Software Journal:
Theory and Applications

Send article

Entrance Registration

Results for гибридизация

  1. Модели и алгоритмы гибридизации стратегий кэширования

    И.Е. Петраков Сибирский федеральный университет, Красноярск, Russian Federation;

    The article was published in issue №2

    Использование кэш-систем является одним из приемов, направленных на повышение производительности вычислительных комплексов. Важнейшая задача при создании кэш-систем – определение оптимальной стратегии замещения страниц (ее также называют задачей кэширования). В работе предложена автоматная модель стратегии замещения страниц в кэш-памяти. Приведен разработанный на основе этой модели гибридный алгоритм, эффективно совмещающий работу двух известных стратегий замещения – LRU и LFU. Представлены результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие эффективность предложенного алгоритма в различных условиях, включая «худшие случаи» для каждого из гибридизируемых алгоритмов в отдельности.


  2. Построение гибридной биоинспирированной многоагентной системы на примере задачи разбиения

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    В.А. Ванидовский Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;

    The article was published in issue №4

    В работе рассматривается подход к построению гибридной биоинспирированной многоагентной системы для решения задачи разбиения методом поисковой адаптации. В основе работы адаптивной многоагентной системы лежит ситуационная кооперация между агентами, когда решение о совместных действиях принимаются агентами на каждом такте работы на основе анализа состояния среды функционирования и наличия у агентов условий для кооперации. Двухуровневое представление объекта оптимизации и идеи коллективной адаптации, позволяющие сочетать эволюционную и альтернативную адаптации, использованы с учетом специфики задачи разбиения. Описаны механизмы альтернативной коллективной адаптации, моделируемой вероятностными обучающимися автоматами адаптации, структуры вероятностных обучающихся автоматов адаптации, механизмы переходов, выработки откликов среды, реализации альтернатив.


  3. Гибридизация роевого интеллекта и генетической эволюции на примере размещения

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    В.Б. Лебедев Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Russian Federation;

    The article was published in issue №4

    Предлагается композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска для решения задачи размещения на основе роевого интеллекта и генетической эволюции. Рассмотрены три подхода к построению такой архитектуры. Связующим звеном такого подхода является единая структура данных, описывающая в виде хромосомы решение задачи. Рассматриваются требования к структуре хромосомы и значениям генов. Общая оценка временной сложности при любом подходе к гибридизации не превышает оценки временной сложности генетического алгоритма и лежит в пределах О(n2) – О(n3).


  4. Использование роевых методов для решения задачи сжатия топологии СБИС

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.В. Вепринцева Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    А.А. Нагабедян Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;

    The article was published in issue №2

    В представленной квалификационной работе описан алгоритм сжатия топологии СБИС. При проведении анализа существующих методов и подходов был рассмотрен метод, включающий в себя кодирование элементов и областей. В процессе разработки алгоритма использовался общий метод сжатия больших топологических размещений. Он состоит из трех последовательных этапов: разрезание, сжатие и склеивание. В итоге был разработан алгоритм сжатия топологии СБИС на основе роевых методов, обладающий высокой эффективностью. Проведенные в процессе исследования алгоритма эксперименты в общем доказали полученные теоретические расчеты.

    Качество разработанного алгоритма сжатия топологии СБИС подтверждено приведенными значениями временной и пространственной сложности.


  5. Решение задачи планирования перевозок на основе интеграции моделей роевого интеллекта в аффинных пространствах поиска

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    Е.М. Лебедева Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    Е.В. Трехсвояков Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, каф. систем автоматизированного проектирования, Таганрог, Russian Federation;

    The article was published in issue №4

    В работе предложена композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска для решения задачи планирования перевозок на основе интеграции роевого интеллекта и генетической эволюции. Рассмотрены новые принципы и способы кодирования и декодирования хромосом для представления решения задачи планирования перевозок. Описывается модифицированная парадигма роя частиц, обеспечивающая в отличие от канонического метода возможность использования в аффинном пространстве позиций с целочисленными значениями параметров. Рассмотренные механизмы перемещения частиц в аффинном пространстве для уменьшения веса аффинных связей отличаются простотой и линейными оценками временной и пространственной сложности. Для организации перемещения роя частиц в гиперпространстве решений разработан оператор направленной мутации. Эксперименты показали, что качество решений у гибридного алгоритма на 10–15 % лучше, чем у генетического и роевого алгоритмов. Общая оценка временной сложности при любом подходе к гибридизации не превышает оценки временной сложности генетического алгоритма и лежит в пределах О(n2)–О(n3).


  6. Гибридный роевой алгоритм глобальной оптимизации в аффинном пространстве поиска

    Б.К. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    О.Б. Лебедев Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    Е.О. Лебедева Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;
    Нагабедян А.А. Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation;

    The article was published in issue №1

    Предложена композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска для решения комбинаторных задач на основе интеграции роевого интеллекта и генетической эволюции. Интеграция обеспечивает более широкий обзор пространства поиска и более высокую вероятность локализации глобального экстремума задачи. В работе описывается модифицированная парадигма, обеспечивающая, в отличие от канонического метода, возможность поиска решений в аффинном пространстве позиций с целочисленными значениями параметров. Для уменьшения веса аффинных связей путем перемещения частицы в новую позицию аффинного пространства решений разработан оператор направленной мутации.


  7. Solving the problem of placing the VLSI elements based on the integrating of swarm intelligence models into the affine search spaces

    B.K. Lebedev Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;
    O.B. Lebedev Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;
    E.O. Lebedeva Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;
    A.A. Nagabedyan Institute of Computer Technology and Information Security of the Southern Federal University, Taganrog, Russian Federation;

    The article was published in issue №4

    The paper presents the architecture of a multi-agent system based on natural calculations, which places extra-large integrated circuits’ components using the combined swarm intelligence models. The authors offer new structures of presenting a solution for the problem of placing extra-large integrated circuit elements as chromosomes. There is a modified particle swarm paradigm that differs from the canonical one by the possibility of using the positions with integral-valued parameter values in the affine space.

    A developed operator called directed mutation helps to move the swarm of particles in the observed solution area. The authors offer a modified structure of the bees algorithm. The key operation of the algorithm is the research on promising positions in the neighborhood of basic positions.

    The tests have proven that when integrating the behavior models of a bee swarm and a particle swarm, the results of the new hybrid algorithm appear to be 11-18 % better than each algorithm results separately.