CC BY
33
ной вершины с последующим его агрегированием. Модификация: вместо одной используется множество затравок.
С.П. Малюков, С.А. Обжелянский
РАСЧЕТ ОПТИМАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПЛАНАРНОЙ ОДНОВИТКОВОЙ ТОНКОПЛЕНОЧНОЙ МАГНИТОРЕЗИСТИВНОЙ
ГОЛОВКИ (ПТМРГ)
В последние годы стали интенсивно разрабатываться тонкопленочные маг,
дополнительный зазор потокособирающего магнитного сердечника - ПТМРГ. Этим головкам присущи независимость амплитуды выходного сигнала от скорости движения носителей магнитной записи (НМЗ), высокая надежность работы и про.
Авторами предложен метод расчета эффективности ПТМРГ, основанный на использовании интегральной формы уравнений Максвелла [1]. Согласно этому
,
,
поля Н (х), сигнального магнитного потока ф (х) и плотность тока I (х).
Для поиска оптимальных характеристик ПТМРГ разработана программа, предназначенная для использовния в подсистеме автоматизированного проектирования магнитных головок. Программа позволяет найти оптимальные характери-
( ).
решения поставленной задачи было произведено также сравнение скорости работы и качества получаемого решения простого генетического алгоритма (ПГ А) с эвристическим генетическим алгоритмом (ЭГА). И в первом, и во втором случае использовалась одна и та же математическая модель ПТМРГ. В результате сравнения разработанный ЭГА нашел необходимое решение в 2,1 раза быстрее, чем ПГА.
Реализованная программа поиска оптимальных характеристик имеет ряд особенностей: цветовое графическое представление популяций хромосом и процесса поиска решения, отображающего модификацию хромосом; графическое динамическое отображение графиков максимальной, средней и минимальной целевых функций популяции хромосом; возможность изменения параметров алгоритма в процессе работы, что дает возможность выводить алгоритм из локальных опти-
.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Шух А.М. Анализ эффективности потокособирающей тонкопленочной магниторезистивной головки. // Доклады Академии наук БССР. Том XXVI, № 10, 1982. - С. 886-889.
..
О КОРРЕКСТНОСТИ И ПОНИМАНИИ ТЕКСТОВ
Основной целью передачи от агента А к агенту В текста Т на любом естественном языке является создание в фокусе внимания сознания агента В некоторого образа Р в , который должен быть максимально адекватным тому исходному обра-
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
зу РА , который находился в фокусе внимания сознания агента А в тот момент времени 1, когда он формулировал, описывающий этот образ текст Т. Если эта цель , , , помощью текста Т агент А. В противном случае, будем считать, что агент В не понял текст Т.
,
объемы базовых и оперативных знаний. Можно показать, что необходимым условием для обеспечения возможности понимания агентом В текста Т является выполнение условий допустимости этого текста на всех уровнях: лексическом, синтаксическом, семантическом и прагматическом. Удовлетворяющий этим условиям текст будем называть корректным текстом.
Требование допустимости (корректности), предъявляемое на лексическом уровне к каждому слову текста Т в качестве необходимого условия для обеспечения потшаемости этого текста агентом В очевидно.
На синтаксическом уровне анализа текста Т происходит анализ допустгшо-( ) . -сическом уровне происходит также анализ на допустимость используемых в каждом предложении грамматических конструкций. В этом случае проверяется, является ли очередной набор понятных в отдельности слов и номинативных словосочетаний предложением или нет.
На семантическом уровне допустимость определяется уже на смысловом (содержательном) уровне. Так как мы предполагаем, что, как передающий информацию агент А, так и принимающий эту информацию агент В, имеют одинаковые ( , ) , для каждой сущности 8 и для каждой ситуации, в которой может находиться эта , , , каких состояниях в принципе может находиться эта сущность. И если в предложении Р указывается некоторая недопустимая сущность (недопустимость группы существительного) или указывается сущность допустимая, но недопустимым является либо состояние, в котором находится эта сущность, либо событие, которое про, ( ), -ложение будет непонятным.
Прагматическим является уровень понимания цели изложения и смысла всего текста Т в целом. Опять же, исходя из общих для агентов А и В базовых и опе-, , , в конце принятия всего текста Т создать в своем сознании образ Р некоторой допустимой ситуации X. Здесь под допустимостью образа Р подразумевается цельность и некоторая завершенность этого образа. Если несколько допустимых (то есть понятных) в отдельности предложений создают в сознании агента В неза-( ) , , -ложения противоречит семантическому смыслу другого предложения одного и того же текста, то в этих случаях данный текст является недопустимым, а значит и непонятным, т.е., под допустимостью на прагматическом уровне некоторой описываемой в тексте Т ситуации следует понимать соответствие (непротиворечи-) , , оперативных знаний, которой обладал агент В в момент восприятия текста Т. И, , -сти базовых и оперативных знаний, имеющихся у агента В, приводит к выводу о
противоречии между этим текстом и имеющимися знаниями, а значит этот текст будет не понятен агенту В.
Таким образом, понять текст Т - значит совместить его в нашем сознании с одним из допустимых (возможных) вариантов корректного информационного заполнения слотов тех фреймов, которые отражают наши предварительные знания о , . , только лишь то, что на всех уровнях соответствует (не противоречит) ранее усвоенным знаниям всех типов.
. . , . .
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ*
В распределенных системах существует направление, активно развиваемое в настоящее время, связанное с организацией на вычислительной сети (ВС) процессов в виде распределенной задачи. Необходимость такой организации возникает при выполнении обработки с высокой скоростью данных или для решения за короткое время задачи, имеющей значительный объем решений. [1].
При организации обработки возникают проблемы, связанные, в основном, с настройкой существующих ресурсов ВС, т.е. в оптимальном распределении вычислительных процессов задачи или какой-то их части между узлами ВС.
Решаемая задача разбита на модули - совокупность однообразных операций над данными представляется в виде ориентированного графа задачи Я (ГЗ) без циклов. Здесь вершинами графа Я являются модули процесса решения, а связями
- потоки данных между модулями. Г раф задачи Я состоит из N узлов и М с вязей между ними. N — 2 узлов имеют как входящие, так и выходящие связи, а два узла являются “конечными” (входной узел имеет только выходящие связи, а выходной - входящие). Каждой вершине графа Я присваивается значение, равное объему производимых вычислений соответствующего ей модуля процесса решения
- Ум, а связям - объемы передаваемых данных, соответствующих им потоков между модулями - УП.
Модель ВС представлена в виде графа Р , состоящего из К узлов и Ь с вязей между ними. Узлами графа Р являются вычислительные устройства, а связи -каналы передачи данных между ними. Необходимо соблюдение неравенства К >= N . Связи в графе Р двунаправленные. Вычислительные устройства и каналы связи между ними, составляющие ВС, имеют соответственно разные скорости вычислений и скорости передачи данных. Каждой вершине графа присваива-,
устройства - Ум , а связям - значения пропускной способности соответствующих
им каналов передачи данных - Уя.
Необходимо найти вариант настройки ВС для исполнения вычислительных модулей на узлах таким образом, чтобы выполнение всей задачи занимало как можно меньше времени. При этом для формирования выходных данных необхо-
* Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 03-01-00336
