Software Journal:
Theory and Applications

Send article

Entrance Registration

Dear colleagues!

[22.12.2022]

The founders and the publisher of the online journal “Software Journal: Theory and Applications” announce the termination of the media from November 1, 2022.

Instead, we are waiting for you on the pages of the top-rated journal “Software & Systems”.

All ads...

Проблемы векторизации гнезд циклов с использованием инструкций AVX-512

A.A. Rybakov (rybakov@jscc.ru, rybakov.aax@gmail.com) Joint Supercomputer Center of the Russian Academy of Sciences – branch of Federal State Institution «Scientific Research Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sciences» (Leading Researcher), Moscow, Russian Federation, ph.d;
П.Н. Телегин (pnt@jscc.ru) Межведомственный суперкомпьютерный центр Российской академии наук – филиал ФГУ «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» (ведущий научный сотрудник), Москва, Russian Federation, ph.d;
Б.М. Шабанов (shabanov@niisi.ru) ФГУ «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных иссле-дований Российской академии наук» (доцент, врио директора), Москва, Russian Federation, ph.d;

При оптимизации программ основное внимание уделяется наиболее часто исполняемым участкам кода. Как правило, такими участками являются гнезда циклов. Для оптимизации циклов и гнезд циклов в современных микропроцессорных архитектурах поддерживаются специальные векторные инструкции, позволяющие объединять несколько операций в одну, работающую с упакованными данными. Однако, кроме сокращения количества операций, на повышение эффективности векторизованного кода влияет множество факторов. В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при векторизации гнезда циклов для процессора Intel Xeon Phi Knights Landing на примере реализации сортировки Шелла.


Программный комплекс «Monitoring» для статистического обеспечения задач управления централизованной библиотечной системой

В.П. Варакин (vlvar@mail.ru) Библиотека по естественным наукам РАН (старший научный сотрудник), Москва, Russian Federation, ph.d;
Н.Е. Калёнов (nek@benran.ru) Библиотека по естественным наукам РАН (профессор, главный научный сотрудник), Москва, Russian Federation, ph.d;

В статье рассматривается разработанный в Библиотеке по естественным наукам Российской академии наук (БЕН РАН) программный комплекс «Monitoring», являющийся надстройкой над программными системами, обеспечивающими технологические процессы, реализуемые в рамках централизованной библиотечной системы БЕН РАН, такие как комплектование и учет фондов, обработка поступающих материалов, межбиблиотечный абонемент, обслуживание пользователей.

Комплекс «Monitoring» и реализованное на его основе web-приложение «Система обобщенного статистического мониторинга работы Библиотеки» обеспечивают накопление и обработку статистики практически по всем направлениям деятельности Библиотеки, формируя оперативную обратную связь для принятия управленческих решений на основе анализа динамики работы подразделений БЕН РАН и читательского спроса. На основе комплекса «Monitoring» также были реализованы и другие web-приложения для централизованной библиотечной системы БЕН РАН.


Средства автоматизации оптимизационных преобразований исходных кодов программных систем

М.Х. Томаев (tmxwork@mail.ru) Северо-Кавказский государственный горно-металлургический институт (государственный технологический университет) (доцент), Владикавказ, Russian Federation, ph.d;

Статья посвящена созданию технологий автоматизации одного из наиболее трудоемких этапов проектирования программной системы – оптимизации исходного кода. Описывается программная платформа, представляющая собой надстройку к популярной среде разработки Microsoft Visual Studio и автоматизирующая процесс оптимизации пользовательских исходных кодов. Приведены основные характеристики пакета: состав и назначение каждого модуля, математические модели и методы, лежащие в основе алгоритмов решения.

Подробно разобран подход к моделированию «экстремальных» методов оптимизации, основанных на экстенсивном подходе к использованию ресурсов вычислительной системы (в частности, оперативной памяти). Приведено описание программного модуля, реализующего предложенный алгоритм. Разработанные в работе модели и методы могут быть использованы при создании автоматизированных средств проектирования ПО.


Упаковка полуограниченной полосы на основе интеграции роевого интеллекта и генетической эволюции в аффинных пространствах поиска

Б.К. Лебедев (lebedev.b.k@gmail.com) Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета (профессор), Таганрог, Russian Federation, ph.d;
О.Б. Лебедев (lebedev.ob@mail.ru) Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета (доцент), Таганрог, Russian Federation, ph.d;
Е.М. Лебедева (lebedeva.el.m@mail.ru) Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Таганрог, Russian Federation, аспирант;
Д.Д. Фугаров (ddf_1@mail.ru ) Донской государственный технический университет (доцент), Ростов-на-Дону, Russian Federation, ph.d;

Предлагается композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска на основе роевого интеллекта и генетической эволюции для решения задачи упаковки полуограниченной полосы.
В работе описывается модифицированная парадигма роя частиц, обеспечивающая, в отличие от канонического метода, возможность использования в аффинном пространстве поиска позиций с целочисленными значениями параметров. Рассмотрены механизмы перемещения частиц в аффинном пространстве для уменьшения веса аффинных связей. Разработанные структуры позиций (хромосом) ориентированы на интеграцию роевого интеллекта и генетической эволюции.

Предложенный модифицированный алгоритм декодирования повышает целенаправленность поиска, включает процедуры улучшения решения и обеспечивает более высокую вероятность локализации глобального экстремума задачи. Это позволило повысить качество решения в среднем на 2–4 %. Временная сложность алгоритма, полученная экспериментальным путем, совпадает с теоретическими исследованиями и для рассмотренных тестовых задач составляет О(n2)–О(n3).


Программный комплекс «Библиобус» как ядро автоматизированной системы управления библиотечными технологическими процессами

А.В. Васильев (avas@benran.ru) Библиотека по естественным наукам РАН, отдел системных исследований и автоматизации (старший научный сотрудник), Москва, Russian Federation;
Н.Е. Калёнов (nek@benran.ru) Библиотека по естественным наукам РАН (профессор, главный научный сотрудник), Москва, Russian Federation, ph.d;

В статье рассмотрена специфика основных технологических процессов, характерных для крупных российских академических библиотек.

Приведен краткий обзор ключевых технологических операций, выполняемых в Библиотеке по естественным наукам (БЕН) РАН, возглавляющей централизованную библиотечную систему, и принципов их автоматизации. Основное внимание уделено описанию функциональных особенностей программного комплекса «Библиобус», разработанного в БЕН РАН и обеспечивающего автоматизацию всех этапов работы с непериодическими изданиями, поступающими в фонды ЦБС БЕН РАН, от предварительного заказа до формирования метаданных для электронного каталога.


Разработка гибридной модели прогнозирования временных характеристик на основе нечетких когнитивных карт и нейро-нечетких сетей в управлении жизненным циклом изделия

С.А. Ярушев (sergey.yarushev@icloud.com) Государственный университет «Дубна», Дубна, Russian Federation, аспирант;
А.В. Федотова (afedotova.bmstu@gmail.com) «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)» (доцент ), Москва, Russian Federation, ph.d;

Работа представляет собой исследование в области прогнозирования временных рядов на основе нейросетевых и когнитивных методов для задачи прогнозирования временных характеристик в управлении жизненным циклом изделия. Детально рассматриваются нейро-нечеткие методы прогнозирования, представлен обзор наиболее успешных работ в данной области. Исследуются проблемы в области прогнозирования временных рядов, которые существенным образом влияют на качество прогнозов.

Результатом работы является созданная гибридная модель прогнозирования, сочетающая в себе нейро-нечеткие нейронные сети и нечеткие когнитивные карты, объединенные в систему прогнозирования. Благодаря сочетанию столь разных методов появляется возможность добиться качественного прогнозирования в условиях явлений, когда происходят сильные скачки во временном ряде и одна нейронная сеть не способна выполнять задачу достойным образом.

Планируется апробирование системы для задачи прогнозирования временных характеристик в управлении жизненным циклом изделия.


Разработка приложения для построения рекомендаций сообществ социальной сети ВКонтакте

О.С. Самохвалова (its34play@yandex.ru) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») (студентка), Санкт-Петербург, Russian Federation;
К.Д. Уляшев (qwertypalmo@gmail.com) Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») (студент), Санкт-Петербург, Russian Federation;

Целью работы являлась разработка рекомендательной системы для социальной сети ВКонтакте. Предметом рекомендаций были выбраны сообщества в данной социальной сети. В качестве основной идеи алгоритма рекомендаций использован принцип коллаборативной фильтрации, но в более простом виде: рекомендации составляются на основе знаний о сообществах, в которых состоят друзья пользователя. В результате выполнения работы было разработано приложение с интерфейсом пользователя, позволяющее получить список рекомендованных сообществ социальной сети ВКонтакте.


Способы и средства динамической реконфигурации сетей суперкомпьютера при представлении пользовательских заданий в виде контейнеров

A.V. Baranov (antbar@mail.ru) Joint Supercomputer Center of the Russian Academy of Sciences – branch of Federal State Institution «Scientific Research Institute for System Analysis of the Russian Academy of Sci-ences» (Associate Professor), Moscow, Russian Federation, ph.d;
А.С. Шитик (salexs95@yandex.ru) Московский физико-технический институт (государственный университет), Москва, Russian Federation;

Одним из ключевых методов повышения эффективности использования вычислительных ресурсов является применение технологии контейнерной виртуализации. В отношении организации высокопроизводительных вычислений контейнерная виртуализация позволяет с минимальными накладными расходами решить проблему бинарной переносимости пользовательских заданий между различными суперкомпьютерными установками. Однако для возможности обработки представленных в виде контейнеров пользовательских заданий в системах коллективного пользования необходим механизм динамической реконфигурации сетей суперкомпьютера, осуществляемой перед каждым запуском задания. Статья посвящена поиску и выбору способов и средств, позволяющих осуществить динамическую реконфигурацию при запуске заданий в контейнерах Docker в суперкомпьютерных системах коллективного пользования.