 |
||
|
||
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ МЕТОДОМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА
В.В. Шишкин
Ульяновский государственный технический университет
Abstract – The method of problem-oriented computer system (POCS) optimization is presented. POCS is a systems, which is based on universal computer and special processors . The presented method is based on genetic algorithm.
Одной из основных задач системного этапа проектирования проблемно-ориентированных (ПО) систем обработки данных (СОД) типа "базовая машина + функционально ориентированные процессоры" является выбор соотношения универсальных и специализированных средств, предназначенных для эффективной реализации заданного класса задач
[1]. Данная организация систем кроме эффективной реализации заданного класса задач обладает и потенциальным резервом, который при введении подсистемы реконфигурации можно использовать для обеспечения отказоустойчивости СОД. В этом случае процесс проектирования усложняется, т.к. в процесс оптимизации включаются в качестве параметров виды, кратность резервирования и уровни системы, на которых оно вводится. Более того, в процессе работы СОД могут возникать различные ситуации, которые будут требовать применения различных механизмов управления избыточностью и резервом, т.е. различных стратегий реконфигурации системы при отказах.Возьмем в качестве целевой функции проектирования ПО СОД минимум затрат, а в качестве функций ограничений - функции отказоустойчивости, которые будем понимать, как функции обеспечивающие качество функционирования (временные и точностные характеристики решения определенного набора задач) не хуже наперед заданных требований. Тогда задача проектирования ПО СОД является нелинейной оптимизационной задачей, общие методы решения которых, как известно, отсутствуют. Предлагается применить для целей проектирования ПО СОД метод генетических алгоритмов, который не обеспечивает стопроцентного достижения глобального экстремума целевой функции, но дает в приемлемое время "псевдо" оптимальное решение.
Основными проблемами при таком подходе являются: во-первых, кодирование решений, т.е. задание параметров, определяющих варианты структурной и функциональной организации СОД, уровень, тип, кратность и функциональное назначение избыточности и резерва, а также и стратегии реконфигурации. Во-вторых, определение функции пригодности, как функции затрат от вышеуказанных параметров и при удовлетворении функций отказоустойчивости. В-третьих, задание операторов отбора, кроссинговера и мутации, как механизмов стохастического поиска решения.
В докладе рассматривается модель ПО СОД, которую можно использовать для проектирования методом генетических алгоритмов.
Литература
| Site of Information
Technologies Designed by inftech@webservis.ru. |
|