Научная статья на тему 'Программная модель реконфигурации нейропроцессорных систем в базисе квазиминоров'

Программная модель реконфигурации нейропроцессорных систем в базисе квазиминоров Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
98
49
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Программная модель реконфигурации нейропроцессорных систем в базисе квазиминоров»

Известия ТРТУ

Специальный выпуск

УДК 681.(088.8)

В.Ф. Гузик, В.Е, Золотовский, В.Б. Резников, В. А. Переверзев МОДУЛЬ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДЛЯ СИСТЕМЫ СТРУКТУРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Решение задачи разработки комплекса визуализации является необходимым условием создания полноценной системы моделирования, поскольку при моделировании важно не только быстро получить адекватные данные, но и отобразить их в удобной для восприятия форме. Задачи, решаемые разрабатываемой системой: построение графиков изменения переменных состояния моделей (одиночных и ), ( -). -, -ния. Кроме того, данный компонент реализует интерактивность - пользователь имеет возможность визуально задавать начальные значения переменных интегрирования путем визуальной модификации положения различных частей системы.

Система визуализации является обособленным компонентом системы струк-,

специализированных модулей обмена. Предусмотрено три способа взаимодейст-:

♦ отсроченный обмен (обмен через файлы);

♦ локальный обмен (обмен через общую память);

♦ ( ).

Отсроченный обмен удобен для многократного просмотра результатов моделирования. Локальный обмен удобен для интерактивного управления. Удаленный обмен используется при распределенном моделировании - когда подсистема визуализации установлена отдельно от вычислительного кластера и осуществляет удаленный мониторинг процесса моделирования.

, -венно отобразить ход моделируемого процесса.

УДК 681.3

. . , . .

ПРОГРАММНАЯ МОДЕЛЬ РЕКОНФИГУРАЦИИ НЕЙРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ В БАЗИСЕ КВАЗИМИНОРОВ

Вычислительная сложность многих задач такова, что их решение в реальном масштабе времени невозможно на однопроцессорной вычислительной системе. Поэтому был предпринят переход к многопроцессорным системам, в процессе функционирования которых возможен выход из строя одного или нескольких процессоров. Из-за данной проблемы наиболее важной является задача реконфигурации системы для поддержания ее работоспособности.

Решение можно представить следующим образом. Пусть система представлена в виде графа, в котором вершины представляют собой процессоры, а дуги - их коммутации. Имея такой граф, можно построить матрицу смежности, каждый эле-

Секция вычислительной техники

мент которой а ненулевой, если процессор 1 соединен с процессором ) и равен

, .

множество путей между заданными вершинами графа. Решить эту задачу можно с помощью теории квазиминоров.

, , -ляет количество и топологию путей. Далее, разлагая исходный квазиминор на составляющие более низкого порядка, можно получить матрицу, содержащую полное количество путей между различными вершинами.

Данный метод реконфигурации применим в различных системах, например: в ,

, , далекие уголки космоса. Кроме робототехники данные метод может быть применен для реконфигурации вычислительных сетей, многопроцессорных систем с программируемой архитектурой и т.д.

По данной методике была написана программа, позволяющая реконфигури-.

С помощью программы можно:

♦ задавать исходный граф систе мы и строить матрицу коммутации;

графа как в случае полностью работающей системы, так и в случае отказа одного или нескольких элементов;

♦ выводить результаты расчета на экран в графической форме.

УДК 681.3.069:007.52

. . , . .

УПРАВЛЕНИЕ МОБИЛЬНЫМИ РОБОТАМИ В УСЛОВИЯХ ДИНАМИЧЕСКИ ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ1

В настоящее время активно развивается область робототехники, связанная с созданием мобильных роботов (МР) различного назначения. Многие из них должны планировать и отрабатывать траектории своего движения к цели в условиях априорной неопределенности динамически изменяющейся естественной среды. Это обстоятельство предъявляет к системе управления МР особые требования, связанные с учетом произвольного перемещения препятствий и цели в условиях отсутствия предварительной формализации среды. Весьма перспективными в данном направлении являются бионические методы управления МР, имитирующие нейро-сетевые способы управления эффекторными подсистемами живых организмов [1].

Для решения задачи учета перемещения препятствий и цели во внешней среде МР в данной работе рассматриваются и экспериментально исследуются нейро-

( ). -дах нейросетевых планировщиков МР [1] и позволяют оперативно определять упрежденные положения подвижных объектов в среде функционирования робота. Принцип функционирования ЭС заключается в одновременном сравнении плана , -

1

РФ (грант № Е00-2.0-51)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.