Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.94.150.98
    [SESS_TIME] => 1711641437
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => a73cfeb675e6783318a7e597bdf298ca
    [UNIQUE_KEY] => b601c8bf2ccfe04fe7adfe487e5738cf
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2018 год, номер 1

МАСШТАБИРУЕМОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ПОИСКА ГЛОБАЛЬНЫХ МИНИМУМОВ МНОГОЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ

И.В. Бычков1, Г.А. Опарин1, А.Н. Черных2, А.Г. Феоктистов1, С.А. Горский1, Р. Рауль2
1Институт динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова СО РАН, 664033, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134, а/я 29
bychkov@icc.ru
2Centro de investigación Cientifica y de educatión Superior de Ensenada, Baja California, 22860, Mexico, Ensenada, Ensenada-Tijuana Highway, 3918, postbox 360
chernykh@cicese.mx
Ключевые слова: распределённые вычисления, масштабируемое приложение, многоэкстремальные функции, distributed computations, scalable application, multiextremal functions
Страницы: 98-105
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Рассмотрена актуальная проблема обеспечения масштабируемости вычислений при решении многоэкстремальных задач, возникающих в различных областях научных исследований, включая обработку изображений. Предложен подход к разработке масштабируемого приложения Градиент для решения задачи глобальной оптимизации многоэкстремальных функций с помощью метода мультистарта в инструментальном комплексе Orlando. Реализован дополнительный этап вычислений в схеме решения задачи, позволяющий осуществить декомпозицию задачи с учётом производительности вычислительных ресурсов и тем самым обеспечить минимизацию времени её решения по сравнению с классическим методом мультистарта. Разработаны специальные агенты системы метамониторинга для измерения производительности ресурсов относительно решаемой задачи.

DOI: 10.15372/AUT20180113