Текущий выпуск Номер 5, 2020 Том 12
Результаты поиска по 'массовая оценка':
Найдено статей: 6
  1. Чуканов С.Н.
    Моделирование структуры сложной системы на основе оценивания меры взаимодействия подсистем
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 707-719

    В работе рассматривается использование определения меры взаимодействия между каналами при выборе конфигурации структуры системы управления сложными динамическими объектами. Приведены основные методы определения меры взаимодействия подсистем сложных систем управления на основе методов RGA (Relative Gain Array), Dynamic RGA, HIIA (Hankel Interaction Index Array), PM (Participation matrix). Задача проектирования структуры управления традиционно делится на выбор каналов ввода-вывода и выбор конфигурации управления. При выборе конфигурации управления простые конфигурации более предпочтительны, так как просты при проектировании, обслуживании и более устойчивы к сбоям в работе. Однако сложные конфигурации обеспечивают создание системы управления с более высокой эффективностью. Процессы в больших динамических объектах характеризуются высокой степенью взаимодействия между переменными процесса. Выбор структуры управления заключается в определении того, какие динамические соединения следует использовать для разработки системы управления. Когда структура выбрана, соединения могут быть использованы для конфигурирования системы управления. Для больших систем предлагается для выбора структуры управления предварительно группировать компоненты векторов входных и выходных сигналов исполнительных органов и чувствительных элементов в наборы, в которых количество переменных существенно уменьшается. Приводится количественная оценка децентрализации системы управления на основе минимизации суммы недиагональных элементов матрицы PM. Приведен пример оценки меры взаимодействия компонент сильно связанных подсистем и меры взаимодействия компонент слабосвязанных подсистем. Дана количественная оценка последствий пренебрежения взаимодействием компонент слабосвязанных подсистем. Рассмотрено построение взвешенного графа для визуализации взаимодействия подсистем сложной системы. В работе предложен метод формирования грамиана управляемости вектором выходных сигналов, инвариантный к преобразованиям вектора состояния. Приведен пример декомпозиции системы стабилизации компонент вектора угловой скорости летательного аппарата. Оценивание мер взаимного влияния процессов в каналах систем управления позволяет повысить надежность функционирования систем при учете использования аналитической избыточности информации с различных приборов, что позволяет снизить массовые и габаритные характеристики систем, а также потребление энергии. Методы оценивания меры взаимодействия процессов в подсистемах систем управления могут быть использованы при проектировании сложных систем, например систем управления движением, систем ориентации и стабилизации летательных аппаратов.

  2. Суховольский В.Г., Ковалев А.В., Пальникова Е.Н., Тарасова О.В.
    Моделирование рисков воздействия насекомых на лесные насаждения при возможных климатических изменениях
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 241-253

    Модель динамики численности популяций лесных насекомых использована для моделирования взаимодействий «лес–насекомые» и оценки возможных повреждений лесных насаждений насекомыми-вредителями. Согласно этой модели популяция рассматривалась как система автоматической регуляции, в которой входные переменные характеризуют влияние модифицирующих (прежде всего климатических) факторов, а цепи обратной связи описывают влияние регулирующих факторов (паразитов и хищников, внутрипопуляционных взаимодействий). На основе этой модели популяционной динамики предложена методика стресс-тестированияоценки рисков повреждений и гибели лесных насаждений по отношению к вспышкам массового размножения насекомых. Такой опасный вид лесных вредителей, как сосновая пяденица (Bupalus piniarius L.), рассматривался в качестве объекта анализа; проводились компьютерные эксперименты по оценке рисков возникновения вспышек массового размножения при возможных климатических изменениях на территории Средней Сибири. Модельные эксперименты по- казали, что при достаточно умеренном потеплении (не более 4 °С в летний период) риск воздействия насекомых на лес существенно не возрастает. Однако более сильное потепление на территории Средней Сибири в сочетании с уменьшением количества осадков в летний период может вызвать существенное увеличение частоты вспышек массового размножения основного вредителя сосновых лесов — сосновой пяденицы.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  3. Семакин А.Н.
    Оценка масштабируемости программы расчета движения примесей в атмосфере средствами симулятора gem5
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 773-794

    В данной работе мы предлагаем новую эффективную программную реализацию алгоритма расчета трансконтинентального переноса примеси в атмосфере от естественного или антропогенного источника на адаптивной конечно-разностной сетке, концентрирующей свои узлы внутри переносимого облака примеси, где наблюдаются резкие изменения значений ее массовой доли, и максимально разрежающей узлы во всех остальных частях атмосферы, что позволяет минимизировать общее количество узлов. Особенностью реализации является представление адаптивной сетки в виде комбинации динамических (дерево, связный список) и статических (массив) структур данных. Такое представление сетки позволяет увеличить скорость выполнения расчетов в два раза по сравнению со стандартным подходом представления адаптивной сетки только через динамические структуры данных.

    Программа создавалась на компьютере с шестиядерным процессором. С помощью симулятора gem5, позволяющего моделировать работу различных компьютерных систем, была произведена оценка масштабируемости программы при переходе на большее число ядер (вплоть до 32) на нескольких моделях компьютерной системы вида «вычислительные ядра – кэш-память – оперативная память» с разной степенью детализации ее элементов. Отмечено существенное влияние состава компьютерной системы на степень масштабируемости исполняемой на ней программы: максимальное ускорение на 32-х ядрах при переходе от двухуровневого кэша к трехуровневому увеличивается с 14.2 до 22.2. Время выполнения программы на модели компьютера в gem5 превосходит время ее выполнения на реальном компьютере в 104–105 раз в зависимости от состава модели и составляет 1.5 часа для наиболее детализированной и сложной модели.

    Также в статье рассматриваются подробный порядок настройки симулятора gem5 и наиболее оптимальный с точки зрения временных затрат способ проведения симуляций, когда выполнение не представляющих интерес участков кода переносится на физический процессор компьютера, где работает gem5, а непосредственно внутри симулятора выполняется лишь исследуемый целевой кусок кода.

  4. Беляева А.В.
    Методика сравнения эффективности методов компьютерной массовой оценки
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 1, с. 185-196

    Одним из направлений построения компьютеризированной массовой оценки (КМО) объектов недвижимости является учет местоположения объекта. При учете местоположения объекта с использованием пространственных авторегрессионных моделей структура модели (тип пространственной автокорреляции, выбор числа «ближайших» соседей) не всегда может быть определена однозначно до ее построения. Кроме того, на практике имеются ситуации, когда более эффективными являются методы, учитывающие другой тип зависимости цены объекта от его местоположения. В связи с этим в рамках исследования эффективности применения методов оценки, использующих пространственные методы, важными вопросами являются:

    – области эффективности применения методов различной структуры;

    – чувствительность методов, использующих пространственные модели, относительно выбора типа пространственной модели и числа ближайших соседей.

    В статье проведен сравнительный анализ оценки эффективности методов КМО объектов недвижимости, использующих информацию о местоположении объекта, приведены результаты апробации, выделены области эффективного применения рассматриваемых методов.

    Просмотров за год: 2.
  5. Шумов В.В., Корепанов В.О.
    Математические модели боевых и военных действий
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 217-242

    Моделирование боевых и военных действий является важнейшей научной и практической задачей, направленной на предоставление командованию количественных оснований для принятия решений. Первые модели боя были разработаны в годы первой мировой войны (М. Осипов, F. Lanchester), а в настоящее время они получили широкое распространение в связи с массовым внедрением средств автоматизации. Вместе с тем в моделях боя и войны не в полной мере учитывается моральный потенциал участников конфликта, что побуждает и мотивирует дальнейшее развитие моделей боя и войны. Рассмотрена вероятностная модель боя, в которой параметр боевого превосходства определен через параметр морального (отношение процентов выдерживаемых потерь сторон) и параметр технологического превосходства. Для оценки последнего учитываются: опыт командования (способность организовать согласованные действия), разведывательные, огневые и маневренные возможности сторон и возможности оперативного (боевого) обеспечения. Разработана теоретико-игровая модель «наступление–оборона», учитывающая действия первых и вторых эшелонов (резервов) сторон. Целевой функцией наступающих в модели является произведение вероятности прорыва первым эшелоном одного из пунктов обороны на вероятность отражения вторым эшелоном контратаки резерва обороняющихся. Решена частная задача управления прорывом пунктов обороны и найдено оптимальное распределение боевых единиц между эшелонами. Доля войск, выделяемая сторонами во второй эшелон (резерв), растет с увеличением значения агрегированного параметра боевого превосходства наступающих и уменьшается с увеличением значения параметра боевого превосходства при отражении контратаки. При планировании боя (сражения, операции) и распределении своих войск между эшелонами важно знать не точное количество войск противника, а свои и его возможности, а также степень подготовленности обороны, что не противоречит опыту ведения боевых действий. В зависимости от условий обстановки целью наступления может являться разгром противника, скорейший захват важного района в глубине обороны противника, минимизация своих потерь и т. д. Для масштабирования модели «наступление–оборона» по целям найдены зависимости потерь и темпа наступления от начального соотношения боевых потенциалов сторон. Выполнен учет влияния общественных издержек на ход и исход войн. Дано теоретическое объяснение проигрыша в военной кампании со слабым в технологическом отношении противником и при неясной для общества цели войны. Для учета влияния психологических операций и информационных войн на моральный потенциал индивидов использована модель социально-информационного влияния.

  6. Беляева А.В.
    Использование пространственных моделей в массовой оценке стоимости объектов недвижимости
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 3, с. 639-650

    Автором проведен анализ основных на текущий момент подходов к массовой оценке стоимости объектов недвижимости (российских и зарубежных), указаны их плюсы и минусы, а также представлен подход, основанный на применении пространственных регрессионных моделей, показывающий лучшие результаты по сравнению с обычными регрессионными моделями и применимый для российского рынка недвижимости.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 3 (РИНЦ).

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus