Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые научили цифровых «муравьев» определять оптимальные алгоритмы для программного обеспечения
Исследователи из СФУ совместно с коллегами предложили оптимизировать состав мультиверсионных программных комплексов, используя для этого алгоритм муравьиной колонии. Разработка будет востребована при создании программного обеспечения, контролирующего работу приборов и систем на атомных электростанциях, в энергетической отрасли и космической промышленности.
Группа ученых из Сибирского федерального университета и Сибирского государственного университета науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева предложила оптимизировать состав мультиверсионных программных комплексов, используя для этого алгоритм муравьиной колонии. Основные результаты исследования опубликованы в издании Lecture Notes in Computer Science.
Мультиверсионные программные комплексы широко используются в системах, где надежность и бесперебойная работа оборудования являются основополагающими требованиями, а вероятность ошибок должна быть сведена к минимуму – в атомной, энергетической и космической отраслях.
«Создавая программное обеспечение (ПО) для сложных приборов и систем, мы должны предусмотреть множество алгоритмов поведения, чтобы максимально застраховать какой-то прибор или комплекс от возможных опасных ситуаций. Например, нам придется «научить» луноход справляться с каменистым грунтом и объезжать препятствия несколькими способами, а искусственный спутник — эффективно избегать горящих космических частиц.
Но в мультиверсионном ПО доступных версий может быть от трех и до бесконечности в каждом модуле — их изначально в разы больше, чем мы можем включить в прошивку. Если в луноход мы, к примеру, поместим слишком много алгоритмов — пусть даже очень надежных — они будут «съедать» дикое количество вычислительных мощностей, а нам это совсем не нужно. Необходимо выбрать оптимальные версии для каждого модуля, чтобы программный комплекс в целом был или супернадежный, или максимально дешевый, либо представлял собой что-то среднее при заданных ограничениях. А осуществить этот выбор нам помогут муравьи», — сообщил доцент кафедры информатики СФУ Михаил Сарамуд.
Исследователь уточнил, что нашел новое применение хорошо известному в среде it-специалистов алгоритму муравьиной колонии (Ant Colony Algorithms). Первую версию муравьиного алгоритма предложил ученый Марко Дориго в начале 1990-х годов. Известно, что муравьи выбирают наиболее проходимые и короткие маршруты следования от источника пищи до муравейника. Как крохотные и слепые насекомые это делают? Дело в особых пахучих феромонах, которые они выделяют.
Муравьи распознают «следовой» феромон даже в очень низкой концентрации и по его запаху могут определить не только вид предмета, но и его размеры и форму. Ориентируясь на помеченную феромоном дорогу, насекомые легко находят еду, обнаруженную соседями по муравейнику и, в свою очередь, обновляют феромоновый след. Как только пища заканчивается — давно не обновляемые «душистые» метки выветриваются и постепенно исчезают.
«Дориго создал математическую модель поведения муравьев, ищущих оптимальные пути от колонии к источнику пищи. По такой же схеме мы можем воздействовать на граф. Граф — это абстрактный математический объект, его можно представить в качестве множества узлов (вершин), соединенных ребрами. Если первый узел — условный «муравейник», то дальше нас ждет множество переходов к цели (условной «еде»). Какой путь выбрать?
В случае нашего исследования каждый узел — это состав конкретного модуля. Допустим, есть десять версий для каждого модуля. Чтобы мультиверсионное ПО заработало, нужно выбрать из этого множества версий хотя бы три. Необходимо перебрать все возможные составы версий. Между этими составами и бродит наш виртуальный «муравей-выбиратель».
На выходе он получает конкретный состав первого модуля, второго, третьего и так далее — а еще цифровой агент определяет, какие переходы между узлами оптимальны для достижения поставленной цели. После работы «муравьев» мы получаем полное представление о надежности и фактической стоимости реализации системы ПО на данном оборудовании. Дальше идет прошивка оборудования, для которого виртуальная муравьиная колония выбрала оптимальный, грамотно скомбинированный состав программного комплекса», — продолжил ученый.
Отмечается, что для виртуальных «муравьев» совершенно неважно, чем будет заниматься программируемое оборудование в дальнейшем — вычислять или распознавать образы. Главное, на что «агенты» обращают внимание при прохождении своего пути — надежность, ресурсоемкость, стоимость и вероятность успешной реализации алгоритмов, которые войдут в «оптимальный набор».
«В новой статье мы отдельно рассмотрели методику множественных стартов. У алгоритма муравьиной колонии есть существенный недостаток — если первые пущенные нами «муравьи» пройдут по неоптимальной траектории, но при этом удовлетворят заданным условиям по стоимости и надежности, то этот проход будет засчитан как адекватный — следующие агенты пойдут по этому же маршруту. Но есть более оптимальный путь.
Зачем вам идти, скажем, в магазин через все пустыри района, если можно пройти напрямую по освещенной дороге? Что мы предлагаем: есть ресурсы на 500 проходов, например. Запускаем первых 50 «муравьев», а всех последующих отправляем только по лучшему пути, который найдет кто-то из первой партии «разведчиков». Вот так мы оптимизировали алгоритм, сделав его менее случайным и более подходящим для построения оптимального состава мультиверсионного комплекса», — резюмировал исследователь.
Даже при разработке точнейших научных инструментов случаются разные технические сюрпризы — и хорошо, если приятные. К счастью, именно так вышло на этот раз. Ученые получили очередную порцию данных с космического аппарата Parker Solar Probe и здорово удивились. На сделанном в оптическом диапазоне снимке ночной стороны Венеры видны детали поверхности, обычно скрытые плотными облаками. Теперь предстоит решить загадку: либо камера оказалась чувствительна к инфракрасному диапазону излучения, либо случайно обнаружилось «окно» для наблюдений через атмосферу этой планеты.
Математическое моделирование позволило подсчитать, что большинство случаев тяжелого течения коронавирусного заболевания и госпитализаций по этой причине в США оказались связаны с одним из четырех кардиометаболических нарушений, а главным образом — с ожирением.
Ученые создали компьютерную сеть, которая имитирует человеческий мозг. Благодаря ей удалось выяснить, как человек обрабатывает движущиеся изображения, и понять, как появляются оптические иллюзии.
Даже при разработке точнейших научных инструментов случаются разные технические сюрпризы — и хорошо, если приятные. К счастью, именно так вышло на этот раз. Ученые получили очередную порцию данных с космического аппарата Parker Solar Probe и здорово удивились. На сделанном в оптическом диапазоне снимке ночной стороны Венеры видны детали поверхности, обычно скрытые плотными облаками. Теперь предстоит решить загадку: либо камера оказалась чувствительна к инфракрасному диапазону излучения, либо случайно обнаружилось «окно» для наблюдений через атмосферу этой планеты.
Математическое моделирование позволило подсчитать, что большинство случаев тяжелого течения коронавирусного заболевания и госпитализаций по этой причине в США оказались связаны с одним из четырех кардиометаболических нарушений, а главным образом — с ожирением.
Ученые создали компьютерную сеть, которая имитирует человеческий мозг. Благодаря ей удалось выяснить, как человек обрабатывает движущиеся изображения, и понять, как появляются оптические иллюзии.
В Техасе замерзли газовые скважины и от холода встал блок АЭС: новые подробности рекордного блэкаута
Кого и что только ни успели уже обвинить в технологической катастрофе, которая произошла на этой неделе в США. Но эмоции плавно оседают, и начинают появляться первые результаты разбирательства. А они порой вызывают искреннее недоумение, честно говоря.
В научном журнале The Lancet появились итоги клинических испытаний «Спутника-V», и на первый взгляд эта публикация — триумф. Российская вакцина показала эффективность выше, чем у Pfizer и Moderna. Увы, на этом хорошие новости закончились. Плохих две.
Новость, которую странно публиковать на серьезном научно-популярном портале, но от реальности не убежишь. Уфологи всего мира могут радоваться: американские военные официально признали, что изучали места крушения НЛО и в их распоряжении есть некие аномальные объекты, свойства которых выходят за рамки известных науке материалов.
Комментарии