Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ОДНОРОДНЫХ ВЫЧИСЖТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДИСКРЕТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 9
1.1 Однородные структуры. Особенности построения и функционирования нейроподобных ОВС 10
1.2 Моделирование при анализе и синтезе однородных дискретных структур 23
1.3 Средства моделирования дискретных процессов. Языки, системы, комплексы 33
1.4 Постановка задачи исследования нейроподобной однородной вычислительной структуры 45
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ I 51
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ И РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ, МОДЕЛИРУЮЩЕГО АЛГОШМА И СТРУКТУРЫ ИМИТАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА 52
2.1 Методика имитационного исследования и моделирующий алгоритм комплекса 53
2.2 Разработка принципов построения основных алгоритмов имитационного комплекса 66
2.2.1 Алгоритм планирования эксперимента и принцип работы блока "контрольная точка" 66
2.2.2 Разработка методики уменьшения количества моделируемых особых событий и организации автоматического управления моделированием .77
2.2.3 Организация диалога исследователя и системы моделирования . 84
2.3 Функциональная организация имитационного комплекса 92
Вывода ПО ГЛАВЕ 2 . 100
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 101
3.1 Разработка алгоритмов управляющей части 101
3.1.1 Управляющий блок .102
3.1.2 Блок планирования эксперимента 105
3.1.3 Блок настройки и функции настройки 107
3.1.4 Блок статистической обработки ИЗ
3.2 Разработка алгоритмов операционной части 116
3.3 Организация данных 123
3.4 Метрические характеристики разработанных программ 127
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 133
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ОДНОРОДНЫХ СТРУКТУР 134
4.1 Исследование модели ОВС при реализации операций "размножение", "деление", "сложение" . 135
4.2 Моделирование решения разностного уравнения на ОВС 147
4.3 Применение комплекса для исследования структур типа " склад "... 153
4.4 Сравнительный анализ возможностей ИКДМ 158
ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 4 167
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 168
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 171
ПРИЛОЖЕНИЕ I 180
ПРИЛОЖЕНИЕ II 186
ПРИЛОЖЕНИЕ III 261
ПРИЛОЖЕНИЕ U 270
- Однородные структуры. Особенности построения и функционирования нейроподобных ОВС
- Методика имитационного исследования и моделирующий алгоритм комплекса
- Разработка алгоритмов управляющей части
- Исследование модели ОВС при реализации операций "размножение", "деление", "сложение" .
Однородные структуры. Особенности построения и функционирования нейроподобных ОВС
Существенным недостатком современных ЭВМ является наличие теоретического предела производительности вычислений, обусловленного конечной скоростью передачи информации между элементами 30,5 см/нс при последовательном выполнении операций. По мере приближения к теоретическому пределу растут технические трудности создания ЭВМ с требуемыми параметрами, а также сильно увеличиваются затраты, что заставляет ограничиваться теоретическим пределом в I07операций/с для ЭВМ III поколения [7J.
Высокая точность вычислений и работа в реальном масштабе времени, а также опережение реального масштаба времени могут быть обеспечены при распараллеливании вычислительного процесса, что достигается для широкого класса задач лишь при однотипности блоков и однородности структуры L3J. В настоящее время известен ряд вычислительных устройств, построенных регулярно из однотипных блоков Ге1«
- алгоритмические матричные процессоры;
- векторные конвейерные ЭВМ;
- матричные процессоры;
- ассоциативные процессоры (реляционные структуры) ;
- однородные нейроподобные вычислительные структуры.
Однородные вычислительные структуры (ОВС ) , построенные на принципах параллельного выполнения большого числа операций, переменной логической структуры, конструктивной однородности элементов и связей, не имеют теоретического предела производительности благодаря возможности подключения неограниченного числа дополнительных вычислителей. Настройка ОВС на выполнение определенной операции осуществляется на двух уровнях: настройка каждого вычислителя на заданную макрооперацию из ограниченного множества макроопераций и настройка соединений макроопераций на заданную коммутацию, то есть решение любой задачи сводится к отображению в ОВС достаточно крупных операций объекта, выполняемых в структуре отдельными вычислителями или их группами. ОВС обладают параллелизмом выполнения заданий на уровне системной обработки, что предполагает сосредоточение усилий пользователей на решении следующих проблем: выявление параллелизма в задачах и методов их декомпозиции; размещение задач в структурах; распределение процессоров для одновременного управления процессом решения частей задачи; организация межпроцессорных связей; разрешение конфликтов при одновременном обращении к ресурсам; диагностику неисправностей и реконфигурацию системы [9-20 ] . Вез решения указанных проблем использование высокопроизводительных многопроцессорных систем затруднено; подобные структуры специально приспосабливают для эффективного использования только в одном ограниченном наборе применений, ориентированных на обработку векторов, матриц, однородных массивов данных.
Для нейроподобных ОВС характерным является параллелизм на уровне структурного исполнения операций, что дает им возможность осуществлять параллельное преобразование информации за незначительное количество машинных тактов. Параллелизм на этом уровне имеет больше преимуществ по сравнению с параллелизмом системной обработки при реализации универсальных вычислителей, предназначенных для решения разнообразных задач. Но главным достоинством нейро-ОБС является высокая надежность функционирования. Отказ любого из элементов структуры не приведет к отказу всей структуры в целом и не даст снижения точности выполняемых преобразований. В случае отказа многих элементов может наблюдаться снижение ско рости выполнения преобразований и в случае отказа решающего числа элементов будет наблюдаться снижение точности.
Методика имитационного исследования и моделирующий алгоритм комплекса
Архитектура исследуемой ОВС в общем случае представляется в виде набора їх подмножеств по р: элементов в каждом (j = i,K)[63].
При этом вовсе не обязательно выполнение условия р. - рь , где U = l, К , т.е. размерности подмножеств могут различаться в пределах ОВС. Взаимодействия подмножеств внутри структуры описываются матрицей связи вида
А ЧІАуІІ, І-І,К, J = I,K. аг)
Элемент А {, і определяет характер взаимодействия между под-множествами Ь и I , его вероятность и направленность. Структура элемента описывается кортежем параметров:
Наличие параметра VH в описании элемента Alj позволяет осуществлять произвольную коммутацию каналов связи, без однозначного соответствия параметров Т К и VH , т.е. сигнал с атрибутами, на пример, TKSSB и VHSSV принимающим элементом воспринимается как сигнал, имеющий атрибут TK SV. В случае передачи сигналов в пределах одного множества, а такая возможность существует для сигналов с параметрами . выполняется соотноше ние GF=PFH VER=1.000.
Подобная структура элемента матрицы связи позволяет реализовать любые виды взаимодействия между подмножествами в ОВС. Следует отметить, что в пределах одного подмножества все элементы обладают одинаковым характером взаимодействий, поэтому Aij описывает взаимосвязи любого элемента і -го подмножества. В общем случае для описания всех связей элементов L -го подмножества требуется несколько элементов матрицы А , т.к. любой элемент взаимодействует посредством нескольких типов сигналов ( множество X (1.2)) и имеет возможность осуществить вероятностные связи сразу с несколькими подмножествами (множество N (1.8)). Элемент матрицы Ам имеет несколько составных частей по числу существующих типов сигналов j Х45Х2,Хз) }» которые описывают входы элементов j подмножества, где каждый входной канал предназначен для приема определенного типа сигналов. Каналы передачи "квитанции" на каждый принятый сигнал в А не отражаются, т.к. они совпадают с направлениями передачи самих сигналов и принимаются обратными им по направлению.
Например, для структуры, реализующей операцию "размножение" матрица связи представляет собой разреженную треугольную матрицу, т.к. передача информации осуществляется от любого подмножества либо в подмножество следующего слоя, либо на то же самое подмножество (рис. 2.1). В обратном направлении передаются лишь подтверждения о приеме сообщения ("квитанции"). Число подмножеств в такой модели структуры определяется количество слоев подмножеств в структуре.
Работу модели ОВС можно представить в виде дискретного изменения состояния элементов, описываемых функционалами вида: мерном фазовом пространстве, где t - номер элемента в модели [64J. Процесс моделирования работы данной системы сводится к нахождению функций а также определению некоторых вероятностных характеристик системы. Причем функции Ч еі\Ь) могут принимать значения 0 (элемент С не активизирован, т.е. настроен на прием информации от 6-го элемента или находится в заторможенном состоянии) либо I (элемент активизирован, т.е. настроен на передачу информации L-му элементу). Подобными функциями можно описать поведение любой клетки в клеточной биологической системе, которая может находит .
На основании описания поведения моделируемой системы в виде выражения (2.4) может быть разработан моделирующий алгоритм по принципу "особых состояний" [66,67,44]. При этом процедура определения момента времени, соответствующего следующему особому состоянию, существенным образом зависит от момента получения квитанции возбужденным элементом.
Разработка алгоритмов управляющей части
Управляющая часть комплекса содержит ряд блоков и отдельных модулей, объединенных функциональным назначением - автоматизировать экспериментирование с заданной имитационной моделью и обеспечить взаимодействие пользователя с комплексом. Основу управляющей части составляют блоки: управляющий, планирования эксперимента, "контрольная точка", настройки, адаптации, обработки ошибок и модули: сортировки очередей, выбора и хранения ССЭ, диалога, отладочной печати.
Исследование модели ОВС при реализации операций "размножение", "деление", "сложение" .
Традиционные способы решения разностных уравнений на ЭВМ для целей управления объектами в реальном масштабе времени зачастую не соответствуют высоким требованиям эксплуатационных условий. В то же время применение однородных вычислительных структур нейроподобных элементов для реализации алгоритмов прямого цифрового управления обеспечивает заданную надежность, необходимую точность и быстродействие вычислений. ОВС может быть применена для решения разностной задачи. При этом следует задать структуру ОВС и организацию связей, которые аппроксимируют данную задачу. В пределах ОВС при решении разностной задачи необходимо последовательно выполнять элементарные арифметические операции над входными и выходными данными. Поэтому прежде всего возникает задача разработки и исследования модели ОВС, выполняющей простые преобра зования. К числу действий, необходимых для решения разностной задачи, следует отнести операции [21J: размножения, деления, сложения, свертки. Рассмотрим применение ИЩР для исследования модели ОВС, при выполнении этих операций.
Элементарная операция размножение реализуется 3 подмножествами НПЭ. Для моделирования данной операции необходимо задать исходные данные. Зададим, например, следующие данные.
Первые 9 параметров в данном списке определяют структуру модели, остальные параметры определяют тактику работы имитационного комплекса и для них совсем не обязательно иметь указанные здесь значения. Пример будет прекращен при выполнении условия завершения моделирования, т.е. когда в І поділножестве количество возбужденных элементов в состоянии GSV будет равно 0. коэффициент ускорения генерации - I.
Приведенные значения описывают параметры элементов I и 2-го подмножества, для элементов 3-го подмножества задается режим работы "обычный". Для элементов I -го подмножества данные параметры являются избыточными, пороги можно не задавать, т.к. элементы подмножества не принимают сигналов, а принимают только квитанции.
Параметры работы имитационного комплекса; исходные значения генераторов псевдослучайных чисел шаг индикации состояния системы - 100.
В диалоге задается режим работы модели - рабочий с индикацией работы комплекса.
В ходе проведения этого эксперимента при достижении априорного модельного времени завершения 600 модельных единиц возникает диалоговая ситуация Rg и оператор устанавливает новое значение модельного времени завершения - 1200 модельных единиц, т.к. в модели 0BG не завершился переходной процесс это видно по
значениям GSV01 , GSV02 , GSV03 . В момент модельного времени 1100 модель достигает устойчивого состояния и эксперимент прекращается автоматически - выполняется UZ . Если бы эксперимент не завершился в момент модельного времени 1100, то в момент 1200 вновь возникла бы диалоговая ситуация Rg Полученный листинг позволяет построить график изменения распределения состояний НЕЮ подмножеств в модельном времени (рис. 4.1). При помощи ИКДМ реализовано большое количество экспериментов по операции "размножение" и полученные данные дают возможность определить характеристики распределения интенсивностей взаимодействий подмножеств. На рис. 4.2 представлены данные по выборке из 32 различных реализаций.
