Все выпуски

В представленной работе разработана гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы. Для построения гибридной модели использовались подходы, объединяющие дискретно-событийное моделирование и агентное в единую модель с интегрирующим взаимодействием. В рамках данной работы описан механизм функционирования сложной производственной системы, состоящей из нескольких участников-агентов. Каждому агенту соответствует класс, в котором задается определенный набор параметров агента. В имитационной модели были учтены три основные группы операции, выполняющиеся последовательно, определена логика работы с забракованными комплектами. Процесс сборки изделия представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием. Также есть признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки. При создании распределительной системы в сегменте окончательного контроля используются законы выполнения заявок в очереди типа FIFO. Для функциональной оценки производственной системы в имитационной модели включены несколько функциональных переменных, описывающих количество готовых изделий, среднее время подготовки изделий, количество и доля брака, результат моделирования для проведения исследований, а также функциональные переменные, в которых будут отображаться расчетные коэффициенты использования. Были проведены серии экспериментов по моделированию с целью изучения влияния поведения агентов системы на общие показатели эффективности производственной системы. В ходе эксперимента было установлено, что на показатель среднего времени подготовки изделия основное влияние оказывают такие параметры, как средняя скорость подачи комплекта заготовки, среднее время выполнения операций. На заданном промежутке ограничений удалось подобрать оптимальный набор параметров, при котором удалось достичь наиболее эффективной работы сборочной линии. Данный эксперимент подтверждает основной принцип агентного моделирования: децентрализованные агенты вносят личный вклад и оказывают влияние на работу всей моделируемой системы в целом. Вре зультате проведенных экспериментов, благодаря подбору оптимального набора параметров, удалось улучшить основные показатели функционирования сборочного цеха, а именно: увеличить показатель производительности на 60%; снизить показатель средней продолжительности сборки изделия на 38%.

В статье проведен анализ эмпирических данных по долгосрочной демографической и экономической динамике стран мира за период с начала XIX века по настоящее время. В качестве показателей, характеризующих долгосрочную демографическую и экономическую динамику стран мира, были выбраны данные по численности населения и ВВП ряда стран мира за период 1500–2016 годов. Страны выбирались таким образом, чтобы в их число вошли представители с различным уровнем развития (развитые и развивающиеся страны), а также страны из различных регионов мира (Северная Америка, Южная Америка, Европа, Азия, Африка). Для моделирования и обработки данных использована специально разработанная математическая модель. Представленная модель является автономной системой дифференциальных уравнений, которая описывает процессы социально-экономической модернизации, в том числе процесс перехода от аграрного общества к индустриальному и постиндустриальному. В модель заложена идея о том, что процесс модернизации начинается с возникновения в традиционном обществе инновационного сектора, развивающегося на основе новых технологий. Население из традиционного сектора постепенно перемещается в инновационный сектор. Модернизация завершается, когда большая часть населения переходит в инновационный сектор.

При работе с моделью использовались статистические методы обработки данных, методы Big Data, включая иерархическую кластеризацию. С помощью разработанного алгоритма на базе метода случайного спуска были идентифицированы параметры модели и проведена ее верификация на основе эмпирических рядов, а также проведено тестирование модели с использованием статистических данных, отражающих изменения, наблюдаемые в развитых и развивающихся странах в период происходящей в течение последних столетий модернизации. Тестирование модели продемонстрировало ее высокое качество — отклонения расчетных кривых от статистических данных, как правило, небольшие и происходят в периоды войн и экономических кризисов. Проведенный анализ статистических данных по долгосрочной демографической и экономической динамике стран мира позволил определить общие закономерности и формализовать их в виде математической модели. Модель будет использоваться с целью прогноза демографической и экономической динамики в различных странах мира.

Современные масштабные научные проекты становятся все более информационно ёмкими, и обработка хранимых данных в режиме offline является невозможной. Требуется высокая пропускная способность при вычислениях или Вычисления Потока Данных, чтобы иметь возможность обрабатывать терабайты данных в секунду; такие данные не могут быть элементами длительного хранения. Общепринятые дата-центры, основанные на стандартном аппаратном обеспечении, являются дорогими и настроены на вычислительную мощность. Общая пропускная способность может быть увеличена с помощью массивного параллелизма, чаще всего за счет повышенной вычислительной мощности и потребления энергии. Система ARM на основе ИС (SoC) может решить проблему системы ввода/вывода и соотношение CPU, доступность и эффективность использования энергии, так как ARM SoC являются элементами массового производства и разработаны на основе эффективного использования энергии в мобильных устройствах. На данный момент такой элемент обработки находится в разработке и нацелен на пропускную способность ввода/вывода в 20 Гб/c и значительную вычислительную мощность. Рассмотрены возможности ввода/вывода потребления системы ARM на основе ИС вместе с вычислением производительности и тестами на пропускную способность ввода/вывода.

Виртуальные машины обычно ассоциируются с возможностью создавать их по требованию для предоставления клиентам разнородных веб-сервисов, однако, автоматическое создание виртуальных машин для запуска на них вычислений общего назначения на практике широко не используется. Такой сценарий использования виртуализации полезен в среде высокопроизводительных вычислений, где большинство ресурсов не потребляется разнородными сервисами, а используется для пакетной обработки данных. В этом случае для запуска каждого приложения создается отдельный кластер виртуальных машин, а запись выходных данных производится на сетевое хранилище. После того как приложение завершает свое выполнение, кластер уничтожается, высвобождая занятые вычислительные ресурсы. После определенных изменений данный подход может быть использован для предоставления виртуального рабочего стола в интерактивном режиме. Эксперименты показывают, что процесс создания виртуальных кластеров по требованию может быть эффективно реализован в обоих случаях.

Задача вероятностного тематического моделирования заключается в том, чтобы по заданной коллекции текстовых документов найти две матрицы: матрицу условных вероятностей тем в документах и матрицу условных вероятностей слов в темах. Каждый документ представляется в виде мультимножества слов, то есть предполагается, что для выявления тематики документа не важен порядок слов в нем, а важна только их частота. При таком предположении задача сводится к вычислению низкорангового неотрицательного матричного разложения, наилучшего по критерию максимума правдоподобия. Данная задача имеет в общем случае бесконечное множество решений, то есть является некорректно поставленной. Для регуляризации ее решения к логарифму правдоподобия добавляется взвешенная сумма оптимизационных критериев, с помощью которых формализуются дополнительные требования к модели. При моделировании больших текстовых коллекций хранение первой матрицы представляется нецелесообразным, поскольку ее размер пропорционален числу документов в коллекции. В то же время тематические векторные представления документов необходимы для решения многих задач текстовой аналитики — информационного поиска, кластеризации, классификации, суммаризации текстов. На практике тематический вектор вычисляется для каждого документа по необходимости, что может потребовать десятков итераций по всем словам документа. В данной работе предлагается способ быстрого вычисления тематического вектора для произвольного текста, требующий лишь одной итерации, то есть однократного прохода по всем словам документа. Для этого в модель вводится дополнительное ограничение в виде уравнения, позволяющего вычислять первую матрицу через вторую за линейное время. Хотя формально данное ограничение не является оптимизационным критерием, фактически оно выполняет роль регуляризатора и может применяться в сочетании с другими критериями в рамках теории аддитивной регуляризации тематических моделей ARTM. Эксперименты на трех свободно доступных текстовых коллекциях показали, что предложенный метод улучшает качество модели по пяти оценкам качества, характеризующим разреженность, различность, информативность и когерентность тем. Для проведения экспериментов использовались библиотеки с открытымк одомB igARTM и TopicNet.

Большинство биомеханических задач, представляющих интерес для клиницистов, могут быть решены только с помощью персонализированных математических моделей. Такие модели позволяют формализовать и взаимоувязать ключевые патофизиологические процессы, на основе клинически доступных данных оценить неизмеряемые параметры, важные для диагностики заболеваний, спрогнозировать результат терапевтического или хирургического вмешательства. Использование моделей в клинической практике накладывает дополнительные ограничения: практикующие врачи требуют валидации модели на клинических случаях, быстроту и автоматизированность всей расчетной технологической цепочки от обработки входных данных до получения результата. Ограничения на время расчета, определяемые временем принятия врачебного решения (порядка нескольких минут), приводят к необходимости использования методов редукции, корректно описывающих исследуемые процессы в рамках численных моделей пониженной размерности или в рамках методов машинного обучения.

Персонализация моделей требует пациентоориентированной оценки параметров модели и создания персонализированной геометрии расчетной области и построения расчетной сетки. Параметры модели оцениваются прямыми измерениями, либо методами решения обратных задач, либо методами машинного обучения. Требование персонализации моделей накладывает серьезные ограничения на количество настраиваемых параметров модели, которые могут быть измерены в стандартных клинических условиях. Помимо параметров, модели включают краевые условия, которые также должны учитывать особенности пациента. Методы задания персонализированных краевых условий существенно зависят от решаемой клинической задачи, зоны ее интереса и доступных клинических данных. Построение персонализированной области посредством сегментации медицинских изображений и построение расчетной сетки, как правило, занимают значительную долю времени при разработке персонализированной вычислительной модели, так как часто выполняются в ручном или полуавтоматическом режиме. Разработка автоматизированных методов постановки персонализированных краевых условий и сегментации медицинских изображений с последующим построением расчетной сетки является залогом широкого использования математического моделирования в клинической практике.

Цель настоящей работы — обзор и анализ наших решений по персонализации математических моделей в рамках трех задач клинической кардиологии: виртуальной оценки гемодинамической значимости стенозов коронарных артерий, оценки изменений системного кровотока после гемодинамической коррекции сложных пороков сердца, расчета характеристик коаптации реконструированного аортального клапана.

Обработка больших массивов данных обычно происходит в несколько последовательно выполняемых этапов, таких как пред- и постобработка, после каждого из которых промежуточные данные записываются на диск; однако, для каждой задачи этап предварительной обработки может отличаться, и в таком случае непосредственная передача данных по вычислительному конвейеру от одного этапа (звена) к другому бу- дет более эффективным с точки зрения производительности решением. В более общем случае некоторые этапы можно разделить на параллельные части, сформировав таким образом распределенный вычислительный конвейер, каждое звено которого может иметь несколько входов и выходов. Такой принцип обработки данных применяется в задаче о классификации энергетических спектров морского волнения, которая основана на аппроксимациях, позволяющих извлекать параметры отдельных систем волн (тип волн, генеральное направление волн и т. п.). Система, построенная на этом принципе показывает более высокую производительность по сравнению с часто применяемой поэтапной обработкой данных.

В данной статье рассматривается проблема централизованного планирования маршрутов передачи данных в сетях, устойчивых к задержкам и разрывам. Исходная проблема расширяется дополнительными требованиями к хранению узлов и процессу связи. Во-первых, предполагается, что связь между узлами графа устанавливается с помощью антенн. Во-вторых, предполагается, что каждый узел имеет хранилище конечной емкости. Существующие работы не рассматривают и не решают задачу с этими ограничениями. Предполагается, что заранее известны информация о сообщениях, подлежащих обработке, информация о конфигурации сети в указанные моменты времени, взятые с определенными периодами, информация о временных задержках для ориентации антенн для передачи данных и ограничения на объем хранения данных на каждом спутнике группировки. Два хорошо известных алгоритма — CGR и Earliest Delivery with All Queues — модифицированы для удовлетворения расширенных требований. Полученные алгоритмы решают задачу поиска оптимального маршрута в сети, устойчивой к разрывам, отдельно для каждого сообщения. Также рассматривается проблема валидации алгоритмов в условиях отсутствия тестовых данных. Предложены и апробированы возможные подходы к валидации, основанные на качественных предположениях, описаны результаты экспериментов. Проведен сравнительный анализ производительности двух алгоритмов решения задачи маршрутизации. Два алгоритма, названные RDTNAS-CG и RDTNAS-AQ, были разработаны на основе алгоритмов CGR и Earliest Delivery with All Queues соответственно. Оригинальные алгоритмы были значительно расширены и была разработана дополненная реализация. Валидационные эксперименты были проведены для проверки минимальных требований «качества» к правильности алгоритмов. Сравнительный анализ производительности двух алгоритмов показал, что алгоритм RDTNAS-AQ на несколько порядков быстрее, чем RDTNAS-CG.

Одним из наиболее широко используемых решений для хранения данных в WLCG является Disk Pool Manager (DPM), разрабатываемый и поддерживаемый группой SDC/ID в ЦЕРНе. Недавно старый код DPM был практически переписан с нуля для решения накопившихся проблем с масштабируемостью и расширением функциональности.

Новая система была названа DMLite. В отличие от DPM, который был реализован в виде нескольких демонов, DMLite выполнена в виде программной библиотеки, которая может быть непосредственно загружена приложением. Такой подход значительно повышает общую производительность и скорость обработки транзакций, избегая ненужного межпроцессного взаимодействия через сеть, а также узких мест в многопоточной обработке.

DMLite имеет модульную архитектуру, при которой основная библиотека обеспечивает только несколько базовых функций. Системы хранения данных, а также протоколы доступа к ним реализованы в виде подключаемых модулей (plug-ins). Конечно, DMLite не смогла бы полностью заменить DPM без поддержки протокола GridFTP, наиболее широко используемого для передачи данных в WLCG.

В DPM поддержка протокола GridFTP была реализована в виде модуля Data Storage Interface (DSI) для GridFTP сервера Globus. В DMLite было решено переписать модуль GridFTP с нуля, чтобы, во-первых, воспользоваться новыми возможностями DMLite, а во-вторых, добавить недостающую функциональность. Наиболее важным отличием по сравнению со старой версией является возможность перенаправления соединений.

При использовании старого интерфейса GridFTP клиенту было необходимо предварительно связаться со службой SRM на головном узле хранилища, чтобы получить Transfer URL (TURL), необходимый для обращения к файлу. С новым интерфейсом GridFTP делать этот промежуточный шаг не требуется: клиент может сразу подключиться к службе GridFTP на головном узле хранилища и выполнять чтение-запись используя логические имена файлов (LFNs). Канал передачи данных при этом будет автоматически перенаправлен на соответствующий дисковый узел.

Такая схема работы делает одну из наиболее часто используемых функций SRM ненужной, упрощает доступ к файлам и повышает производительность. Это также делает DMLite более привлекательным выбором для виртуальных организаций, не относящихся к БАК, поскольку они никогда не были особо заинтересованы в SRM.

Новый интерфейс GridFTP также открывает возможности для хранения данных на множестве альтернативных систем, поддерживаемых DMLite, таких как HDFS, S3 и существующие пулы DPM.

Большие научные проекты генерируют данные на всё более возрастающих скоростях. Типичные методы включают в себя хранение данных на диске, после незначительного фильтрования, а затем их обработку на больших компьютерных фермах. Производство данных достигло той точки, когда требуется обработка в режиме on-line, чтобы отфильтровать данные до управляемых размеров. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах для обеспечения массивного распараллеливания для вычислений потока данных (DSC). Главное преимущество в использовании систем на одном кристалле (SoCs) присуще самой философии этой разработки. Системы на микросхеме, прежде всего, используются в мобильных устройствах и, следовательно, потребляют меньше энергии при своей относительно хорошей производительности. Дано описание тестирования трех различных моделей процессоров ARM.