Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО
Сысоев, Александр Владимирович
05.13.18
Кандидатская
2011
Нижний Новгород
150 с. : ил.
Стоимость:
499 руб.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНООПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ
1Л. Математическая модель объекта глобально-оптимального выбора
1ЛЛ. Модель объекта
1Л .2. Функциональные ограничения
1Л .3. Частичная вычислимость функционалов задачи
1Л .4. Векторный критерий эффективности
1Л. 5. Понятие оптимального решения
1Л.6. Область применимости
1Л .7. Необходимость параллельных вычислений при решении задач
рационального выбора
1.2. Пример задачи. Оптимизация профиля колеса для рельсовых видов транспорта
1.2Л. Содержательная постановка задачи
1.2.2. Математическая модель
1.3. Параллельные вычисления в методах решения многомерных задач условной глобальной оптимизации с невыпуклыми ограничениями
1.3.1. Сведение многокритериальной задачи к семейству однокритериальных задач
1.3.2. Сведение многомерной задачи к семейству одномерных задач -многошаговая схема
1.3.3. Сведение многомерной задачи к семейству одномерных задач -редукция размерности на основе кривых Пеано
1.3.4. Параллелизм на основе множественной развертки
1.3.5. Модифицированная множественная развертка
1.3.6. Характеристическая представимость методов
1.4. Информационно-статистические алгоритмы глобального поиска и
ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
2. ИНФОРМАЦИОННО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА
ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ГЛОБАЛЬНОГО ПОИСКА
2.1. Моделирование процесса параллельного глобального поиска
2.1.1. Модель объекта исследований
2.1.2. Поисковая информация и оптимизационные данные
2.1.3. Общая схема процесса глобального поиска
2.1.4. Параллельные вычисления в процессе глобального поиска
2.2. Моделирование информационного обеспечения методов параллельного глобального поиска
2.2.1. Скаляризация ВЕКТОРНОГО КРИТЕРИЯ
2.2.2. Учет ограничений
2.2.3. Редукция размерности
2.2.4. Параллельные вычисления в методах глобального поиска
2.3. Моделирование информационного обеспечения процесса параллельного глобального поиска
2.3.1. Информационная модель состояния поиска
2.3.2. Структуры представления оптимизационных данных
2.4. Методы снижения вычислительной трудоемкости процесса глобального ПОИСКА
2.4.1. Блочное представление матрицы состояния поиска
2.4.2. Информационная поддержка решающих правил алгоритмов глобального поиска
2.4.3. Система страничной организации памяти
2.4.4. Выбор структуры хранения поисковых данных
2.4.5. Параллельные вычисления при информационном обеспечении процесса глобального поиска
2.5. Общая схема процесса параллельного глобального поиска
3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ
ВЫЧИСЛЕНИЙ В ЗАДАЧАХ ГЛОБАЛЬНО-ОПТИМАЛЬНОГО ВЫБОРА
3.1. Принципы организации программного комплекса
3.1.1. Назначение и основыые задачи
3.1.2. Высокоуровневая архитектура программного комплекса
3.1.3. Программные компоненты системного уровня
3.1.4. Программные компоненты прикладного уровня
3.1.5. Последовательный и параллельный режимы работы
3.1.6. Способы постановки задачи оптимизации
3.1.7. Использование чисел расширенной точности
3.1.8. Эффективность программного комплекса
3.1.9. Требования к аппаратному и программному окружению
3.2. Реализация программного комплекса
3.2.1. Общие принципы реализации программного комплекса
3.2.2. Системный уровень - библиотека классов
3.2.3. Принципы реализации параллельного индексного метода
3.2.4. Прикладной уровень - консольный решатель
3.2.5. Прикладной уровень-решатель в виде динамически подключаемой библиотеки
3.2.6. Прикладной уровень - решатель в виде оконного приложения
4. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
4Л. Методика применения программного комплекса
4.1.1. Создание постановки задачи в виде динамически подключаемой
БИБЛИОТЕКИ
4.1.2. Запуск консольного решателя
4.1.3. Постановка задачи в системе управления кластером Microsoft НРС Server 2008
4.1.4. Постановка задачи в GUI-решателе
4.1.5. Эффективность использования чисел расширенной точности
4.1.6. Схемы оценки ускорения при решении задач оптимизации
4.2. Решение тестовых задач
4.2.1. Примеры решения задач безусловной оптимизации
4.2.2. Пример решения задачи условной оптимизации
4.3. Решение прикладных задач
4.3.1. Задача идентификации параметров в модели экономики
4.3.2. Оптимизация профиля колеса для рельсовых видов транспорта
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АКТ ВНЕДРЕНИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ФРАГМЕНТЫ ИСХОДНЫХ ТЕКСТОВ ПРОГРАММНОГО
КОМПЛЕКСА
и сопоставить им значения г,- = £у(х(), у = у(хг), 1 < i < к, вычисленные в этих точках; точки х0 = 0 и х4+1 = 1 введены дополнительно (значения г0 и не определены) для удобства последующих обозначений.
Правило 2. Определяются множества
/у(г)={/,0<£ + 1:у = у(х(.)},-2<у<ш + у (1-52)
номеров всех точек х„ являющихся прообразами при одной и той же развертке с номером / и при одном и том же значении г и имеющих одинаковое значение индекса, равное у. Граничные точки интерпретируются как имеющие индексы -2 и для них строится множество 1.2=
Строится объединение /у = и и/,(/,г)
Г=1
и вычисляется максимальное значение индекса у* = шах {у.: 0 < г < к +1}.
Правило 3. Вычисляются максимальные абсолютные значения относительных первых разностей
Я (Л 7) = тах {|г/ “ | О, “ )"1/# : и (е /„ (/, г), г > г1}, (1.53)
где -1<ул + у. В случае, когда ру{1,т)-0 или множество /у(/,г) содержит менее двух элементов, принимается, что д,(/,г) = 1.
Правило 4. Для всех непустых множеств /у -1 < у < т + у определяются величины
. [О, у < у*
. , . , (1.54)
[тт{г(аб/,},у
То есть гу-0, если существуют точки х,-, 1 < г < к, имеющие индекс больший, чем у.
Правило 5. Для каждого интервала (х,_],х,), 1 < г < к+ 1 вычисляется характеристика
Название работы | Автор | Дата защиты |
---|---|---|
Оценивание качества обслуживания коммуникационных систем с использованием теории больших уклонений и регенеративного анализа | Жукова Ксения Алексеевна | 2018 |
Развитие моделей поведения ядерного топлива в условиях повышенного выгорания, переходных режимов и при пенальном контроле герметичности оболочек твэлов | Зборовский, Вадим Гарольдович | 2012 |
Прогностическое моделирование задач и принципов оптимизации налогообложения | Гречаный, Сергей Анатольевич | 2009 |