ПАРАЛЕЛЬНИЙ АЛГОРИТМ СИНТЕЗУ ЕМПІРИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМАЛЬНОЇ СКЛАДНОСТІ НА ЗАСАДАХ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ
Ключові слова:
система, ген, хромосома, критерій пристосування, розмірність задачі, система рівнянь, програмна реалізація, прискорення, ефективність.Анотація
Успішна реалізація індуктивного методу самоорганізації моделей можлива лише у тому випадку, коли число вхідних величин і степінь полінома невеликі числа. Цей недолік індуктивного методу самоорганізації моделей у значній мірі вдається усунути, якщо математичну модель будувати з використанням методу, який ґрунтується на ідеях генетичних алгоритмів. Розроблений метод значно розширює клас емпіричних моделей і дозволяє синтезувати моделі оптимальної складності спираючись на зовнішній критерій відбору моделей. У той же час зі збільшення розмірності задачі синтезу емпіричних моделей зростають затрати машинного часу на їх програмну реалізацію. Тому актуальною науковою задачею є зменшення затрат машинного часу, що дозволить синтезувати емпіричні моделі високої розмірності. Одним із шляхів розв’язання поставленої задачі – розпаралелення алгоритму синтезу моделей оптимальної складності. Аналіз алгоритму побудови емпіричних моделей оптимальної складності показав, що найбільш затратними операціями є розв’язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь та обчислення виходу системи. Ці операції виконуються багаторазово. Для зменшення затрат машинного часу розроблені паралельні алгоритми та визначені їх характеристики – прискорення та ефективність.
Завантаження
Посилання
2. Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем / А. Г. Ивахненко. – К.: Наукова думка, 1981. – 286 с.
3. Ивахненко А. Г. Справочник по типовым программам моделирования / А. Г. Ивахненко, Ю. В. Коппа, В. С. Степашко и др. – К.: Техніка, 1980. – 180 с.
4. Івахненко О. Г. Передбачення випадкових процесів / О. Г. Іваненко, В. Г. Лапа. – К.: Наукова думка, 1969. – 420 с.
5. Горбійчук М. І. Індуктивний метод побудови математичних моделей газоперекачувальних агрегатів природного газу / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, Я. І. Заячук // Нафтова і газова промисловість. – 2008. – № 5. – С. 32 – 35.
6. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2004. – 452 с.
7. Горбійчук М. І. Метод синтезу математичних моделей на засадах генетичних алгоритмів / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, О. Б. Василенко, І. В. Щупак // Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ. – 2009. – № 4 (33). – С. 72-79.
8. Оленев Н. Н. Параллельное программирование в MatLab и его приложение / Н. Н. Оленев, Р. В. Печенкин, А. М. Чернецов. – М.: ВЦ РАН, 2007. – 120 с.
9. Вержбицкий В. М. Основы численных методов: учебник для вузов / В. М. Вержбицкий. – М.: Высшая школа, 2002. – 840 с.
10. Ортега Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем / Дж. Ортега; пер. с англ. Х. Д. Икрамова, И. Е. Капорина под ред. Х. Д. Икрамова. – М.: Мир, 1991. – 367 с.
.png)
