Введение к работе
Актуальность теми. Проблема разработки теоретических методов проектирования специализированных процессоров является актуальной, поскольку широкое применение спецпроцессоров характерно для с голых разнообразных систем обработки информации, начиная от микропроцессорных систем и включая высокопроизводительные кногопроцессорннэ комплексы. Кроме того, в настоящее время спецпроцессоры повсеместно применяются и в традиционных областях - системах управления, работающих в реальном масштабе времени. Вопросы теорій спецпроцессоров рассматривались в трудах В.Д. Байкова, В.Б. Смолова, Д.В. Пузанкова и других авторов.
8 данной работе рассматривается теория ' построения специализированного процессора (алгоритмы и структуры) для решения задачи мшикизашга функции в условиях воздействия псмэх (задача статистической оптикизацст). Такого рода задачи часто встречаются на практике. Няпрпкэр: стохастические задачи распределения ресурсов, оптимизация параметров технологических процессов, решение задач идентификации (построения модели по имеющимся данным об объекте), обработіса каналов в условиях помех и т.д. очзнь часто такие задача долззві решаться в реальном масштабе времени, что паклэдавает высокие требования на время рзиепия с требуемой точностью результата.
Наличие случайных-сигналов (покэх) па входе. спецпроцессора позволяет сделать продполопекиз, что можно отказаться от "традиционных" вычислительных устройств (ВУ), где информация представлена многоразрядными двоичными числами, и перейти к использовании стохаегкчоских внчпелитехыггх устройств (СтВУ), где входная информация преобразуется в пшулъсн, вероятностные характеристики которых зависят от входного сигнала. В результате прзсбрезсЕзнкя код-вероятность (ПКВ) значительно упрощается аппаратура спецпроцессора и уменьшается время выполнения отдельной итерации. Теория СтВУ развивалась в работах В.В. Яковлева, Р.Ф. СЗдорова, Г.В. Добриса и друга; авторов. Учитывая представленные факты, можно предположить, что одним из путей повышения эффективности репэния задач
статистической (стохастической) оптимизации является использование СтВУ. Исследование этой гипотезы и является одной из главных задач данной работы.
Целью работы является решение следующих задач: разработка и исследование структур стохастических оптимизаторов;
- разработка основ проектирования устройств стохастической
оптимизации на СтВУ.
Основные направления выполненных исследований:
разработка численного метода и алгоритма стохастической оптимизации для СтВУ, исследование сходимости вычислительного процесса;
анализ и оценка производительности метода стохастической оптимизации, реализуемого на СтВУ;
разработка структуры СтВУ;
анализ быстродействия оптимизатора;
разработка методов инженерного расчета структур СтВУ;
проведение сравнительного анализа оптимизаторов, реализуемых на основе СтВУ и на "традиционных'' ВУ;
разработка имитацкогной модели стохастического оптимизатора и статистическое моделированиа его работы;
статистическое моделирование алгоритмов-аналогов; -сравнительный анализ результатов статистического эксперимента.
Методы исследования. Включбннне в диссертацию результаты исследований базируются на теоретических результатах и результатах имитационного моделирования на универсальной ЭВМ. Математический аппарат включает в ' себя элементы теории вероятностей, математической статистики, функционального и математического анализа, математического программирования, теории рекуррентных методов стохастической оптимизации, статистического моделирования. Анализ работы предлагаемых устройств был проведан двумя путями, а именно математическим и имитационным моделированием. .
Научная новизна. Научная новизна работы заключается в том, что впервые .для. реализации адаптивных квазиградиентных методов статистической оптимизации предложены и исследованы численные
метода, реализуемые на СтВУ. Разработан алгоритм работы СтВУ и синтезирована структурная схема оптимизатора. Проведан анализ быстродействия и даны метода инженерного расчета стохастического оптимизатора на основе СтВУ. Проведено статистическое моделирование работа оптимизатора и дано сравнение результатов с алгоритмами-аналогами, реализуемыми на "традиционных" ВУ,.
Практическое значение работы. Провэд8шшэ теоретические и практические исследования позволили создать базу для проектирования специализированных стохастических процессоров, реализующих адаптивные квазиградиэнткке методы статистической оптимизации.
Катоды анализа работы устройств доведены до практических формул, графиков, структурных схем, примеров расчетов .что создает практическую основу для проектирования стохастических оптимизаторов.
Предлагаемые автором методы дают возможность сократить время решения задачи стохастической оптимизации по сравнению с "традиционными" ВУ.
Реализация результатов. Результаты данной работы были использованы при создании компьютерного регистратора сигналов для магнитного вагона-дефектоскопа на Октябрьской железной дороге, что позволило обеспечить увеличение точности измерения амплитуда сигнала в два-три раза по отношению к возможностям ручной регулировки и при -этом обеспечить необходимую оперативность в обработке информации.
Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались и обсувдались на кафедре "Электронные вычислительные машины" ПГУПО, в международной школе-семинаре "Перспективные системы управления на железнодорожном, промышленном и городском транспорте", Алушта, 1995 г.
Публикации. По теме диссертации опубликованы три работы.
Структура и объем работы, диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, включающего 121 наименование, семи приложений. Основная часть работы изложена на 144 стр. машинного текста и содержит 56 рисунков,21 таблицу.
