по
Кибернетика и программирование
18+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Рецензенты > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Правовая информация
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Журнал "Кибернетика и программирование" > Содержание № 06, 2017
Выходные данные сетевого издания "Кибернетика и программирование"
Номер подписан в печать: 11-01-2018
Учредитель: Даниленко Василий Иванович, w.danilenko@nbpublish.com
Издатель: ООО <НБ-Медиа>
Главный редактор: Сидоркина Ирина Геннадьевна, доктор технических наук, igs592000@mail.ru
ISSN: 2306-4196
Контактная информация:
Выпускающий редактор - Зубкова Светлана Вадимовна
E-mail: info@nbpublish.com
тел.+7 (966) 020-34-36
Почтовый адрес редакции: 117465, Москва, Россия, ул. Генерала Тюленева, 31/1-210.
Библиотека журнала по адресу: http://www.nbpublish.com/library_tariffs.php

Содержание № 06, 2017
Актуальный вопрос
Агибалов О.И., Венцов Н.Н. - Оценка зависимостей времени работы генетического алгоритма, выполняемого на CPU и GPU c. 1-8

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.24509

Аннотация: Предметом исследования является проблема выбора наиболее эффективной аппаратной архитектуры для реализации стохастического популяционного алгоритма. Объект исследования – генетический алгоритм, выполняемый на центральном процессоре (central processing unit, CPU) и графическом процессоре (graphics processing unit, GPU). Приведены результаты вычислительного эксперимента, проведенного с целью сравнения зависимостей времени работы генетического алгоритма, выполняемого на центральном процессоре и графическом процессоре, от используемого количества хромосом. Приведено сопоставление как общего времени решения задачи, так и времени, необходимого для инициализации CPU и GPU. По причине невозможности получения точной временной оценки генетического алгоритма построена расплывчатая оценка времени работы GPU-алгоритма на 3000 хромосом. Метод исследования базируется на экспериментальной оценке зависимостей времени работы генетического алгоритма выполняемого на CPU и GPU от количества особей в популяции. Вычислительная сложность реализации генетического алгоритма на обоих видах процессоров приблизительно соответствует величине O(n)-O(n2). На основании представленных результатов установлено, что при использовании популяции размером до 2000-2500 хромосом генетический алгоритм целесообразнее реализовывать на CPU, а при использовании более 3000-4000 хромосом - на GPU. Размытость границы эффективности обусловлена стохастичностью генетического алгоритма.Полученные оценки границ целесообразности выбора аппаратной архитектуры справедливы исключительно для данной задачи. Для прочих задач, в иных аппаратных и программных условиях эти результаты будут другими. В рассматриваемой ситуации важна не только числовая оценка границы эффективности, но и сам факт возможности определения такой точки перелома.
Автоматизированные системы управления технологическими процессами
Иванов М.А., Савельев А.О., Саклаков В.М. - Разработка программного обеспечения для системы энергоэффективных мехатронных устройств с интеллектуальной системной управления c. 9-18

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.24574

Аннотация: На сегодняшний при формировании энергетических ресурсов активно применяются технологии альтернативной энергетики. В работе рассматривается ее узкий сегмент - применение солнечных панелей. Ежегодно их количество, вводимое в эксплуатацию увеличивается на 25-35%. Авторский коллектив предлагает собственное решение в данной области, обеспечивающее управление солнечными панелями в режиме реального времени, автоматический контроль и анализ их производительности. Ранее уже была разработана аппаратная часть прототипа. В настоящей работе описываются методы и алгоритмы работы его программной части. В качестве метода исследования при разработке программного обеспечения использовался Метод анализа иерархий (МАИ, метод Саати). Научная новизна исследования состоит в программной реализации методов и алгоритмов работы комплекса мехатронных устройств, разделенного на два модуля - сервисное программное обеспечение и программное обеспечение блока управления. Данная реализация позволила осуществить полную наладку системы обеспечения автоматизированного сбора и накопления информации по заданным параметрам работы, визуализацию данных параметров накопителей и преобразователей солнечных батарей при работе в составе модуля солнечной электроэнергии даже при порче и потере данных или аварийных ситуациях.
Компьютерная графика, обработка изображений и распознавание образов
Кревецкий А.В., Уржумов Д.В. - Опознавание изображений цепочечных структур из групп точечных объектов по корреляции элементов кодов их контуров c. 19-27

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.25091

Аннотация: Распознавание формы изображений групп точечных и/или малоразмерных объектов (ГТО) представляют собой нетривиальную задачу из-за несвязности и вырожденности их элементов. Дополнительно задача усложняется для ГТО с нестационарной конфигурацией, таких как «цепочки» и «скопления». Различение данных типов изображений имеет самостоятельное значение, а также может использоваться для разветвления алгоритма более детального распознавания ГТО. Для синтеза эффективных различителей цепочек и скоплений важно определиться с принципом описания формы ГТО и дискриминационным признакам, определить статистику и характеристики принятия решений в условиях действия мешающих факторов. Решение данной задачи достигается методами теории обработки цифровых изображений и сигналов, теории контурного анализа для синтеза алгоритмов описания и анализа формы изображений, методами теории вероятности и математической статистики для синтеза методов принятия решений. Для связывания изолированных элементов ГТО в единый объект используется процедура построения минимального остовного дерева. Его форма описывается цепным комплекснозначным кодом – его контуром. Зависимость ширины энергетического спектра такого контура или величины интервала корреляции его отсчетов от степени сложности формы дало основание выбрать в качестве дискриминационного признака различения цепочек и скоплений характеристики автокорреляционной функции (АКФ) контура. В качестве таких характеристик исследуются ширина АКФ (интервал корреляции) и корреляция соседних элементов контуров ГТО. Синтезированы соответствующие алгоритмы различения ГТО указанных классов как опознавателей цепочек. Найдены характеристики алгоритмов принятия решений для различных условий наблюдения. Выполнен сравнительный анализ их эффективности и ограничений применимости.
Автоматизация проектирования и технологической подготовки производства
Лячек Ю.Т., Ларисов А.И., Мусаид А.О. - Информационное обеспечение топологической САПР на основе облачных технологий c. 28-37

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.18612

Аннотация: В работе проведен анализ систем проектирования печатных плат с целью ориентации выявления наилучшей системы для ее использования в качестве базовой для организации проектирования плат электронных устройств с использованием интернет -технологий. Предложено в качестве варианта облачной версии системы проектирования использовать систему топологической разводки “TopoR”. Для оптимальной организации информационного обеспечения топологической САПР файлы, создаваемые в процессе проектирования, подразделены на различные группы в зависимости от разрабатываемого проекта, выполняемых проектных операций, от длительности их хранения и т. п. Выбор системы сделан на основе оценки ее субъективных и объективных критериев качества разводки печатных плат. В результате анализа проектных операций системы и необходимости сохранения файлов проекта для дальнейшего их использования были определены соответствующие типы файлов, которые определяют информационную базу проектирования. Для построения в облаке базы данных проектных решений (БДПР) предлагается использовать комбинированный подход хранения данных. Приводится семантическая модель данных, а в качестве среды для реализации БДПР (DB_Project) была выбрана универсальная СУБД Microsoft SQL 2012 . Для администрирования и обеспечения доступа к БДПР было разработано управляющее приложение DB_Project_ Manager в среде MS Visual Studio на языке C#. На клиентских машинах доступ к БДПР обеспечивается с помощью VMware vSphere Client 5.5.Тестирование информационного обеспечения облачной версии САПР “TopoR” показало возможности организации коллективной работы над проектами в рамках корпоративного облака на основе технологий баз данных.
Показатели качества и повышение надежности программных систем
Голосовский М.С. - Алгоритмы автоматизированного выявления связей между элементами проекта разработки программного обеспечения c. 38-49

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.19616

Аннотация: Предметом исследования является определение связей между элементами проекта разработки программного обеспечения, реализуемое с помощью трассировки требований на основе данных из систем контроля версий исходного программного кода. Многие известные методы трассировки являются зависимыми от языка программирования, что ограничивает их использование в проектах, разрабатываемых с использованием нескольких языков программирования. Поэтому цель исследования заключалась в формировании набора алгоритмов, позволяющих выстраивать связи между сущностями процесса разработки программного обеспечения (артефактами) на основе исходного кода, и анализировать эти связи (при этом код должен быть независимым от языка программирования и простым в реализации). Методология исследования объединяет методы системного анализа, программной инженерии, разработки программного обеспечения, теории надежности, информатики и математической квалиметрии. Основными выводами проведенного исследования являются алгоритмы автоматизированного определения связей между элементами проекта разработки программного обеспечения, позволяющие решать поставленные задачи выполнения импакт-анализа. Высокую вычислительную сложность разработанных алгоритмов можно снизить путем постепенного формирования глобальной матрицы связности по мере развития проекта. Точность разработанных алгоритмов можно повысить, если в качестве элемента связи брать не файл, а функцию или метод класса.
Базы знаний, интеллектуальные системы, экспертные системы, системы поддержки принятия решений
Трегубов А.С. - Разработка адаптивных контекстозависимых интерфейсов с использованием онтологических моделей c. 50-56

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.24747

Аннотация: Пользовательский интерфейс - это неотъемлемая часть программного обеспечения. Чтобы сделать его использование проще для пользователя при работе с текущей задачей, его необходимо постоянно оптимизировать и упрощать. Эта статья посвящена разработке адаптивных пользовательских интерфейсов. Целью которых является облегчение взаимодействия оператора с системой. Знания о пользователе, контексте ситуации и возможностях устройства позволяют таким системам подстраиваться под нужды каждого индивидуума, чтобы сделать взаимодействие более простым, удобным, индивидуальным для каждого пользователя. Данные о различных характеристиках пользователя имеют жизненно важное значение для достижения основных целей таких систем. Для поиска подходящего решения были применены методы системного анализа, синтеза и абстрагирования. В результате введения дополнительного метауровня при оперировании данными был синтезирован новый алгоритм построения адаптивных интерфейсов. Для того, чтобы собрать знания, были разработаны несколько формальных моделей, необходимых для организации и осмысления собранной информации. Эта статья анализирует несколько решений, представленных в литературе, о моделировании пользователей, контекста и знаний с учетом различных подходов. В статье определяются их преимущества и недостатки, наконец предложена собственная онтологическая модель, которая обходит описанные ограничения.
Лютикова Л.А. - Применение операций булевого дифференцирования для минимизации баз знаний c. 57-62

DOI:
10.25136/2306-4196.2017.6.24746

Аннотация: Объектом исследования данной работы является предметная область, представляющая собой прецедентную зависимость между объектами и их характеристиками используемую при решения задач распознавания образов. Интеллектуальный анализ данных является одним из необходимых этапов решения плохо формализованных задач, поэтому во многих случаях от метода построения баз знаний, их анализа и минимизации зависит точность решения поставленной задачи. Разработка общих формальных методов для выявления логических закономерностей в любой заданной предметной области представляется весьма актуальной проблемой, так как предоставляет возможность формирования оптимальных баз знаний, что существенно упрощает решение и улучшает его качество. В данной работе для анализа и минимизации баз знаний используется аппарат дифференцирования булевых функций, который являются направлениями современной дискретной математики и находят свое применение в задачах динамического анализа и синтеза дискретных цифровых структур. Основными результатами проведенного исследования являются построенная логическая функция, анализирующая зависимость между объектами и характеризующими их признаками, представляющая возможность выявить все закономерности данной предметной области; а также метод минимизации баз знаний, полученных на основе логического анализа данных, выявляющий минимальный набор решающих правил, достаточным для решения поставленной задачи.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"