Файл: Контрольная работа по дисциплине Технологии цифровой обработки информации.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 05.12.2023
Просмотров: 60
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
время его работы. Такой исход является неудовлетворительным для случая функционирования РСАПР, ввиду соблюдения критерия быстродействия.
В связи с этим, авторы предлагают метод, позволяющий учитывать специфику структур параллельных алгоритмов, тем самым, сократить количество потенциальных узлов для размещения вычислительной нагрузки. В основе данного метода лежит модель онтологии, позволяющая формально описать знания о структурах параллельных популяционных алгоритмах и способах их разбиения. Наряду с информацией о ресурсах потенциальных для размещения узлов происходит усечение множества узлов-кандидатов для переноса вычислительной нагрузки. Концепция предложенного метода изображена на рисунке. 5.
Рисунок 5 — Концепция метода формирования ограничений в задаче переноса вычислительной нагрузки
Идея формирования ограничений на множество узлов-кандидатов для переноса вычислительной нагрузки заключается в проведении процедуры онтологического анализа и использовании сведений об узлах-кандидатах для переноса вычислительной нагрузки. К сведениям о ресурсах узлов- кандидатов относятся загруженность узла, его производительность, удаленность от узла-лидера, находящегося в «облаке» и отвечающего за перенос вычислительной нагрузки.
Согласно предложенному методу, исходные данные популяционного параллельного алгоритма, позволяющие учесть его специфику информационных обменов, происходящих на уровне процессов, могу быть описаны в модели онтологии.
Для реализации предложенного онтологического подхода
к формированию ограничений в задаче переноса вычислительной нагрузки необходимо принять следующие допущения:
Заключение
В работе предложен метод поддержки функционирования распределенных САПР в среде «туманных» вычислений. Рассмотрены формальные постановки задачи переноса вычислительной нагрузки. Обозначены их недостатки в рамках функционирования РСАПР в «туманной» среде с учетом критерия быстродействия. Проведенный анализ популяционных алгоритмов и моделей их распараллеливания выявил наличие характерных особенностей, заключающихся в объемах и частоте информационных обменов между процессами, присущие каждой модели. Разработана модель онтологии, содержащая формализованные знания о структуре рассмотренных алгоритмов. На основании этих знаний, узлы, потенциально подходящие для размещения с точки зрения имеющихся ресурсов, но, не отвечающие требованиям специфики информационных обменов между процессами, не рассматриваются в качестве кандидатов для размещения вычислительной нагрузки. Таким образом, множество узлов для проведения процедуры моделирования размещения сокращается. Соответственно, сокращается общее время решения задачи переноса вычислительной нагрузки в РСАПР.
Список использованной литературы
В связи с этим, авторы предлагают метод, позволяющий учитывать специфику структур параллельных алгоритмов, тем самым, сократить количество потенциальных узлов для размещения вычислительной нагрузки. В основе данного метода лежит модель онтологии, позволяющая формально описать знания о структурах параллельных популяционных алгоритмах и способах их разбиения. Наряду с информацией о ресурсах потенциальных для размещения узлов происходит усечение множества узлов-кандидатов для переноса вычислительной нагрузки. Концепция предложенного метода изображена на рисунке. 5.
Рисунок 5 — Концепция метода формирования ограничений в задаче переноса вычислительной нагрузки
Идея формирования ограничений на множество узлов-кандидатов для переноса вычислительной нагрузки заключается в проведении процедуры онтологического анализа и использовании сведений об узлах-кандидатах для переноса вычислительной нагрузки. К сведениям о ресурсах узлов- кандидатов относятся загруженность узла, его производительность, удаленность от узла-лидера, находящегося в «облаке» и отвечающего за перенос вычислительной нагрузки.
Согласно предложенному методу, исходные данные популяционного параллельного алгоритма, позволяющие учесть его специфику информационных обменов, происходящих на уровне процессов, могу быть описаны в модели онтологии.
Для реализации предложенного онтологического подхода
к формированию ограничений в задаче переноса вычислительной нагрузки необходимо принять следующие допущения:
-
каждый узел «туманного» слоя обладает информацией о структуре используемого алгоритма; -
множество узлов «туманного» слоя достаточно большое, но ограниченное; -
существует конечное множество способов разбиения параллельных алгоритмов, используемых для решения NP-сложной задачи в РС и оно может быть описано в видео онтологии.
Заключение
В работе предложен метод поддержки функционирования распределенных САПР в среде «туманных» вычислений. Рассмотрены формальные постановки задачи переноса вычислительной нагрузки. Обозначены их недостатки в рамках функционирования РСАПР в «туманной» среде с учетом критерия быстродействия. Проведенный анализ популяционных алгоритмов и моделей их распараллеливания выявил наличие характерных особенностей, заключающихся в объемах и частоте информационных обменов между процессами, присущие каждой модели. Разработана модель онтологии, содержащая формализованные знания о структуре рассмотренных алгоритмов. На основании этих знаний, узлы, потенциально подходящие для размещения с точки зрения имеющихся ресурсов, но, не отвечающие требованиям специфики информационных обменов между процессами, не рассматриваются в качестве кандидатов для размещения вычислительной нагрузки. Таким образом, множество узлов для проведения процедуры моделирования размещения сокращается. Соответственно, сокращается общее время решения задачи переноса вычислительной нагрузки в РСАПР.
Список использованной литературы
-
Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Муромцев Д. И. Инженерия знаний. Модели и методы: Учебник. — СПб.: Издательство «Лань», 2016. -
Глушань В. М., Лаврик П.В. Распределенные САПР. Архитектура и возможности. – Старый Оскол: ТНТ, 2015. -
Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учеб. пособие. – М.: ИнтернетУниверситет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. -
Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б., Боровикова О.И. Технология создания тематических интеллектуальных научных интернет- ресурсов, бази-рующаяся на онтологии // Программная инженерия. – М.: Новые технологии, 2016, № 2. -
Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Шмойлов В.И. Реконфигурируемые мультиконвейерные вычислительные структуры. –Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, 2008.