Повнотекстовий пошук
Пошуковий запит: (<.>AT=Stepashko Recurrent-and-parallel GMDH Algorithms for$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 1
|
1. |
Stepashko V. S. Recurrent-and-Parallel GMDH Algorithms for High-Performance Computing [Електронний ресурс] / V. S. Stepashko, S. N. Yefimenko, A. V. Pavlov // Control systems & computers. - 2019. - № 3. - С. 38–51. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/USM_2019_3_6 Індуктивне моделювання є процесом побудови математичних моделей об'єктів, процесів і систем на основі статистичних даних. Метод групового врахування аргументів (МГУА) є одним із найбільш ефективних методів обчислювального інтелекту. Процес побудови моделей на основі МГУА базується на принципах послідовного ускладнення структур моделей, "зовнішнього доповнення" та неостаточних рішень. Все різноманіття алгоритмів МГУА, виходячи з особливостей процесу генерації структур моделей, можна розділити на перебірні та ітераційні алгоритми. Мета роботи - розроблення методів розпаралелювання обчислень у перебірному алгоритмі COMBI та узагальненому релаксаційному ітераційному алгоритмі GRIA і визначенні обчислювальної ефективності розпаралелювання. Описано розроблені принципи розпаралелювання операцій у комбінаторному алгоритмі COMBI МГУА з рекурентним оцінюванням параметрів моделей. При розпаралелюванні використано схеми обчислень зі стандартним генератором двійкових чисел і з послідовним ускладненням структур моделей, згідно з якими кожен процесор автономно обчислює початковий двійковий структурний вектор і кількість моделей, які він будуватиме. Також гарантується неповторюваність структур у різних процесорах. Завдяки цьому значно підвищується ефективність розпаралелювання, оскільки немає втрат часу на міжпроцесорну взаємодію. Схема розпаралелювання з послідовним ускладненням структур моделей надає можливість частково розв'язувати задачу повного перебору у випадку, коли кількість аргументів для перебору перевищує можливості алгоритму зі стандартним двійковим генератором, і повний перебір доцільно виконувати не серед усіх можливих моделей, а лише моделей обмеженої складності. Описано принцип розпаралелювання обчислень у комбінаторному алгоритмі COMBI МГУА з рекурентним оцінюванням параметрів моделей для побудови дискретних прогнозних моделей динаміки складних багатовимірних взаємозв'язаних процесів. Описано принципи та схеми розпаралелювання обчислень в узагальненому релаксаційному ітераційному алгоритмі МГУА GRIA, які надають можливість збільшити швидкість роботи алгоритму пропорційно кількості обчислювачів при максимальному (майже рівномірному) їх завантаженні. Виконано дослідження ефективності різних схем розпаралелювання обчислень в алгоритмі COMBI та GRIA за допомогою обчислювальних експериментів на персональному комп'ютері та кластерному багатопроцесорному комплексі. Як свідчать експерименти з тестування програмних засобів збільшується лінійно з додаванням нового обчислювального елемента (процесора чи ядра процесора). Розроблені схеми надають можливість істотно підвищити ефективність алгоритмів МГУА шляхом виконання рекурентно-паралельних обчислень (РПО). Враховуючи особливості алгоритмів МГУА та схеми паралельних обчислень, розроблено концепцію інтелектуальної інформаційної технології індуктивного моделювання на основі РПО. Така технологія при побудові моделей в автоматичному режимі враховує кількість аргументів, кількість доступних обчислювальних ресурсів і встановлені користувачем обмеження на час моделювання. Розроблено технологію високопродуктивних паралельних обчислень у задачах індуктивного моделювання на основі перебірних та ітераційних алгоритмів МГУА з рекурентним оцінюванням параметрів моделей. Запропоновано концепцію інтелектуальної інформаційної технології індуктивного моделювання складних процесів на основі РПО.
|
|
|