Все выпуски

Планирование вычислительных рабочих процессов, представленных направленными ациклическими графами (DAG), имеет ключевое значение для многих областей информатики, таких как облачные/edge задачи с распределенной рабочей нагрузкой и анализ данных. Сложность онлайнового планирования DAG усугубляется большим количеством вычислительных узлов, задержками передачи данных, неоднородностью (по типу и вычислительной мощности) исполнителей, ограничениями предшествования, накладываемыми DAG, и неравномерностью поступления задач. В данной статье представлен мультиагентный протокол локального голосования (MLVP) — новый подход, ориентированный на динамическое распределение нагрузки при планировании DAG в гетерогенных вычислительных средах, где исполнители представлены в виде агентов. MLVP использует протокол локального голосования для достижения эффективного распределения нагрузки, формулируя проблему как дифференцированное достижение консенсуса. Алгоритм вычисляет агрегированную метрику DAG для каждой пары исполнитель – узел на основе зависимостей между узлами, доступности узлов и производительности исполнителей. Баланс этих метрик как взвешенная сумма оптимизируется с помощью генетического алгоритма для вероятностного распределения задач, что позволяет добиться эффективного распределения рабочей нагрузки за счет обмена информацией и достижения консенсуса между исполнителями всей системы и, таким образом, улучшить время выполнения. Эффективность MLVP демонстрируется путем сравнения с современным алгоритмом планирования DAG и популярными эвристиками, такими как DONF, FIFO, Min-Min и Max-Min. Численное моделирование показывает, что MLVP достигает улучшения makepsan до 70% на определенных топологиях графов и среднего сокращения makepan на 23,99% по сравнению с DONF (современная эвристика планирования DAG) на случайно сгенерированном разнообразном наборе DAG. Примечательно, что масштабируемость алгоритма подтверждается ростом производительности при увеличении числа исполнителей и узлов графа.

Scheduling computational workflows represented by directed acyclic graphs (DAGs) is crucial in many areas of computer science, such as cloud/edge tasks with distributed workloads and data mining. The complexity of online DAG scheduling is compounded by the large number of computational nodes, data transfer delays, heterogeneity (by type and processing power) of executors, precedence constraints imposed by DAG, and the nonuniform arrival of tasks. This paper introduces the Multi-Agent Local Voting Protocol (MLVP), a novel approach focused on dynamic load balancing for DAG scheduling in heterogeneous computing environments, where executors are represented as agents. The MLVP employs a local voting protocol to achieve effective load distribution by formulating the problem as a differentiated consensus achievement. The algorithm calculates an aggregated DAG metric for each executor-node pair based on node dependencies, node availability, and executor performance. The balance of these metrics as a weighted sum is optimized using a genetic algorithm to assign tasks probabilistically, achieving efficient workload distribution via information sharing and reaching consensus among the executors across the system and thus improving makespan. The effectiveness of the MLVP is demonstrated through comparisons with the state-of-the-art DAG scheduling algorithm and popular heuristics such as DONF, FIFO, Min- Min, and Max-Min. Numerical simulations show that MLVP achieves makepsan improvements of up to 70% on specific graph topologies and an average makespan reduction of 23.99% over DONF (state-of-the-art DAG scheduling heuristic) across randomly generated diverse set of DAGs. Notably, the algorithm’s scalability is evidenced by enhanced performance with increasing numbers of executors and graph nodes.

Поиск оптимальной траектории движения является нетривиальной задачей, на решение которой направлено большое число исследований. Большинство этих исследований посвящено решению задачи в общем виде вне зависимости от модели движения объекта. В такой постановке поиск оптимальной траектории возможен только численными методами. Вместе с тем в некоторых случаях возможно нахождение оптимальной траектории в аналитическом виде. В данной статье рассмотрена задача быстродействия с фазовыми ограничениями для колесного мобильного робота, движущегося по горизонтальной плоскости. Математическая модель робота является кинематической. Фазовые ограничения соответствуют препятствиям на плоскости, заданным в виде непересекающихся кругов, которые требуется избегать при движении. Независимыми управляющими воздействиями являются скорости колес, которые ограничены по абсолютной величине. Такая постановка часто применяется в тех случаях, когда динамические переходные процессы несущественны, например при управлении медленно движущимися гусеничными или колесными устройствами, в которых приоритет отдается мощности двигателей, а не их скорости. В статье показывается, что оптимальная траектория движения из начальной точки в конечную в выбранной кинематической постановке представляет собой последовательность отрезков общих касательных к парам кругов и дуг окружностей этих кругов. Геометрически кратчайший путь между начальной и конечной точками также состоит из отрезков касательных и дуг окружностей, поэтому оптимальное по быстродействию движение соответствует одному из локальных минимумов при поиске кратчайшего пути. Предложен аналитический метод поиска оптимальной траектории движения, основанный на построении графа возможных траекторий, где ребрами являются прямолинейные отрезки и дуги, а вершинами — точки их соединений, и поиска кратчайшего (быстрейшего) пути на графе с помощью метода Дейкстры. Представлено обоснование метода. Приведены результаты численных экспериментов по нахождению оптимальной траектории.

Searching optimal trajectory of motion is a complex problem that is investigated in many research studies. Most of the studies investigate methods that are applicable to such a problem in general, regardless of the model of the object. With such general approach, only numerical solution can be found. However, in some cases it is possible to find an optimal trajectory in a closed form. Current article considers a time optimal problem with state limitations for a wheeled mobile differential robot that moves on a horizontal plane. The mathematical model of motion is kinematic. The state constraints correspond to the obstacles on the plane defined as circles that need to be avoided during motion. The independent control inputs are the wheel speeds that are limited in absolute value. Such model is commonly used in problems where the transients are considered insignificant, for example, when controlling tracked or wheeled devices that move slowly, prioritizing traction power over speed. In the article it is shown that the optimal trajectory from the starting point to the finishing point in such kinematic approach is a sequence of straight segments of tangents to the obstacles and arcs of the circles that limit the obstacles. The geometrically shortest path between the start and the finish is also a sequence of straight lines and arcs, therefore the time-optimal trajectory corresponds to one of the local minima when searching for the shortest path. The article proposes a method of search for the time-optimal trajectory based on building a graph of possible trajectories, where the edges are the possible segments of the tajectory, and the vertices are the connections between them. The optimal path is sought using Dijkstra’s algorithm. The theoretical foundation of the method is given, and the results of computer investigation of the algorithm are provided.

В статье предлагается математическая модель терапии глиомы с учетом гематоэнцефалического барьера, радиотерапии и терапии антителами. Проведена оценка параметров по экспериментальным данным, а также оценка влияния значений параметров на эффективность лечения и прогноз болезни. Исследованы возможные варианты последовательного применения радиотерапии и воздействия антител. Комбинированное применение радиотерапии с внутривенным введением $mab$ $Cx43$ приводит к потенцированию терапевтического эффекта при глиоме. Радиотерапия должна предшествовать химиотерапии, поскольку радиовоздействие уменьшает барьерную функцию эндотелиальных клеток. Эндотелиальные клетки сосудовмоз га плотно прилегают друг к другу. Между их стенками образуются так называемые плотные контакты, роль которых во беспечении ГЭБ состоит в том, что они предотвращают проникновение в ткань мозга различных нежелательных веществ из кровеносного русла. Плотные контакты между эндотелиальными клетками блокируют межклеточный пассивный транспорт.

Математическая модель состоит из непрерывной части и дискретной. Экспериментальные данные объема глиомы показывают следующую интересную динамику: после прекращения радиовоздействия рост опухоли не возобновляется сразу же, а существует некоторый промежуток времени, в течение которого глиома не растет. Клетки глиомы разделены на две группы. Первая группа — живые клетки, делящиеся с максимально возможной скоростью. Вторая группа — клетки, пострадавшие от радиации. В качестве показателя здоровья системы гематоэнцефалического барьера выбрано отношение количества клеток ГЭБ вт екущий момент к количеству клеток всо стоянии покоя, то есть всре днем здоровом состоянии.

Непрерывная часть модели включает в себя описание деления обоих типов клеток глиомы, восстановления клеток ГЭБ, а также динамику лекарственного средства. Уменьшение количества хорошо функционирующих клеток ГЭБ облегчает проникновение лекарственного средства к клеткам мозга, то есть усиливает действие лекарства. При этом скорость деления клеток глиомы не увеличивается, поскольку ограничена не дефицитом питательных веществ, доступных клеткам, а внутренними механизмами клетки. Дискретная часть математической модели включает в себя оператор радиовоздействия, который применяется к показателю ГЭБ и к глиомным клеткам.

В рамках математической модели лечения раковой опухоли (глиомы) решается задача оптимального управления с фазовыми ограничениями. Состояние пациента описывается двумя переменными: объемом опухоли и состоянием ГЭБ. Фазовые ограничения очерчивают некоторую область в пространстве этих показателей, которую мы называем областью выживаемости. Наша задача заключается в поиске таких стратегий лечения, которые минимизируют время лечения, максимизируют время отдыха пациента и при этом позволяют показателям состояния не выходить за разрешенные пределы. Поскольку задача выживаемости состоит в максимизации времени жизни пациента, то ищутся именно такие стратегии лечения, которые возвращают показатели в исходное положение (и мы видим на графиках периодические траектории). Периодические траектории говорят о том, что смертельно опасная болезнь переведена враз ряд хронических.

The paper proposes a mathematical model for the therapy of glioma, taking into account the blood-brain barrier, radiotherapy and antibody therapy. The parameters were estimated from experimental data and the evaluation of the effect of parameter values on the effectiveness of treatment and the prognosis of the disease were obtained. The possible variants of sequential use of radiotherapy and the effect of antibodies have been explored. The combined use of radiotherapy with intravenous administration of $mab$ $Cx43$ leads to a potentiation of the therapeutic effect in glioma.

Radiotherapy must precede chemotherapy, as radio exposure reduces the barrier function of endothelial cells. Endothelial cells of the brain vessels fit tightly to each other. Between their walls are formed so-called tight contacts, whose role in the provision of BBB is that they prevent the penetration into the brain tissue of various undesirable substances from the bloodstream. Dense contacts between endothelial cells block the intercellular passive transport.

The mathematical model consists of a continuous part and a discrete one. Experimental data on the volume of glioma show the following interesting dynamics: after cessation of radio exposure, tumor growth does not resume immediately, but there is some time interval during which glioma does not grow. Glioma cells are divided into two groups. The first group is living cells that divide as fast as possible. The second group is cells affected by radiation. As a measure of the health of the blood-brain barrier system, the ratios of the number of BBB cells at the current moment to the number of cells at rest, that is, on average healthy state, are chosen.

The continuous part of the model includes a description of the division of both types of glioma cells, the recovery of BBB cells, and the dynamics of the drug. Reducing the number of well-functioning BBB cells facilitates the penetration of the drug to brain cells, that is, enhances the action of the drug. At the same time, the rate of division of glioma cells does not increase, since it is limited not by the deficiency of nutrients available to cells, but by the internal mechanisms of the cell. The discrete part of the mathematical model includes the operator of radio interaction, which is applied to the indicator of BBB and to glial cells.

Within the framework of the mathematical model of treatment of a cancer tumor (glioma), the problem of optimal control with phase constraints is solved. The patient’s condition is described by two variables: the volume of the tumor and the condition of the BBB. The phase constraints delineate a certain area in the space of these indicators, which we call the survival area. Our task is to find such treatment strategies that minimize the time of treatment, maximize the patient’s rest time, and at the same time allow state indicators not to exceed the permitted limits. Since the task of survival is to maximize the patient’s lifespan, it is precisely such treatment strategies that return the indicators to their original position (and we see periodic trajectories on the graphs). Periodic trajectories indicate that the deadly disease is translated into a chronic one.

Классические численные методы, применяемые для предсказания эволюции гидродинамических систем, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам и накладывают ограничения на число вариантов геолого-гидродинамических моделей, расчет эволюции состояний которых возможно осуществлять в практических условиях. Одним из перспективных подходов к разработке эвристических оценок, которые могли бы ускорить рассмотрение вариантов гидродинамических моделей, является имитационное моделирование на основе обучающих данных. В рамках этого подхода методы машинного обучения используются для настройки весов искусственной нейронной сети (ИНС), предсказывающей состояние физической системы в заданный момент времени на основе начальных условий. В данной статье описаны оригинальная архитектура ИНС и специфическая процедура обучения, формирующие эвристическую модель двухфазного течения в гетерогенной пористой среде. Основанная на ИНС модель с приемлемой точностью предсказывает состояния расчетных блоков моделируемой системы в произвольный момент времени (с известными ограничениями) на основе только начальных условий: свойств гетерогенной проницаемости среды и размещения источников и стоков. Предложенная модель требует на порядки меньшего процессорного времени в сравнении с классическим численным методом, который послужил критерием оценки эффективности обученной модели. Архитектура ИНС включает ряд подсетей, обучаемых в различных комбинациях на нескольких наборах обучающих данных. Для обучения ИНС в рамках многоэтапной процедуры применены техники состязательного обучения и переноса весов из обученной модели.

The numerical methods used to simulate the evolution of hydrodynamic systems require the considerable use of computational resources thus limiting the number of possible simulations. The data-driven simulation technique is one promising approach to the development of heuristic models, which may speed up the study of such models. In this approach, machine learning methods are used to tune the weights of an artificial neural network that predicts the state of a physical system at a given point in time based on initial conditions. This article describes an original neural network architecture and a novel multi-stage training procedure which create a heuristic model of a two-phase flow in a heterogeneous porous medium. The neural network-based model predicts the states of the grid cells at an arbitrary timestep (within the known constraints), taking in only the initial conditions: the properties of the heterogeneous permeability of the medium and the location of sources and sinks. The proposed model requires orders of magnitude less processor time in comparison with the classical numerical method, which served as a criterion for evaluating the effectiveness of the trained model. The proposed architecture includes a number of subnets trained in various combinations on several datasets. The techniques of adversarial training and weight transfer are utilized.

Problems of multiple covering ($k$-covering) of a bounded set $G$ with equal circles of a given radius are well known. They are thoroughly studied under the assumption that $G$ is a finite set. There are several papers concerned with studying this problem in the case where $G$ is a connected set. In this paper, we study the problem of minimizing the number of circles that form a $k$-covering, $k \geqslant 1$, provided that $G$ is a bounded convex plane domain.

For the above-mentioned problem, we state a 0-1 linear model, a general integer linear model, and a nonlinear model, imposing a constraint on the minimum distance between the centers of covering circles. The latter constraint is due to the fact that in practice one can place at most one device at each point. We establish necessary and sufficient solvability conditions for the linear models and describe one (easily realizable) variant of these conditions in the case where the covered set $G$ is a rectangle.

We propose some methods for finding an approximate number of circles of a given radius that provide the desired $k$-covering of the set $G$, both with and without constraints on distances between the circles’ centers. We treat the calculated values as approximate upper bounds for the number of circles. We also propose a technique that allows one to get approximate lower bounds for the number of circles that is necessary for providing a $k$-covering of the set $G$. In the general linear model, as distinct from the 0-1 linear model, we require no additional constraint. The difference between the upper and lower bounds for the number of circles characterizes the quality (acceptability) of the constructed $k$-covering.

We state a nonlinear mathematical model for the $k$-covering problem with the above-mentioned constraints imposed on distances between the centers of covering circles. For this model, we propose an algorithm which (in certain cases) allows one to find more exact solutions to covering problems than those calculated from linear models.

For implementing the proposed approach, we have developed computer programs and performed numerical experiments. Results of numerical experiments demonstrate the effectiveness of the method.

Problems of multiple covering ($k$-covering) of a bounded set $G$ with equal circles of a given radius are well known. They are thoroughly studied under the assumption that $G$ is a finite set. There are several papers concerned with studying this problem in the case where $G$ is a connected set. In this paper, we study the problem of minimizing the number of circles that form a $k$-covering, $k \geqslant 1$, provided that $G$ is a bounded convex plane domain.

For the above-mentioned problem, we state a 0-1 linear model, a general integer linear model, and a nonlinear model, imposing a constraint on the minimum distance between the centers of covering circles. The latter constraint is due to the fact that in practice one can place at most one device at each point. We establish necessary and sufficient solvability conditions for the linear models and describe one (easily realizable) variant of these conditions in the case where the covered set $G$ is a rectangle.

We propose some methods for finding an approximate number of circles of a given radius that provide the desired $k$-covering of the set $G$, both with and without constraints on distances between the circles’ centers. We treat the calculated values as approximate upper bounds for the number of circles. We also propose a technique that allows one to get approximate lower bounds for the number of circles that is necessary for providing a $k$-covering of the set $G$. In the general linear model, as distinct from the 0-1 linear model, we require no additional constraint. The difference between the upper and lower bounds for the number of circles characterizes the quality (acceptability) of the constructed $k$-covering.

We state a nonlinear mathematical model for the $k$-covering problem with the above-mentioned constraints imposed on distances between the centers of covering circles. For this model, we propose an algorithm which (in certain cases) allows one to find more exact solutions to covering problems than those calculated from linear models.

For implementing the proposed approach, we have developed computer programs and performed numerical experiments. Results of numerical experiments demonstrate the effectiveness of the method.

Лазерное повреждение прозрачных твердых тел является основным фактором, ограничивающим выходную мощность лазерных систем. Для лазерных дальномеров наиболее вероятной причиной разрушения элементов оптической системы (линз, зеркал), реально, как правило, несколько запыленных, является не оптический пробой в результате лавинной ионизации, а такое тепловое воздействие на пылинку, осевшую на элементе оптической системы (ЭОС), которое приводит к ее возгоранию. Именно возгорание пылинки инициирует процесс повреждения ЭОС.

Рассматриваемая модель этого процесса учитывает нелинейный закон теплового излучения Стефана – Больцмана и бесконечное тепловое воздействие периодического излучения на ЭОСи пылинку. Эта модель описывается нелинейной системой дифференциальных уравнений для двух функций: температуры ЭОСи температуры пылинки. Доказывается, что в силу накапливающего воздействия периодического теплового воздействия процесс достиже- ния температуры возгорания пылинки происходит практически при любых априори возможных изменениях в этом процессе теплофизических параметров ЭОСи пылинки, а также коэффициентов теплообмена между ними и окружающим их воздухом. Усреднение этих параметров по переменным, относящимся как к объему, так и к поверхностям пылинки и ЭОС, корректно при указанных в работе естественных ограничениях. А благодаря рассмотрению задачи (включая численные результаты) в безразмерных единицах измерения, охвачен весь реально значимый спектр теплофизических параметров.

Проведенное тщательное математическое исследование соответствующей нелинейной системы дифференциальных уравнений впервые позволило для общего случая теплофизических параметров и характеристик теплового воздействия периодического лазерного излучения найти формулу для значения той допустимой интенсивности излучения, которая не приводит к разрушению ЭОСв результате возгорания пылинки, осевшей на ЭОС. Найденное в работе для общего случая теоретическое значение допустимой интенсивности в частном случае данных лазерного комплекса обсерватории в г. Грассе (на юге Франции) практически соответствует полученному там экспериментальному значению.

Наряду с решением основной задачи получена в качестве побочного результата формула для коэффициента поглощения мощности лазерного излучения элементом оптической системы, выраженная в терминах четырех безразмерных параметров: относительной интенсивности лазерного излучения, относительной освещенности ЭОС, относительного коэффициента теплоотдачи от ЭОСк окружающему его воздуху и относительной установившейся температуры ЭОС.

Laser damage to transparent solids is a major limiting factor output power of laser systems. For laser rangefinders, the most likely destruction cause of elements of the optical system (lenses, mirrors) actually, as a rule, somewhat dusty, is not an optical breakdown as a result of avalanche, but such a thermal effect on the dust speck deposited on an element of the optical system (EOS), which leads to its ignition. It is the ignition of a speck of dust that initiates the process of EOS damage.

The corresponding model of this process leading to the ignition of a speck of dust takes into account the nonlinear Stefan –Boltzmann law of thermal radiation and the infinite thermal effect of periodic radiation on the EOS and the speck of dust. This model is described by a nonlinear system of differential equations for two functions: the EOS temperature and the dust particle temperature. It is proved that due to the accumulating effect of periodic thermal action, the process of reaching the dust speck ignition temperature occurs almost at any a priori possible changes in this process of the thermophysical parameters of the EOS and the dust speck, as well as the heat exchange coefficients between them and the surrounding air. Averaging these parameters over the variables related to both the volume and the surfaces of the dust speck and the EOS is correct under the natural constraints specified in the paper. The entire really significant spectrum of thermophysical parameters is covered thanks to the use of dimensionless units in the problem (including numerical results).

A thorough mathematical study of the corresponding nonlinear system of differential equations made it possible for the first time for the general case of thermophysical parameters and characteristics of the thermal effect of periodic laser radiation to find a formula for the value of the permissible radiation intensity that does not lead to the destruction of the EOS as a result of the ignition of a speck of dust deposited on the EOS. The theoretical value of the permissible intensity found in the general case in the special case of the data from the Grasse laser ranging station (south of France) almost matches that experimentally observed in the observatory.

In parallel with the solution of the main problem, we derive a formula for the power absorption coefficient of laser radiation by an EOS expressed in terms of four dimensionless parameters: the relative intensity of laser radiation, the relative illumination of the EOS, the relative heat transfer coefficient from the EOS to the surrounding air, and the relative steady-state temperature of the EOS.