики на триггеры и хранимые процедуры. Необходимо поддерживать согласованными методы структурирования алгоритмов, методов структурирования использующихся в этих алгоритмах данных и методов структурирования (построения схем хранения) этих данных в базах данных, основанных на реляционной модели. Работа посвящена генерации и манипулированию в РСУБД структурами данных, чьи компоненты в языках программирования связаны явными указателями. Рассмотрена специфическая, относительно простая структура данных – линейный однонаправленный связный список.

12. Формирование представлений агента о предметной области в ситуации выбора [№2 за 2015 год]
Авторы: Виноградов Г.П., Шматов Г.П., Борзов Д.А.
Просмотров: 8978
Эффективность информационных технологий при управлении многоагентной системой в условиях неопределенности зависит от того, как агенты с их помощью формируют субъективные представления о свойствах ситуации вы-бора. Для формирования «правильного представления» агент (субъект) организует сбор информации для «снятия» различного рода неопределенностей и формирования гипотетической модели ситуации выбора. Цель данной работы – развитие методов моделирования, направленных на выявление психических стратегий конкретного агента путем анализа его поведения, речевых паттернов, невербальных реакций в ситуациях целеустремленного состояния, выбора и реализации способов действия. Это предполагает интерактивное взаимодействие исследователя и агента. В процессе взаимодействия выявляются специфичные когнитивные, лингвистические и поведенческие навыки, которые использует субъект в ситуациях выбора для достижения желаемых результатов. Они, в свою очередь, отражают систему ценностей, норм, способностей, убеждений и знаний, присущих конкретному субъекту. Эти структуры выражаются в процедурах формирования решений и реализации их в поведении, поэтому представляют интерес разработка математических моделей, учитывающих поведение агента, на основе теории нечетких систем и теории отношений и обоснование возможности применения нечетких мер для включения субъективных оценок в модель выбора. Выбранные авторами методы исследования: общая методология и методы системного анализа, аналитического моделирования, а также методы теорий множеств, активных систем, принятия решений, искусственного интеллекта, нечетких систем и нечеткого логического вывода, теории игр. В работе исследованы структура и виды представлений агента о ситуации целеустремленного состояния. Формализована модель выбора на основе субъективных представлений о реальности. Показано, что описание представлений средствами языка, которым располагает агент, образует модель, оценку которой он делает с помощью термов лингвистической переменной «убежденность в полезности». Такая оценка выражает уверенность агента в полезности модели-представления для перехода из одного целеустремленного состояния в другое. Показано, как изменяется эта оценка при поступлении новой информации. Для вычисления функций принадлежности предложено использовать композиционное правило Заде. Введены оценки для описания уровня убежденности и степени сомнения агента в полезности своих представлений. Показано, что для случая, когда агент оценивает свои представления набором параметров, в условиях неопределенности оценку качества представлений можно выполнить с помощью нечеткого интеграла. Такой прием позволил предложить алгоритм формирования определенного уровня убежденности агента в полезности его представлений. Описано применение в задачах медицинской диагностики.

13. Согласованное принятие решений в производственных системах изготовления наукоемких изделий [№2 за 2015 год]
Авторы: Бурдо Г.Б., Виноградов Г.П., Исаев А.А.
Просмотров: 8890
Особенности многономенклатурного производства наукоемких изделий обусловлены тем, что одновременно выполняется большое число заказов и при этом решаются задачи развития (эволюции) производства. Выполнение заказов должно осуществляться в русле некоторой концептуальной схемы, определяющей перспективные и тактические цели производства. Функционирование многономенклатурного производства происходит в условиях неопределенности, когда руководитель не может точно определить состояние внешней среды и, как следствие, испытывает трудности при выборе способа действия. Для снятия неопределенности при принятии решений используются субъективные оценки как ситуации, так и варианта решения, полученные на основе согласования мнений всех заинтересованных в выполнении заказа сторон. Такая проблема связана прежде всего с различием в восприятии ситуации выбора при выполнении заказов производственным персоналом структурных единиц производства. Для решения этой проблемы в качестве теоретической основы предложены информационная теория иерархических систем и теория активных систем. Однако разработка практически пригодных моделей принятия решения в иерархических системах, где в силу общности целей и интересов нет антагонистических противоречий, далека от завершения. По убеждению авторов, решение этой проблемы лежит в специфике современного наукоемкого производства, функционирующего в условиях риска, неопределенности и динамики как внешней, так и внутренней среды. В работе даны математическая постановка и описание задачи принятия согласованных решений, предполагающие, что агенты, управляющие своими подсистемами, на уровне своих представлений хорошо знают и чувствуют свои объекты управления, что позволяет им «проигрывать» производственные ситуации и оценивать полезность вариантов способов действия. Показаны модель и алгоритм принятия согласованных решений, и на основе их реализации представлен пример использования методики на базовом предприятии.

14. Архитектура интегрированной в облачную среду системы управления умным домом [№2 за 2015 год]
Автор: Николаев П.Л.
Просмотров: 10763
В статье описывается гибкая архитектура системы управления умным домом, интегрированной в облачную среду. Данная облачная среда предоставляет пользователям инфраструктуру для удаленного управления исполнительными устройствами и для мониторинга и обработки данных с различных датчиков, которые составляют систему умного дома. В работе приведены преимущества, которые получают конечные пользователи от интеграции своих умных домов в облако. Удаленное управление при этом возможно с мобильных и стационарных устройств либо через Интернет, либо через домашнюю локальную сеть. Представленная архитектура соответствует концепции «Интернет вещей». В статье приводится типовая архитектура аппаратной составляющей системы управления умным домом, со-стоящая из трех уровней автоматизации. Рассматривается предложенная автором аппаратная схема системы управления умным домом, интегрированной в облако, состоящая из пяти уровней авто матизации. Подробно описываются все компоненты системы управления умным домом (облачный сервер, домашний сервер, контроллер, устройства управления и конечное оборудование) и способы их взаимодействия между собой. Помимо аппаратной составляю-щей архитектуры системы управления умным домом, рассматривается и программная составляющая. Для взаимодействия устройств управления, облачного и домашнего серверов необходимо применение технологии веб-сервисов. После проведенного анализа выявлено, что предпочтительным вариантом является использование RESTful веб-сервиса: запрос и передача данных осуществляются в формате JSON через HTTP-запросы (GET и POST). В данной работе также приводится алгоритм выполнения функции удаленного управления умным домом.

15. Решение задачи прогнозирования с использованием нейронных сетей прямого распространения на примере построения прогноза роста курса акций [№2 за 2015 год]
Автор: Лесик И.А.
Просмотров: 16207
В статье рассматривается проблема прогнозирования курса акций с использованием нейронных сетей прямого распространения. В качестве основы для алгоритмов были использованы однослойный перцептрон (без скрытого слоя) и многослойный перцептрон (по Румельхарту). Реализованы метод обратного распространения ошибки для обучения сети, а также подбор оптимального значения параметра скорости обучения для алгоритмов. Приводятся условия сходимости алгоритмов (в смысле сходимости среднеквадратического значения к некоторой константе) и оценки асимптотической сложности для алгоритмов. Проведены испытание и анализ результатов прогнозирования с использованием временного ряда динамики изменения курса акций российской энергетической компании ОАО «Газпром». Традиционные методики оценки точности прогноза, основанные на измерении отклонения прогноза от реальных данных (например, вычисление средней абсолютной оценки в процентах (MAPE) или средней абсолютной ошибки (MSE)) не всегда позволяют адекватно оценить качество прогноза для динамики стоимости акций, которым свойственна высокая волатильность, поскольку для таких данных важнее определить, когда будет рост, а когда падение, а самое главное – трудно спрогнозировать скачки, отделяющие друг от друга стационарные периоды изменения стоимости. Поэтому в статье была использована методика оценки качества прогноза, альтернативная таким методикам, как подсчет MAPE и MSE. На основе результатов прогнозирования с использованием методики подсчета точности результатов прогнозирования и анализа графика прогноза делается вывод о возможности получения достоверных прогнозов роста курса акций с использованием нейронных сетей прямого распространения.

16. Программный комплекс для разработки облачных виртуальных сред [№2 за 2015 год]
Авторы: Грибова В.В., Федорищев Л.А.
Просмотров: 8626
В статье описывается реализация инструментального комплекса ИРВИС (Интернет-разработка виртуальных интерактивных сред), предназначенного для разработки виртуальных сред на основе облачной платформы IACPaaS (Intellectual Applications, Control and Platform as a Service). Описаны основные принципы: автоматизация процесса разработки, включение в процесс разработки специалистов разного профиля, программы – облачные сервисы. В соответствии с этими принципами сформулирован ряд требований к комплексу ИРВИС и методам его реализации. Представлены основные сервисы комплекса: структурный редактор, графический редактор и интерпретатор. Структурный редактор применяется для разработки декларативной модели виртуальной среды. Описано, каким образом структурный редактор был реализован как выходной сервис редактора IWE (Improved Web Editor) облачной плат-формы. Графический редактор предназначен для визуального формирования элементов модели виртуальной среды с последующим дополнением декларативного представления. В статье описан метод реализации графического редактора как клиент-серверного облачного сервиса платформы, описана технология использования мультиагентного подхода с применением системы сообщений в реализации данного сервиса. Последний из описанных сервисов, интерпретатор, предназначен для запуска и работы разработанных виртуальных сред, каждая из которых становится самостоятельным сервисом облачной платформы. Аналогично графическому редактору представлен метод реализации интерпретатора как клиент-серверного облачного сервиса платформы с использованием мультиагентного под-хода. Приведены примеры использования комплекса ИРВИС для создания облачных виртуальных сред: компьютерный обучающий тренажер по классическим методам офтальмологии, виртуальная химическая лаборатория, вирту-альный редактор городского района.

17. Исследование влияния профилирования памяти средствами библиотеки jemalloc на время выполнения многопоточных приложений [№2 за 2015 год]
Авторы: Иванов Е.Ю., Торопов А.В., Косяков М.С.
Просмотров: 8041
Для проведения экспериментов на основе популярных синтетических тестов реализовано многопоточное приложение, позволяющее варьировать различные параметры, связанные с выделением памяти. Предложен критерий для оценки результатов профилирования памяти. На примере системы алгоритмической торговли Tbricks показано, что синтетические тесты не обладают достаточной степенью адекватности для анализа влияния профилирования памяти на характеристики оперативности реального приложения. Установлено, что неактивное профилирование не влияет на рассматриваемые характеристики, в то время как при активном профилировании наблюдаемые значения зависят от интервала выборки и могут ухудшаться в несколько раз. Проведен анализ исходного кода библиотеки jemalloc, отве-чающего за профилирование памяти, что помогло определить сбор стеков как основную причину накладных расхо-дов при профилировании. Выполнено сравнение рассматриваемых характеристик оперативности при использовании библиотек для сбора стеков libunwind и prof-libgcc: результаты экспериментов, выполненных с использованием би б-лиотеки для сбора стеков libunwind, в среднем на 20 % хуже, чем при использовании библиотеки prof-libgcc. На ос-нове проведенных экспериментов авторами рекомендован интервал выборки, при котором результаты профилирова-ния содержат информацию не менее чем о 90 % всей выделенной памяти. При этом увеличение времени выполнения приложения с высокой степенью параллелизма составляет порядка 5 % по сравнению с отключенным профилированием, что позволяет анализировать выделение памяти в приложениях в процессе их работы в промышленных условиях.

18. Метод ограничений верифицируемых моделей [№2 за 2015 год]
Авторы: Кораблин Ю.П., Шипов А.А.
Просмотров: 10010
Программные системы с каждым днем становятся все более сложными и комплексными, поэтому необходимо наличие таких инструментов, которые позволяли бы относительно легко выполнять проверку их работы на соответствие заданным спецификациям, особенно, когда речь идет о больших и распределенных программных системах. В данной статье предлагается новая методика, представляющая собой отдельный этап процесса верификации систем подобного рода и позволяющая сделать верификацию в целом более эффективной. Поскольку методика – это от-дельный этап верификации для метода Model Checking или метода проверки на моделях и может быть с легкостью автоматизирована, ее внедрение в уже существующую технологию не является сложной задачей. В основе работы метода лежит принцип, согласно которому модели всех систем содержат избыточные вычисли-тельные последовательности, их анализ при проверке конкретных свойств системы необязателен и не оказывает влияния на конечный результат. Исключение данных вычислительных последовательностей из исходной модели пе-ред верификацией заданных свойств и является основной задачей метода. В статье дано подробное описание предлагаемого метода, а также выполнена оценка его эффективности. Теоретический материал подкреплен рядом наглядных примеров работы метода, в частности, примером для распределен-ной программной системы. Авторы полагают, что использование данного метода позволит существенно сократить число анализируемых при верификации вычислительных последовательностей для модели заданной системы и тем самым повысить производительность этого процесса.

19. Разработка формальной модели процесса поиска решения по модифицированному алгоритму Rete для нечетких экспертных систем [№2 за 2015 год]
Авторы: Зо Мин Тайк, Михайлов И.С.
Просмотров: 7546
Рассматриваются основные понятия нечетких продукционных экспертных систем. Данный тип экспертных систем базируется на наборе правил, представленном в терминах лингвистических переменных. Предлагается разработанная модификация алгоритма Rete для нечеткой базы правил, позволяющая формулировать правила и заключения на ограниченном естественном языке и обеспечивающая ускорение процесса работы системы за счет однократного вычисления одинаковых условий в различных правилах. Приводится созданная формальная модель дерева решений модифицированного алгоритма Rete для нечеткой продукционной базы знаний. Модель состоит из множеств вершин-условий, вершин-следствий, отношений между вершинами и отношений для описания правил нечеткой экспертной системы. Граф модификации алгоритма Rete формируется таким образом, что в каждом случае проверяется не точное значение условия правила, а значения лингвистических переменных в данном правиле. Предложенный алгоритм обрабатывает правила нечеткой базы правил и преобразует их в формат формальной модели дерева решений модифицированного алгоритма Rete. Модификация алгоритма Rete отличается от классического алгоритма тем, что он применяется для нечетких переменных. Поэтому на каждом этапе работы алгоритма выполняется построение не-четких оценок истинности вершин дерева решений с помощью нечетких операторов, что позволяет формулировать условия и следствия в базе правил, а также результаты работы алгоритма поиска решения на ограниченном естественном языке. Одинаковые условия объединяются и при построении дерева решений, что обеспечивает ускорение обработки дерева решений по сравнению с последовательным просмотром правил экспертной системы.

20. Экспертная система мониторинга технологического процесса [№2 за 2015 год]
Авторы: Буров А.Н., Калабин А.Л., Козлов А.В., Пакшвер Э.А.
Просмотров: 12927
В статье рассматривается экспертная система, предназначенная для помощи в обработке и анализе данных технологам, работающим с процессами производства полиакрильного волокна или нити. Экспертная система является частью разработанной ранее системы мониторинга технологических процессов. Система мониторинга предназначена для сбора, хранения и обработки данных о состоянии параметров технологического процесса. Экспертная система позволяет автоматически анализировать накопленные данные и состоит из двух частей: блока формирования правил и блока использования правил. Блок формирования правил дает возможность технологу-эксперту совместно с инженером по знаниям создавать правила и сохранять их в базу правил. Это позволяет накапливать опыт и знания эксперта по ведению технологического процесса. Каждое правило состоит из набора логических выводов (условий ЕСЛИ – ТО). Левая сторона (ЕСЛИ) включает в себя предикаты логического вывода, которые могут быть различного типа, а именно: параметры технологического процесса, функции (действия) и факты которых влияют на результат логического вывода. Правая часть (ТО) представляет собой новый факт, который экспертная система получает в ходе своей работы и может использовать для дальнейших рассуждений. Система позволяет создавать сложные правила, которые могут зависеть от других. Блок использования правил предназначен для эксплуатационных технологов, которые могут применить некоторое правило к данным и получить конкретные рекомендации к дальнейшим действиям в зависимости от результата. В статье описываются общая архитектура программной системы, ее место в системе мониторинга и организация взаимодействия с другими модулями системы. Рассматривается алгоритм работы системы на примере оценки корреляции между параметрами.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая → ►